HAQM Web Services ブログ
Category: AWS IoT SiteWise
AWS IoT Greengrass V2 コンポーネントを使用した HAQM Kinesis Video Streams への産業用メディアの取り込み
このブログでは、AWS IoT Greengrass V2 コンポーネントを活用し、企業が数百の IP カメラからのメディアを HAQM Kinesis Video Streams に取り込む方法が詳細に説明されています。ライブストリーミング、オンデマンドビデオアップロード、ローカルキャッシュなどの機能を含む Kinesis Video Streams の利用に焦点を当て、具体的なデプロイ手順やスケーリングの考慮事項も提供されています。これにより、企業は様々な業界での利用を想定したスマートビルディングソリューションを構築できます。
AWS Weekly Roundup – AWS Lambda、AWS Amplify、HAQM OpenSearch Service、HAQM Rekognition など – 2023 年 12 月 18 日
HAQM Web Services (AWS) re:Invent 2023 での思い出は、ジャカルタで […]
AWS IoT SiteWise のリソースを環境を跨いで複製する方法
こちらの Blog では、AWS IoT SiteWise のリソースを AWS の環境を跨いで展開する AWS IoT SiteWise ツールの紹介をしています。こちらのツールを利用することで、アセットモデルのエクスポートや別環境への Cloud Formation と AWS SDK を利用したデプロイが可能となります。
産業変革の青写真:AWS IoT SiteWise による強力なデータ基盤の構築
AWS IoT SiteWiseは、産業機器から大量のデータを簡単に収集、整理、分析できるマネージドサービスです。2023年末に発表された新機能により、データをクラウドに取り込むコストの削減、プロジェクト期間の短縮、新たな産業用プロトコルへの対応、データへのアクセスの容易化が可能になりました。機器データのコンテキスト化により、事業運営の最適化と意思決定の改善が実現できるようになります。
デジタルツインで製造業の持続可能性を向上させる
はじめに 持続可能性は製造業の要となっています。ステークホルダーがますます持続可能性を優先するようになる中、製 […]
AWS IoT Greengrass と Docker を使用した IoT ソリューションのラピッドプロトタイピングのパターン
IoT ソリューション開発に関連する一般的なシナリオには、デバイスプロビジョニング、テレメトリ収集、リモートコマンドアンドコントロールなどがあります。ユースケースにもよりますが、well-architected IoT solution のプロトタイプを作成するには、それぞれのシナリオに適した設計原則とベストプラクティスを検討する必要があります。この投稿では、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)、AWS IoT Greengrass、Docker を組み合わせたプロトタイピングデザインパターンを採用して、AWS での IoT ソリューションのプロトタイピングを加速する方法を説明します。
AWS IoT SiteWise による設備総合効率 (OEE) の計算
このブログ記事は、AWS IoT SiteWise での設備総合効率 (OEE) の使用に関するシリーズの第2回目です。この投稿では、AWS IoT SiteWise のネイティブ機能を使用して OEE を計算し、エンドツーエンドのソリューションとして計算値を収集、保存、変換、表示する方法を詳しく説明します。このプロセスを説明するユースケースとして、空港に設置された手荷物処理システム (BHS) を取り上げます。
AWS IoT SiteWise による総合設備効率(OEE)ガイド
この記事は Juan Aristizabal と Syed Rehan によって書かれた Industrial […]
機器の履歴データを AWS IoT SiteWise にインポートする
このブログ記事では、BulkImportJob API を使う方法と、コードサンプルを使用して過去の機器データを AWS IoT SiteWise にインポートする方法を紹介します。
このインポートしたデータを使用して、AWS IoT SiteWise Monitor や HAQM Managed Grafana を通じて洞察を得たり、HAQM Lookout for Equipment や HAQM SageMaker で ML モデルをトレーニングしたり、分析アプリケーションを強化することができます。
AWS オンラインウェビナー: お客様の取組と製造業におけるAWSのご支援
みなさん、こんにちは!ビジネスデベロップメントの川又、ソリューションアーキテクトの鈴木、新澤、藤井、黒田です。 […]