製造業におけるエッジコンピューティングの重要性予測メンテナンスサービスねらい（目指すこと）生産性低下ファクトリー回復ー装置故障生産装置ベンダ装置故障の低減売上機会損失／納期遅延オンコールとメンテナンスメンテナンス費用の増大予測（機会損失の低減と生産性の更なる向上）保全オンコール低減（コスト削減）実施中期的価格抑制圧力の増大／部品の他社乗換 •  工場では装置故障による生産性ダウンが売上機会損失や納期遅延となる •  いつ起こるかわからない装置故障対策をメンテナンス費用で予算化しているコンポーネントメーカーデータ販売ビジネスモデルの確立予測メンテナンスサービスの重要性大予測メンテナンス : エッジコンピューティングクラウドフォグ量（Volume）ビッグデータスモールデータ種類（Variety）多種多様な構造化・非構造化非構造化データ限定的構造化データ処理の速さ（Velocity）ストックベースの分析処理リアルタイムフローベースの分析・処理データの活用法現状分析・事後的因果関係分析将来予測に基づく判断制御 Hybrid化させることで製造業向けIoTへ最適化 2 使用事例：キャビテーション予兆検知・回避キャビテーションが発生してしまった場合、生産ラインの停止、ポンプの故障、最悪の場合は大きな事故へとつながる危険性がある。集約されたデータ APP •  •  ストリームデータ APP APP APP FogHorn クラウド・DC FogHorn エッジ機械学習によるポンプの自動モデリングリアルタイムのポンプキャビテーション予兆検知 & 自動予防最新のポンプモデル 99%の定常時データはクラウドには不要 1%の真実を見つけるために100%データをプロセスしなくてはならないリアルタイムアクションエッジで処理をすることで、効率的且つリアルタイムに予兆検知が可能 3