IoT × 機械学習製造機器のデジタル数字認識と IoT によるデータ収集・活用

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株式会社ナレッジコミュニケーション
ビジネスデベロップメント部
大柳友洋

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略歴
・某メガバンクの勘定系、情報系のインフラ１０年
・２０１７年１月～ナレッジコミュニケーション
・クラウド、機械学習、IoT、HoloLens、いろいろやってます

ナレッジコミュニケーション会社概要
・クラウド(Azureなど)のインフラSIをやっています
・MUFG Fintechアクセラレータ第１期参加企業です
・千葉と熊本で機械学習、VRなどの研究・開発を行っています

今日のお話
・IoT化に向けた製造機器からの情報収集の課題
・機械学習とIoTによる解決策
・機械学習による数字認識
・Azure IoTHubによるデータ収集から活用まで
・課題と今後の展望

IoTとは
・いろんなモノと情報をやりとりして活用する

製造機器のIoT化によるメリット
ミス・不正防止
データ活用
効率化・省力化
・確認・転記時の人的ミスを防止
・システム化により改竄など不正を防止
・リアルタイムに情報を収集
・大量のデータから新たな知見を発見
・定期的な巡回確認が不要
・異常値を検知しアラート通報

製造機器のIoT化におけるハードル
専用機器を購入する
費用がかかる
機器ごとに
インターフェイスが異なる
ネットワーク接続に
対応していない
IoTを始めたいのに始められない…

製造機器のIoT化における解決策
カメラで撮って機械学習で数字認識させれば？
24℃

システム構成
USBカメラ
機械学習モデル
24 → 24と認識
小型Linuxコンピュータ
Raspberry Pi
製造機器
(デジタル表示盤あり)
クラウド基盤
Microsoft Azure
IoT Hubで
データ収集・連携
・汎用品でコストを抑えて構築
・収集したデータはAzureに収集して連携

機械学習モデルの構築

機械学習モデルの構築
・APIの利用
- Computer Vision API
- Custum Vision Service
・自前で作成する
- Chainerなど

Computer Vision API
・Azureの提供する文字認識(OCR)サービス
・デジタル数字は読み取れない

Custom Vision Service
・モデルは簡単に作れたが、精度が不足

Chainerによるモデル構築
・ChainerのMNIST手書き文字認識を参考に構築
・モデル構築はクラウドのVM上で、認識はラズパイ上で
引用元：http://ailaby.com/chainer_mnist/
手書き文字を
デジタル数字に置き換え
入力データ読込処理を
カスタマイズ

訓練データの作成
・元画像をゆがませてランダムに生成
※画像に対して反転、回転、クロップ、ノイズ付加などの処理を施して
画像パターンを増やす手法を Data Augmentation(水増し) というらしい

数値認識デモ
キャリブレーション機能数字認識機能
数字表示部の位置、
明るさなどを
手動で事前に調整
デジタル数字を
正しく認識できている

IoT環境の構築

IoT連携、データ活用環境の構築
SQL
Database
PowerBI
Azure
IoT Hub Stream
Analytics
Raspberry Pi
Functions
機器との接続
データ送受信
データのフィルタ
データの振り分け
データの可視化
データの蓄積外部API呼び出し

IoT Hubの設定
・IoT Hubを作成、接続文字列をデータ送信用スクリプトに埋め込み
接続文字列にデバイス名や
アクセスキーを含む
接続文字列を元に
IoTクライアントを作成

Stream Analyticsの設定
・IoT Hubから来たデータをSQL Database、PowerBIに連携
IoT Hubから
SQL Databaseへ
IoT Hubから
PowerBIに

Functionsの設定
・Functionsで定期的にデータベースの値をSlackに送信
SlackのAPIを呼び出し
SQL Databaseから
データを取得

Slackで通知
・CO2濃度をSlackに通知

PowerBIでのリアルタイム可視化
・ダッシュボードでリアルタイム可視化

ビジネスアイデアを動くものにできた！
・機械学習による数字認識モデル構築
→データさえあればプログラミング不要 ※認識ロジック
・オープンソースベースに開発
→組み合わせれば大体のことはできる
・クラウドにインフラをおまかせ
→ IoT基盤、データベースなどの構築コスト・手数を削減

ユーザからの反応
・IoT in Actionで展示
→いろんな業種の方から引きあいあり
・刺さったところ
→こんなの探していた、低コストでできるところがいい
・よく聞く要望
→アナログメータも対応してほしい、ローカルで使いたい

社内検証ででてきた課題
・カメラの問題
→照明の映り込み、外部の明るさの影響、設置位置
・ミニコンピュータ
→Raspberry Piが安定しない、現場での長期稼働に不安
・よく止まる
→ラズパイ？ネットワーク？IoT Hub？Stream Analytics？

ビジネス化に向けた今後の展望
・共創ラボメンバの協力で工場での実地検証
→現場での課題の洗い出し、解決策の考案
・パートナーを探す
→ミニコン、カメラ、ネットワーク、機器保守など
・検証に協力可能なユーザを探す
→様々な環境で実地検証をしてノウハウを蓄積、展開

一緒に働きたい人募集中
機械学習、IoT、HoloLensなどをビジネスとしてやってみたい、
ナレコムの業務内容を詳しく知りたい、という方は
cloud@knowledgecommunication.jp にメールをいただくか、
本日の懇親会にて名刺交換させてください。

余談
・開発時間の捻出
→昼休みと通勤時（片道１時間１０分）に開発
・エラーへの対処
→Qiita、Stack Overflow、公式ドキュメントに答えはある
・有識者の知恵を引き出す
→IoTビジネス共創ラボ、社内の有識者に聞く

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