分析駆動型製品エンジニアリングが設計とパフォーマンスを向上させる仕組み

システムシミュレーションとIoT機能がいかにデータフィードバックループを閉じるかを解説します。

製品が販売された後、製品エンジニアは通常、現場でのパフォーマンスについてほとんどフィードバックを得られません。しかし、それはもはや過去の話です。適切なソリューションがあれば、製品メーカーはシステムシミュレーションとIoT機能を組み合わせて製品設計を改善し、実負荷ケースに基づくシミュレーションを用いて解決策を提供できます。

RTInsightsは最近、シーメンスのグローバルポートフォリオ開発担当Jasmin Klein氏と、クラウドソリューションマネージャーのChristian Binkowski氏にインタビューし、製品エンジニアと現場のデバイスの間にデータフィードバックループを構築して、リアルタイム製品最適化、デジタルツインなどを実現するメリットについて議論しました。以下は会話の要約です。

RTInsights: 分析ベースの製品エンジニアリングとは何ですか？

Klein: 分析ベースの製品エンジニアリングでは、ユーザーが現場の製品や機械からライブパフォーマンスデータを取得し、それを製品シミュレーションモデルにフィードバックして製品設計を改善できます。ライブ本番データがモデルにフィードバックされることで、クローズドループのデジタルツインが作成されます。

このデジタルツインは、製品設計を積極的に改善するために使用できます。例えば、製品に問題が発生し始めた場合、ライブデータを使用して正確なシミュレーションを実行し、問題の根本原因を特定し始めることができます。問題が完全に理解されれば、将来のイテレーションのために設計に変更を加えることができます。変更の影響も、機械からの実データを用いたより正確なシミュレーションモデルで検証できます。

RTInsights: 分析ベースの製品エンジニアリングを使用するメリットは何ですか？

Klein: 正確なシミュレーションにより、設計者はより良い意思決定ができるだけでなく、新しい設計を市場に投入するまでの時間とコストを削減できます。プロトタイピングの必要性がほぼ排除されます。企業は顧客ニーズを満たし、顧客満足度を高めるユーザー中心の製品を開発できます。現場の問題から実データを用いて学び、エラーをシミュレートし、設計を改善できます。これにより、製品の問題を排除し、製品検証時間を短縮して時間とコストを節約し、過剰設計を回避できます。これらが相まって、全体的な効率が向上します。

RTInsights: シーメンスはこの分野でどのようなソリューションを提供していますか？

Binkowski: シーメンスには、あらゆるタイプとブランドの製品、機械、システムを接続する産業用IoTサービスソリューションであるMindSphere®があります。このソリューションは、パフォーマンスデータを収集、集約、管理、分析します。MindSphere Analytics-Based Product Engineeringソリューションでは、MindSphereが専用コネクタを通じてSimcenter^TM Amesim^TMソフトウェアとシームレスに統合されています。MindSphereアプリケーションはこのコネクタを使用して、ライブパフォーマンスデータをシミュレーションモデルにプッシュバックします。

(Simcenter Amesimソフトウェアは、あらゆるタイプのメカトロニカルシステムをシミュレートします。機械、自動車、バッテリー、船舶などのための大量のライブラリとソリューションテンプレートが付属しています。)

両システム間の接続が確立されると、探索したい時系列データを選択できます。例えば、現場で問題が発生した場合、そのインシデントの20分前後をシミュレートしたいかもしれません。MindSphereで時間枠を選択すると、MindSphereがシミュレーションパッケージを生成し、これをSimcenter Amesimに転送します。その後、シミュレーションが実行され、完了するとMindSphereでシミュレーション結果を確認できます。

RTInsights: ユースケースと成功事例を教えていただけますか？

Klein: 一般的なユースケースから始めましょう。現在、ほとんどの場合、機械が顧客に出荷されると、製品マネージャーは現場での機械のパフォーマンスについて、製品設計を改善するための情報を一切得られません。問題が発生するとサポートに連絡があり、顧客サイトで問題が修正されます。サポートからの情報は通常製品エンジニアに届かないか、大幅に遅れて伝わります。これらのギャップのため、製品エンジニアは仮説駆動型の設計を開発せざるを得ず、過剰設計または過少設計につながります。最終的に、これは顧客要件が満たされていない、または将来満たされないことを意味します。

MindSphereが提供する分析ベースのエンジニアリングアプローチは、製品設計を変更し、現場でのパフォーマンスを改善するためのフィードバックループを提供します。

Binkowski: もう一つの例は、既存製品のパフォーマンス最適化です。このソリューションは、MindSphere上でシミュレーションモデルの特定パラメータを直接調整する機能を提供します。例えば、異なる速度で動作できる製品がある場合、どの速度が最適かをテストできます。更新されたシミュレーションモデルを使用してパラメータを実行すると、ラインの現在の条件を使用して機械をテストできます。

Klein: クレーンとリフティング機器の製造・サービスを専門とするフィンランド企業Konecranesの例を見てみましょう。同社は、製品開発プロセスを加速し、製品とパフォーマンスデータを連携させるデジタルソリューションを導入しています。

同社はMindSphereとTeamcenter®（シーメンスのデジタルライフサイクル管理ソフトウェア）を使用して、デジタルツインを活用し、必要なプロトタイプの数を削減しています。これにより、効率を向上させ、製品検証時間を短縮しています。デジタルイノベーションソリューションを導入することで、製品開発プロセスを加速し、社内のシミュレーションテスト組織とエンジニアリング組織の連携を強化しました。