re:Invent 2025: CaterpillarのCat Heliosデータプラットフォームと地理空間インテリジェンス
はじめに
海外の様々な講演を日本語記事に書き起こすことで、隠れた良質な情報をもっと身近なものに。そんなコンセプトで進める本企画で今回取り上げるプレゼンテーションはこちら！
re:Invent 2025 の書き起こし記事については、こちらの Spreadsheet に情報をまとめています。合わせてご確認ください
📖 re:Invent 2025: AWS re:Invent 2025 - Redefining Operations: Caterpillar's Geospatial Intelligence Solution (IND322)
この動画では、AWSのSteve BlackwellとCaterpillarチームが、スマートプロダクト・サービスの概念とCaterpillarの地理空間インテリジェンスソリューションについて解説しています。Caterpillarは150万台の接続機械から得られるデータを活用するため、Cat Heliosというデータプラットフォームを構築しました。325以上のデータオブジェクト、340以上のAPI、23,000以上のMLモデルを展開し、月に296百万のパイプラインを実行しています。その上に構築されたCat GradeとVisionLinkは、建設現場での切土盛土作業を精密化し、材料の無駄や作業のやり直しを削減します。AWS Step Functions、PostGIS、CloudFrontなどを活用し、標高プロファイルの可視化、設計ファイルの3Dプレビュー、作業完了証明のエクスポート機能を実現しています。
※ こちらは既存の講演の内容を最大限維持しつつ自動生成した記事になります。誤字脱字や誤った内容が記載される可能性がありますのでご留意下さい。
本編
スマートプロダクト・サービスの全体像：コネクテッド製品から製品即サービスへの進化
こんにちは、というか、こんばんはと言うべきですね。IND 322「オペレーションの再定義：キャタピラーの地理空間インテリジェンスソリューション」にお越しいただきありがとうございます。私はスティーブ・ブラックウェルで、AWSのプロダクトエンジニアリング・サービスチームを率いており、自動車および製造業向けのプロダクトエンジニアリングとスマートプロダクト・サービスのソリューション領域を担当しています。本日は、キャタピラーでエンジニアとしてキャリアをスタートさせた身として、後ほどステージに上がってくるAsh、Alan、Sriramと一緒にこの地理空間インテリジェンスソリューションについてお話しできることを光栄に思います。
では、本日のアジェンダはどのようになっているかというと、 まず私から、AWSでスマートプロダクト・サービスについてどのように考えているか、そして製造業者がAWS上でコネクテッドプロダクト向けのスマートプロダクト・サービスソリューションを構築するのをどのようにサポートしているか、その背景と概要をお話しします。その後、キャタピラーチームにバトンタッチして、キャタピラー・インクの概要、そしてキャタピラーのデジタルデータプラットフォームであるCat Heliosについて詳しく説明します。彼らは建設業の顧客が直面する問題と、Cat Digitalが開発してきた機能をどのように活用しているかについて話します。その後、Cat Gradeについて説明し、最後にVisionLinkについて話して終了します。
では、スマートプロダクト・サービスについて話を始めましょう。製造業者と協力する際、スマートプロダクト・サービスは広い領域をカバーしており、これを3つの柱に分けています：コンシューマー、コマーシャル、インダストリアルです。コンシューマーには、自宅のロボット掃除機からスマートプラグまで、あらゆるものが含まれます。コマーシャルはオフィスのプリンターからオフィスビルのHVACシステムまで、あらゆるものをカバーしています。インダストリアルにはキャタピラーのマイニングトラックからショップフロアのロボットまで、あらゆるものが含まれます。これら3つの領域全体を通じて、製造業者が自社製品で何をしたいのかについて、本当に共通のパターンが見られます。
最初は、それをコネクテッドにすることです。その接続性があれば、製造業者はその上に追加の機能を提供し始めることができます。このジャーニーとして見たときの最初の機能は、データとアナリティクスの周辺です。その製品がコネクテッドになれば、その製品が実際にフィールドでどのように動作し、使用されているかを理解することができます。そこから、製造業者は、その製品がどのように使用されているかを理解し、コンディションベースモニタリングのようなユースケースの周辺にデータアナリティクスを持つようになったので、そのデータセットの上にAIとMLを適用し始めて、インサイトを提供し始めることができると言うことができます。典型的な例は、予測メンテナンスやコンディションベースモニタリングの周辺です。
しかし、それはデータの周辺だけではありません。製造業者が、自社製品がコネクテッドになったことで、顧客がどのように自社製品を使用しているかを理解することができるようになったため、顧客体験に本当に焦点を当てることができるようになったと言うことができるようになったことも見ています。彼らはテレメトリデータ、イベントデータ、その製品の使用データを顧客のインサイトにリンクさせ始めることができます。それはサービスマネジメントポータル、営業チーム、または実際に顧客と一緒にいるフィールドサービスチームを通じてです。彼らは機能と能力を開発し始め、顧客の製品使用体験を改善し始めることができます。
また、製品がどんどんソフトウェア定義型へと進化していることも見ています。ハードウェアや IoT、その周辺の接続プラットフォームだけではなく、実際にそれらの製品自体にソフトウェアとしてより多くの機能や能力を提供できるようになっているんです。これにより、製造業者は製品が市場に出た後でも、顧客からのフィードバックに基づいて、あるいは実際の使用方法に基づいて製品をアップリフト、アップレベルすることができるようになります。例えば、新しいサービスパックの一部として提供することができるわけです。
最後に、製造業者が言っていることは、「では、製品を接続できるようになったし、予測保全や顧客 360 といったさまざまな機能を提供できるようになった。では、ビジネスモデルを変えることができるだろうか？製品を販売してサービスと保守サポートパッケージを提供するモデルから、製品即サービスへと移行して、新しい収益源を生み出したり、新しいビジネスモデルを作ったりできるだろうか？」ということです。それが可能性なのですが、私たちはこれを製造業者が経験する一つのジャーニーとして見ています。多くの製造業者が製品即サービスについて話していますが、実際には、私たちが説明するレベル 1 から始める必要があります。それは接続性、KPI の理解、そしてプロビジョニングとデバイス管理ができることです。
デバイスライフサイクル管理は、消費者向けまたは商用製品が複数の異なる所有者を経たり、複数の異なるサイトや建物に置かれたりする場合に特に重要です。したがって、そのライフサイクル管理全体がそこに組み込まれている必要があります。私たちは analytics、AI、サービスについて話しましたが、ここは製造業者が IoT プラットフォームまたは接続プラットフォームを超えて拡張し、アフターマーケット部品とサービスに統合し始める場所でもあります。
例えば、スペアパーツ管理は実際の製品の一部として多くあります。製品の telemetry データを使用して、サービスチームのスペアパーツ管理に供給することができるでしょうか？サービスイベント（プロアクティブまたはリアクティブ）が発生し、保守エンジニアが現場に出向く場合、彼らは実際にバンやトラックにその製品の作業を行うために必要な部品を用意しておくことができます。最後に、製品即サービスにより、これらの新しいビジネスモデルが登場しています。製造業者はそれに関する SLA を提供でき、ゼロダウンタイムやアウトカム駆動型のエンゲージメントといった機能を提供できるようになっています。
1、2、3 のジャーニーを進むにつれて、これらの製品を使用する顧客に付加される価値が増加していくのが見えます。これはすべて、私たちが telemetry-driven X と説明するもので実現されています。ここで X はパーツ管理またはサービス管理などです。本質的には、製品から telemetry を取得して、それを製造業者のビジネスの拡張バリューチェーン全体で使用できるようにすることなんです。
スマートプロダクトの概念的アーキテクチャとAIの活用
スマート製品の概念的なアーキテクチャという観点から見ると、左側にはコネクテッド製品があります。そしてこれは、製品からAWS クラウドへのデータの安全なデータ取り込みが必要になります。ほとんどの場合、これはテレメトリーやイベントの IoT ストリーミングを通じて行われます。製品がどこにあるかによっては、都市部ほど接続性が信頼できないような遠隔地にある場合、S3 バケットへのバルクアップロードや、製品の状態に基づいた API を使用したアップロードが行われることもあります。
AWS クラウド内では、そのデータはデータレイクに入ってきます。これは一般的に Amazon S3 上に構築されています。そのデータレイクの上に、マイクロサービス型の機能を構築し始めます。Fleet management はスマート製品の一部として製造業者が構築する重要な機能の一つです。リモートコントロールとリモート管理も重要な機能です。Telemetry and event management は、ほとんどの製造業者が開始する場所で、これが彼らのメインユースケースであり、このプラットフォームを推進・構築するものです。その上に、analytics と AI insights があり、最後に agents が加わります。特にメンテナンスについて話し始めると、agents が重要になってきます。
製品からイベントやアノマリーが識別されたら、それを telemetry management の部分に持ち込みます。Analytics と AI insights は、それが潜在的な部品の故障なのか、それともサービスイベントなのかを判断します。これらの agents は、サービス管理チケットの作成をオーケストレーションするために機能します。エンジニアまたはカスタマーサポートセンターが実際に顧客に連絡して、あなたの家電製品、車、トラック、またはその他の製品のサービスに来たいと思っていることを伝えるためです。
右側には、このプラットフォームと相互作用する複数のペルソナがあります。サービスエンジニアまたはエンドユーザーが使用するモバイルアプリケーションがあります。おそらく、製品がどのように機能しているか、そして機能と機能の観点から製品の典型的な使用方法を理解するために、その上に構築された business intelligence 機能もあるでしょう。当然のことながら、enterprise application integration、CRM システム、MRO システムなどがあります。一つ触れておきたいことがあります。プラットフォームの一部として agents について話しましたが、実は製造業者は、自分たちの製品がどのように接続されているか、そして AI をどのように活用して製品を強化し、顧客体験を向上させることができるかを検討し始めています。
AI が製品に本当に役立っている分野がいくつかあります。まず一つは製品開発の周辺です。機械ベースのシミュレーションで AI を使用して、物理ベースのシミュレーションを支援したり、製品を設計したりします。有限要素解析や CFD を通じてハードウェアを設計するか、ソフトウェア開発で開発者がテスト、検証、統合を行うのを支援するかのいずれかです。
また、AI アシスタンスが製品に組み込まれることで、実際の製品の差別化とイノベーションが進み、その製品の使用方法に基づいた動的 UI による、より個人的なエクスペリエンスを提供し始めています。これが、スマート製品とサービスがどのようなものか、どのようなユースケースがあるか、そして AI がスマート製品とサービスでどんどん活用されていくかについての簡単な概要です。では、Ash にバトンタッチします。
Caterpillarの概要：グローバルな規模と150万台の接続機械
こんばんは。Ash Shah です。私は、当社のスペースにおけるテクノロジー戦略と新興技術エンジニアリングの責任を担っています。主に私のチームは、顧客ニーズを満たすために何を提供する必要があるかを決定する責任があります。皆さんが聞きに来ていただいたジオスペーシャルソリューションについて説明する前に、Caterpillar についての背景をお話ししたいと思います。
皆さんの多くは、高速道路を運転しているときや工事現場の近くを通ったときに、Cat の機械を見たことがあると思います。ただし、Caterpillar がグローバルなフットプリントを持っていることに気づいていないかもしれません。私たちは多国籍企業であり、世界中のインフラを構築するために必要な機械を製造する世界的なリーダーです。当社の従業員数は 112,000 人以上で、24 の異なる国の約 140 の異なる場所に存在しています。
当社の広範なディーラーネットワーク（152 のディーラーが 190 の国で営業）と組み合わせることで、建設、鉱業、エンジン、タービン、ロコモーティブなど、幅広い専門知識を集約することができます。また、世界中でほぼすべての大陸で数百万台の機械が稼働しています。これらの機械のうち、150 万台が接続されており、掘削機からジェネレータまで、すべてがデータをバックオフィスにストリーミングしており、その後、そのデータを処理しています。
Caterpillar のようなこのような規模の企業が、どのようにしてそのデータを活用し、分析し、適切に処理するのか。これが当社の Cat Helios データプラットフォームの旅の始まりであり、詳細については Alan にバトンタッチします。
Cat Heliosデータプラットフォームの構築：混乱から統一へ
ありがとうございます、Ash。私は Alan Doty です。先ほど紹介していただいたように、私は Caterpillar の Digital 部門のシニアディレクター・オブ・アーキテクチャを務めています。Digital というのは明らかに大きなバズワードですが、Caterpillar における Digital というのは、顧客とディーラーが非常に成功するのを可能にするソリューションのことを意味しています。
Helios を構築した理由についてお話しし、何を構築したのか、どのように構築したのかについても少しお話しします。そして、スケールについて話すので、その後、これらの人たちに、その上に構築されたソリューションの1つについて話してもらいます。Helios を構築した理由は、おそらく 2018 年頃に遡ります。その時点で、私たちはすべてのデジタルソリューション全体に展開されている様々なテクノロジーを持っていました。Teradata、Cognos、Hadoop、Azure がありました。本当にあらゆるものがあらゆる場所にありました。
顧客とディーラーからのフィードバックを聞くと、彼らは混乱していました。なぜなら、これらすべての異なるソリューションが、彼らのフリート、彼らの顧客データについて異なる答えを与えていたからです。実際のところ、私たちはそれをうまくコントロールできていませんでした。また、私たちが通常問題を解決するために頼りにしている外部企業との別の失敗した実験もありました。そこで、私たちの Chief Digital Officer が関わってきて、これを解決するのを手伝ってくれる人を連れてくる、そして実際にデジタル人材を連れてくると言いました。
私は Senior Vice President の Ogi Redzic を連れてきました。彼は膨大な人材をもたらしました。私たちは Helios プラットフォームを構築することに着手しました。私たちはデータに自信を持ちたかった。すべてのデジタルソリューションがそれを使用してほしかった。セキュアであってほしかった。それらのソリューションをより速く市場に投入したかった。そして、顧客体験も改善したかったのです。
論理アーキテクチャの観点から、これをどのように構築したのかについて少し説明させてください。左側の A のポイントで、異なるソースから持ち込む必要があるすべてのデータがあります。Enterprise ソースのように、私たちが構築したもの、製造したものは比較的簡単ですが、ディーラーと顧客に到達すると、非常に複雑になりました。160 の異なるディーラーがいて、それぞれが独自のビジネスを独自のシステムで運営しているので、彼らが実際に機器に対して行ったサービス情報を持ち込むことは非常に困難でした。さらに、Ash が言及したように、私たちは 150 万台の接続資産を持っているので、それらすべてを持ち込む必要がありました。これらの資産とデバイスの一部は、おそらく私が大学を卒業した時代に製造されたもので、それはずっと前のことです。
すべてのデータを取り込んだ後、私たちは単一の情報源を確立する必要がありました。アセットとは何か、顧客とは何か、ディーラーとは何か。これらすべての異なる情報が異なるソースから来ていたため、私たちはそれらを統合する必要がありました。その後、データの上にサービスを構築する必要がありました。単にデータプラットフォームを作成してデータレイクを作るだけではなく、実際にはその上に API とサービスを構築して、アプリケーションがデータを複製することなく使用できるようにしたかったのです。また、データ分析機能があることを確認したかったのです。データの力は単に利用可能にすることだけではなく、実際にその上に洞察を置くことだと分かっていたので、実行とトレーニング環境を実行してスケールできる大規模なデータ分析パイプラインを構築しました。それは以前からずっと私たちの問題でした。すべてのベンダーが私たちの問題のサイズにスケールできなかったのです。
また、セキュリティバイデザインであることを確認したかったし、もちろんコストを管理しながらより速く市場に出たかったのです。 機能的な観点から、最初に私たちが管理する必要があったのはデータでした。顧客、ディーラー、サービス、パーツ、そしてそれらのすべての異なるタイプに対して単一の情報源を確立する必要がありました。私たちは 325 以上のデータオブジェクトを作成してマスターしました。これらのサービスはそれらのオブジェクトの上にデータを駆動するため、API、イベント、通知を構築できる drive services があることを確認しました。私たちはそれらを 340 以上構築したので、私のすべてのコマースアプリ、顧客機器アプリ、その他すべてにわたってフリートリストが何であるかを教えてくれる単一のソース API を持つことができました。
分析については、高頻度推論モデルとオンデマンドリアルタイムモデルを含む 23,000 以上のモデルをデプロイしました。もちろん、ML Ops トレーニングも必要でした。オンボーディングについては、顧客からディーラーまたは顧客のオンボーディングが非常に難しいという意見を聞きました。自動車製造業界のように VIN 番号があって州に行ってライセンスを取得するようなものではありません。私たちはそれを持っていません。誰かがトラクターを所有していると言うだけかもしれないので、私たちはもっと多くの作業をする必要があります。私たちにとっては非常に難しいので、その分野に多くの投資をする必要がありました。しかし、プラットフォーム上に 170 万人の顧客がいるので、私たちが話している数字の規模です。
もちろん、私たちは高可用性を確保したかったし、それが私たちが検討した他のクラウドプロバイダーの一部ではなく AWS を選んだ理由の一つです。月に 296 百万のパイプラインが実行されており、140 万の API 呼び出しと月に 50 億のデータレコードもあります。 これはすべてほとんどの場合 AWS サービスの上に構築されています。例として、680 の S3 バケット、21,000 百万がそこにあり、5.7 ECS、DynamoDB、ゲートウェイがあります。もちろん、リストアップしなかった他にも多くのサービスがありますが、これらはメインのスケールです。単一のデータベースをスピンアップしただけではないことを示したいのです。以前これを解決しようとした私たちの前の人たちが、単に 1 つの ElastiCache クラスターと 1 つの Elasticsearch クラスターをスピンアップして大丈夫だと言ったので、私たちが構築する必要があった非常に複雑な環境です。私たちは、それは私たちが持っているドメインとデータのサイズには機能しないと言いました。
建設業の課題とCat® Gradeによる解決策
1.15 ペタバイトのストレージ、265 百万行のコード、3,000 のパイプラインがあります。私たちが最も幸せなことの一つは、データと BI の観点からだけでなく、デジタルソリューションの観点からも、ウェブアプリケーションやその他のものを含む 125 のアプリケーションがオンボードされていることです。それが私が Ash と Sriram に戻すわけです。彼らがプラットフォームの上に構築したソリューションの一つをカバーしてもらいます。ありがとうございました。さて、私たちは Cat Helios を基盤として持っています。今、私たちは顧客が彼らの最も難しい課題のいくつかを解決するのをどのように支援できるかについて考え始めたいと思っています。このスライドのすべてを読むつもりはありませんが、 私たちの顧客は建設と鉱業の両方の分野で多くの非効率性を持っています。スライドのデータから見ることができるように、非効率性を取り除き、無駄を取り除くことができる多くの機会があります。
Helios プラットフォームを使って、データと分析を得て、私たちが持っているものをどのように活用して、お客様がこれらの問題を解決するのを手助けできるかを理解したいと考えています。地理空間ソリューションに入る前に、これについて少し話しましょう。建設業のお客様は材料の 10% を無駄にしており、3 分の 1 の作業がやり直されており、最終的にはほぼ 4 分の 3 のプロジェクトが遅延しています。家を建てたり、そのプロセスを経験したことのある人なら、おそらくその苦労を感じ、建設業界に存在する非効率性を見てきたでしょう。
これをもっと大規模に考えてみてください。大規模なインフラプロジェクトでです。高速道路を運転していて、ずっとバレルが置いてあるのを見かけたことはありませんか？道路を更新するのにどのくらい時間がかかるのか、と思いますよね。もっと速くできるような気がします。これの一部はプロセスの非効率性の結果です。私たちがしたかったことは、これらの問題のいくつかに対処しようとするソリューションを構築することです。私たちのソリューションの 1 つは Cat® Grade です。
Cat® Grade は Caterpillar の統合マシンコントロールシステムで、ドーザー、油圧ショベル、モーターグレーダー、舗装機など、さまざまな機械で利用できます。重機のためのスマートアシスタントのようなものだと考えてください。オペレーターが切土、盛土、パス作業を精密に行うのを支援します。最新の車に車線維持機能や自動ブレーキがあるのと同じ概念を Cat® Grade に適用したものです。Grade は GPS センサーとオンボードコンピューターを使用して、ブレードまたはバケットの位置を継続的に追跡します。システムに読み込まれたデジタル設計のほぼリアルタイムの位置を提供するため、何をする必要があるかに基づいて、どのように操作しているかがわかります。
例えば、3% の勾配が必要な場合、機械は地形を測定して、あなたが上にいるか下にいるかを判断し、必要に応じてブレードを調整できます。キャビンでは、オペレーターはこのフィードバックを受け取り、調整を行うことができます。実際、システムはそのいくつかを自動的に行います。機械が地形の上を通過するたびに、そのデータが収集され、バックオフィスに送信されて処理されます。これについてはかなり詳しく説明したので、このビデオは Cat® Grade の実際の動作について 2 分間の概要を提供します。これでもっと明確になるはずです。
Cat® Grade が何であるかについて、もう少し理解が深まったと思います。多くの焦点は、私たちが「オンボードシステム」と呼ぶものに当てられていました。つまり、オペレーターが実際に機器を使用するのを支援することです。ビデオで示唆されていたように、また見たかもしれませんが、VisionLink® PRODUCTIVITY についての議論がありました。
現在は VisionLink® の傘下にあるのですが、VisionLink® が行うことは、バックオフィスの web コンポーネントとして機能し、オンボードで収集しているデータと組み合わせることで、本当にお客様にとって実行可能なソリューションを実現することです。バックオフィスがオペレーターをサポートし、彼らが正しい情報に基づいて作業していることを確認できます。お客様に見られてきた問題の一つは、古い設計に基づいて作業しているということです。誰かが更新を行ったのに、その更新が正しいオペレーターに届いていない。オペレーターは今、間違ったことをしながら作業しています。バックグラウンドで VisionLink® を備えたこのシステムにより、すべてのマシンが最新の設計を持ち、それらを適切に実行できることを確認することができます。
CAT® Grade が私たちに与えてくれるのは、メトリクスと量を正確に測定し、適切な量の土が移動されたことを確認する能力です。私たちは表面が適切に構築されていることを確認でき、作業プロセスを高速化し、廃棄物を削減し、コストを削減できます。マシンが最適なブレード設定を備え、適切な量の作業を行うことで、マシンのパフォーマンスが向上し、地面が最適化され、マシンが最高の仕事をすることができます。すべてのそれらのことのおかげで、廃棄物が少ないため、環境への損傷が少なくなります。建設作業が持続可能性のために可能な限り最小限のフットプリントを持つという環境への影響があります。
今、私たちが必要としているもの、そして私たちの地理空間ソリューションの核心に到達しているのは、マシンから出てくるすべてのデータがバックオフィスで処理される必要があるということです。Cat® Helios の上に構築したソリューションが、私たちの地理空間ソリューションです。技術的な詳細を提供するために、私たちのソリューションアーキテクトである Sriram に引き継ぎます。
VisionLink®の地理空間ソリューション：標高プロファイルから設計ファイルの3Dプレビューまで
Caterpillar は、デジタルソリューションが強くなるほど、より強い企業です。これは私たちの Chief Digital Officer である Ogi Redzic がポッドキャストで述べたことです。私は Sriram で、過去 10 年間 Caterpillar のソリューションアーキテクトをしています。Caterpillar がいかに大規模な製造会社であり、お客様が使用するための優れたデジタルソリューションを構築してきたかについて、どのように考えているかをお聞きします。
ビジネスが成功するために必要な、たった一つの重要な要素は何だと思いますか？コスト効率ですよね？他にありますか？それらも正しい答えです。つまり、売上ではないんです。市場シェアでもないんです。そうですね、でも品質でもないんです。イノベーションでさえもないんです。でも、顧客満足度ですよね？それが最も重要なことなんです。Caterpillar では、顧客が私たちが構築するすべての中心にいます。ですから、VisionLink® powered by Cat® Helios が毎日どのようにお客様の成功を支援しているのかを見ています。
では、面白いことをしてみましょう。皆さんに目を閉じてもらえますか？ちょっと想像してみてください。あなたが混雑した空港にいるとします。飛行機が離陸したり、着陸したり、あらゆる方向に移動しています。すべてをコントロールして、すべてを安全で調整された状態に保っているものがありますよね？それは何だと思いますか？誰か推測できますか？誰かが空港の管制塔だと言ったと思いますが、そうですよね？それが空港のすべてを安全で調整された状態に保っている、その一つのものなんです。同様に、建設現場であれ、鉱山現場であれ、ジョブサイトでは、VisionLink® がすべてを安全で調整された状態に保っていて、すべてのマシンが実際にスムーズかつ安全に動作していることを確認しています。VisionLink® は Caterpillar のクラウドベースのソリューションで、ジョブサイトで起こっていることをリアルタイムで可視化します。すべてのマシンの燃料レベルと稼働率を追跡できます。アプリケーションからメンテナンスをスケジュールできます。実際に資産がどこにあるのか、何をしているのかを追跡できます。
VisionLink® ではこれらすべてのことが可能です。VisionLink® では、バックオフィスに戻ってくるデータを最大限に活用することがすべてです。Ash が話していた車内ソリューションと組み合わせて、お客様が使用している上位 3 つのユースケースを見ました。それは私たちのデジタルソリューションの中にあり、お客様を支援しています。
私たちは今、この美しい講堂に座っていますが、私たちが座っている表面は平らです。しかし、採鉱現場や建設現場のジョブサイトを見てみると、標高の変化があります。私たちが行っていることは、実は車内ソリューションが機械がジョブサイト上を移動する際に標高を検出し、そのデータがバックオフィスに転送されるということです。その後、アプリケーションに表示できる標高プロファイルを作成することができるので、顧客は機械が作業しているジョブサイトの標高プロファイルがどのようなものかを理解することができます。これが1つのことです。
私たちの機械は実は、尾根から谷に土を移動させ、その後谷から尾根に土を移動させます。これを切り盛りと呼んでいますが、バックオフィスソリューションは切り盛り量を計算することができます。これら2つはアプリケーションの重要なパラメータで、土地の形状を理解し、ジョブサイトの表面がどのようなものかを知り、私たちの機械によって移動されている土の量を計算することができます。
これが面白いところです。ご覧のように、私たちの機械はデータを Helios に送信しており、これは実は私たちのサービスのアップストリームシステムで、左側で起こっているすべてのことを完全にマスクしています。これはただのアップストリームシステムで、私たちにとってはブラックボックスであり、Helios からパイプで送られてくるデータを受け取っています。それを受け取ったら、実は Step Function を使ってデータを解析しています。フィールドから来ている独自のデータ形式があり、複数のステップの解析が必要になるため、AWS Step Functions を使ってデータを解析しています。
その後、PostGIS 拡張機能を備えた Postgres に保存します。これを表面データの保存に使用しています。データを保存する以外に、SNS-SQS ファンアウトパターンも使用して並列処理を行っています。これを体積の計算に使用し、また標高タイルを計算して Amazon S3 にプッシュしています。その間、CloudFront からエンドユーザーに提供されています。機械から表面データを取得する際にタイルを無効化しています。例えば、1フィート×1フィートのデータがバックオフィスに入ってきており、標高が変わったかどうかを計算する際に、タイルを無効化して、正しい位置に正しいタイルが表示されていることを確認する必要があります。
下部は簡潔です。ユーザーが API を通じて ELB と Fargate タスクで通信しています。ブラウザからユーザーは CloudFront からタイルをダウンロードできます。非常にシンプルなものです。これで土地の形状がわかり、表面に標高の変化があることがわかり、標高プロファイルを見ることができるようになったので、次は To-Be 状態の表面に移ります。例えば、通常は尾根と谷がある表面があり、その後、測量士が測量を行い、To-Be 状態の表面がどのようである必要があるかを調べます。例えば、空港を建設している場合、特定の標高で平らな表面が必要になります。そのデータは実は測量士によって作成され、設計ファイルとして作成され、バックオフィスに送信されます。バックオフィスから機械に送信される前に、Helios を通じてアプリケーションから設計ファイルをアップロードすることができます。
それでは、そのファイルをジョブサイトで稼働している機械に送信することができます。ジョブサイトに送信する前に、ファイルのプレビューを確認することができます。ワークフローについて説明させていただきます。例えば、私がベガスにいるサイトマネージャーで、おそらくリモートで作業しているとします。一方、オペレーターは実際にペオリアで機械を操作しています。ファイル転送は私たちの間でリモートで行われます。測量士は設計ツールを使ってこれらのファイルを作成しますが、それまでは専門的なソフトウェアツールなしにこれらのファイルを視覚化する方法がありませんでした。私たちが導入したのは、設計ファイルを実際に機械に送信する前に、3D形式で確認できる視覚化機能です。
これは本当に重要な機能です。この機能は約12ヶ月間本番環境で運用されていますが、それ以前は、オペレーターが実際に間違った設計ファイルを受け取るという顧客からのフィードバックが多くありました。エコシステムが壊れていたため、そのギャップを埋めて、機械に正しい設計ファイルが送信されていることを確認する必要がありました。この機能を使えば、3Dで回転させて、実際に機械に送信されている正しい設計ファイルであることを確認できます。この機能は、アプリケーションと ICAP ソリューションの両方で利用可能なので、実際に機械に送信される前に、これが正しい設計ファイルであることを確認できます。
作業完了証明のためのサーフェスエクスポート機能とセッションの総括
前述の通り、機械への送信は Cat Helios を通じて行われます。ファイルを送信するために Helios を使用しており、AWS チームと協力して解決した問題がありました。IoT Core が抱えている問題に対処する必要がありました。これらのファイルは非常に大きく、IoT Core はこのような大きなファイルをサポートできないためです。私たちはこれらの状況を回避することができ、ファイルが実際に機械に転送されることを確認しました。これは 3D プレビュー機能を処理するためのマイクロサービスです。ユーザーは設計ファイルを事前署名付き URL を使用して S3 バケットにアップロードし、その後 SNS-SQS パターンが並列処理を開始します。1つのパスは重い処理を行い、設計ファイルを完全に処理して、データを PostGIS データベースに保存します。もう1つのパスは軽量なソリューションで、プレビュー生成を行っています。つまり、ファイルのプレビューと実際の処理は分離されています。
1つは重い処理で、もう1つは軽量な実装です。プレビューは CloudFront から配信されるため、ファイルを生成して CloudFront から配信され、その後 UI から CloudFront にプルされます。ファイルを処理するための just-in-time ターゲットタスクが実際に作成されています。現在の状態と目標状態の設計を確認し、オペレーターがそれを受け取って作業を行った後、作業完了の証明とは何でしょうか。ヨーロッパや日本などの特定の地域では、政府機関からの委託業者が作業完了の証明を提出するための義務があります。私たちの顧客である請負業者は、自社の収益を生成するためにこれが必要になります。
作業完了後、サーフェスのエクスポートを生成して、それを機関に送信することができます。サーフェスから生成できるファイル形式は複数あり、ユーザーがダウンロードできるようにすることで、作業完了の証明として提出することができます。これがサーフェスエクスポートです。
このプロセスには相当な時間がかかります。というのも、PostGIS データベースから膨大な量のデータをパースして、ユーザーがリクエストしているファイル形式を作成する必要があるからです。このため、私たちは非同期プロセスを実装しました。ユーザーが APA リクエストを作成すると、Fargate タスクを使用してファイルを生成する非同期プロセスが開始されます。その後、ファイルは S3 バケットに保存され、Lambda 関数を使用してユーザーへのメール通知をトリガーします。
この非同期プロセスであるため、ファイル生成はユーザーが APA リクエストを作成してメールを受け取った後、バックグラウンドで行われます。選択される表面積によって、プロセスは 5 分から 10 分の間のどこかかかる可能性があります。例えば、表面的な観点から採石場またはマイニングデータの 10 平方マイルを処理している場合、期間はその表面がどのくらい長く保存されているかによって異なります。ファイルが生成されて S3 に保存されると、Lambda 関数はメールの一部として署名済み URL を送信し、ユーザーがファイルをダウンロードできるようにします。
また、Amazon SES のメール苦情配信追跡機能も活用しています。以前は、これらの機能がなく、実際にファイルをダウンロードしているユーザーがどのくらいいるかといったメトリクスをキャプチャするのに苦労していました。今では SES でこれらの機能を備えているため、これらのメトリクスを効果的に追跡および管理できるようになりました。それでは、セッションを締めくくるために Steve にバトンタッチします。ありがとうございました。
うまくいけば、Caterpillar と Cat Digital チームが AWS の上に構築している、お客様向けの製品に関する機能についての良い洞察が得られたと思います。彼らがここに来て、アーキテクチャ、ベストプラクティス、そしてこのジャーニーをどのように進めてきたかを共有してくれたことを本当に感謝しています。これは AWS でこれを行っているお客様の一例に過ぎません。他の例としては、キッチン機器のイタリアンメーカーである Eunuchs、印刷機のドイツメーカーである Heisenberg、そして産業用プリントプレスの HP があります。お客様が AWS 上に接続された製品プラットフォームを構築している複数の例があり、単にそれらの製品がどのように使用されているかについての洞察を提供するだけでなく、Cat Helios と VisionLink で見たように、その上にサービスを構築して、お客様にそれらの製品をより良い体験とより良い使用方法を提供しています。
それでは、ここまでお付き合いいただき、本当にありがとうございました。皆さんのご参加を心から感謝いたします。
※ こちらの記事は Amazon Bedrock を利用し、元動画の情報をできる限り維持しつつ自動で作成しています。
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