Siemens Energy が、metaphactory ナレッジグラフを使用してアプリケーション開発を加速

Siemens Energy は、世界各国で稼働する数千基の大型ガスタービンのフリートを管理しています。さまざまな環境や状況にわたってこのような幅広い設備を管理することは、ロジスティクス上の大きな課題でした。各タービンのスペアパーツカタログと特定の顧客構成を管理するには、かなりの量の手作業による処理と労力が必要でした。これにより、顧客側での在庫最適化の改善や、より正確なスペアパーツの推奨を行う余地も残されました。同社は、大規模なガスタービンフリートに関する可視性を得て、意思決定を強化するために、Amazon Web Services (AWS) クラウド内のコンテキストデータと複雑な階層をモデル化する信頼性の高い方法を必要としていました。

Siemens Energy は、フリート全体のマシンデータ構造の整理、管理、クエリを支援する理想的なソリューションとして、ナレッジグラフ技術を発見しました。これらのマシンの階層構造は、ナレッジグラフのモデリングに役立ちます。構造化データと非構造化データをモデル化する方法であるナレッジグラフは、対象分野の専門家によって作成され、インテリジェントな機械学習アルゴリズムの助けを借りて拡張されます。Siemens Energy は、ドイツのテクノロジー企業 metaphacts が作成した metaphactory ナレッジグラフを選択しました。metaphactory は、ナレッジグラフ管理、迅速なアプリケーション開発、エンドユーザー指向のインタラクションを提供します。データの取得と統合、コンテンツの作成、データのインタラクティブな視覚化と探索、外部ナレッジソースのリンクと再利用において顧客をサポートします。metaphactory は、Amazon Neptune のナレッジグラフサービスの上に構築されています。

Siemens Energy は、ナレッジグラフ技術を使用して、カスタマイズされたクエリとフォームを備えた独自のアプリケーションを設計および構築することに関心を持っていました。metaphactory はナレッジグラフアプリケーションを迅速に開発するためのローコードプラットフォームであるため、Siemens Energy のニーズに完全に合致していました。Siemens Energy の IT Solution Architect である Lutz Lukas 氏は、次のように述べています。「Siemens Corporate Technology は、数年にわたって metaphactory とともに多くのイニシアチブに取り組んできました。以前のプロジェクトでは、metaphactory を活用してカスタムアプリケーションを迅速かつ大規模に構築できることがわかりました。さらに、metaphacts が提供する視覚化とクエリのオプションにより、データの検証、UI のプロトタイプ作成、グラフの探索を迅速かつ効率的に行えるようになりました」。

Siemens Energy は、metaphactory のローコード機能を使用してタービンナレッジグラフアプリケーションの中核部分を構築しました。これにより、問題のフリート内の複雑な関係やつながりを視覚化できます。metaphacts の最高執行責任者である Daniel Herzig-Sommer 氏 は、次のように説明しています。「ローコード開発は、モジュール式の家を建てるようなものだと考えてください。一つ一つ構築する必要はなく、窓やドアが組み込まれた壁など、既製の要素を使用できます。metaphactory も同じです。グラフデータの視覚化、検索、編集、またはデータ管理タスクに必要な既製のコンポーネントをご利用ください。その後、それらを希望どおりに構成して組み合わせれば、あっという間にアプリケーションが完成します」。metaphactory は、カスタマイズ可能なテンプレートと、顧客のルックアンドフィールに合わせてパラメータ化できる精巧な既製のウェブコンポーネントのセットを通じてこれを実現しています。これらのコンポーネントは、データ管理タスクや、膨大な量の構造化データ、非構造化データ、および関係をより直感的に視覚化するために利用できます。このプラットフォームには、データを監視して既存のモデルとの整合性をチェックするデータ品質ワークベンチも用意されています。

Amazon Neptune のグラフデータベースサービスに metaphactory プラットフォームを階層化することで、Siemens Energy はスペアパーツをより効率的に管理するスマートツールを構築できました。このナレッジグラフアプリケーションを本番環境にデプロイするプロセスは簡単でした。metaphacts との毎週に及ぶ通話を経て、Siemens Energy は、同社の世界的なタービンフリートに関するコンテキストを考慮した一連のビジュアライゼーションを迅速に立ち上げ、実行しました。直感的なユーザーインターフェースのおかげで、Siemens Energy のタービンエンジニアは日常的にビジュアライゼーションを利用して取り組んでいます。metaphactory がなければ、アプリケーションの構築にはもっと時間がかかったでしょう。Siemens Energy は、リソース記述フレームワーク (RDF) データ、SPARQL プロトコル、RDF クエリ言語 (SPARQL) クエリ、および Amazon Neptune 上でシームレスに構築されたオントロジーを使用できるようになりました。その結果、同社は、タービンのグローバルリポジトリの追跡と監視の間にこれまで見えなかった関係を発見し、早い段階で運用効率を向上させました。

Siemens Energy の Post Documentation 担当 Section Lead である Paul Zolnowski 氏は、次のように指摘しています。「metaphactory の主な利点は、開発中にデータを簡単に視覚化して、企業からの早期のフィードバックを得ることができたことです。これにより、データ品質が向上し、データモデルとアプリケーションの迅速かつ目標に焦点を当てた開発が可能になりました」。

Siemens Energy は、AWS Marketplace から調達した metaphactory プラットフォームを通じて、大型ガスタービンのフリートを管理するための、エンドユーザー向けカスタムナレッジグラフアプリケーションをわずか 6 か月で構築およびデプロイしました。これは運用の観点から見ると印象的でした。基幹業務内での迅速なフィードバックと賛同が得られ、開発、テスト、デプロイのサイクルが速いことが特徴でした。「metaphactory のおかげで、タービンエンジニアがさらに正確にデータ主導の意思決定を行い、手作業の手間を省くことができる強力なアプリケーションを開発することができました」と Zolnowski 氏は言います。

また、Siemens Energy は、初年度に手作業による処理時間を 1,500 時間削減しました。以前は、データに注釈を付けるには、フリート内のさまざまなマシン構成の情報を比較する必要がありました。Siemens Energy は、metaphactory を活用して、大型ガスタービンフリートのスペアパーツカタログのキュレーションと作成、構成管理をより効率的に行えるプロセスを導入しました。「これは最終的に、お客様への推奨の全体的な質を高めるのに役立ちました」と Lutz Lukas 氏は言います。「当社のタービンエンジニアは、より効率的に作業できます」。

Amazon Neptune の高性能で低レイテンシーのグラフデータベースサービスを基盤としたことで、Siemens Energy は、ストレージ、ロードバランサー、ゲートウェイ、ネットワーキングなど AWS Marketplace の他のサービスとも接続されました。metaphactory は Docker 化されたアプリケーションであるため、デプロイには AMI AWS CloudFormation テンプレートとの統合も必要でした。AWS のサービスを採用したことで、Siemens Energy は、高いセキュリティ基準を犠牲にすることなく、迅速かつ費用対効果の高い方法で市場に参入するのに必要なパフォーマンスと俊敏性を得ることができました。

AWS Marketplace から metaphactory を調達することで、DevOps チームは柔軟に新機能をすぐにテストし、オンデマンドで metaphactory を実行できるようになりました。Lutz Lukas 氏は次のように語っています。「AWS と metaphacts が提供する柔軟な価格設定とライセンスにも本当に感謝しています。これにより、開発用と本番用の 2 階層のシステムをセットアップすることができました。非本番用ライセンスは開発、新機能のテスト、ユーザーフィードバックに使用されます。当社ではアプリケーションの新バージョンをデプロイするための本番用ライセンスをタービンエンジニアに予約しました。さらに、使用の需要や毎日のスケジュールに基づいてインスタンスを起動および停止できる柔軟性も高く評価しました」。

Siemens Energy は、ビジネス価値を高めるアプリケーションを迅速に立ち上げることができる機械学習とナレッジグラフ技術の有効性に満足しています。同社は、タービンナレッジグラフアプリケーションの構築と改善を継続する予定であり、ナレッジグラフを他の事業分野にも適用できる可能性があると考えています。