概要

Manufacturing Data Engine（MDE）は、Manufacturing Connect（MC）と組み合わせて、工場とクラウドをスケーラブルかつシームレスに接続するエンドツーエンド ソリューションです。

MDE では、事前構成されたコードゼロの Google Cloud インフラストラクチャが提供され、ユーザーの構成に基づいて、クラウド内の産業デバイスからデータを取り込み、処理、保存することができます。マシンと処理済みのデータが Google Cloudで使用できるようになると、 Google Cloud のツールと技術を使用してそのデータから価値を引き出すことができます。

従来、産業データの取得は非常に複雑で高コストな処理であり、クラウドベースの産業情報管理のユースケースで不要な時間と費用が発生する原因になっていました。MDE は、その処理をより迅速かつ効率的で予測可能なものにするための、柔軟なソリューションです。

MDE は、クラウドでのファクトリー データの取り込み、コンテキスト化、保存、使用のニーズをエンドツーエンドで処理します。また、Manufacturing Connect（MC）と連携して、データソース（製造現場のマシンやシステム）に直接拡張し、あらゆる自動化ベンダーの標準に対応します。

MDE はパッケージ化されたソリューションとして提供されます。スクリプトは、必要なすべてのコンポーネントと統合コードをGoogle Cloud プロジェクトにデプロイします。これにより、ニーズに基づいてアーキテクチャを変更および拡張するための最大限の柔軟性が実現します。

製造ソリューション

MDE は、相互接続された一連の製造ソリューションの中核となるコンポーネントです。他のコンポーネントは単独で機能しますが、このコンポーネントの真の力は統合にあります。これらのコンポーネントが連携して、包括的な製造データ プラットフォームが作成されます。データは収集、処理、分析され、分析情報を取得して運用パフォーマンスを向上させるために使用されます。

メーカー向けソリューションの概要

エンドツーエンド スイートは、Google が構築したコンポーネントと、Litmus Automation が Google 専用に構築したコンポーネントで構成されています。

  • Manufacturing Data Engine: スイートの取得、変換、保存のレイヤとして機能します。MDE は、すべての製造情報を含む安全で効率的かつ信頼性の高いデータレイクを提供し、製造情報に接続してアクセスするすべてのユースケースのデータハブとして機能します。

  • Manufacturing Connect（MC）: すべての Manufacturing Connect エッジ（MCe）インスタンスをリモートで管理するクラウド コンポーネント。MDE ソリューションを構成する際のウェブ インターフェースとしても機能します。詳細については、MC のドキュメント（新しいタブで開く）をご覧ください。

  • Manufacturing Connect エッジ（MCe）: 270 以上の産業通信プロトコルを標準化された Pub/Sub メッセージに変換できるエッジツークラウド ゲートウェイ。エッジ処理とストレージ機能も備わっています。詳細については、MCe のドキュメント（新しいタブで開く）をご覧ください。

  • 製造分析、インサイト: MDE との事前構築済みの LookerML 統合。これにより、Looker を BI ツールとしてすぐに使用して、MDE ファクトリー データを探索して分析できます。

  • マシンの異常検出: Time Series Insights API に基づいています。

  • Visual Inspection AI: Cloud Vision API に基づくエッジ ソリューション。

製造スイートのコンポーネントは、シームレスに連携するように設計されています。共通の構成を共有し、セマンティックに相互運用可能であるため、スイート全体でスムーズなデータフローと一貫した動作が保証されます。ただし、特定のニーズに基づいてこれらのコンポーネントを個別に使用する柔軟性もあります。

MDE と残りのコンポーネントは構成可能です。ユーザーは特定のデータ要件を定義できます。システムは、ソリューションの基盤となるコードを変更することなく、これらの仕様に合わせて調整されます。構成は、MC ユーザー インターフェース、スタンドアロン MDE ウェブ インターフェース、または MDE 構成 API を使用して更新できます。

主なメリット

MDE の主なメリットは次のとおりです。

  • 価値創出までの時間: 標準の Google Cloud環境で迅速にデプロイできます。MC を使用して、マシン接続（まだ設定されていない場合）をすばやく設定することもできます。
  • スケーラビリティ: 概念実証（PoC）から、数百の工場にわたるグローバル エンタープライズのデプロイまで、幅広く活用できます。
  • 効率性: MDE でデータを「ファクトリー抽象化レイヤ」として一度キャプチャすることで、すべてのユースケースを MDE から駆動できます。ストレージと処理をきめ細かく制御できるため、費用対効果の高い設定が可能です。
  • 完全な柔軟性: 任意のエッジ スタックで動作します。データが Pub/Sub に直接、または Message Queuing Telemetry Transport（MQTT）ブリッジを使用して取り込まれる必要があります。カスタム定義パーサーを使用して、受信データ スキーマを MDE 標準にマッピングします。
  • 適応性: MDE は独自の Google Cloud テナント プロジェクトに完全にデプロイされるため、すべての MDE コンポーネント（Pub/Sub、Dataflow、BigQuery など）は透過的であり、プラットフォームを自分で構築したかのように使用できます。
  • 所有権: MDE のすべてのコンポーネントはGoogle Cloud テナント プロジェクト内にデプロイされるため、データと処理を完全に制御できます。
  • 拡張性: すべての Google Cloud 統合（BigQuery コネクタなど）は、デフォルトで MDE で使用できます。特定のユースケース（Google またはパートナーが構築）用に MDE 固有の拡張機能を有効にしたり、独自の拡張機能を構築したりすることもできます。
  • 費用対効果が高い: MDE の使用に追加費用は発生しません。お支払いいただくのはクラウドの使用量のみで、PoC の場合は最小限のレベルから開始できます。ただし、MC を使用すると追加費用が発生します。詳細については、MC Cloud Marketplace をご覧ください。

ユースケース

生産計画、注文の追跡、進捗状況、プロセス パラメータの制御は、通常、自動化システムでカバーされるユースケースです。このようなシステムを置き換えるのではなく、補完し、強化することを目指しています。 Google Cloud を使用すると、SCADA などの既存の自動化システムにフィードバックできる貴重な新しい分析情報を取得できます。これにより、OEE やその他の重要な KPI を改善するためのアクションを実行できます。

製造実行システム（MES）については、企業によってさまざまなアプローチがあります。既存のオンプレミス MES を使い続ける企業もあれば、クラウドベースのソリューションに移行する企業もあります。MDE は、必要に応じて主要な MES 機能を迅速に実装するための確固たる基盤となります。

MDE で有効になるユースケースは、主に次の 3 つのカテゴリに分類されます。

  • 分析ユースケース: MDE を Google Cloud データ分析プロダクトと組み合わせて、レポートの作成、KPI の計算、製造現場からストリーミングされたデータを使用したリアルタイム ダッシュボードの作成を行います。
  • 機械学習のユースケース: Google Cloud 機械学習（ML）プロダクトとプラットフォームを基盤として、製造オペレーションのあらゆる側面を最適化する ML モデルを作成、トレーニング、実行します。
  • 統合のユースケース: 製造データをデジタル ツイン ソリューションや他のエンタープライズ システムと接続して、製造データの統合ビューと、社内で利用可能な他の視点を提供します。

機能

MDE は次の機能を果たします。

  • データの取り込み: MC またはその他の商用または独自のエッジ スタックから。
  • エッジ データ処理: MCe は、データをローカルで処理して保存し、すぐに分析できるようにします。
  • Cloud Data Integration: MC はデータを MQTT メッセージと Pub/Sub メッセージに変換し、 Google Cloudとシームレスに統合します。
  • 構文の標準化: さまざまなデータ アーキタイプに標準のデータ ストレージ スキーマを使用し、次のようなユースケースでデータの再利用性を高めます。
    • 工場管理者や保守担当者向けのセルフサービス分析。
    • 個々のセンサー ストリームで有効にできる、フルマネージドの ML ベースの異常検出（自動フィンガープリント、設定不要）。
  • セマンティックの柔軟性: 統合されたデータ コンテキスト化エンジンを使用して、必要に応じて受信センサーまたは変数データ ストリームを拡充し、次の標準に基づいて複数のユーザー定義可能なコンテキスト化の視点を実現します。
    • ISA-95 階層
    • Digital Twins 定義言語（DTDL）
    • OPC Unified Architecture（OPC-UA）コンパニオン仕様
    • アセット管理シェル（AAS）
  • データ変換と拡充: ユーザー定義のスキーマに従って、データのマッピング、変換、コンテキスト化を行います。
  • リアルタイム分析: ユーザー構成に基づいて、ストリーミング分析と変換を計算します。
  • データ ストレージと出力: 処理されたデータを BigQuery、Bigtable、Cloud Storage に保存し、Pub/Sub に出力します。
  • モニタリングと管理: ソリューション全体をモニタリングして管理するための使いやすいインターフェースを提供します。
  • 柔軟な構成: データフローと処理パイプラインを構成するためのシンプルなインターフェースを提供します。
  • API とウェブ インターフェースからアクセス可能: プログラムによるアクセス、自動化、管理に使用します。

コンポーネント

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MDE のコンポーネントは次のとおりです。

  • 構成マネージャー: ユーザー構成を管理し、他のソリューション コンポーネントに公開します。
  • メッセージ マッパー: 受信メッセージを処理し、ソース メッセージ クラスに分類します。また、Whistle 変換も実行します。
  • Metadata Manager: メタデータ バケットとインスタンスを管理し、レコード処理に参加します。
  • バッチ取り込み Cloud Storage バケット: バッチ取り込み用のファイルをアップロードするバケット。
  • Cloud Storage Reader: Cloud Storage にアップロードされたファイルからバッチデータを読み取ります。
  • Cloud Storage ライター: 未加工のソース メッセージを Cloud Storage アーカイブに書き込み、処理済みのレコードを Cloud Storage シンクに書き込みます。
  • Bigtable ライター: Bigtable シンクへのレコードの書き込みを担当します。
  • BigQuery ライター: BigQuery シンクへのレコードの書き込みを担当します。
  • Pub/Sub トピック: Pub/Sub は、ソリューションのさまざまなコンポーネント間でメッセージをルーティングするために使用される MDE のメッセージ ブローカーです。受信メッセージのルーティングがユーザー構成に従って行われるように、複数のトピックとサブスクリプションが作成されます。すべてのメッセージは、input-messages トピックを使用してシステムに届きます。
  • データベースとストレージ: MDE は、BigQuery データセット、Bigtable テーブル、Cloud Storage オブジェクトを管理します。
  • Federation API: MDE は、共通のインターフェースを使用してすべてのデータ リポジトリにアクセスするための API を提供します。これにより、ユーザーはデータの保存場所に関係なくデータをクエリでき、同じ構成言語を使用して製造情報に対する特定のクエリを作成できます。

工場内のデータエンジン

通常、MDE の単一インスタンスがすべてのファクトリーにサービスを提供します。このアプローチを可能にするため、基盤となる Google Cloud コンポーネント（Pub/Sub など）はグローバルでスケーラブルです。複数のインスタンスをデプロイする場合、BigQuery などの Google Cloud データベース プロダクトを使用すると、複数のインスタンス間でグローバル データにアクセスできます。Manufacturing Connect エッジ（MCe）インスタンスは、通常、ファクトリー レベルでゲートウェイとしてデプロイされます。複数の MCe は、組み込みの NATS 統合を使用して相互接続できます。

機械のパフォーマンス、イベント、トレーサビリティのための MES の使用

MDE は、既存の MES システムを置き換えるのではなく、補完します。データソースとシンクとして使用します。MDE は、そこから重要なコンテキストやメタデータ（アクティブなレシピ、スケジュール、イベントなど）を取得し、これらのデータポイントをセンサー値と同様のタグとして使用します。このコンテキスト データは、マシンセンサーデータを理解するために必要です（たとえば、レシピによって想定されるセンサー パターンが異なります）。つまり、マシンが生成しているもの）。MDE 出力（ML 予測など）は、アラートなどの目的で MES に統合できます。

MQTT と MDE の統合

Google Cloud マーケットプレイスにはいくつかのオプションがあり、そのうちの 1 つは MQTT ブローカー ベンダーによって異なります。たとえば、HiveMQ は Pub/Sub 拡張機能を提供します。独自のカスタム MQTT ブリッジを構築することも、Dataflow を使用することもできます。