キャンディクラウド：Microsoft Azureはハーシーに優しい

123年前の会社、172年前の製品、そして今日の最先端のクラウドテクノロジーを組み合わせるとどうなりますか？ The Hershey Companyのレシピは美味しかった。 ペンシルベニア州を本拠地とするツウィズラーズの甘草のメーカーは、巨大なextruderから押出機（最終的にはスパイラルデザインにカットされる）を介して注がれる赤いキャンディーの一貫した流れを作り出すのに苦労していました。

機械が冷たすぎると、十分な甘草が生産されませんでした。 機械の温度が高すぎると、甘草が過剰に生産されました。 甘草が過剰に生産されたとき、ハーシーはそのキャンディーをあきらめる必要がありました。 私たちは、たくさんの無料のキャンディを話している。 参考：押出機の温度が高すぎると、1分あたり100グラムの甘草が押し出されます。 私たちにとって素晴らしい！ ハーシーにとっては悪い。 絶え間ない土砂降りを維持するために、ハーシーはオペレーターが1日を通して手動調整を行うように割り当て、機械が過熱したり寒すぎたりしないようにしました。 これは、安定した出力を維持するための最小限の十分な方法であることが証明されました。 ハーシーはさらに良い結果を出すことを決意しました。

同社は、押出機の温度を計算、測定、監視するためにMicrosoft Azureを実装しました。 Microsoft Azureに精通していない人にとっては、Microsoftクラウドに格納されているITアプリケーションのコレクションです。 Microsoft Azureは、eコマース、ビジネスインテリジェンス（BI）、さらにはゲーム開発などの楽しいもののためのツールを提供します。 ハーシーは、産業機器にセンサーを追加し、データをマイクロソフトにフィードバックすることで、温度偏差がいつ発生するかをよりよく理解できるようになりました。

ハーシーは、機械を停止して重量を量る必要なく、甘草の重量を予測したかったと、The Hershey CompanyのIS Disruptive SolutionsおよびIoTのシニアマネージャーであるGeorge S. Lenhart III氏は語りました。 データをMicrosoft Azureにフィードバックするエクストルーダーに組み込まれたセンサーを使用することで、Hersheyは、マシンが正確な温度まで冷却するのにかかった時間と、マシンが再び加熱するのにかかった時間を正確に監視できました。

結果

標準偏差が評価され、マシンが満足できる最高値と最低値をいつ超えるかの確実な予測が行われると、ハーシーは押出機を直接制御するようにMicrosoft Azureをプログラムしました。 Microsoft Azureの機械学習（ML）アルゴリズムを使用して、製造装置が機械の温度の上昇と下降を自律的に制御できるようにしたため、押出機は人間のオペレーターの助けなしに1日240回調整されました。

Microsoft Azureの実装後、ハーシーは不要な押し出しを1分あたり100グラムから1分あたり約25グラムに減らしました。 さらに、全体の時間は劇的に短縮されました（ただし、レンハートは、どのくらいの時間を短縮し、実際にどれだけのお金を節約したかについての詳細を提供しませんでした）。

最初の実験（温度の高低の監視）では、ハーシーとマイクロソフトが約1週間で完了しました。 温度調整を自動的に制御する実験を完成させるには、6か月の間に複数の反復が必要でした。 押出機がMicrosoft Azureにデータをやり取りできるようにするクラウドのセキュリティのテストには、約10か月かかりました。

ハーシーは現在、プロジェクトに2年間参加しています。 Lenhart氏は、Microsoft Azureテクノロジーの改善と、2015年以降に成熟した新しいバックエンドスマートマシンのおかげで、他のMicrosoft Azureクライアントの新しい実装がより高速になる可能性が高いと述べました。レンハート氏は、「3〜4か月で実行し、その後、さらに4〜5か月かけて完璧に仕上げます。完璧と言えば、すべてが完全に解決されたことを意味します。」

ハーシーとアズールが押出プロセス中に甘草が無駄にならないところまで到達できると思うかと尋ねられたとき、レンハートは首を横に振った。 「ゼロになることは決してない」と彼は言った。

「だから、変動性と呼ばれる製造業のゲームがある」と彼は続けた。 「変動性を減らしたい。そのゲームは常にプレイされる。しかし、そこで差をとるなら、分数、時間数、押出機の数を掛け合わせれば、大量の甘草のことだ。 」 くそー！