製造業向けリアルタイム生産ラインデータ連携・分析 PoCサービス(ユースケース)

概要

生産現場のデータサイロ化と分析の遅れに対し、Red Hat Application FoundationsとDatabricksによる統合基盤を構築。IoTデータをリアルタイムに収集・AI分析し、バッチ処理からの脱却を実現しました。異常検知や品質管理を迅速化し、全社横断でのデータ活用による即時対応力の向上を支援しています。

製造現場のデータをRed Hat Application Foundations（Kafka）へ集約し、Databricksへリアルタイム配信しダッシュボード表示。従来のバッチ処理から脱却し、リアルタイムに可視化・分析できる環境を実現しました。

客先業界・業種

製造業

サービス名

顧客課題

生産現場の設備やセンサーから発生する大量データをリアルタイムで収集・統合し、即時分析したい
→現状はバッチ処理でしか分析できず、機械の異常や不良品発生への即時対応が困難
複数拠点で異なるIoT機器・管理システムからのデータ連携方式がバラバラ
データサイロ化により、全社横断の分析や情報共有が困難

接続先システム

各種IoTセンサー（PLC, 温度/圧力/湿度等）
生産管理システム(MES)
設備管理システム
品質管理システム

【提案概要】
Red Hat Application FoundationsのKafkaを活用し、現場のIoT/業務データをリアルタイムで収集・統合。
Databricksと連携することで、収集したデータの高速分析・可視化までを一気通貫で提供。

期間：POC（6か月間）、本番導入（12か月間）

STEP01: IoT機器や業務システムからデータ送信設定を行い、Application Foundations内Kafkaへデータ集約

STEP02: Kafkaのストリーミングを通じてDatabricksへリアルタイム配信、現場データを即座にAI分析・ダッシュボード表示

STEP03: PoC期間中に運用課題（データ粒度・頻度・連携方式等）や分析要件を検証し、本格導入に向け設計精査・最適化

【効果・メリット】

バッチ型処理からリアルタイム分析転換、現場の迅速な判断・対応を支援
Kafka経由で全社データを一元集約、既存のサイロ課題を解消
Databricksの高度なAI/分析サービスにより、データを即座に可視化し、異常予測や品質分析も可能
PoCフェーズで現場運用課題を事前顕在化し、スムーズな本格導入設計へ

キーワード

リアルタイムデータ連携
IoT
Kafka（Application Foundations）
データ分析
データサイロ解消

事例・ユースケース

製造業向け リアルタイム生産ラインデータ連携・分析 PoCサービス(ユースケース)

概要

客先業界・業種

サービス名

顧客課題

接続先システム

【提案概要】Red Hat Application FoundationsのKafkaを活用し、現場のIoT/業務データをリアルタイムで収集・統合。 Databricksと連携することで、収集したデータの高速分析・可視化までを一気通貫で提供。

【効果・メリット】

キーワード

関連製品名

製造業向けリアルタイム生産ラインデータ連携・分析 PoCサービス(ユースケース)

【提案概要】
Red Hat Application FoundationsのKafkaを活用し、現場のIoT/業務データをリアルタイムで収集・統合。
Databricksと連携することで、収集したデータの高速分析・可視化までを一気通貫で提供。