はじめまして、金澤と言います。ブログ初投稿です。
普段はElastic Stackを使って経営情報の可視化などをやっています。
さて、第4弾は日立製作所による、工場ラインの可視化への活用事例です。
具体的には、エンジン部品の加工時に取得したセンサーデータを可視化し、
- 不良品率が上がっていないか
- 上がっているとすればその原因は何か、
といったことを明らかにするものです。
加工の様子を動画で詳しく紹介してくれましたが、
- 部品がベルトコンベアで届いて、機械によって削る。
- 削り終わったら、つまみあげて削りカスを飛ばす。
- 最後に検査用カメラで写真を取って検査する、
という一連の工程があるそうです。
そして、これらの工程に対して、
- 各工程でPLC（シーケンサ）と呼ばれる制御装置（このデモでは4台）を使い、データを取得する。
- 一次処理をした結果を、ITプラットフォームに送信して、データを1つにまとめる。
- ITプラットフォームに蓄積したデータをBeatsを使って、Elasticsearchにデータを収集する。
といったことでデータを取集しているそうですが、
リアルタイム性を重視したい、ということで、
Elastic Stackを利用したとのことです。
ITプラットフォームからBeatsで収集するところは、
logstash–Kafka–logstash–Elasticsearchという、
2.x系での最適解となる構成で、行っていました。
（余談ですが、5系だとBeatsからKafkaに直接送信できるようになるので、もう少しスリムになります。）
可視化画面は、Kibanaを改良したもののようでしたが、かなりの改良を加えたようです。
（スマホで撮ったので、画質が悪いです。。）
まず、ロゴマークがKibanaではなく、HITACHI！
visualizeも、
- 各工程の作業時間がわかるガントチャート
- 全行程が一望できる画像
- traffic lightによる設備状態表示
など、Kibanaにはない機能があり、かなり力を入れているようです。
ダッシュボードは5秒間隔で工場からデータを受け取って更新しています。
このリアルタイム性はElasticsearchの強みですね。
Kibanaの改良具合に圧倒されたセッションでしたが、
とりあえず、Elasticsearchにデータを入れておけば、
見たいと思ったグラフをすぐにKibanaで可視化できるというのは、
Elastic Stackならではですね。
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