Comments
Description
Transcript
会議室にカメラ - NTTデータイントラマート
intra-martのIoTは モノとヒトのインターネット 1 IoTとは、“モノのインターネット”です。自動で色々 なことができるようになり、便利な時代になったとは 思いますが、ビジネスに役立てるためには、何が必 要でしょうか。 モノとヒトをintra-martのビジネスプロセスで有機 的に結びつけビジネス価値を生み出します。 2 紹介 ■エンタープライズソリューション本部 ・・・所謂サービス部門 ■コンサルティンググループ ・・・パートナー（SIer）さんのシステム導入支援 3 内容 • 一般的な機能とintra-martでの実現 • CareQubeでの利用 （開発中につきイメージになります） • モデルケースでの利用イメージ • ビジネスでIoTを利用するということ • 最後に未来への展望 4 一般的な機能と intra-martでの実現 5 IoT基盤に必要な要素 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. GUI開発 ツールズインテグレーション マッシュアップ・ドリルダウン可能な自由自在のUI スマートルータへの対応 大量ストリームデータのリアルタイム処理 統計分析 セキュリティー スモールスタート（クラウド） 6 sensor servers device BE FE UI 7 １．GUI開発 ツールズインテグレーション sensor servers device BE FE UI 8 １．GUI開発 ツールズインテグレーション BPMN2.0 IM-BIS データマッパー 外部連携 IM-FormaDesigner 外部Webシステム インラインフレーム プログラムで 作成した画面 <html> <head> <title>my page</title> <body> ・・・ 9 2．マッシュアップ・ドリルダウン可能な自由自在のUI sensor servers device BE FE UI 10 2．マッシュアップ・ドリルダウン可能な自由自在のUI Kibana ドリルダウン マッシュアップ 11 3．スマートルータへの対応 sensor servers device BE FE UI 12 3．スマートルータへの対応 データ取得機器 表示イメージ スマートルータに モジュールを置く 電気メータ データマッパー 無線機器 キューイング 監視カメラ 13 4．大量ストリームデータのリアルタイム処理 sensor servers device BE FE UI 14 4．大量ストリームデータのリアルタイム処理 処理イメージ リアルタイム処理 データ送信 15 5．統計分析 sensor servers device BE FE UI 16 5．統計分析 統計分析 さまざまな 分析の組み合わせ データマッパ 出来上がったモデルを 処理トリガにできる データ取得 17 6．セキュリティー sensor servers device BE FE UI 18 6．セキュリティー 暗号化 IP:157.65.128.3 OK! 不正なログインを 検出しました IP:27.106.128.99 いきなり 海外からアクセス？？ 不正動作検出 自動的に アクセスを遮断 アノーマリー分析 （検討中） 19 7．スモールスタート sensor servers Cloud device BE FE UI 20 7．スモールスタート Cloud Growth … PoCで費用対効果の検証をするため、 スモールスタートができることが重要！ … 21 IOT分野の協業に関して IOT分野の協業に関して IOT分野の協業に関して IM-IoT基盤のいいところ （コンセプト） を応用し、大量 をタを ストリーミン グ グる タを タを コグ ィン ィング るで扱え る。 Point① Point① Visual開発ツール Visual開発ツール 応用し、大量 トリーミン デー ノン ノン ーデ ーデ で扱え 。 グデー ィン コーデス グデー ストリーミン を 。コ で扱え ノン 応用し、大量 Point① Visual開発ツール タ を を利用した ダッシュボード作成と、認証・認可機能 ダッシュボード作成と、認証・認可機能 をる る Point② Point② ポー ポータ ル機能 ル機能 利用した 使った表示制御ができ を使った表示制御ができ シ ダッ を利用した 。 を使った表示制御が ュボード作成と、認証・認可機能 Point② ポータル機能 らIoTアプリ らIoT ケア ケ スされるス Point③ Point③ 各業界・業種に強いパートナーか 各業界・業種に強いパートナーか プリ ーシ ーション・モジュールがリリー ョン・モジュールがリリー 。 される ス らIoTアプリケーション・モジュールがリリー 。 される Point③ 各業界・業種に強いパートナーか スか スからを を る る統合基盤（BPMN2 を提供 Point④ 業務プロセ 業務プロセ IoT機能 IoT機能 利用でき 統合基盤（BPMN2 .0 に準拠したテンプレート） .0 に準拠したテンプレー る。 を提供す るら を利用でき スからIoT機能 に準拠したテンプレート） .0利用でき 統合基盤（BPMN2 Point④ 業務プロセPoint④ シス システムに後付けでき る。 る。 Point⑤ 既存のintra既存のintramart テムに後付けでき る システムに後付けでき 。 mart martPoint⑤ Point⑤ 既存のintraオ オ ソ ソ る利用す コス コス エコシス りベンダり ダさ れな Point⑥ ープン ースを ースを 利用す ので低る ので低 ト（エコシス テム）、透明性があ テム）、透明性があ ベンク ーロッ ーロッ クされない。 ダーロッ りト（ コス るープン ベン テム）、透明性があ ト（エコシス ので低 ースを利用す Point⑥ オープンソPoint⑥ IoT モジュール １ ２ IoTIoT ＩoＴ活用 プリケーシ プリケシ ーリー アョンの ションの ズ化シリーズ化 ＩoＴ活用アプリケーションのシリー ズ化 アＩoＴ活用 ３ ２ ２３ 全体的に 6 アプリケア ケーション） CreQubeマネージャー（設備機械保全 CreQubeマネージャー（設備機械保全 プリ ーシ ョン） アプリケーション） CreQubeマネージャー（設備機械保全 モジュール アプリケア ケーション） CreQubeマネージャー（設備機械保全 CreQubeマネージャー（設備機械保全 プリ ーシ ョン） アプリケーション） CreQubeマネージャー（設備機械保全 CareQubeマネージャー CareQubeマネージャーCareQubeマネージャー モジュール １ 5 １ Hadoop連携 Hadoop連携 Hadoop連携 ４６℃ ↑ 機能処理フロー ・・・Intra- mart・・・ ・・・Intra- mart・・・ ４６℃ ４６℃ BPM IMHigh Performance High Performance Perfect Solution ↑ ↑Perfect Solution ・・・Intra- mart・・・ High Performance Perfect Solution 5 IM 機能処理フロー 機能処理フロー IM社の投資領域（ＩＯＴモジュール） IM社の投資領域（ＩＯＴモジュール） IM社の投資領域（ＩＯＴモジュール） Rule Engine ( ルールエンジン) intra- mart FormaDesigner FormaDesigner intra- mart intra- mart ( 画面作成ツール) ( 画面作成ツール) Rule EngineRule Engine FormaDesigner ( ルールエンジン) ( ルールエンジン)( 画面作成ツール) 4 Copyright © 2015 NTT DATA INTRAMART Corporation Copyright © 2015Copyright © INTRAMART Corporation 2015 NTT DATA INTRAMART Corporation NTT DATA 22 CareQubeでの利用 （開発中につきイメージになります） 23 ダッシュボード(エンドユーザ向けポータル画面) ポータル ・ ポートレット 様々な機能により 提供する各種画面 を柔軟に組合せ提供 intra-mart 基 盤機能 intra-mart IoT基盤(開発予定) ＋ … 柔軟な設定パネル、基本的な認可 機能などをIoT基盤として整備 (予定) リッチな表現が必要な場合は、 サードパーティライブラリを活用 サードパーティライブラリ 24 マスタメンテナンス（管理者向け機能） ユーザ管理／組織管理／認証・認可 業務固有マスタ intra-mart AccelPlatformが 標準機能として提供する IM共通マスタ機能、テナント管理機能を使用 inrta-martの提供する柔軟な組織体系、認可機構により、 多くの業務要件をカバー可能 ※業務要件として不足する機能がある場 合、不足部分を業務処理として追加実装 IM-Forma Designer / BISを利用し、 マスタメンテナンス機能を素早く作成 管理者向け機能の機能レベルを確保した上で、 画面の製造コスト、設計コストダウン 25 モデルケースでの 利用イメージ 26 モデルケース <レンタル会議室> お客様来店、会議室の割当、お茶出し、退室後の清掃、と いう流れを想定。 課題 ・社員が無断で会議室を利用していることが多く、適切な会議室を割り 当てるのに時間がかかる ・お茶依頼時に人数を伝える人が少なく、確認するのに手間がかかる 27 モデルケース <レンタル会議室> 会議室の貸し出しから次使える状態に戻すまでを一連の 流れとする。また、その中に「空き部屋のチェック」 「お茶出し」「退室後の清掃」という流れが含まれる。 START 受付 空き部屋 確認 部屋の 割り当て お茶出し 退室受付 清掃 END お茶は 何人分？ 清掃の 依頼 清掃 各会議室を回 るのが大変！ 28 モデルケース <レンタル会議室> 今までヒトがおこなっていたところを、センサーやカメ ラなどのモノに置き換える。 受付にセンサー 会議室にカメラ ： 来客数を把握 会議室の状況を把握 センサーやカメラを使うことで、 『今』の状況を把握することができる。 29 モデルケース <レンタル会議室> センサーが検知することによりプロセスが動き出す。 来客数を把握したことで 会議室の状況を把握したことで ① センサー ５人来た ： ② センサーを使う 会議室の空き を確認 ⑤ 受付に最適な 会議室を通知 ⑥ お客様に最適な 会議室をご案内 ③ 会議室ＡとＢ が空いてる ④ 会議室Ａは予約 入っているけど 人がいない Ｂは空いてる 確認した『今』の情報を元に 動くことができる。 情報が多い分、選択肢も増える。 30 モデルケース <レンタル会議室> システム化のイメージ タイマーで利用 時間管理（終了 確認の電話を担 当者に通知） 会議室使用後に 清掃依頼の通知 ： 受付前のセンサーで 来客人数を検知 お客様に最適な 部屋を提案 31 ビジネスでIoTを利用 するということ 32 仕事って • ヒトがイベントを検出して、アクションを起こす • 事業として定義された目標に向けてアクションを最適 化する 業務をおこなう(ヒトが) タイマー 終了５分前 を通知 イベントに気付く 受付 お客様へ 連絡 延長利用 手続き Y お客様 延長？ N 支払 行動する 33 トリガと判断をモノにお任せ • モノ（センサー）がトリガを検出して • モノが統計モデルとの比較計算を行い判断を行う 例：各会議室の使用人数をチェックし、割り当てる ヒトの場合 モノの場合 会議室A 会議室B 会議室C 各部屋を走り回ることで 人数を把握 経験を元に判断 会議室A 会議室B 会議室C カメラを使用し画像解析す ることで人数を把握 時間帯、使用する人の役職・利用 履歴、等を元に判断 34 ヒトが決定する • ヒトがモノのサジェスチョンに基づき決定する イベント 発生 会議開始予定時間から10分 経過しているが人がいない 会議室を リリースするか 決定はヒトへ 過去の情報・傾向から 判断を支援する 予定時間から10分を超え るとキャンセルの可能性 が80%になります。 どうしてもヒトが決定しなければいけない場面はあるが、過去に分析 した情報を提供することで、ヒトの決定を支援することができる。 35 最後に 未来への展望 36 Smart City 大量データ GPS 分析 判断 学習 センサー 顧客分析 動態監視 バイタルデータ BPMN2.0 自動送迎 コミュニ ケーション ウェアラブル デバイス 37 ご清聴ありがとう ございました。 38