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持続可能なDigital Enterprise として競争力を維持

ドイツのエアランゲンにあるシーメンス電子工場は、現代の製造業のモデルです。デジタルツイン、人工知能、IT/OTコンバージェンス、Industrial Metaverse などのコアテクノロジーを搭載したこの工場は、将来に備えた持続可能なDigital Enterprise を体現しています。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの達成

ドイツのエアランゲンにあるシーメンスの電子工場では、エンジニアが世界的に有名なSINAMICSファミリーの可変周波数ドライブを設計および製造しています。シーメンスのソリューションの「カスタマーゼロ」として、この工場ではグローバル産業向けの新技術のテストと改良を行っています。

Erlangenチームが最先端のイノベーションをどのように活用してエネルギー使用量を削減し、市場投入までの時間を短縮し、品質を向上させているかをご覧ください。

A person is standing in front of a large screen displaying a colorful abstract design.

効率的な運用による二酸化炭素排出量の削減

人が大きな画面の前に立って、炭素排出量を表す線が上向きのグラフを表示しています。

二酸化炭素排出量の 50% 削減

2021年以降、工場は天然ガスの燃焼量を削減し、二酸化炭素排出量を約50%削減しました。2030年までにカーボンニュートラルを達成し、敷地内での化石エネルギー源の使用をなくすことを目指しています。

ファン、熱交換器、および制御ユニットを備えた換気システムの図。

換気エネルギー使用量が 70% 減少

エネルギー管理者は、生産と建物のデータを利用してホールの換気システムをインテリジェントに制御し、安定した空気の質を維持しながら電力消費量を 70% 削減しました。

青と白の配色を使用した製品の利点を示すグラフィック。

50% 小さい周波数コンバーター

新しい可変周波数ドライブの設計は、効率を最適化してサイズを小さくしながら、高いパフォーマンスを維持します。この結果、ドライブは材料の 40% が使用され、以前のデバイスと比べて 50% のサイズになりました。

エアランゲンを支えるコアテクノロジーをご覧ください

A person in a suit and tie is standing in front of a large screen displaying a graph.

IT/OT コンバージェンス:全社的なデータ接続

IT/OT コンバージェンスは、自動化システムと、クラウドやエッジコンピューティングなどの最新の IT テクノロジーを統合します。課題は、レガシー機器と新しい機器の両方を統合することにあります。

エアランゲンの工場では、シーメンスのIndustrial Edge デバイス上のローコードアプリケーションがデータ接続を確立します。機械データは処理され、生産と運用の最適化に使用されます。シチズンアナリティクスのアプローチにより、すべての従業員が業務データを実用的な洞察に変えることができます。

Digital Twin: シミュレーションによる生産の加速

エアランゲン工場では、生産用およびそれ以外の用途向けのデジタルツインを開発し、実際のシステムの正確な仮想レプリカを作成しています。オペレーターは、実際の運用を中断することなくプロセスをテストして最適化できます。

その一例が、製造現場でのマテリアルフローのシミュレーションです。このシミュレーションでは、無人搬送車が資材を生産ラインに輸送します。Tecnomatix PPlant Simulation SimulateやProcess Simulateなどの高度なツールを使用して、チームは最適なルートとサイクルタイムを特定して実装できます。このアプローチにより、材料の循環が約 40% 削減され、全体的な効率が向上しました。

A digital twin concept visualization with a person's silhouette and a digital interface.
Person in black shirt standing against white wall, holding a dark object with blurred background.

産業用AI: 退屈な作業から労働者を解放する

工場はSINAMICSの生産に産業用AIを適用して、品質と効率を高めています。反復的で価値の低いタスクがインテリジェントオートメーションによって引き継がれるため、熟練労働者はイノベーションと監視に集中できます。

手頃な価格のセンサー技術と適応制御を使用して、AIは複雑な操作を処理し、人間とロボットの間のコラボレーションを改善します。ビンピッキング用のAIをトレーニングするために、エンジニアはロボット、ビン、コンポーネントのデジタルツインを使用して現実的なシミュレーションを行います。このプロセスは、各パーツをプログラミングしたり、プレハブのインレイを使用したりするよりも高速で効率的です。

Siemens Xceleratorは非常に重要な役割を果たしています。新しいテクノロジーをエコシステムに迅速に統合し、迅速に導入できるからです。
ステファン・クルーグ博士, 部。グローバル・マニュファクチャリング・モーション・コントロール責任者, シーメンスAG

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