セミナー

システムインテグレーター/ソフトウェア開発者のためのエッジコンピューティングを起点としたスマートIoTシステム構築セミナー

開催地:
神奈川県, 横浜市
会場:
イノテック株式会社 新横浜本社セミナールーム
日付:
2017年3月24日(金)
時間:
13:30-17:00

概要

工場機器やインフラ設備の監視、制御、予知保全を実現するIoT(Internet Of Things)では、高度な予測・判断とリアルタイム性が同時に要求されます。このようなシステムの構築において、膨大化するデータ量、および通信の遅延と信頼性向上への対応が大きな課題となっており、一部の処理や機械学習などの分析機能を実装し、インテリジェント化されたエッジ機器による “エッジコンピューティング”が有効な解決策として注目されています。

本セミナーでは、イノテック株式会社、日本IQP株式会社、MathWorks Japanの3社の提供する、エッジコンピューティング起点としたスマートIoTシステム構築を支援する開発環境についてご紹介いたします。この環境の実現するセンサーデータ処理/分析・予測アルゴリズムの開発から、エッジデバイス/ゲートウェイへの実装、さらにはゲートウェイ機器とクラウド/サーバーの統合、可視化や操作用のアプリケーション開発にいたる一連のフローをぜひ皆様の目でお確かめください。

参加対象者

  • IoTシステムを開発するシステムインテグレーターやコンサルティング会社の開発エンジニア
  • サーバーアプリケーション開発やシステム開発に携わるソフトウェアエンジニア
個人情報をご提供いただく場合は、MathWorks が イノテック株式会社、日本IQP株式会社と個人情報を共有することを、提供者が許諾したものとさせていただきます。

アジェンダ

時間 タイトル
13:00 受付開始
13:30-13:45 ご挨拶/イントロダクション
MathWorks Japan インダストリーマーケティング部 柴田 克久
13:45-14:35 機械学習のための信号処理
MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 竹本 佳充
機械学習は、人や車等の物体認識、工場設備やインフラ環境の故障検出、疾病や災害の予測等、多種多様な目的に応用され、自動運転やIoTシステムをはじめとする各種サービスでの実用化が進んでいます。学習の対象となる代表的なデータには、音声信号、画像信号、その他各種センサー信号があげられます。センサーデバイスの低消費電力化や効果的な通信帯域利用と、認識精度との両立を実現するには、その性質を良く現す「効果的な特徴量の抽出」が重要なポイントとなります。
MATLAB®の導入により、データの取得から、特徴量の抽出・取得、学習、分類といった一連のワークフローを、同一環境下で試行錯誤することが可能となり、さらに、実際のサービスに必要なエッジデバイスや、アプリケーションの開発等に活用することができます。本セッションでは、センサーデータをはじめとする各種題材について、機械学習に応用される各種信号処理機能の紹介を中心に、実際のシステムを構築するために必要な関連機能についてご紹介します。
14:35-15:00 エッジコンピューティングを実現するイノテックの組み込み製品
イノテック株式会社 インテリジェントシステムソリューション本部 ISSビジネス開発室 室長 菅 彰吾
強力なCPUパワーを生かしたエッジコンピューティングの適用事例を交えながら、イノテックの組み込み向け製品への取り組みを紹介する。イノテック組み込み向け製品はIntelアーキテクチャを採用し、PCと遜色ない高性能で高品質且つ長期安定供給を実現しています。Windows や Linux は元より、MATLAB アプリケーションおよびその開発環境をそのまま実行できるというメリットがあります。多様な I/O および様々な通信モジュールが組み込まれており、各種センサー、制御装置を束ねる IoT ゲートウェイとしての役割や、CPUパワーに裏付けされたエッジコンピューティングにおいて、その実力が発揮されます。
15:00-15:30 休憩, デモ展示
15:30-16:20 センサー情報からの、予知保全・故障予測
MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 大開 孝文
安全性を担保しつつ不要なメンテナンス作業を減らすというバランスの良さから、予知保全という方法が積極的に取り入れられようとしています。近年センサーやネットワークの発展により大量のデータを容易に取得できるようになりましたが、データを精度よく故障予測や異常検出に結びつけるには、観測対象への理解だけでなく統計的なノウハウも必要不可欠です。
本セッションでは、ターボファンエンジンのデータを用いてMATLABの機械学習機能を使い、機器の交換時期を見積もるデモを行います。機器の信頼性向上や新たな予知保全サービスの提供に向け、MATLABを使用した故障予測アルゴリズムの構築や既存システムへの統合方法についても言及します。
16:20-16:50 -ユースケースから考える-IoT時代のアプリケーション開発に必要なこと
日本IQP株式会社 テクニカルセールスシニアマネージャー 上野 伸二
IQP社の顧客である、GE, Motorola, IBMとのビジネスケースから学ぶ、『IoT時代のアプリケーション開発に必要なこと』をユースケースを交えてご紹介。“IQP” はIoT/Enterprise向けノンプログラミングでのアプリケーション開発プラットフォームです。IQPを活用いただくことで、誰でも素早く簡単にIoT/Enterprise向けのアプリケーションを構築することができます。システム開発サイクルを短縮することでビジネスの迅速な立ち上がりを支援し、さらにIoTビジネス成功に欠かせないROIを最大化させることで、企業のIoTビジネスに貢献します。
16:50-17:30 Q&A, デモ展示