DataMesh FactVerse DFS

概要

DFS（Data Fusion Services）は、産業データの接続と処理を行うデータ融合エンジンです。さまざまな産業用ソフトウェアからのデータを統合・処理し、データ分析や業務最適化を実現します。DFSはシミュレーションデータまたはリアルタイムデータの入力をサポートし、設備やデジタルツインと連携することで、データ駆動型のシミュレーションと最適化を可能にします。

主要構成

DFSデータウェアハウス

DFSデータウェアハウスは、全体管理、データストレージ、統計計算、レポートサービスなどの機能を担当します。主な特徴は以下のとおりです：

• 複数のDFSアダプターを接続し、一元管理・設定を行う。
• ストレージハードウェア（ディスクアレイ）を接続してデータを保存するストレージサービスを提供し、外部拡張をサポート。
• デュアルネットワークカード設計を採用し、入力と出力を分離してセキュリティを強化。
• オンプレミス環境では、通常ラックマウントサーバーの形式でユーザーのデータセンターに導入。

DFS Hub

DFS Hubは、さまざまなアダプターとDFSを接続するハブとして機能し、データの受信、処理、および配信を担当します。主な特徴は以下のとおりです：

• 外部データをDFSシステムに接続し、初期処理、変換、データクレンジングを実施。
• すべてのデータはDFSデータウェアハウスのストレージサービスに保存され、DFSアダプター自体にはデータを保存しない。
• 1つのDFSシステムには複数のDFSアダプターを接続可能で、それぞれがDFSデータウェアハウスに接続。
• RS485、MQTT、HTTP、Modbus、OPC UAなどの主要な通信プロトコルをサポートし、MES、PLM、WMS、SCADAなどの産業ソフトウェアと連携可能。
• オンプレミス環境では、DFSアダプターは通常、設備の近くや生産ライン付近に設置され、有線または無線でDFSデータウェアハウスと接続。

部署

主要ステップ

以下は、DFSの導入における重要なステップと接続プロセスです。

1. クライアント設備をデータ収集システムに接続

• まず、クライアントの設備をデータ収集システム（数采システム）に接続し、設備からデータを取得してDFSシステムに転送できるようにします。

2. データ収集システムをDFS Hubに接続

• DFS Hubは、各種アダプターとDFSを接続するハブであり、データの受信・処理・配信を担当します。
• データ収集システムはDFS Hubに接続され、収集したデータをDFSに送信し、さらなる処理を行います。

3. DFS HubをDFSデータウェアハウスに接続

• DFS Hubを経由したデータは、DFSデータウェアハウス（DFS数倉）に転送されます。
• DFS数倉のNode-REDモジュールがデータソースをODSデータウェアハウスに取り込み、ETL（抽出・変換・ロード）処理を通じてデータをクレンジングし、異常値を除去します。

4. DFSデータウェアハウスをFactVerseに接続

• 処理済みデータは、ビジネス要件に基づきData Mart（データマート）に取り込まれます。
• データマッピングインターフェースを介してODS、ETL、Data Martを接続し、必要なデータをデジタルツインにリンクします。
• このステップにより、クレンジングされ、ビジネス要件に適合したデータがFactVerseに統合され、デジタルツイン環境の構築に活用されます。

クラウドホスト導入

クラウドホスティング導入は、データのリアルタイム性の要求がそれほど高くないシナリオに適しています。クラウドマーケットプレイスのイメージを利用して迅速にDFSクラウドホストを導入し、FactVerseとの接続環境を構築できます。

メリット

• 迅速な導入：クラウドマーケットプレイスのイメージを活用することで、DFS環境を短時間で構築し、導入の手間を削減。
• 柔軟性：ニーズに応じてクラウドホストのスペックや構成を自由に選択可能。

代表的なユースケース

• 環境のPOC（Proof of Concept）検証：企業がDFSと既存システムの互換性や効果を迅速に検証したい場合、クラウドホスティングを利用してPOCテストを実施可能。
• 履歴データのシナリオ再現：DFSをクラウドホストに導入し、履歴データのリプレイを行うことで、特定期間のデータ状況を再現し、分析やテストを実施。
• シミュレーションデータを用いた推論と計算：企業がシミュレーションデータを活用して推論や計算を行う場合、DFSをクラウドホスト上に導入し、シミュレーションデータジェネレーターと組み合わせて試験・計算を実施。

オンプレミス導入

オンプレミス導入は、リアルタイム性が求められる環境に適しており、DFSデータウェアハウス（DFS数倉）とDFS Hubの一体型アプライアンスを用いて、現場環境での導入が可能です。

メリット

• リアルタイム性：オンプレミス導入では、データの送受信や処理のリアルタイム性を高められるため、即時性が求められるシナリオに最適。
• セキュリティ：データの機密性を確保し、プライバシー保護を強化できるため、企業のセキュリティ要件に対応可能。
• コントロール性：企業がDFS環境を完全に管理し、ニーズに応じてカスタマイズや最適化が可能。

代表的なユースケース

• 現場データ収集プラットフォームとの統合：工場や設備の現場環境でリアルタイムデータを収集・監視する場合、オンプレミス導入によってDFS環境を構築し、データ収集プラットフォームと統合可能。
• 生産環境のリアルタイム監視と管理：製造業など、リアルタイムの生産データ監視と管理が必要な場合、オンプレミス導入により即時のデータ処理と監視を実現。
• 大規模データ分析とシミュレーション計算：大量のデータを用いた分析やシミュレーション計算を行う場合、オンプレミス導入によりDFS環境を構築し、大規模データ処理のニーズに対応可能。

典型的な応用シナリオ

DFSはさまざまなシナリオに適用され、以下のいくつかの領域において特に有効です：

1. シミュレーション/リプレイ（履歴データ）

説明：データジェネレーターを使用してシミュレーション/履歴データソースを構築し、そのデータをデジタルツインにマッピングして、シミュレーションおよびリプレイ分析に使用します。

応用：

• 生産環境でシミュレーションデータジェネレーターを使用してシミュレートデータを生成し、生産プロセスのテストや最適化を行い、生産状況の予測に活用。
• 履歴データソースを用いたリプレイ分析により、過去の生産データの傾向や特徴を把握し、将来の意思決定の参考となるデータを提供。

2. リアルタイム接続によるビジネス閲覧

説明：データ収集プラットフォームに接続し、現場設備、センサー、その他のデータソースからリアルタイムデータを直接DFSに送信、その後デジタルツインにマッピングしてリアルタイムデータパイプラインを構築し、デジタルツインビジネスのリアルタイム監視と応用を支援します。

応用：

• 工場の生産過程で、各種センサーからのデータをリアルタイムで収集し、DFSに送信して生産過程のリアルタイム監視と管理を実現。
• リアルタイムで監視したデータをデジタルツインにマッピングし、リアルタイムのデジタルツイン環境を構築して、企業がリアルタイムで予測と最適化を実施。

3. 分析計算

説明：クリーンアップされたデータセットを出力し、BI、機械学習、AIプラットフォームに供給して、さらにデータ分析や洞察を行います。

応用：

• クリーンアップおよび変換されたデータセットをBIツールボックスに提供し、データの可視化分析を行ってレポートやグラフを生成し、企業がデータに隠された傾向や規則を把握できるように支援。
• クリーンアップされたデータセットを機械学習やAIプラットフォームに提供し、予測モデルの構築や異常検出などの高度な分析を行い、企業により深いデータの洞察と意思決定の支援を提供。

機能モジュール

DFS 1.2 バージョンは、データの受信、変換、管理、およびデジタルツイン連携をサポートする以下の主要な機能モジュールを含み、データ駆動型のシミュレーションと最適化を実現します。

DFSアダプター

DFSアダプターは、外部データソースに接続し、データの前処理、変換、クレンジングを行い、DFSプラットフォーム上でのデータの保存および利用を可能にします。

アダプターテンプレート

アダプターテンプレートは、データの取り込み、変換、フィルタリングなどのルールを定義し、データ処理の一貫性と効率性を確保するために使用されます。

テンプレート管理：アダプターテンプレートの作成、変更、削除を行い、データの取り込み、処理および出力方式を定義します。

アダプターインスタンス

アダプターインスタンスは、アダプターテンプレートに基づいて作成される具体的なデータ取り込みポイントであり、特定のテンプレートを使用してデータ処理を実施します。

データソース管理

データソース管理モジュールは、履歴データソースおよびシミュレーションデータソースを含む、さまざまなタイプのデータソースの管理と設定を行います。

過去のデータソース

過去のデータソースは、過去の稼働データを保存し、リプレイ分析、トレンド予測および異常検出を実現するために使用されます。

シミュレーションデータソース

シミュレーションデータソースは、仮想データを生成し、実際のデータフローをシミュレーションすることで、テストおよびシミュレーション分析をサポートします。

ツインモデルをバインド

ツインモデルをバインドするモジュールは、物理デバイスのデータをデジタルツインモデルにマッピングし、データ駆動型のシミュレーションと最適化を実現します。

シーンのデプロイ

シーンのデプロイは、デジタルツインモデルの仮想シーンを作成および管理し、デバイスの状態の可視化とデータのバインドを実現します。

• シーン作成：FactVerse Designerを使用してデジタルツインシーンを作成することをサポートします。
• シーンインポート：FactVerseプラットフォームから既存のツインモデルシーンを直接インポートし、DFSでデータをバインドします。

デバイスをバインド

デバイスをバインド は、実際のデバイスをデジタルツインモデルに関連付け、データによって仮想モデルを動作させるための機能です。

デバイスの取得方法は以下の 3 種類があります：

1. デバイスバインドページから直接デバイス情報をインポート
2. アダプターインスタンス作成時にデバイス情報をインポート
3. シミュレーションデータタスク作成時にデバイス情報をインポート

データ駆動プロセス

DFS を使用してデータ駆動のデバイスインタラクションを実現するプロセスは、以下の図のように示されます。

1. デジタルツインシーンのインポート。
2. データソースの作成：（過去のデータソース、シミュレーションデータ、リアルタイムデータ）
   • 過去のデータソース：デバイスまたはシーンの履歴データに基づいてシミュレーションタスクを作成。
   • シミュレーションデータ：デバイスデータをアップロードし、デバイス情報を生成してシミュレーションタスクを作成。
   • リアルタイムデータ：外部データソースを接続し、デバイス情報を生成してデータ処理ルールを設定。
3. デバイスとツインモデルをバインド：実際のデバイスとデジタルツインモデルを関連付け、データ変化に応じた動作を実現。

デジタルツインシーンのインポート

1. デジタルツインシーンの作成：FactVerse Designer を使用してデジタルツインシーンを作成し、シーン内に実際のデバイスに対応するツインモデルを含める。

例: シーン内に「Robot for DFS data validation」を含める。後のデバイスとツインモデルのバインド手順で、このロボットを実際のデバイスにバインドする。

2. デジタルツインシーンのインポート

a) DFS管理プラットフォームにログインする。

b) ツインモデルをバインド > シーンのデプロイ ページで、【インポート】をクリックしてインポートウィンドウを開く。

c) インポートウィンドウで、インポートするシーン（例：「DFS-DEMO」）を選択し、【確認】ボタンをクリックする。

データソースの作成

データソースはデバイスのインタラクションを駆動するために使用され、履歴データ、シミュレーションデータ、またはリアルタイムデータを選択できます。

データソースの種類

過去のデータソース：デバイスやシーンの履歴データ記録を基に、デバイスの性能をシミュレーションまたは検証します。設備の過去のデータトレンドを分析し、性能評価や将来の動作予測を行う際に適用されます。

シミュレーションデータ：履歴データやリアルタイムデータが利用できない場合に使用され、テスト、検証、デモンストレーション、開発フェーズに適しています。

例：

• デバイステスト：特定の環境でデバイスのデータをシミュレーションし、デバイスの応答を検証または設定を最適化。
• データの可視化や検証：履歴データやリアルタイムデータがない場合に、シミュレーションデータを使用してシーンの可視化や検証を実施。
• リアルタイムデータがない場合：デバイスが一時的にリアルタイムデータを出力しない場合、シミュレーションデータを用いて初期テストや開発を進行。

リアルタイムデータ：デバイスがオンラインで動作し、リアルタイムデータストリームを提供する場合に使用されます。

適用シーン：

• ダイナミックモニタリング：デバイスやシステムの状態をリアルタイムで監視し、デジタルツインの更新を駆動。
• リアルタイム意思決定支援：リアルタイムデータに基づき、最適化やスケジューリングを実施。
• デバイス間の連携：複数のデバイスがリアルタイムデータを通じて相互調整し、イベントに応じて動作を変更または最適化。

過去のデータシミュレーションタスクの作成

過去のデータソースは、データの再生、シミュレーションテスト、トレンド分析に活用でき、デバイスやシーンの過去のデータを基にしたシミュレーションを可能にします。

操作手順

1. シミュレーションタスクの新規作成：「データソース管理」>「過去のデータソース」ページで【タスクを新規作成】をクリックし、新規作成ウィンドウを開きます。
2. シミュレーションタスクの名前を入力
3. データの選択（デバイスまたはシーン）：

• デバイスの過去データ：【設備】オプションを選択し、【+デバイスを選択】をクリックして、シミュレーションタスクに使用するデバイスをデバイスリストから選択します。
• シーンの過去データ：【シーン】オプションを選択し、【+シーンを選択】をクリックして、シミュレーションタスクに使用するシーンをシーンリストから選択します。

4. シミュレーションタスクの開始時間を設定：シミュレーションタスクの開始時間を設定し、シミュレーションデータの生成範囲を決定します。
5. ループシミュレーションの有無を選択：

• はい：新規作成したシミュレーションタスクがループ実行され、継続的なテストや長期的なシミュレーションシナリオに適用されます。
• いいえ：シミュレーションタスクは1回のみ実行され、単発のテストや検証に適用されます。

6. （オプション）過去データの範囲を選択：再生する過去データの時間範囲を指定します。
7. 作成を確定：【確認】ボタンをクリックし、シミュレーションタスクの作成を完了します。

シミュレーションデータを用いたシミュレーションタスクの作成

シミュレーションデータは、実際のデバイスデータがない場合にデータストリームを生成し、テスト、検証、またはデモをサポートするために使用されます。

操作手順

1. シミュレーションタスクの新規作成：「データソース管理」>「シミュレーションデータソース」ページで【新規タスク】をクリックし、新規作成ウィンドウを開きます。
2. シミュレーションタスク情報を入力：

a) シミュレーションタスクの名前を入力：シミュレーションタスクの名称を入力します。

b) データをアップロード（このステップではデバイスデータをインポートし、デバイス情報を生成します。）

• 既存のデータファイルをアップロード：すでに準備されたデータファイル（ExcelまたはTextファイル形式）を選択してアップロードします。データファイルにはデバイスの関連属性が含まれている必要があり、システムが正しく読み取れるよう、事前に定められたフォーマットに準拠してください。
• テンプレートをダウンロードし、データを入力：事前に準備されたデータファイルがない場合は、ExcelまたはText形式のテンプレートをダウンロードし、それに基づいてデータを入力後、アップロードできます。デバイスシステムがデータのエクスポートに対応している場合、エクスポートされたデータをテンプレートに合わせて編集し、アップロードしてください。

データファイルテンプレート

テンプレートのパラメータ説明：

• serial：デバイス名
• ts：タイムスタンプ（ミリ秒）
• datas：デバイスの属性およびその値
  • key：属性名
  • data：属性值

注意：デバイスの属性名は、デジタルツインの属性名と一致する必要があります。属性名が一致しない場合は、後続の「デバイスとデジタルツインのバインド」ステップで手動で属性をバインドする必要があります。

1. デバイスを選択：【+デバイスを選択】をクリックし、シミュレーションタスクに使用するデバイスをデバイスリストから選択します。

注意：ここで選択するデバイスは、アップロードしたデータファイル内に含まれている必要があります。データファイルに含まれていないデバイスは、シミュレーションタスクに参加できません。

1. シミュレーションタスクの開始時間を設定：シミュレーションタスクの開始時間を設定し、シミュレーションデータの生成範囲を決定します。
2. ループシミュレーションの有無を選択：

• はい：新規作成したシミュレーションデータソースタスクがループ実行され、継続的なテストや長期的なデモに適用されます。
• いいえ：シミュレーションデータソースタスクは1回のみ実行され、単発のテストや検証に適用されます。

3. タスクの作成を確定：【確認】ボタンをクリックし、シミュレーションタスクの作成を完了します。

リアルタイムデータの接続

リアルタイムデータは外部データソースから接続でき、DFS にデータが流入した後、正しく保存・処理・適用できるようにするために、データ接続インターフェースおよびデータ処理ルールの設定が必要です。

データ接続インターフェースの設定

DFS管理プラットフォームでは、データ接続インターフェースを適切に設定する必要があります。これにより、DFSがデータ収集システムから送信されたデータを正しく受信できるようになります。

具体な手順は以下の通りです：

1. DFSアダプター > アダプターインスタンス ページで、【新規】ボタンをクリックし、新しいアダプターインスタンスを作成します。
2. 新規作成ウィンドウ で、アダプターインスタンス名、DFSアダプターのIPアドレス（管理対象のDFSアダプターIP）、およびインターフェース情報を入力します。

IPアドレスの設定ルール：

• • 単一のDFSアダプターで複数のアダプターインスタンスを使用する場合、IPアドレスは同じでポートが異なる。
  • 複数のDFSアダプターを使用する場合、IPアドレスが異なる。

3. 入力が完了したら、【確認】をクリックします。

データ処理および加工ルールの設定

DFS管理プラットフォームでは、ユーザーの特定の業務要件を満たすために、一連のデータ処理および加工ルールを設定する必要があります。これには、データのクレンジング、変換、集約、計算などの処理が含まれ、処理後のデータが期待される形式となるように調整します。

具体的な手順：

1. DFSアダプター > アダプターインスタンスページで、【新規】ボタンをクリックし、新規作成ウィンドウを開きます。
2. 新規作成ウィンドウで、テンプレート名とテンプレートデータを入力します。
3. DFSアダプター > アダプターインスタンス ページで、対象のアダプターインスタンスの【テンプレートを選択】ボタンをクリックし 、アダプターテンプレートを選択してデータ処理ルールを設定します。

4. （オプション）Node-RED でデータ処理および加工ルールを編集。

a) 【アダプターを編集】 ボタンをクリックすると 、Node-RED の編集画面が開きます。

b) Node-RED の編集画面で、必要なデータ処理ノードを編集します。

デバイスとツインモデルをバインド

ツインモデルとデバイスのバインドは、実際のデバイス を デジタルツイン環境の仮想オブジェクト（ツインモデル） と関連付けるプロセスであり、データ駆動のシミュレーションと最適化を実現します。

具体的な手順

1. 「ツインモデルをバインド > デバイスをバインド」ページ で、バインドするデバイス（例：「Robot」）を見つけ、該当する【詳細】ボタンをクリックして、デバイスの詳細ページを開きます。

2. デバイスのデプロイ で、【ツインを配置】ボタンをクリックし、「ツインを配置」ウィンドウを開きます。

3. 「ツインを配置」ウィンドウ で、デバイスが属するシーンの次の階層のボタンをクリックします。

4. バインドするツインモデルを選択 し、【確認】をクリックしてデバイスとツインモデルのバインドを完了します。

5. ツインモデルの属性とデバイスの属性を手動で関連付け（ツインモデルの属性名とデバイスの属性名が一致しない場合に手動で設定）

a) 属性タグをクリックし、デバイス属性のバインドアイコンをクリック 。

b) ポップアップした「属性をバインド」ウィンドウで、関連付ける属性を選択し、【確認】をクリック。

検証：FactVerse Designer で DFS-DEMO シーンを開き、再生ボタンをクリックして、データ駆動によるロボットアームの姿勢変化を確認します。

用語集

Data Fusion Services（DFS）：FactVerseのデータ統合サービスであり、現実世界のデータを継続的にFactVerseへ接続するために使用されます。

DFS Adapter（DFSアダプター）：DFSが各種データソースと連携し、継続的にデータを取得するためのアダプター。

DFS Hub：複数のDFSアダプターを搭載するサーバーまたは集線センター。

DFS Data Warehouse（DFSデータウェアハウス）：DFSの各種データを保存、処理、利用するためのサーバー。

DFS ODS：DFSデータウェアハウス内の 生データストレージサービス

Node-RED：フロープログラミングを基盤としたオープンソースの IoT向けローコード可視化設計ツール。DFSでは、ODSデータの前処理ルール設計に使用されます。

DFS ETL：DFSデータウェアハウス内の ETL（抽出・変換・ロード）サービス であり、継続的なデータの抽出およびクレンジングを主に担当します。

DFS Data Mart （DFSデータマート）：DFSデータウェアハウス内の 処理済みデータ配信サービス であり、業務システム、レポートシステム、分析・学習システムなどに対して、加工済みのデータパッケージを提供します。