最適なクラウド製造ソリューション選定のための専門家ガイドとベストプラクティス

Manufacturing Engineering（以下ME）： あなたのバックグラウンドと製造業への関わりについて教えてください。

ディエゴ・タンブリーニ： もちろんです！ 実はこれは私にとって3回目のマイクロソフト勤務で、昨年11月から始めました。現在はAzure Manufacturingのプリンシパルインダストリーリードとして、Azureが製造業向け最良のクラウドプラットフォームを提供できるよう注力しています。もう一つの重要な役割は、業界の意思決定者とインフルエンサーにマイクロソフトのクラウドストーリーを共有することです。マイクロソフト以前は、オートデスクで約5年間、製造業界ストラテジストを務めました。

オートデスク以前（2回目のマイクロソフト勤務では）、Microsoft Dynamics開発チームで、Professional Services向けDynamics ERPの初のクラウドリリース開発に携わりました。また、Developer and Platform Evangelismグループで、エンジニアリング・製造分野のグローバルISVが製品戦略を将来のマイクロソフトテクノロジーと整合させられるよう支援しました。

ジョージア工科大学ではリサーチエンジニアとして、エンジニアリング情報モデリングの研究を行いました。その前はSDRC（現ジーメンスPLM）でPLM実装エンジニアとして、大手顧客へのPLMシステム（当時はMetaphaseとして知られていた）導入を支援しました。

ME： 製造企業がクラウドを気にする理由は何ですか？

タンブリーニ： 一般的に言えば、製造企業がクラウドを気にすべきなのは、オンプレミス導入よりも、製造業で重要なことを実現するための「はるかに優れた選択肢」だからです。

まず、あらゆる企業に共通する理由から始めましょう。まず第一に、クラウドはIT運用の「配管工事（インフラ管理）」をアウトソースできます。クラウドベンダーがハードウェアの可用性、ソフトウェアの稼働、セキュリティ、アップデート、故障ハードウェアの交換などを担います。次に、クラウドは必要に応じてスケールアップ/ダウンし、使用した分だけ支払うモデルを可能にします。ピーク使用量に合わせてハードウェア/ソフトウェアを購入し、大半の時間遊ばせる代わりに、必要に応じてマシンを追加・削除できます。

製造業特有の理由として、クラウドは製造シナリオで一般的な「分散コンピューティング」を行うための「はるかに優れたモデル」です。例えば、クラウドなしでIoTを実現するのは、ほとんどの企業にとって非常に困難——禁制に近い——です。なぜなら、潜在的に数千のデバイスがあらゆる場所にあり、膨大なデータをストリーミングし、それらを保存・処理・推論する必要があるからです。その間、ファイアウォール越しのセキュリティ、可用性、IoTデバイスが送信するメッセージの信頼性をすべて確保しなければなりません。クラウドなしでこれをやろうと思えば、極めて困難です。

そのため製造企業は、サポート機能（CRM、HRM、財務）の多くでクラウドを採用し、今その導入が他部門（エンジニアリング、オペレーション、サービス）へ広がっています。これはもちろん、ほとんどのソフトウェアベンダーがPLM、CAD、CAE、ERP、MES、IoTなどのクラウドベースまたはクラウド拡張ソリューションを、製造業により良い価値を提供するサブスクリプションモデルで提供し始めたことが後押ししています。

ME： 製造企業はクラウドで何ができますか？

タンブリーニ： 一般的に、製造企業はクラウドで3つの基本的なことができます：

• IT環境のホスティング： 要するに、自社IT環境を所有・維持する代わりに、クラウドベンダーへアウトソースする。ここで「リフト・アンド・シフト」という用語を耳にしますが、これはソフトウェアをある場所から別の場所、この場合クラウドへ単純に移行することです。例えば、オンプレミスでSQL Serverを動かしているなら、クラウド上のVM（仮想マシン）で動かせます。
• CAD/CAE/PLM/ERP/MES等ベンダーのアプリケーション実行： 前述の通り、多くはサブスクリプションで利用可能です。これらの一部は完全にクラウドで動作し、一部はクラウドで拡張されます——例えば、クラウド上のHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）をオンデマンドで使用して計算集約的ワークロードを実行するFEAアプリケーションなど。
• 自社アプリケーションの開発： カスタム要件とソフトウェア開発スキル（またはそれらを賄うリソース）を持つ一部のメーカーは、自社アプリケーションを開発する道を選ぶかもしれません。ここでもクラウドは優れた選択肢です。高度にスケーラブルで、分散型、セキュア、高性能、高可用性なソリューションの開発をはるかに容易にするからです。

製造業特有の観点では、一部のクラウドは製造業に特に有用なサービスを提供しています。例えば：

IoT： 例えばAzureにはIoT Hubがあり、これによりIoTデバイスからデータを取り込むアプリケーション開発がはるかに容易になり、数百万デバイスへのスケーリングも容易です。

HPC： クラウドでは、必要に応じてハードウェアを「動員」するアプリケーションを開発できます。例えば複雑な解析を急いで実行する必要がある場合、アプリケーションに指示してより多くのハードウェアを並列で動員し、高速化できます。

AI/ML： これはクラウドベンダーの主要投資分野です。例えばマイクロソフトでは、AIに特化した巨大な「AI and Research group」があります。そこから生まれ、Azure Machine Learningサービスに着地するものは比類なきものです。ここには予知保全、オペレーション最適化、異常検知などのシナリオがあります。

ストリームアナリティクス： リアルタイムデータ、メッセージ（例：IoT Hubからの受信）を処理し、結果をデータストアへ出力できます。これは製造業におけるヒストリアンの典型的シナリオです。

製造業にとって興味深いもう一つは「ハイブリッドクラウド」です。ハイブリッドクラウドは、自社データセンターで動くクラウド（プライベートクラウド）とパブリッククラウドの組み合わせによる導入形態です。製造業でハイブリッドクラウド導入が特に重要になる一般的シナリオは：

エッジと切断環境： IoTアプリケーションで普遍的です。機器メーカーが自社製品のセンサからデータを収集・分析し、予知保全や最適化に役立てます。多くの場合、パフォーマンスやセキュリティの理由から、アナリティクスを実行する計算能力をオイルリグ、発電所、工場現場、鉱山などに直接配置します。機器がクラウドに接続されている場合もあれば、されていない場合もあります。

セキュリティとコンプライアンス要件： これらは主に軍事・防衛セクターのOEMによって課されることが多く、多くの製造企業がそれらに部品供給しています。

ブロックチェーン： この技術は製造業で注目を集め始めています。サプライチェーンセキュリティ、可視性、取引記録；製品履歴トレーサビリティ/デジタル_thread_；問題調査、監査；資産管理など、複数のシナリオでの課題解決の可能性を秘めています。

ME： IaaS、PaaS、SaaSとは何ですか？ どう違うのですか？

タンブリーニ： これらを説明する最良の方法は、「あなたが管理するもの」対「クラウドベンダーが管理するもの」を見ることです。スペクトラムの一端にはオンプレミス導入があり、ここではアプリケーション、データ、ミドルウェア、OS、インフラストラクチャ（サーバー、ストレージ、ネットワーク）すべてを自社で管理します——自社敷地内で（ゆえにオンプレミス）。

IaaS（Infrastructure-as-a-Service）では、クラウドベンダーがインフラストラクチャを管理します。これがクラウドの始まりです。クラウドベンダーは巨大データセンターを持ち、あなたはそこでソフトウェアを実行し、インターネット経由でアクセスします。実際にマシンを所有する代わりに、Virtual Machinesを得ます——必要な期間だけマシンを借りるようなものです。クラウドベンダーがインフラを担当し、あなたはOS、ミドルウェア、アプリケーションという自社ソフトウェアを購入、インストール、設定、管理します。

PaaS（Platform-as-a-Service）では、クラウドベンダーがOSとミドルウェアを管理します。あなたはアプリケーション管理に集中できます。クラウドベンダーがあなたのアプリケーションをホストします。最良の例はWebサーバー上で動くWebアプリケーションです。Webサーバーが稼働しているかどうかを心配する必要がありません。PaaSは「Web-service-as-a-Service」と呼ばれることもあります。

SaaS（Software-as-a-Service）では、あなたは何も心配する必要がありません——サブスクリプション料を支払い、アプリケーションを使うだけです。SaaSアプリケーションでは、ソフトウェア運用コストをCAPEX（資本的支出）ではなくOPEX（運用支出）として計上できます。これには有益な税務上のインプリケーションがある可能性があります。また、請負業者が特定プロジェクトでのソフトウェア使用料をクライアントに請求できるため、双方にとってより経済的になります。

新製品リリース

旗艦設計ソフトウェアAutoCAD（Autodesk Inc.、カリフォルニア州サンラファエル）がAutoCAD 2019でフェイスリフトを受け、専門ツールセット、新しいWebとモバイルアプリ、恒例のパフォーマンス向上が含まれます。AutodeskのAutoCADは、新規サブスクリプションに専門ツールセットを含めるようになります。

これら7つのツールセットにより、サブスクライバーは作図時に選択できる750,000以上のインテリジェントオブジェクト、スタイル、部品、フィーチャー、シンボルにアクセスできるようになります。AutoCADの新ツールセットインテリジェント機能は、ユーザーがより速く、より効率的に作業できるよう支援するとのこと。

含まれるツールセットは：建築、機械、電気、インテリジェントな機械・電気・配管オブジェクトを持つMEPツールセット、プラント3Dツールセットで、AutoCAD 2019サブスクリプションで今すぐ利用可能。ユーザーはAutodesk AccountポータルまたはAutodesk Desktop AppからAutoCADとツールセットをダウンロードできます。AutoCAD 2019またはAutoCAD LT 2019サブスクリプションには、全く新しいAutoCAD WebアプリとAutoCAD Mobileアプリへのアクセスも含まれます。

CAD/CAM開発元のPTC（マサチューセッツ州ニーダム）が、設計環境Creo 5.0をリリース。新しいCreoは、ベストプラクティス設計の再利用と、推測を事実で置き換えることで、企業が製品イノベーションを加速し、より良い製品をより速く構築できるよう支援するとのこと。

Creo 5.0では、コンセプトをスマートでコネクテッドな製品へ変換でき、全シートで拡張現実（AR）機能により物理とデジタルの世界を橋渡しするとのこと。Creo 5.0はまた、トポロジー最適化、アディティブとサブトラクティブ製造、計算流体力学、CAMにおける新機能を導入しています。

プログラムのトポロジー最適化拡張は、定義された目的と制約セットに基づき、既存設計と思考プロセスにとらわれず最適化設計を自動生成するとのこと。Creo 5.0はまた、Materialise向けCreo Additive Manufacturing Plus拡張を導入し、これらの能力を金属部品へ拡張、顧客がCreoから直接量産グレード部品をプリントできるようにします。

Creo Flow Analysis拡張は計算流体力学（CFD）ソリューションで、設計者、エンジニア、アナリストが新しいCreo内で直接流体流れ問題をシミュレートできるようにします。CADとCFDのシームレスなワークフローにより、ユーザーは解析を早期かつ頻繁に統合し、製品機能と性能を理解できるとのこと。設計エンジニア向けに目的構築され、Creo内に直接統合されています。

買収

シミュレーションソフトウェア開発元のAnsys Inc.（ピッツバーグ）が、光、人間の視覚、物理ベース可視化の科学的シミュレーションソフトウェアプロバイダーOptis（フランス・ラ・ファルレード）を買収する最終合意に達したと発表。買収によりAnsysのマルチフィジックスベースポートフォリオが、ますます重要になる光学シミュレーション領域へ拡張されるとのこと。取引は2018年第2四半期に完了見込み。

実世界の物理に基づき光と人間の視覚をシミュレートする物理ベースソフトウェア開発元のOptisは、最も精確なシミュレーションを提供するためにソリューションを基盤としています。顧客にはアウディ、フォード、トヨタ、フェラーリなどの自動車メーカー、ボeing、エアバス、GE、スワロフスキー、ロレアルなどのメーカーが含まれます。

OptisはフォトリアルなVRとクローズドループシミュレーションプラットフォームも開発しており、自律走行車開発を加速します。このVRバックボーン——他のAnsysソリューションと組み合わせ——により、自動車メーカーは自動運転車がナビゲートする環境（路面状況、天候、一方通行など）をシミュレートできます。

パートナーシップ

ソフトウェア開発元のZero Wait-State（テキサス州オースティン）とPropelPLM（カリフォルニア州サンタクララ）が、Zero Wait-StateのPLM実装サービスと統合ソリューション、PropelのモダンクラウドPLMソフトウェアを組み合わせた新たな戦略的パートナーシップを発表。このパートナーシップにより、製造企業が製品設計でより容易にコラボレーションし、ビジネスシステムをモダナイズし、顧客により良い製品を提供できるようになるとのこと。

Software Updateはシニアエディター、Patrick Waurzyniakによって編集されています。