HAQM Web Services ブログ

その製造データ、ユースケースは決まってますか？

ものづくりの DX が叫ばれて久しい昨今、「データドリブンな意思決定」という言葉を聞く機会も増えていると思います。AWS の製造業に携わるメンバーでも、お客様とデータドリブンについてディスカッションすることが多いです。
今回は原点に立ち戻って、データドリブンな意思決定の進め方について、スタートを切るためのアプローチや必要な思考プロセス、ステークホルダーとの調整という観点で考察してみたいと思います。

AWS IoT Device Client で 3 時間以内に IoT ソリューションの概念実証を構築

AWS は皆様の IoT の取り組みをサポートするため、「Get Started with AWS IoT (英語版)」の提供を開始することをお知らせいたします。このハンズオンワークショップでは、AWS IoT Device Client を使用した IoT プロジェクトの概念実証 (PoC) を、ステップバイステップで解説します。

統合的アプローチで実現する安全管理: AWS の労働者安全ソリューションが職場を守る

世界中で年間約 395 万人の労働者が非致死的な負傷を負っているため、企業は統合的で予防的な安全対策の必要性を認識するようになってきました。企業は全体的に安全な作業環境を提供し、事故やケガのリスクを軽減し、従業員の健康を向上させることを目指しています。従来の縦割り方式では、全体的な問題の可視性が制限されるため、重要な洞察が見落とされ、企業の事故の根本原因の究明、安全対策の立案、改善点の理解が難しくなります。また、政府による環境と安全に関する規制が強化されたことから、企業の事業活動全体で環境・健康・安全 (EHS) ソリューションの導入が進んでいます。

岩崎電気株式会社様の AWS 生成 AI 事例「カメラ付き照明で冠水検知を実現。照明の専門メーカーとして80年以上の歴史を持つ製造業のモノとコト融合

製造業における「モノ」と「コト」の融合事例として注目される岩崎電気様の取り組み。80年以上の歴史を持つ照明専門メーカーが、 AWS の生成AIサービス「 HAQM Bedrock 」を活用して道路冠水自動検知システムを開発しました。従来は専用センサーが必要だった冠水検知を、カメラ付き照明と生成 AI の組み合わせで実現。監視員の労力を80%削減し、24時間リアルタイム監視を可能にしています。企画から約2ヶ月という短期間でプロトタイプを完成させ、 GenU を用いた効率的な検証とコスト効率を考慮した AI モデルの使い分けが成功要因となりました。暗所でも照明との一体化により鮮明な画像で冠水検知が可能になり、今後は検知対象を火災や交通事故にも拡大する計画で、生成 AI 活用による製品開発の可能性を広げています。

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