信頼性の高いIndustrial AI のデジタル基盤を構築する方法
Siemens 昨年、デジタルとデータ主導の変革の次の時代における顧客の成功をさらに確実にするために、米国のソフトウェア企業に150億ドルを投資しました。私たちは何十年にもわたって関連するデータ基盤を構築してきました。
私たちのアプローチは、すべての設計改訂、エンジニアリング変更、検証結果をお客様の環境内でキャプチャして保存する製品ライフサイクル管理システムから始まります。その制度上の知識は、本来あるべき場所、つまりメーカーに残ります。
それを、統計的な出力だけに頼るのではなく、実際のエンジニアリングモデルに対してAIの推奨事項を検証する物理ベースのシミュレーション技術と組み合わせています。AIの提案を物理法則に照らしてテストできれば、メーカーは結果に基づいて行動できるという確信が得られます。
3つ目は自動化です。設計と製造をつなぐSiemens テクノロジーでは、データはエンジニアリング段階にとどまりません。業務にも適用され、製品、ライン、プラントの稼働状況をリアルタイムで可視化できます。これらの機能が一緒になって、スタンドアロンのAIプラットフォームでは再現できないもの、つまりライフサイクル全体にわたってつながるコンテキスト化されたデータが生まれます。
これをデジタルスレッドと呼んでいます。設計意図を生産の現実に結び付け、製品やシステムが進化しても組織の知識を維持します。有意義な成果を生み出すために必要なコンテキストをAIに提供します。
そして、その区別は重要です。信頼できるIndustrial AI を後から付け加えることはできません。メーカーはドメインインテリジェンスを外部委託して、より良い結果を期待することはできません。Industrial AI が孤立したサイロの中ではなく、企業全体で運用できるように、製品、プロセス、生産をつなぐ接続された基盤が必要です。
そのアプローチの価値は、企業がどのように実践しているかを見ると明らかになります。
再産業化をどのように実行する必要があるか
米国は、経済を再工業化するという野心的な目標を設定しました。
アメリカの産業は、自動化、ソフトウェア、デジタルツインテクノロジーを通じてすでに大きな進歩を遂げています。これらの革新は、製造業者の生産性、回復力、適応性の向上に役立ちました。
しかし、お客様は新しい段階に入っています。彼らは、熟練労働者の持続的な不足に直面しながら、新しい能力を構築し、既存の事業を近代化し、グローバルな競争力を維持しようとしています。
Industrial AI はその強力なデジタル基盤の上に構築されており、顧客が従業員の能力を拡大できるよう支援します。エンジニア、オペレーター、技術者に、生産性を高め、イノベーションを加速し、より多くのことを成し遂げるための新しいツールを提供します。
課題はもはやAIを発明することではありません。企業規模でAIを導入しています。今日、業務全体にAIをうまく統合している組織はごくわずかです。その導入ギャップを埋めることは、今後10年間の業界における決定的な課題と機会の1つです。
それがSiemens 注力していることです。お客様がAIの野望からAIの導入に移行できるよう支援し、AIがもたらす可能性をアメリカの産業全体の真の生産性向上に変換することです。
ペプシコがデジタルツインとAIを使用して製造実績を加速する方法
お客様の1社であるペプシコと共に、Digital Twin テクノロジー、Industrial AI、接続されたIT/OTアーキテクチャを組み合わせた複製可能なフレームワークを構築し、製造、倉庫、物流業務全体の改善を拡大できるようにしました。
結果は素晴らしいものでした。米国のゲータレードのある施設では、ペプシコはわずか3か月でスループットを 20% 向上させました。同社はまた、仮想検証を使用して物理的な投資を行う前に隠れた容量を明らかにすることで、資本支出を10〜15％削減できると見積もっています。
デジタルツインは、施設の設計と最適化のスケジュールを数か月から数日に短縮するのに役立ちました。複数の施設からの実際の運用データを使用して物理ベースのモデルを作成することで、チームはパフォーマンスのベースラインを確立し、ボトルネックを特定し、材料の流れを理解し、どこでなぜエネルギーが消費されているのかを特定できます。
生産上の問題の90％以上は、生産が始まる前に特定できます。
これはペプシコが活用しているデジタルファーストのアプローチの力です。エンジニアは、機器を移動する前にレイアウトを最適化します。コンベアに触れる前に材料の流れが検証されます。エネルギーを大量に消費するプロセスは、運用上の問題が発生する前に特定されます。意思決定は、仮定ではなくデータによって決まります。
製品イノベーション、プロセス開発、生産実行が結びついていれば、組織はレガシーインフラストラクチャの近代化に必要なスピードと自信を得ることができます。それこそまさに、メーカーが時間との戦いに勝つ方法です。
再産業化は確かに既存の事業を改善することですが、もう1つの重要な要素は、まったく新しい生産モデルの構築です。
Haddyが分散型製造の未来をどのように示しているか
Siemens ソフトウェア、ハードウェア、自動化の統合ポートフォリオを活用している企業のもう1つの例は、AIを活用したロボット3D印刷会社のHaddyです。これは、私たちの製造方法の未来を根本的に変えています。
ハディのMicroFactoryモデルはその現実を実証しています。工業生産能力と非常に効率的な経済性を組み合わせて、遊園地の装飾から海軍用のボートまであらゆるものを生産しています。この会社は、最近Siemens スを獲得しました テックセレンス賞、商業と防衛の要件を橋渡しし、企業のイノベーションと国の産業準備を結びつけるのに役立ちます。
Haddyが使用しているモデルを魅力的なものにしているのは、AIが閉じたフィードバックループを通じて製造パフォーマンスを継続的に改善する方法です。
ステップ1-パートは話します： カメラは、人間が気付くことはほぼ不可能な小さな表面のくぼみを検出します。
ステップ2 — システムはリスニングします： システムは、欠陥が現れる4分前に圧力の急上昇を認識します。AIはそれらの信号をつなぎ、関係を識別します。
ステップ3—根本原因を突き止めます： 分析すると、印刷が始まる前の乾燥プロセスの上流で材料の劣化が発生したことがわかりました。
ステップ4—自動的に修正されます： 乾燥機の温度は自動的に調整されます。生産は中断することなく継続されます。
ステップ5—検証します： 次の10層は正常に印刷されます。問題は記録され、解決済みとして記録されます。
ステップ6—すべてのマシンはよりスマートになります： このソリューションは、世界中のすべてのHaddyプリンターで共有されています。 作っています 永続的で繰り返し可能です。
このループは自動化だけでは不可能です。これは、産業規模での教育機関の学習を促進する、ハードウェア、ソフトウェア、自動化を組み合わせたスタックです。
再産業化には、イノベーションを生産につなげる必要があります
アメリカの産業全体で再産業化する取り組みの朗報は、メーカーが画期的な結果を達成するためにエンジニアリングを再発明する必要がないということです。実績のあるエンジニアリングフレームワークをシミュレーションやIndustrial AI と組み合わせることで、効率の飛躍的な向上が可能になります。
次の10年間の製造業をリードする組織は、産業用AIの最も強力な基盤を構築した組織になるでしょう。彼らは、その分野の専門知識を維持し、設計と製造をつなぎ、AI主導のあらゆる意思決定が物理学に照らして検証できることを保証した企業です。確率的AIの推奨事項を決定論的な結果に変えます。
これは、ペプシコやハディなど、これが競争上の優位性であるだけでなく、米国の製造業を加速させる道筋であることに気づいた他の多くの企業に見られる教訓です。
すでに再産業化に取り組んでいるアメリカの都市や企業は、未来を再構築し始める合図を待っていませんでした。アメリカの製造業も待つ余裕はありません。
基盤を構築し、インテリジェンスを所有し、イノベーションを生産に結び付ける方法を理解している組織と提携すれば、協力して次の時代のアメリカの再産業化を加速させることができます。
公開日：2026年8月17日
