需要と生産をつなぐcpsのinnovation 14 sep2016 pub

© 2015 IBM Corporation

Katsushi YamashitaIBM Distinguished Engineer（技術理事）, Global Technology Service [email protected]

24 MAY 2016

消費と⽣産をつなぐサイバーフィジカルシステムのイノベーション

Tクラウド研究会 / IOT Home Alliance 共催会議2016年9⽉14⽇

© 2015 IBM Corporation2

本⽇の内容IoTやI4.0、インダストリアルインターネットなどが出現する時

代はデジタル通信によるサイバーワールドと物理的な⽣産と消費の世界をつなげる⼆つの制御ループによって社会システムの設計が⼤きく変わるチャンスである。このセッションでは⽣産システムの制御におけるサイバーフィジカルシステムの働きを解説しながら、最新のデジタル技術のビジネス活⽤について論じ、知識処理や⼈⼯知能などの技術がもたらすビジネスのイノベーションについて考えます。

u クラウドコンピューティング技術動向

u 需要と⽣産をつなぐCPSのイノベーション

u コグニティブ・コンピューティングと⼈⼯知能


WEB Browser

LoadBalancer

WEBServers

DBServers

M S

(master) (slave)

(user request)

(server response)(HTML page)

(Session Affinity) (Transaction)

CMS.html.jar.php:

ApplicationProcess &Session

今でも、こういうの？


• Application Component• User Identification and

Authentication• Session Affinity• Session Clustering• Transaction Processing• DB Commit/Rollback

• Operational Aspects• High Availability• Performance/Capacity• Scale-out/Throttling• Deploy• Monitoring• Logging• Security Patch

設計も運⽤も⼤変… orz


WEB Browser

LoadBalancer

WEBServers

DBServers

M S

(master) (slave)

(user request)

(server response)(HTML page)

(Session Affinity) (Transaction)

CMS.html.jar.php:

ApplicationProcess &Session

2000年頃に作られたアーキテクチャー

古い…


WEB Browser

Object StorageNetwork CDN

UI/UX ContentsStatic/Flash Contents

Data LakeMicro-nano

Service InterfacesAPI Management

User IdentificationAuthenticationAuthorization

Federation

Mobile BackendMBaaS

Network CacheEnabled

IndividualMicro service

API EnabledNano service

Integrated with ID management

最新サーバーレスAWS LambdaIBM Whisk


WEB Browser

Analytics Module(analytics.js)

Advertise Technology Request

Data LakeAnalytics service

Personalized InformationCookieSource IPX-site history

ContentsAnalytics Request

Contents request

Image file


Virtual Page View

Interaction Event• Mouse over• View large image• Scroll


Micro-nanoService InterfacesOwn Site

Open Site (DSP/SSP …)Only frame view1

23

4

4

5

56

7

3

8

1. アプリケーションはHTML5などコンテンツ化2. クライアントリクエストはオブジェクトストレージに3. HTML5コンテンツがブラウザーにロード（枠だけ）4. Java Scriptはブラウザーで稼働し、Cookieや履歴にアクセス5. アドテクやコンテンツの指⽰をAPIで要求6. コンテンツが指⽰される– A href http://object...7. コンテンツのリクエスト8. アプリケーションコンポーネントがロード（画⾯が完成）9. ユーザーの動きをモニター

最新の Single Page Application Architecture はこれまでにない業務の継続性を提供しています。


Screen View Tracking

Event Tracking

LoadingHTML PageVirtual Page ViewX-site viewHistorical data

User EventDownloadClick on ADGadget, Flash, AjaxPlay movie, motion GIF

Social Interaction AnalyticsSocial EventShare, Like on FacebookTweet on TwitterBookmark on hatenaShare on Google+X-platform analytics

Speed metricsSpeed MetricsLoading SpeedAjax request responseCustom time measurement

User AnalyticsX-site User activityCookieUser IDHistorical Data

それだけじゃない


§実装もちがう–APIエコノミーとかコンテナー実装とかマイクロサービスとかSOAと同じではありません。

–さらに、サーバーレスになるとナノサービスになるという。インフラ⾯ではサーバーのリソーススケジューリングの問題

9


Server side architecture history and future

10

ESB

SOAP

BusinessProcess

Model

SalesOrderStock

+ com.ibm.class.order├ com.ibm.class.order.list├ com.ibm.class.order.retrieve├ com.ibm.class.order.entry├ com.ibm.class.order.verify

JVM

+ com.ibm.class.order├ com.ibm.class.order.list├ com.ibm.class.order.retrieve├ com.ibm.class.order.entry├ com.ibm.class.order.verify

JVM

JSPHTML

ProcureAccounting

ID Manager/Loadbalancer

Auto scale

Cloud Orchestrator

VM InstanceVM Instance

Container Cluster

API Management

Container Orchestrator

RESTServiceAPI

MicroService

<Container>

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● ● ●Container Cluster

● ● ●● ●● ●

Service scheduler(Job resource mgr)

API Management

NanoService

<serverless>

SOA Applications Micro Service Server-less

• Monolithic Application Silo• Complex ESB or MVC• Running on JVM• Virtualized Server• Release large .jar file• No cloud requirement

• Independent service component• Java Script – Single Page App• Running on Container• Container Orchestrator• Release service API• Need container cluster

• Independent service component• Java Script – Single Page App• Running on Container• Service Scheduler• Release service API• Need container cluster

SalesOrderAccount

SalesOrderAccount


システムモニター

11

Hardware

SystemMonitor

モニタリングスクリーンインフラストラクチャ

これまでのモニタリングスクリーンはインフラストラクチャからの情報を⾒える化統合的な管理を実現してきました。

システム監視システムオペレーター


クラウドの⾃動化がモニタリングからの⾃動制御を可能にします

12

MonitorEvent

KVM

Public Cloud #1

API制御

クラウド・コンソールシステム・コンソール

SoftwareControl

モニタリング

構成自動化

性能管理

自動化


仮想空間と実環境の逆転現象〜オーケストレーション

13

KVM

Public Cloud #1

API制御

クラウド・コンソールオーケストレーション・コンソール

モニタリング

構成自動化

性能管理

自動化

システムがなければ作り、⾃動テストし

てリリース性能管理も⾃動化

構成編集ツール


ソフトウェアで実現する包括的な統合管理の⼿法

14

フロントランナー（先⾏企業）はハイブリッドクラウドを通じて競争優位を獲得しており、⾼レベルな可視性と統合管理のために、⾃社ハイブリッド環境を包括的⼿法で管理している（例：単⼀のダッシュボードなど）

KVM

Public Cloud #1

KVM

Public Cloud #2

KVM

Private Cloud

オーケストレーション・コンソール

ビジネスダッシュボード

コストダッシュボードクラウド資源戦略q サービスの継続性

q コストとプロフィットの管理q 地域分散q サービスの展開


IoT、Industrie4.0の可能性と課題

16 2016/9/18

The Nikkei News Paper“IoT capability and problem~ Openness is the Key for Japan”


IoT、Industrie4.0の可能性と課題

17 2016/9/18

The Nikkei News Paper“IoT capability and problem~ Openness is the Key for Japan”

この記事で東京⼤学の坂村健教授は以下のように述べた。

”IoTはユビキタスと同じ内容の日本が得意な組み込み機器の流れの先にある未来であり、（中略）＜Industrie4.0＞で言われていることは、トヨタ自動車が「カンバン・システム」で実現したことと大差はない。（中略）日本が先行する「閉じたIoT」が、これからの「オープンなIoT」になれるかを決めるのは社会的問題なのである。”


現在のサプライチェーンコントロールの視点は⾃社の最適化

18 2016/9/18

Designing IT system inside of Supplier

⽣産管理 Production Planning受給管理 Demand and Capacity Management事業継続 Business Continuityコンプライアンス Compliance and governance

出荷

注文Productivity

出荷

注文

出荷

注文Demand？

Consumer

PartsManufacture

PartsManufacture

⼩売店供給者

プルシステム


Big Data Platform to capture inhabitants and regional economy

19

1. Big Data Platform 2. Profiling based on INSIGHTs

Demographicdata

Transactiondata

Interactiondata

Behavioraldata

Transactions

Orders

Paymenthistory

Usage history

Email / Chat

Call center notes

Web click-

streamsIn-person dialogs

Opinions

Prefer-ences

Desires

Needs

Character-istics

Demo-graphics

Attributes

Purchasestage

HadoopSystem

Stream Computing

Data Warehouse

Accelerators

情報の統合と統制（プライバシー）

IBM ビッグデータプラットフォーム

構造化データ非構造化データ

Sent

imen

t by

Volu

me

Sent

imen

t by

Volu

me

Movie 1 Category Sentiment During Super Bowl

Movie 2 Category Sentiment During Super Bowl

Strong reactions to Actor 1 “Movie 1 looks awful, but I will go see it because of Actor 1”

Use of Band 1 in Trailer “I actually love what they did to the Band 1 song in the Movie 1 trailer, some epic shit.”

Confusion to the plot “Too bad I still don't know what your movie is about, Movie 1”

Polarizing cast“If you've watched The Movie 2 trailer 15 times just to watch Actress 2 lock and load, I'm starting a support group”

“Every time I try to get excited for The Movie 2, Actor 1’s costume and Actress 2’s acting show up” DreamTeam

“I may have had a nergasmwatching the Movie 2 trailer and seeing Hero 1, Hero 2, & Hero 3 fighting back to back.”

“We Have a Hero 1” lineOh my God. The extended version of the Movie 2 Super Bowl ad has the "I have an army"/"We have a Hero 2" exchange. SO. GOOD.

Movie 1 Intent to See

Sentiment Analytics→Prediction↓

1

By Top 6 Occupations

By Top 11 Locations

Positive/Negative Sentiment for Movie 1

By Gender Total Population

Comic Book Fans

Avid Movie Goers

n=2,061

n=523

n=50

Profile Reaction↓

3. Social Graph analytics


マスカストマイゼーションの流れ（デマンドから差別化する）

20 2016/9/18


Cyber Physical Systemの定義

21

http://www.kslaw.com/library/newsletters/dataprivacysecurity/2015/0316/dps031615_preliminarydiscussiondraft.pdf

“Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.”

NIST-Simplified CPS Conceptual Domain ModelACATECK - CPS Platform


東洋経済スズキ・修会長が「行儀の悪い売り方」を反省「自ら撒いた種、自分でなりを直していく。」


⼯場⽣産は⼀定のペースで同時に動くこと

23

週間⽣産計画製造指⽰

製造品質の⾒える化

⽣産管理品質管理

需要予測経営戦略

http://www.firstedgesolutions.com/systematically-eliminating-manufacturing-bottlenecks/

LEANは制約理論によってThroughputを上げる

Drum Roll Drum Roll Drum Roll


⼯程の⾼度化によって混流⽣産を実現

24

週間⽣産計画

製造⼯程のモニタリング

⽣産管理品質管理混流指⽰



⽣産計画の動的管理を実現するデータ解析技術

25

製造⼯程のモニタリング⽣産管理品質管理のリアルタイム化

混流指⽰動的管理

Demographicdata

Transactiondata

Interactiondata

Behavioraldata

Transactions

Orders

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Email / Chat

Call center notes

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Opinions

Prefer-ences

Desires

Needs

Character-istics

Demo-graphics

Attributes

Purchasestage

Interaction Event• Page Load• User Event – mouse over ..• Social Event• Speed Metrics• X-site User Activity

PersonalizedProfiles

DemandMarketing

System of Insight• Data Analytics• Predictive Maintenance• Foresight Control


需要の変動を事前に把握


モデル化された⼯程をサイバースペースに構築

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製造⼯程のモニタリング

⽣産管理品質管理のリアルタイム化

Demographicdata

Transactiondata

Interactiondata

Behavioraldata

Transactions

Orders

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Call center notes

Web click-


Opinions

Prefer-ences

Desires

Needs

Character-istics

Demo-graphics

Attributes

Purchasestage

Interaction Event• Page Load• User Event – mouse over ..• Social Event• Speed Metrics• X-site User Activity

PersonalizedProfiles

マスカストマイゼーション

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Cyber SpaceFactory


需要の変動を事前に把握


社会にオープン化する

27

⽣産管理品質管理のリアルタイム化グローバル化

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Cyber SpaceFactory


需要の変動を事前に把握Feedback LoopPhysical Market

Feedback LoopPhysical Production


需要の発生から供給まで全てをデジタルで行う

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パーソナルプロファイリング

マスカストマイゼーション

デジタルを基本としたコントロールプレーン

⾃動化されたデマンドマーケティング

Cyber Physical System ↓

↓ ↓

Demographicdata

Transactiondata

Interactiondata

Behavioraldata

Transactions

Orders

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Opinions

Prefer-ences

Desires

Needs

Character-istics

Demo-graphics

Attributes

Purchasestage

実社会のモニタリングプローブ→Internet of Things


Cyber Physical Systemまとめ

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⼈⾒光夫さん著「マツダスカイアクティブエンジンの開発」

その昔機械設計法では、モノの設計は機能分解、⽬標設定、機構設計、強度計算というようなアプローチで進み、設計された部品毎の擦り合わせによって最適化が⾏われていた。ここではセンサーも制御システムもひとつの最適化パーツでしか無かった。

しかし、スカイアクティブの設計で⼈⾒⽒はよりシステム⼯学的なアプローチをしている。これは単にCAEによるモデルアプローチというのではなく、ITアーキテクチャのような発想で要求分析、領域分解、からくり設計＝アルゴリズム設計というようなアプローチでエンジンシステム全体の設計が進んでいる。⾞輌内のコンピューター制御が基盤となった時代だからこその発想の転換である。システム⼯学があらゆるものの設計における上位概念になったのかもしれないということである。

機械設計は、もはやシステムサイエンスのアプローチに


S ScienceT TechnologyE EngineeringM Mathematics

⽬で⾒えないものを理解する⼒


IBM Watsonの助けを得て特殊な⽩⾎病のタイプを発⾒したというNHKニュースの画像

http://www3.nhk.or.jp/n…/html/20160804/k10010621901000.html…

https://newspicks.com/news/1639552/body/


Finance services are featuring convergence of cognitive computing and deep learning

33

Consumer-facing virtual agents that serve,

guide, & advise on web or mobile

(can work in conjunction with call center agents and

advisors)

Employee-facing applications that enhance

consumer servicing for various enterprise users

Employee-facing applications that optimize

middle & back office processes

Transformed Engagement

Empowered Advisors

Optimized Operations

Cognitive computing area Deep learning area


Cognitive Computing will disrupt ways of providing services

34

Watson is cognitive computing – cognitive computing is knowledge-led disruption

Interprets & understands

natural language

Generates &evaluates hypothesesAdapts

& learns

Analyzes unprecedented amounts of unstructured data

TabulatingSystems Era

1900

CognitiveSystems Era

2014 -

ProgrammableSystems Era

1950

Cognitive will enable a “Knowledge-led Disruption” by allowing firms to leverage, enhance and scale all the currently hidden knowledge on clients, products, industry trends, markets, regulations, internal policies and other data sour. This will deliver efficient

and above all new and differentiated propositions that will provide value to shareholders and clients


Watson Product Family

35

WatsonDeveloperCloudPlatformWatson CognitiveAPIServices

CorpusManagementSystemVersionmanagementAnnotation・Training・Utility

EcosystemPartner

Application

CustomerIndustryApplications

CognitiveServices

SolutionFramework

OncologyCustomerCare

RiskCompliance

DrugDiscovery

ClinicalTrial

WealthManagement

WatsonIndustrySolutionsApplication&

Solution

Engagement Discovery DecisionExploration

WatsonExplorerTextanalytics,Explorer

IndividualData Knowledge/Concept Context

Corpus（Knowledge

Base）

Finance HealthcareGeneral


↑計算精度、処理の⾃由度↑

§ Central Processing Unit（Intel）

§ Graphics Processing Unit（NVDIA）

§ Field Programmable Gate Array（Microsoft)

§ Application Specific Integrated Circuit（Google)

§ Neuromorphic Chips （IBM）

↓⼤量の並列処理、エネルギー効率↓

Deep Learning Hardware:需要を集約する


⼈間の⽿で聞いたら、処理できないbotを介在させるだけで全てを把握できる可能性がある。

旅客機のキャビンアテンダントさんと旅客機座席の写真


デザインするということ

402016/9/18


ありがとうございました

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