Autodesk ・センター（ボストン）

Autodesk ・ボストンのワークショップ・スーパーバイザーであるジョシュ・アイゲンにとって、学びは仕事の一部です。ジョシュは、Autodesk ・センターAutodesk 革新的な組織やチームに提供している共有の木工室およびレーザー切断室の管理・監督を行い、設備を利用するすべての人が適切なトレーニングを受けられるよう努めています。

多くの工場と同様、彼らの工場にもアナログ機器や特注機器が多数あるため、業務のパフォーマンスを把握し、改善策を講じるのが難しい場合があります。Tulip提携したジョシュと彼のチームは、工場の状況を把握できるだけでなく、注意が必要な事態が発生した際に適切な担当者に通知できるような自動化システムとプロセスを構築しました。 例えば、集塵機のダストボックスが満杯になると、Tulip はこの事象をTulip 、メールアラートを送信して、担当者にダストボックスの交換時期を通知します。

Tulip 次世代エッジデバイス「Edge IO」の開発に着手した際、Autodesk （ボストン）は、その新機能をテストするのに最適な場所でした。

Edge IO によるアナログセンサーの監視

Edge IOは、市販の電流センサーや振動センサーに対応し、高速なアナログモニタリング機能を提供します。これにより、アナログ機械Tulip 新たなデータTulip に取り込まれるようになります。Edge IOの開発中、Tulip Edge IOを単体（ネットワーク未接続）のCNCフライス盤に接続しました。

市販の振動センサーと電流クランプを機械に接続した。振動センサーはミルのシャーシに接続され、電流クランプは電源盤に直接接続されている。

Edge IOには、デバイスやセンサーを接続するためのフローベースのプログラミング言語であるNode-REDが搭載されています。デバイス上では、センサーからのデータがNode-REDを経由してEdge IOに送信され、そこからTulip を通じてクラウドに送信・利用されます。Tulip フローを使用すれば、特定のセンサー向けにNode-REDを簡単に設定できます。

機械学習の世界へ

ソリューションの導入後、デバイスで収集されたデータはNode-REDで処理・可視化され、ノーコードアプリTulip に送信されました。センサーデータは、機械の動作をリアルタイムで示す周波数グラフや時系列グラフとして可視化できます。

Edge IOによるこの高速モニタリング機能とNode-REDの組み合わせにより、これまで活用されていなかった機械に関する新たな知見を容易に引き出すことが可能になりました。

オペレーターは機械の稼働状況をリアルタイムで確認できるだけでなく、そのデータを活用して機械学習モデルを訓練し、機械の状態や健全性を予測することも可能です。

工具が摩耗すると、機械の状態が変化し、アラートが送信されることがあります。Tulip は、CNCフライス盤の異常を検知し、アプリ上でオペレーターに視覚的に通知するシンプルなモーダルとアプリを導入しました。

新規ユーザーの活用支援

ボストンのテクノロジーセンターでは、ジョシュ・アイゲンが多くの受講生に指導を行っています。訪れる新規ユーザーの中には、他のユーザーほど経験が豊富なわけではない人もいますが、エッジテクノロジーを活用して彼らをサポートできることは、大きなメリットです。機械学習を活用した異常検知機能はフィードバックループを形成し、こうした新しい機器にありがちな急な学習曲線を、新規ユーザーが乗り越える上で非常に役立ちます。

Autodesk センターでは、Tulip を活用し、AWSクラウドの拡張性と俊敏性を活かして、機器の使用状況を監視したりトレーニングを管理したりするためのアプリケーションを展開するTulip 魅力的なユースケースTulip 。エッジデバイスやセンサーと連携したTulipプラットフォームにより、業務の状況を可視化し、世界中のどこからでも実用的なデータにアクセスできるようになります。