インテリジェントオートメーションでエンジニアリングを革新：PLMにおけるクラウド、ML、ブロックチェーン

業界の旺盛な成長の中で、製品ライフサイクル管理（PLM）ソフトウェア開発者は、クラウドと機械学習を活用してデータを管理し、ユーザー体験を向上させています。業界リーダーはまた、分散台帳の利用をソフトウェアで拡大するか、PLMアプリケーションで最も適切な場所に統合するかのいずれかを目的として、ブロックチェーンにも注目しています。

CIMdata Inc.のリサーチVP、スタン・プシビリンスキー氏によると、PLM市場は昨年9.4％成長し、18のプロバイダーが関連収益5億ドルを生み出しました。2023年に向けて、CIMdataはPLM市場が年平均成長率8.6％でほぼ724億ドルに成長すると予測しています。

「シーメンスPLMソフトウェアのMentor Graphics買収により、機械、電気/電子、ソフトウェアにわたる提供を持つ唯一のプロバイダーになりました」と同氏。「この買収により、CIMdataの推計ではシーメンスが総合1位となり、Dassault Systèmesを1億ドル未満で上回っています。」

ブロックチェーンの機能拡張と検討により、アプリケーションは製造業の根本的な進歩を反映する形で部分的に再定義されています。

「大きな問題は、PLMがもはやスタンドアロンアプリケーションではないことだと思います」と、Oracleの製品バリューチェーン戦略VP、ジョン・ケリー氏。「統合サプライチェーンと製造の一部であり、インダストリー4.0とスマートコネクテッドデバイスへの移行の鍵となるピースです。」

PLMはまた、デジタルツイン、ビッグデータ、分析の管理を引き受け、予防保全、資産監視、生産監視などの有用なアプリケーション構築を可能にしています、と同氏。
シーメンスPLMソフトウェアCTOのジム・ラスク氏もケリー氏に同意するかもしれません。ラスク氏は、包括的なPLMソフトウェアが競争優位性をもたらすと述べています。

「製品開発のあり方にかなり顕著な進化を見てきました」と同氏。「歴史的に、機械はエンジニアリンググループによって開発され、その後おそらく別のグループによって電子機器が開発され、おそらくソフトウェアもありました。複雑な製品を生産する企業において、それらのドメインの壁はもはや維持できません。これらのプロセスを直列化している間は、競争するのが難しくなります。」

機械学習にガソリンを注ぐ

Autodeskのビジネス戦略シニアマネージャー、ヴィクラム・ヴェダンタム氏によると、同社のジェネレーティブデザインテクノロジーは、昨年導入され、現在設計から製造プラットフォームFusion 360に統合されており、インテリジェントオートメーション技術を広範なエンジニアリング市場にもたらすパラダイムシフトのリーダーとなっています。

ジェネレーティブデザインは、問題の定義とユーザーによって課される制約——寸法、材料、荷重条件など——を考慮し、エンジニアリング問題に対する複数の実行可能な設計ソリューションや回答を生成します。

「現在、ある人とプロセスから別の人とプロセスへデータが流れる際に存在するボトルネックを、設計から製造までのシームレスなエンドツーエンドのデジタル化された体験を通じてデータ変換の負担を引き受けることで取り除くことに熱心です」と同氏。「そうすれば、顧客が好む回答を選択的に提供するオプションを見始められます。数百の結果をさらけ出すのではなく。」

Autodeskは、初期段階のアイデーションから製造準備まで生成されるデータが、ユーザーが「ワークスペース」ページを切り替える際にワークフロー内でシームレスに移動できるようにすることで、Fusion 360のユーザー体験を向上させました。

「ワークフロー内でのデータ操作の負担を確実に引き受けたいと考えています」とヴェダンタム氏。「お客様調査とお客様とのエンゲージメントが、これが市場における新たな不可欠なニーズであることを明確に示しています。」

Autodeskが機械学習をジェネレーティブデザインプロセスに統合する作業を進める一方、OracleはOracle PLM Cloudアプリケーションで人工知能を予測分析と品質管理に活用しています。

「IoT接続デバイスが、設計パラメータ外の振動を検知するかもしれません。そこが予測分析と機械学習を活用するところです」とケリー氏。「第一に、その資産がいつ故障するか、またはその機械で生産される製品の品質がいつパラメータ外れるかを予測する必要があります。第二に、その設備や製品ラインの作業指示を評価し、工場スループットへの影響を最小限に抑えるために予防保全作業指示を出す最適なタイミングを分析で特定する必要があります。しかし、品質アプリケーションにフィードバックし、製品変更が必要かどうかを判断して、この問題の再発を防ぐか可能性を減らすことも行います。」

企業が製品販売から「製品即サービス」へ移行する中、収益ストリームをコントロールするために稼働時間を保証することが極めて重要になります。予知保全と予測資産管理は、これらの新しいビジネスモデルにとって不可欠であり、今やPLMソフトウェアの一部となっています。

デジタル接続されたPLMは、エンジニアリングだけでなく、サプライチェーン、製造、販売、サポート、製品バリューチェーン全体のその他のパートナーにも使用されます。そのため、各ユーザーが自分の仕事をするために必要な有用な役割固有の情報を得られるよう、役割固有のユーザーインターフェースとダッシュボードが必要です。

「そのため、役割に基づいて意味のある情報を提示することに注力してきました」とケリー氏。「そしてそれが鍵です。デジタルスレッドや企業製品レコードを作成するために、PLMに製品についての膨大な情報を格納する必要があるからです。」

OracleはそれをUI内で直接、アプリケーションに埋め込まれた分析で実現しています。

「仕事をしている際に、あなたの使用と役割に合わせて高度に設定可能な分析とダッシュボードを見られます」と同氏。「エンドユーザーは下位レベルのトランザクションを見る一方、マネージャーは製品健全性についてのダッシュボードを見ます。」

シーメンスでは、設計、シミュレーション、製造のための統合NXソフトウェアで機械学習を使用しています。

「ユーザーがマシン上で製品を操作している際にデータを収集しています」とラスク氏。「しかし、そこに機械学習を適用し、過去数時間以上のここで認識しているパターンを提示します。そのユーザーやより大きなユーザーグループが過去に行ったことに基づき、タスクを完了するために次に何をすべきかを予測できます。」

人間のエンジニアリング判断と意思決定の必要性は依然としてあります、と同氏は付け加えます。しかし、人工知能と機械学習は、それらの意思決定に至り、ユーザーが必要とする情報をはるかに速く提供できます。

ラスク氏は、ユーザー体験をシンプルにすることを「最優先」として、サーバーベースのPLMソフトウェアTeamcenterと、TeamcenterのブラウザベースエントリープラットフォームActive Workspaceに取り組んでいます。これらは共に、製品情報への主要なアクセス手段であり、テキストまたはグラフィカルに提示できます。それはユーザーグループの複雑さが増しているためです。

「私たちのユーザーは、自動車、飛行機、家電など、世界で最も複雑な製品を生産しています」と同氏。「何であれ、より広範なオーディエンスを必要とします。」

「従来のデスクトップ環境を超えることで、モバイルデバイスからのアクセスが可能になります」と同氏。「調達、ショップフロア、エンジニアリング部門など、オペレーションの他の部分にも開かれます。そこでの考えは、ユーザー体験をシンプルかつフラットにし、ユーザーが非常に速く検索し、関心のある情報を取得し、次のステップに進めるようにすることです。」

ブロックチェーンが意味を持つのはどこか？

PLMの一部には、アイテムのあらゆる場所とその他の情報を特定するトラックアンドトレースシステムもあります。

Oracleは今年、インテリジェントなトラックアンドトレース、ロット系譜と出所（固有デバイス識別子コンプライアンスに役立つ）、インテリジェントコールドチェーン（生鮮品の適切な冷蔵記録）、保証と使用状況追跡のためのブロックチェーンアプリケーションの提供を開始しました。

「IoTとブロックチェーンを組み込む能力を、全体的なフットプリントの一部と見なしています」とケリー氏。

Oracleは、アウトソーシングされた設計・製造パートナーとの将来的な部品表（BOM）と変更管理の協業にブロックチェーンを評価しています。

ケリー氏によると、従来OEMは、自社のPLMシステムでBOM（部品表）と設計変更を管理し、情報をサプライヤーに送り、サプライヤーが自社システムに取り込む形でサプライヤー協業を管理してきました。しかし同社にとって、協業こそがブロックチェーンアプリをBOMと設計変更オーダーに適したものにしており、そのための計画を構築中です。

「だからこそ、ブロックチェーンを活用してパートナー間の協業と製品のサプライチェーンおよびバリューチェーンを強化する領域をターゲットにします」とケリー氏。「まだ日時は決まっていませんが、間違いなくブロックチェーンを活用する領域です。」

ブロックチェーンはAutodeskにとって「探索領域」だとヴェダンタム氏。「戦略的パートナーシップの観点からも、どう最適に統合するかを検討しています。」

シーメンスでは、ブロックチェーンの実装タイムフレームはありませんが、「活発な関心領域」だとラスク氏。

「デジタル空間のどこかで拾われた偽造情報が収集され、OEMに返却される懸念があります」と同氏。「ブロックチェーンがそこに割って入り、そのようなシナリオでそれが起こらないようにする可能性があります。」

「したがって、適切な検証、偽造防止、サプライヤー検証、サイバー空間で遭遇する可能性のあるその他の懸念といった特定の懸念を追跡させるこのアプローチは、ブロックチェーンから得られる主要なメリットの一つだと思います。」