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製造業のリーダー企業によるコラボレーション: アナリティクスによる製造業の「モノづくり」最適化

ロボットとファクトリー オートメーションの世界的サプライヤーであるファナック株式会社は、ITによるデジタル化をけん引する世界的リーダー企業、シスコ、産業用オートメーションと情報ソリューションを専門とする世界の大手Rockwell Automation、人工知能ソリューションの先進プロバイダーであるPreferred Networksと協業します。これらの企業は共同で、CNC(コンピュータ数値制御装置)とロボットのみならず周辺デバイスとセンサーを接続して製造・生産を最適化するためのアナリティクスを提供するプラットフォーム、FANUC Intelligent Edge Link and Drive(FIELD)systemを開発します。

FIELD systemは、ファナックのオートメーション システムで使用されるCNC、ロボット、周辺デバイス、センサー向けの高度なアナリティクスを提供するためのプラットフォームです。これは、マシンの信頼性、品質、柔軟性、スピードの向上を通じて総合設備効率(OEE)と収益率を向上させるものです。また、高度な機械学習機能とディープ ラーニング機能も提供します。ファナックは、シスコ、Rockwell Automation、Preferred Networksと協業することで、ネットワークおよびコンピューティング インフラストラクチャ、アプリケーション、ミドルウェア プラットフォームを含む完全なソリューションを提供します。このオープン プラットフォームを利用することで、アプリケーション開発者、センサーおよび周辺デバイス メーカー、システム インテグレーターは、設備効率、生産高、品質を向上させるソリューションを構築することができます。

これまでの成功をさらに加速
FIELD systemは、ファナックの現在のZDT(Zero Downtime)コネクテッド ロボット プロジェクトをさらに拡張させるものです。このプロジェクトにおいて、コネクテッド ロボットの数は、2016年末には6000台から10000台に達するものと見込まれています。ZDTは、シスコのクラウド、IoTデータ収集ソフトウェア、エンドツーエンドのセキュリティ機能から構成されます。これら4社が連携し、産業用イーサネットスイッチを利用してロボットをCisco UCS(Unified Computing System)に接続することで自動車メーカー向けのシステムを実装します。システムはすべて、ファナックとシスコのZDTデータ収集ソフトウェア上で実行されます。このシステムを導入する自動車業界のお客様は、製造ダウンタイムの大幅な短縮とさらなるコスト削減を、短期間のうちに実現することができます。

インテリジェントな製造業
FIELD systemは、お客様とアプリケーション開発者が高度な機械学習と人工知能を活用することによって、製造業でのさらなる生産性向上と効率化をもたらします。ファナックとPreferred Networksは、バラ積みロボットの高度化、高精度な異常検知、故障予測などのアプリケーションにおいて新しい技術を確立しました。FIELD systemは人工知能とエッジコンピューティング技術を組み合わせることで分散型機械学習(Distributed Machine Learning)を可能にします。機械から収集されたデータを、ネットワークのエッジでリアルタイムに処理することにより、機械がお互いに柔軟にかつ賢く協調し今までになかった高度な製造業を実現します。

 

FIELD systemの詳細と各社の役割

ファナック:マシンの信頼性、品質、スピードの向上に必要な主要指標を追跡するためのセンサーが埋め込まれたCNCとロボットを提供します。

ファナック、シスコ、Preferred Networks:シスコは、メッセージ ブローカー、セキュリティおよびアプリケーション ライフサイクル管理(ALM)アプリケーションを含むミドルウェア プラットフォームを提供します。また、Preferred Networksのオープンなディープ ラーニング フレームワーク(Chainer)、IoT向けのストリーム エンジン(SensorBee)、さらにはDIMo(Deep Intelligence in-Motion)プラットフォーム内の高度な機械学習ライブラリを活用します。

シスコ、Rockwell Automation:CNC、ロボット、その他セル装置をFIELDアプリケーションに接続するためのネットワーキング、コンピューティング、セキュリティ インフラストラクチャを提供します。そのすべてがRockwell Automationとシスコの共同開発によるConverged Plantwide Ethernet(CPwE)アーキテクチャ(セキュリティ、接続性、柔軟性、拡張性をさらに向上させます)をベースとし、単一の小規模セルから数百セルの大規模工場までの接続を可能にします。

ファナック、Rockwell Automation、Preferred Networks:FIELDミドルウェアおよびインフラストラクチャ プラットフォーム上で実行される初期アプリケーション ソフトウェアを提供します。これは、現在導入されているLINK-iおよびZDTアプリケーション、およびファナックとPreferred Networksの協業によるディープ ラーニング技術を活用したアプリケーションを拡張するものです。迅速に導入できるよう、Rockwell Automationの製造業向けソフトウェア製品(FactoryTalk View、FactoryTalk VantagePoint、およびFactoryTalk Production Centerなど)はFIELD systemにシームレスに統合される予定です。

各社のコメント

シスコ、シニア バイス プレジデント IoT兼 アプリケーション担当
ローワン・トロロープ(Rowan Trollope)
「今回の協業は、産業界において歴史的変革であり、IoTと産業オートメーション、機械学習を一体化して“未来の工場”を実現しようとするものです。これまで長年にわたって検討されてきたことが今、現実に起ころうとしています。シスコがその取り組みに参画できることをこの上なく嬉しく思うと同時に、これによって今後、デジタル化の恩恵を実現させようとする他の業界においても重要な役割を担って行けるものと大いに期待しています。」

Preferred Networks、代表取締役社長 CEO、西川 徹
「この協業により製造業の高度化をさらに加速できることを非常に嬉しく思っています。ファナックとの協業では、当初から個々の機械を賢くするだけではなく、機械同士がリアルタイムで連携・協調し、継続的な生産性向上を目的として機械学習・人工知能の技術の確立を目指してきました。FIELD systemはそのビジョンの実現に向けて中核を担う商品であると確信しています」

Rockwell Automation、シニア バイス プレジデント 兼 最高技術責任者(CTO)、サジート・チャンド(Sujeet Chand)氏
「Rockwell Automationはワールドクラスの企業と連携することで、製造業が現在利用しているインテリジェント デバイスからのデータを活用して企業全体のアナリティクス戦略を推進し、製造業の投資効率の最大化に貢献します。デバイスからエンタープライズ全体へのデータの分析に対するセキュアで拡張性に優れたコンピューティングのアプローチにより、ユーザーは運用を改善し、組織のニーズに適合した、情報に基づく意思決定を行えるようになります」

ファナック株式会社について
富士山麓に本拠を置くファナック株式会社は、世界で最も革新的なファクトリー オートメーション、ロボット、ロボマシンのメーカーであり、グローバル リーダーです。46か国で252拠点を展開するファナックは、ワールドクラスのサービスとサポートを世界のお客様に提供しています。1972年の発足以来、ファナックは、コンピューター数値制御装置の開発におけるパイオニア企業としてマシン ツールの自動化に貢献してきました。ファナックのテクノロジーは、単一マシンの自動化から生産ライン全体の自動化へと進化した世界の製造革命をリードしてきました。詳細については、http://www.fanuc.co.jp/eindex.htmをご覧ください。

シスコシステムズ合同会社について
シスコシステムズ合同会社は、米国シスコ(NASDAQ:CSCO)の日本法人です。シスコは、ビジネスの基盤となるインテリジェントなネットワーキングソリューションから、音声、映像、データ、ストレージ、セキュリティ、エンターテイメントをはじめとする新しい分野、そして、人々の仕事や生活、娯楽、学習のあり方を一変させることのできるネットワーク プラットフォームの提案を目指しています。
シスコの会社概要・詳細は以下のWebサイトでご参照頂けます。http://www.cisco.com/jp

株式会社Preferred Networksについて
東京を拠点とし、Internet of Things (IoT)において深層学習を中心とした機械学習技術を用いたソリューションにフォーカスしているベンチャー企業です。機械学習技術の先進技術を提供するDeep Intelligence in-Motion(DIMo)プラットフォームをベースとしたソリューションの研究開発に取り組んでいます。Preferred Networksは自動車業界や産業用ロボットにおいてそれぞれトヨタ自動車株式会社やファナック株式会社などの世界をリードする企業と協業し先進的な取り組みを推進しています。詳細については、http://www.preferred-networks.jp/ja/をご覧ください。

 

PFN&PFI2016夏季インターン募集

昨年に引き続き、Preferred Networks (PFN), Preferred Infrastructure (PFI)は合同で夏季インターンを実施します。今年度も学生のみなさまの応募をお待ちしております。昨年までにご応募いただいた方のエントリーも可能です。 私たちと一緒に新しいソフトウェアやサービスを創り上げていきましょう。

PFI/PFNインターンの特徴
・情報検索、自然言語処理、深層学習、アルゴリズム、分散処理、コンピュータビジョンなど
様々な分野のスペシャリストがメンターとしてつき、一緒に議論・開発ができます。
・ベンチャー企業の表と裏が見放題。
将来的にベンチャー企業に就職したい人、または創業したい人は、ぜひ生の職場を体験してください!
・インターン実施中に研究成果として面白い結果が出た場合、
公開可能な範囲でインターン後にOSSや論文にすることも可能です。

募集要項
募集内容・実施条件はPFIとPFNで同一です。ただし、PFIでの実施課題に取り組む場合、日本語がネイティブと同等程度に扱えることが条件となります。テーマ毎にPFIとPFNいずれかでのインターン採用になります。

▼期間
2016年8月1日~9月30日 ※参加者の予定、希望により実施時期の調整は可能です。

▼実施場所
〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル2F

▼待遇
時給:高校生1200円~/高専生・大学生・大学院生1500円~
勤務時間:原則実働8時間・週5日(祝日を除く)
交通費支給(月10000円まで)

▼応募資格
ソフトウェアを個人で開発できる能力と高いモチベーションを持っている方を募集しています。また、下記テーマに沿った知識や開発経験を持っている方は考慮されますが、無くても構いません。資格の必要条件は以下の通りです。
・現在、18歳以上の学生であること(高校生・高専生・大学生・大学院生、他要相談)
・コミュニケーションを主体的にとれる方
・プログラミング経験がある方(言語問わず)
・インターン期間中の平日、東京オフィスに来社できる方
・PFIでの実施課題に取り組む場合、日本語がネイティブと同等程度に扱えることが条件となります(英語・中国語ができればなお可)

※尚、遠方にお住まいの方には住居を用意する予定です。
※女性、日本語以外の言語をネイティブとする方のインターンも積極的に採用いたします。
※本格的なソフトウェア開発を行ったことがない方も、ぜひ積極的にご応募ください。

▼応募方法
intern-apply@preferred.jpに以下の応募書類を送付してください。
応募に関するご質問もこちらで受け付けております。

▼応募書類
1.履歴書(名前・住所・経歴・連絡先)
2.能力を証明、アピールするものをA4一枚程度にまとめたもの
(関係したソフトウェア、サービス・受賞歴、論文リスト、ポートフォリオ、プログラミングコンテストの参加歴、ブログやサイト、twitterアカウント等)
3.実施したいテーマ(複数可)を記述の上、インターンへの応募動機・学びたいことをまとめたもの
(選考の重要なポイントになるので、なるべく詳細に記述してください。)

▼応募締切
2016年5月8日(日)23:59(日本時間)

▼選考フロー
書類選考…5/8(日)締め切り後、合否を約一週間で通知

事前課題選考…書類選考の合格者にメールにて通知

6月中に面接(1回)…遠方の方はskypeで対応

7月初旬 インターンとして採用の決定

実施テーマ
テーマによりPFI, PFNいずれでのインターンか決定します。必ず応募書類に記載ください。

【PFIでの実施】
1. 技術分野:自然言語処理
自然言語処理を用いたテキスト分析を行うため、以下のようなテーマに取り組んでいます。
・自動分類
・固有表現抽出
・類義語抽出
・自動要約
・類似文書検索

2. 技術分野:音声認識
音声データを用いたデータ分析を行うため、以下のようなテーマに取り組んでいます。
・深層学習による音素推定
・深層学習による文章推定
・話者推定(話者識別)
・ノイズフィルタリング

【PFNでの実施】
1. 応用分野
・画像認識
・異常検出
・ロボティクス(二足歩行・自動運転制御)
・ゲノム・エピゲノム・プロテオーム解析
・画像生成
・組み込みシステムへの深層学習の適用
IoT向けストリーム処理

2. 研究分野
・教師データの少ない機械学習(半教師あり学習・弱教師あり学習・one-shot learning)
・分散深層学習・分散アルゴリズム
・深層生成モデル
・シミュレーションを用いた機械学習


※※PFI/PFNの情報※※

Preferred セミナー:毎週木曜日昼に、メンバーがセミナーをしています。
https://www.youtube.com/user/preferredjp
リサーチブログ:技術的な話題について記事を書いています。
http://research.preferred.jp/
Twitter
PFI https://twitter.com/preferred_jp
PFN(ja) https://twitter.com/PreferredNetJP
PFN(en) https://twitter.com/PreferredNet


※※PFIの過去参加者の記録※※

2015夏季インターン最終発表会
http://www.ustream.tv/recorded/71791769
http://www.ustream.tv/recorded/74391829

2015夏季インターンブログ
久米さん https://research.preferred.jp/2015/08/intern2015kume/
小林さん http://hytae.hatenablog.com/entry/2015/10/03/2015_PFIインターン
澤井さん http://nupioca.hatenadiary.jp/entry/2015/10/07/031101

2014夏季インターン最終発表会
http://www.ustream.tv/recorded/53153399

2013夏季インターン最終発表会
#1 http://www.ustream.tv/recorded/39248263
#2 http://www.ustream.tv/recorded/3924839
#3 http://www.ustream.tv/recorded/39249101
#4 http://www.ustream.tv/recorded/39249245

以前の参加者
http://nullnull.hatenablog.com/entry/20130512/1368335029
http://d.hatena.ne.jp/obfuscation/20110410
http://d.hatena.ne.jp/goth_wrist_cut/20110511/1305100343
http://d.hatena.ne.jp/mr_konn/20101017/1287309185
http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20101007/1286461504
http://d.hatena.ne.jp/repeatedly/20101003/1286036800
http://d.hatena.ne.jp/repeatedly/20101011/1286763963
http://d.hatena.ne.jp/sotarok/20091009/1255031349
http://d.hatena.ne.jp/tb_yasu/20091010/1255171210
http://d.hatena.ne.jp/viver/20090909/p1

事務所移転のお知らせ

このたび株式会社Preferred Networksは平成28年4月25日より下記に移転することになりました。
新事務所は大手町駅に直結となりまして、よりアクティブな研究・開発活動の拠点となるものと存じます。
これを機に、皆様の信頼にお応えできるよう倍旧の努力をしてまいる所存でございます。
今後とも一層のご支援を賜りますようお願い申し上げます。

[新所在地]  
※平成28年4月25日(月)より
〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1
大手町ビル2F

株式会社Preferred Networks
代表取締役社長 西川 徹