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持続可能なデジタル企業として競争力を維持してください

ドイツのエアランゲンにあるSiemens 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デジタル企業を体現しています。

製造業におけるデジタルトランスフォーメーションをマスターする

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。Siemens ソリューションの「顧客ゼロ」として、この工場はグローバル産業向けの新技術をテストし、改良しています。

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学びましょう。

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

ある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。

二酸化炭素排出量を 50% 削減します

2021年以降、工場は天然ガスの燃焼を減らし、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、コントロール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の 70% 減少

エネルギー管理者は、生産と建物のデータを使用して、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消費電力を70%削減しました。

青と白の配色の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、高性能を維持します。できあがったドライブは材料の 40% を使用し、以前のデバイスの 50% のサイズになっています。

エアランゲンを支えるコアテクノロジーを調べてください

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:全社的なデータをつなげる

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です。

エアランゲンの工場では、Siemens 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、生産と運用を最適化するために使用されます。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: シミュレーションで生産を加速

エアランゲン工場では、実システムの正確な仮想レプリカを作成して、生産やその他の用途向けのデジタルツインを開発しています。オペレーターは実際の業務を中断することなくプロセスをテストし、最適化することができます。

その一例が、無人搬送車が資材を生産ラインに輸送する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。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、材料の流通が約40%減少し、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.

Industrial AI:退屈な作業から労働者を解放します

工場はSINAMICSの生産にIndustrial AI を適用して、品質と効率を高めています。インテリジェントオートメーションは反復的で価値の低いタスクを引き継ぐので、熟練労働者はイノベーションと監督に集中できます。

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、人間とロボットのコラボレーションを向上させます。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現実的なシミュレーションに使用します。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速くて効率的です。

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ecosystem 迅速に統合して、非常に迅速に展開できるからです。
シュテファン・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の責任者, SiemensAG

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