3. Part 0: 製造リファレンス・アーキテクチャについて
Part 0.5: 事例を中心としたユースケース
Part 1: IoT 基盤
Part 2: Data & AI 基盤
Part 3: サーバーレスとシステム間連携基盤
Part 4: Power Platform / Dynamics 365 概説
Part 5: “製品の変革” を支える基盤サービス
製造リファレンス・アーキテクチャをベースとした
システム構築を行うための基盤技術 トレーニング (座学)
4. インテリジェント クラウド + インテリジェント エッジ による
デジタル フィードバック ループ・フレームワーク
THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用
Power BI
Surface 他
各種スマートデバイス
業務デバイス
• 共通の
データ モデル
• 構造化・非構造化
データ格納
• Azure AD による認
証・アクセス制御
機械学習モデル
開発・管理
Azure Machine Learning
業務アプリケーション
Power
Automate
Cognitive Services
• IoT データ収集
• デバイス管理・プ
ロビジョニング
• 通信規格対応
(HTTP, AMQP,
MQTT)
データ蓄積
(データレイク)
人
各種スマート デバイス
データ保護 - ID / Security
機器/
センサー GitHub
Azure Active Directory
ユーザー管理・認証・アクセス制御
データ収集・
連携
DB
Azure
IoT Hub
Azure
Data Factory
(Synapse Pipeline)
学習済み AI モデル
Microsoft Teams
Azure
Data Lake Storage
Gen2
PowerApps
外部データ
(非構造化)
Azure Security Center
脆弱性チェック、脅威検出・レポート
• ノンコーディングで
アプリ・ビジネス ロジック・レポート作成
• デバイスをを問わないビジネス チャット、オンライン
会議、ファイル共有
• 現場や人に関連するデータ収集
Dynamics
365
Azure
Logic Apps
Azure
Functions
Azure
App Service
Azure
Kubernetes
Service
• Serverless とPaaS、コンテナー オーケストレーター
データ処理・
分析
Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB
Azure
DevOps
Bonsai
Azure Sphere
セキュア
MCU
セキュア
OS
10 年間
セキュリティ更新
組み込み
IoT デバイス
• OPC- UA 接続
• リアルタイム
データ処理
• 機械学習モデル
による推論実行
• 継続セキュリティ
保護
Azure
IoT Edge
16. パイロット・インプリメント(コネクテッド・フィールド・サービス)
ProductasaService
ソリューションシナリオ
2.Connected Field Service
ML予測値が30日未満の
時レコード作成
ML予測値が7日未満の
緊急時レコード作成
Dynamics 365
for Field Service
リソース管理、スケジュール管理、
契約管理、モバイル機能、地図連携…
Field Service 業務機能
デバイス
Blobs
Storage
IoT Central Stream
Analytics
Blobs
Storage
devicerules
Logic AppsService Bus
ML Web
Service
Azure
測定値
Power BI
IoT Central 用レポート
Dynamics 365 フォーム用レポート
データ
エクスポート
ストリーム
データ
閾値 ストリームデータに
対するML予測値
ML予測値
が閾値を
超えたデータ
一定周期で
取得した
データ
1分間毎
の最大値
直近1時間分
のデータ
ストリームデータ
HoloLens
保守技術者
管理者
ディスパッチャー
顧客資産
Customer Asset
作業指示書
Work Order
サポート案件
Incident
IoT通知
IoT Notificationレコード作成
Event Hubs
Stream
Analytics
SQL Server View
ストリームデータ
18. Factory of the Future
リファレンス・アーキテクチャ
https://aka.ms/MFG_RA_FoF_DL
Intelligent Supply Chain
リファレンス・アーキテクチャ
https://aka.ms/MFG_RA_ISC_DL
Product as a Service
リファレンス・アーキテクチャ
https://aka.ms/MFG_RA_PDaaS_DL
製造リファレンス・アーキテクチャのダウンロード URL
“Part 0: 製造リファレンスアーキテクチャについて” 振り返り
( Build more agile factories / production )
( Create more resilient supply chains )
( Engage customers in new ways +
Unlock innovation and deliver new services )
24. インフラの効率化から、アプリケーションのイノベーションへビジネス価値
時間
効率
イノベーション
PaaS
IaaS
サーバーレス
466% return on investment
$5.91M net present value
80% IT time saved
50% faster service deployment
Statistics based on five-year, risk-adjusted figures for a composite organization constructed from aggregated interviews with eight Microsoft Azure IaaS customers.
Source: “The Total Economic Impact Of Microsoft Azure PaaS,” a commissioned study conducted by Forrester Consulting, June 2016
63. パイロット・インプリメント(コネクテッド・フィールド・サービス)
ProductasaService
ソリューションシナリオ
2.Connected Field Service
ML予測値が30日未満の
時レコード作成
ML予測値が7日未満の
緊急時レコード作成
Dynamics 365
for Field Service
リソース管理、スケジュール管理、
契約管理、モバイル機能、地図連携…
Field Service 業務機能
デバイス
Blobs
Storage
IoT Central Stream
Analytics
Blobs
Storage
devicerules
Logic AppsService Bus
ML Web
Service
Azure
測定値
Power BI
IoT Central 用レポート
Dynamics 365 フォーム用レポート
データ
エクスポート
ストリーム
データ
閾値 ストリームデータに
対するML予測値
ML予測値
が閾値を
超えたデータ
一定周期で
取得した
データ
1分間毎
の最大値
直近1時間分
のデータ
ストリームデータ
HoloLens
保守技術者
管理者
ディスパッチャー
顧客資産
Customer Asset
作業指示書
Work Order
サポート案件
Incident
IoT通知
IoT Notificationレコード作成
Event Hubs
Stream
Analytics
SQL Server View
ストリームデータ
83. Azure API Management DevOps Resource Kit
Production
API developers
Development
API publishers
Publisher repository Developer repository
https://aka.ms/apimdevops
85. クラウド ネイティブ: エンタープライズ ビジネス API
我々のデジタル統合シナリオをホストする、堅牢でスケーラブルなプラットフォームは、Service
Fabricに依存している。デジタル統合シナリオでは、 Reliable Service内のステートフルとコンテ
ナー内のステートレスを、1つのプラットフォームに共存できる。
Kai Walter, Lead IT Solution Architect ZEISS Group
要件: 光学機械からのテレメトリー データを取得し、使用状況を判断。メンテナンスと他のバッ
クオフィスシステムを統合
ソリューション: 既存のコードと新しいマイクロサービスを一緒に、Windows コンテナーで実行し、API
Management を使用して REST API を使用してビジネス アプリケーションを安全に公
開します。 俊敏性の向上により、開発者は、ステートレス/ステートフルなワークロードに対
するマイクロサービス ベースのプラットフォームを簡単に更新できます。
Azure API Management は、テレメトリを分析するためにバックオフィス システムに統
合するために使用されます。
Carl Zeiss バックエンド システムとフィールド デバイスを接続するすることによるスマート デバイス
https://customers.microsoft.com/ja-jp/story/zeiss-manufacturing-azure
86. Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture
API management
Transport, transformation and state
(optional) Business process orchestration
CRM B2CCRM B2BERPMail LicensingCompliance
Microsoft Ignite 2018: BRK2200 – Expose APIs with peace of mind when using API Management
https://youtu.be/BoZimCedfq8
87. Cloud first
PaaS first
but with a low public
endpoint exposure
and controlled /
secured connections
to back-ends
Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture
Application Gateway
API Layer
Public internet
Private virtual network
Transport, Transformation &
State Layer
Express Route
On premise
Back-end Layer
Wide Area Network
Local Area Networks
Virtual Networks
A platform that currently handles
40M API calls with 400G payload
7M SAP events/messages with 40G payload
a month
Microsoft Build 2019: BRK3047 – Build Mission Critical .NET microservices より抜粋
88. Carl Zeiss 社事例: Digital integration architecture
https://customers.microsoft.com/en-
us/story/zeiss-group-focuses-on-azure-service-
fabric-for-key-integration-platform より抜粋
95. Microsoft Power Platform
Microsoft 365, Azure, Dynamics 365, およびスタンドアローン アプリケーションにまたがる、コーディングの少ないプラットフォーム
Power BI
ビジネス分析
Power Apps
アプリケーション開発
Power Automate
プロセスの自動化
Power Virtual Agents
インテリジェントな仮想エージェント
Common
Data Service
Data
connectors
AI BuilderPortals
Common
Data
Service
100. Announcing: PowerApps Build Tools
Azure DevOps との統合による、アプリケーション ライフサイクル
Powered by Azure DevOps and Git
Create
Repo
Export
Unmanaged
Unpack
Solution
Check in
to source
Run Unit
Test
Run
PowerApps
Checker
Export
Solution
Unpack to
Repo
Run Unit
Test
Pack
Solution
Run
Solution
Checker
Run
Integration
Test
Import as
unmanaged
Increment
Version
Export
Managed
Automated Release Pipeline removes manual
steps. Weekly, daily or hourly releases becomes
the new standard
Build Pipeline Automates manual steps.
No more upload to Solution checker and manually
export solution, unpack and push to repo
Initial Build Pipeline instantiates pristine
Development Environment daily, exports
solutions and unpack to Source Control
Build and Test Automation
Build
Automated, Predictive, Repeatable
Release
Getting started, faster
Initiate
Provision
Environment
Deploy
Dependencies
Pack Source
Code from
Repo
Import
Solution
104. • すべてを共有ワークスペースにまとめる
• アプリ、データ、共有プロセスにすぐにアクセスできる
• 会話を通じてより迅速に行動を起こす
Power Platform
Teams with
Microsoft Teams + Power Platform で
Team
Hub for
teamwork
Power BI
Business
analytics
Power Apps
Application
development
Power Automate
Workflow
automation
• データをシームレスに接続して迅速かつ簡単に分析
• カスタム アプリを使用してインサイトをアクションにかえる
• タイムリーでインテリジェントなビジネスプロセスの自動化
105. インテリジェント クラウド + インテリジェント エッジ による
デジタル フィードバック ループ・フレームワーク
THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用
Power BI
Surface 他
各種スマートデバイス
業務デバイス
• 共通の
データ モデル
• 構造化・非構造化
データ格納
• Azure AD による認
証・アクセス制御
機械学習モデル
開発・管理
Azure Machine Learning
業務アプリケーション
Power
Automate
Cognitive Services
• IoT データ収集
• デバイス管理・プ
ロビジョニング
• 通信規格対応
(HTTP, AMQP,
MQTT)
データ蓄積
(データレイク)
人
各種スマート デバイス
データ保護 - ID / Security
機器/
センサー GitHub
Azure Active Directory
ユーザー管理・認証・アクセス制御
データ収集・
連携
DB
Azure
IoT Hub
Azure
Data Factory
(Synapse Pipeline)
学習済み AI モデル
Microsoft Teams
Azure
Data Lake Storage
Gen2
PowerApps
外部データ
(非構造化)
Azure Security Center
脆弱性チェック、脅威検出・レポート
• ノンコーディングで
アプリ・ビジネス ロジック・レポート作成
• デバイスをを問わないビジネス チャット、オンライン
会議、ファイル共有
• 現場や人に関連するデータ収集
Dynamics
365
Azure
Logic Apps
Azure
Functions
Azure
App Service
Azure
Kubernetes
Service
• Serverless とPaaS、コンテナー オーケストレーター
データ処理・
分析
Azure Synapse Analytics
Azure Cosmos DB
Azure
DevOps
Bonsai
Azure Sphere
セキュア
MCU
セキュア
OS
10 年間
セキュリティ更新
組み込み
IoT デバイス
• OPC- UA 接続
• リアルタイム
データ処理
• 機械学習モデル
による推論実行
• 継続セキュリティ
保護
Azure
IoT Edge