Things)基盤サービスは,現場の改善につながる分析・評価・試行を素早く実施するためのIoT基盤を提供し,顧客の新たな価値創出に貢献するソリューションである。従来,データが散在し部門横断での利用が困難で,課題解決するシステムを個別構築してしまい,総コストが増大するという問題があった。これに対し,本サービスはオープン接続,データ活用,アプリ流通,セキュリティ,運用管理の工場IoTの活用フレームワークとそれらを実現する機能セットを提供する。これにより,全社や部門横断でデータを共有・活用することが可能になり,アプリケーションやノウハウを共有することで全体最適化を実現できる。対象設備・システム・工場の拡大に応じて効果を確認しながら進めたい顧客に対して,必要機能をスケーラブルに拡張可能なIoT基盤を提供する。組立加工現場でデータ収集し,見える化から開始したい顧客に対して,スピーディにデータを見える化するスタートアップツールを用意している。データ収集,蓄積,データ利活用を段階的に進めたい顧客にも対応できるサービスを提供する。Logisticsでは,企業の持続的な成長を実現するためのロジスティクス変革を,日立のデジタル技術を用いて促進していく。Intelligence)・データ分析技術を活用する。他社にない実効性の高い配送計画の自動立案,計画実行時の配送モニタリングや計画後の予実管理などの機能を有しており,配送計画の自動化,積載率の向上に寄与する。Retail多様化するライフスタイル,人口減による人手不足,環境問題への関心の高まりなどが多くの産業に多大な影響を及ぼしている。このような背景の下,デジタルを活用した省力化・効率化が流通業においても進んでいる。時間がかかり,本質であるデータ活用による価値や効果の検証をすぐに行えないといったことが挙げられる。Retailを提供している。出店候補地の最適化,デジタル販促企画などがある。抱える課題の解決,そして持続可能で豊かな社会の実現に貢献していく。AI技術を活用した修理リコメンデーション修理リコメンデーションは,修理の実績に基づいた熟練者に相当する判断を,標準的な保守員にも利用できるようにするサービスである。顧客の対象機器の故障・修理履歴のデータに対し,日立の保守知見を活用した分析・IT技術により,適切な修理実績を抽出し,AI技術(機械学習)と複数のアルゴリズムを組み合わせた独自の分析モデルを作成する。修理リコメンデーションでは故障状況を入力することで,独自の分析モデルによる予測を行い,最適な修理内容を自動提案する。故障の症状や修理履歴のデータは人手による文章形式で記述されるため,日本語の解析処理を行う。実際の修理作業に役立つように分類した修理内容をリコメンドする。故障に対する修理内容はデータを検索して事例を見つけるのとは異なり,修理内容に確度(%)をつけて複数候補を提案する。これにより,保守員が漏れなく迅速に判断し,適切な修理サービスを提供できるようにする。現場向け故障診断支援サービストラック整備現場向けの故障診断支援サービスは,車両の故障症状から修理すべき部品・修理内容を整備士のタブレットや端末に情報表示する。(テキスト)について,機械学習技術を用いてモデル化し,過去の故障症状から修理内容を提示する。北米での導入事例においては,このサービスを利用することにより,修理内容の正確度が80%以上の精度を出しており,故障探求時間の短縮や再修理率減少を実現している。日立はこれらの整備士の生産性向上や修理品質向上を起点とした整備業務運用全体を効率化するソリューションを展開している。トラック業界では貨物輸送需要が拡大する一方で,整備士不足の深刻化や車両高度化による故障診断の複雑化に直面しており,日立では今後,これらのソリューションで貨物輸送業界の課題を解決していく。Chain/Design自動車をはじめ,グローバルにビジネス展開する製造業において,各国・地域の市場ニーズの特性を製品に反映させ,その変化に迅速に対応して市場に供給することは競争上の必須条件となっている。Design)のように膨大・大容量で機密性の高い設計情報を有効活用することが課題である。Chain/Design」(以下,「DSC/DS」と記す。)を開発・提供している。System)などのDSCサービスメニューを利用することで,「設計データの共有」,「設計環境・ツールの統一」,「設計プロセスおよびルールの標準化」を実現できる。冷凍食品や生鮮食品などを低温で流通させるコールドチェーンにおいて,冷凍倉庫は重要施設の一つである。冷凍倉庫における保管商品の品質維持には冷凍設備の安定稼働が不可欠であるが,以下のようなさまざまな顕在課題を抱えている。省エネルギー化とCO2排出量削減これらを解決する具体策として,IoT技術を活用した保全合理化&運用効率向上支援サービスを新たに開発した。Network)より構成される。フィールドデータ収集システムは,IoTコントローラを中核に,設備稼働・冷凍サイクルデータを収集する。マイクを用いた設備稼働の音データ収集,画像処理技術による状態量(倉庫クーラー着霜量など)の数値化データ収集など,新たなセンシング技術を駆使して,分析・診断の高精度化に資するさまざまな情報採取を担う。クラウドサービス基盤は,フィールドデータをオンライン集積し,これを基にした設備故障予兆診断,運転効率化診断を担う。故障予兆診断は,正常時の稼働データと現在時の稼働データを特長ベクトル空間で比較し,そのかい離から異常兆候を検出する。