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Smart Data Platform Edge (SDPF Edge®)


「IoT×AI」活用を推進するエッジコンピューティングサービス

【重要】
「SDPF Edge®」は、2024年10月1日をもって新規申し込み受付を終了しました。
また、2024年10月31日をもってサービス提供を終了します。

Smart Data Platform Edge (SDPF Edge®) とは

お客さまの要件に応じたセキュアで柔軟性のある
エッジコンピューティング環境を実現

SDPF Edge®は、SDPFのIoTメニューとして、エッジコンピューティングハードウェアを構築・運用・保守一体型で提供するサービスです。
SDPFサービスを中心としたアプリケーションをオンプレミス環境で実行でき、企業に点在する複数のエッジサーバーをひとつのプラットフォームで一元管理することができます。
リアルタイム処理、通信効率化、セキュリティ確保といったエッジの特長、Things Cloud/SDPF クラウドといったクラウドサービスとの併用により、IoTの活用領域を広げます。

エッジコンピューティングとは？おすすめする理由
アプリケーションを一元管理
アプリケーションを
一元管理
トポロジー変更が自由
トポロジー変更が
自由
運用・保守はすべてリモートで
運用・保守は
すべてリモートで
DXをよりSpeedyに
DXをより
Speedyに

SDPF Edge®コントローラーにより
アプリケーション、エッジハードウェアを一元管理

SDPF Edge®コントローラーにより、SDPFサービスで提供するアプリケーションをはじめ、お客さま持込のワークロードの一元管理が可能です。
エッジアプリケーションのカタログ化やバージョン管理、各拠点のエッジデバイスへの配信（ゼロタッチプロビジョニング）や各種監視も可能となります。

SDPF Edgeサービス構造図
コントローラー機能について
詳しく見る

SDPF Edge® の特長

SDPF Edge® 独自のメリット

1. 運用一体型での提供により、
維持管理における高度なノウハウや人材が不要
​故障時の現地駆け付けによるサーバー交換や、セキュリティ対策、遠隔による復旧作業などの運用業務をNTT Comが対応いたします。​
2. 月額定額制の採用により
計画的な投資が可能
月額定額制を採用しているため、​予めサーバーを一括購入する必要がありません。​
​初期投資を抑えることができ、お客さまのビジネス展開に応じて計画的な投資が可能です。
料金表を見る
3. SDPFサービスとの連携で最適なデータの利活用が可能
ブラウザ上からノーコードでAIモデルを開発できる「Node-AI」や画像認識AI「Deeptector」など、さまざまなSDPFサービス提供アプリケーションとの連携が可能です。
AIモデル開発Node-AI
AIモデル開発
Node-AI
【活用例】
AIを活用した、難易度の高い製造業のプラント運転支援
IoTプラットフォームThings cloud
IoTプラット
フォーム
Things cloud®
【活用例】
IoTデバイス管理、
データ収集・可視化
AI×IoT/OTセキュリティAI監視/OsecT
AI×IoT/
OTセキュリティ
AI監視/OsecT
【活用例】
先進AIを活用した
OT環境への未知の攻撃対策
画像認識AIDeeptector
画像認識AI
Deeptector
【活用例】
画像AIによる
侵入・異常検知、状態判定
データ流通withTrust®
データ流通
withTrust®
【活用例】
秘匿性の高いデータを蓄積、安全に流通
生産管理基幹システム
生産管理
基幹システム
【活用例】
MES/工場現場の
情報システム
コネクティビティSD-WAN/Local 5G
コネクティビティ
SD-WAN/
Local 5G
【活用例】
vRAN/UPF、SDWAN
ネットワークエッジ
NEW !
インバリアント分析 powered by SDPF Edge
予兆検知
インバリアント分析
powered by
SDPF Edge
【活用例】
製造業における設備の
故障予兆、不良品検出
お客さま独自のアプリケーションも搭載可能！
プラス

一般的なエッジコンピューティングのメリット

4. レイテンシの軽減により、
即時の制御や判断が可能
端末に近いエッジサーバー上でデータ処理を行うため、ネットワークを介することに伴う遅延を抑えることができます。
レイテンシの軽減により、即時の制御や判断が可能
5. 膨大なデータ処理を伴う
データ利活用の通信量を削減
サーバーで生成したデータを全てクラウドに転送した場合、通信料が増大します。エッジ上でデータを整形・変換して集約、異常時のみデータ転送することで通信コストの抑制が可能です。​
膨大なデータ処理を伴うデータ利活用の通信量を削減

ラインナップ/料金

プラン

スペック

 プラン１（XR12） プラン２(VEP4600) プラン3(Precission3460)
外観 XR12 VEP4600 Precission3460
用途 映像解析/
高いリアルタイム処理		 画像解析/データ分析 データ一次処理/
スクリーンニング
サイズ H42.8mm×
W482.6mm×
D400mm		 H43.7mm×
W434mm×
D381mm		 H290mm×
W92.6mm×
D292.8mm
サーバータイプ ラックマウント ラックマウント ボックス
CPU 16Core※1 16Core※1 8Core※1
メモリー 128GB※1 64GB※1 32GB※1
ストレージ 0.96TB（SSD）※1 0.96TB（SSD）※1 1TB（SSD）※1
ハードウェア料金 147,100円
（161,810円）～※2		 115,500円
（127,050円）～※2		 48,700円
（53,570円）～※2
  1. CPUメモリー/ストレージのスペックは個別に変更可能、GPUの搭載も可能
  2. いずれのプランも初期費用は無料。最低契約期間は36カ月での提供
    保守、監視条件などお客さま要件に合わせてカスタマイズが可能

導入事例

導入事例①： 「AIプラント運転支援ソリューション」

AIにより、既存制御技術（PID制御、高度制御等）で自動化が困難な箇所に対し
化学プラントの手動運転操作を支援

導入経緯

近年、海外からの安価な汎用品の大量流入、原料高騰、環境対策費の増大、ニーズの多様化等、プラント操業を取巻く環境の変化が起こっている。 このような環境変化に対応すべく、高付加価値製品、高機能製品へシフトを進める中で、プラント運転操作が高度化し、既存の自動制御技術では対応できずに手動操作が増加している。

↓

手動操作の問題である、操作遅れや必要以上の操作による「プロセス不安定化」や「人材不足」、「技能伝承」といった問題に対し、「熟練技能の蓄積と標準化」や「的確な操作支援」、「円滑な技術伝承」をAI（模倣学習）により支援するソリューションを開発し、Edgeシステムとしてプロダクト化している。

POINT
システムの特長と効果

Edgeシステム内において、下記の機能を実現

  1. AIにより適切なタイミングで操作をガイダンスする機能
  2. 操作改善を支援する機能
  3. 様々な環境変化に対応するため、数分単位で再学習を行う機能

これらの機能は、現状ではオンプレミス環境で動作しているものの、より効率的なエッジ環境の管理を期待し、 SDPF Edgeプラットフォーム上で実装されている。
これにより、エッジ環境がクラウドに接続された際には、プログラムのアップグレード等を自動的に行うことが可能となる。

「AIプラント運転支援ソリューション」構成図
構成
  • AIモデル学習環境は、SDPFクラウド環境にて構築
  • 実行環境は、SDPF Edge®にて実現
関連SDPFサービス

Node-AI

「AIプラント運転支援ソリューション」
お客さまインタビューはこちらから

モデルケース

モデルケース①：リアルタイム性を活用したAI・IoT

低遅延での実行が求められる製造現場の機器制御による運用支援

POINT
  • AIの学習を豊富なコンピュートリソースのあるクラウドで実施し、エッジ環境で推論
  • クラウドとエッジの分散処理によるコンピューティングリソースの効率化
  • リアルタイム処理の実現
「リアルタイム性を活用したAI・IoT」構成図
モデルケース構成
  • AI学習を豊富なコンピュートリソースのあるクラウドで実施
  • IoTデバイスで様々なデータを収集、エッジコンピューターに集約
  • IoTデバイスからクラウドへ送信し、返信を待つと遅延が発生するため、LAN環境内で推論することでリアルタイムにAIを実行
モデルケース②：データ転送の最適化を活用したAI・IoT

カメラ映像を活用した製造現場における製品の不具合箇所の検出/立ち入り禁止区域の侵入者検知

POINT
  • 映像、画像AIをエッジ上で実行し、異常時のみクラウドへデータ送信
  • 異常検知の自動化、クラウドでの一元管理により現場担当者の業務負担削減
  • 少数のカメラで広い敷地内を監視可能に
「データ転送の最適化を活用したAI・IoT」構成図
モデルケース構成（例：ヘルメット未着用者の検出）
  • 画像認識AI「Deeptector」をSDPF Edge®に搭載
  • 監視カメラのデータをSDPF Edge®に送り、「Deeptector」で推論
  • 異常があったときのみ、クラウドへデータを送信
  • 集約されたデータをIoTプラットフォーム「Things Cloud®」のダッシュボードで可視化
関連SDPFサービス
モデルケース③：大量のデータを取得・処理/安心安全なデータ共有の実現

生産現場のデータ利活用のためのデータ流通基盤構築

POINT
  • 多様なデータを大量に取得、保管が可能
  • クラウド側との効率的な通信を実現
「大量のデータを取得・処理/安心安全なデータ共有の実現」構成図
モデルケース構成
  • 制御機器から絶え間なく発生する大量データを受けとめるタンキング機能としてSDPF Edge®を設置
  • クラウド側に設置した「withTrust®」で、大量データの蓄積、クラウド上でのアプリ処理(コンピュートリソースを柔軟に利用)
  • ステークホルダーや様々なデータスペースとの安心安全なデータ共有
関連SDPFサービス
  • withTrust®
    秘匿性の高いデータを安全に流通・連携させる仕組みのことです。
    関連情報はこちら

FAQ

Q1.　料金はいくらですか？
Q2.　最低利用期間はどれくらいですか？
Q3.　サポート体制はどうなっていますか？
Q4.　SDPF Edge®の利点は何ですか？
Q5.　納期はどれくらいですか？

お役立ちコンテンツ

エッジコンピューティングとクラウドがつくりだす新しい世界 イメージ
エッジコンピューティングとクラウドがつくりだす新しい世界
最近、注目を集めているキーワード「エッジコンピューティング」。
エッジコンピューティングをひとことで言えば「データの生成元、または、その近く（エッジ環境）でデータ処理を容易にするソリューション」と言えるでしょう。
当稿ではエッジコンピューティングが何故いま注目されているのか、その背景と導入メリット、最新動向、そして今後のコンピューティングの世界での役割等を紹介していきます。
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IoTゲートウェイとは？ 役割や活用事例を紹介 イメージ
IoTゲートウェイとは？ 役割や活用事例を紹介
複数のIoTデバイスを同時に運用するIoTの環境構築において、各デバイスの管理体制やネットワーク接続の安定性・安全性の担保は重要な要素と言えます。そこで役立つのが、複数のIoTデバイスと接続し、ネットワークを介してサーバーとの通信を行うことで、上記の課題を解決する「IoTゲートウェイ」という機器です。
詳しく見る

アンケート DXーお役立ちPDFーダウンロード

アンケートにお答えください お役立ちコンテンツPDF PDFがダウンロードいただけます。

Q4

DXにむけて組織や人事評価の仕組みを変えていますか。

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