アキュリスの製品・技術担当シニアディレクターであるマイク・アーノルドが、デジタルスレッディング、モデルベースシステムエンジニアリング、そしてその両方においてAIがいかに重要な役割を果たしているかについて語る。あなたは ビデオ全編はこちら または、以下のマイクの回答の要約をお読みください。
業界をリードする人工知能の専門家であるマイク・アーノルドは、エンジニアリング会社が直面する最大の課題に最先端テクノロジーで対処する責任を担っている。
マイク、デジタル・スレッディングとモデル・ベース・システムズ・エンジニアリング(MBSE)とは何か、そしてなぜそれらが今日のエンジニアリング環境において重要なのか、簡単に説明してもらえますか?
MBSEは、15年以上前から存在していますが、技術の発展に伴い、大きな盛り上がりを見せています。MBSEについて語るとき、私たちは、システムを定義、設計、管理するために、従来のドキュメントの代わりにモデルを使用するエンジニアリング・アプローチを指します。
自動車のエンジニアリングについて考えてみよう。エンジニアは、仕様が書かれた紙の書類を回し読みする代わりに、エンジンがどのように収まるか、ドアがどのように車に接続されるか、電気配線部品がどのように車に収まるかを正確に模型で見ることができる。これらはすべて、エンジニアにとってより正確な意思決定につながる。コストを削減し、ミスを減らし、最終的には製品ライフサイクルを短縮する。
デジタルスレッディングはMBSEの重要な部分である。デジタルのスレッディングとは、製品ライフサイクルを通じてデータと情報を統合するフレームワークを指します。これは、MBSE環境で作業するエンジニアにリアルタイムの洞察を提供するために、データをまとめる結合組織です。
最近、AIがいたるところで使われています。AIとデジタル・スレッディングの組み合わせは、特にエンジニアリング組織にどのようなメリットをもたらすのでしょうか?
AIは、これまで困難であったデジタルの糸を作る能力を提供してくれる。
ドキュメント・ベースのエンジニアリング・プロセスからモデル・ベースのエンジニアリング・プロセスへの移行について考えてみよう。テキストベースの情報を、PLM、ALM、モデリング・システムが理解できるデジタル情報に変換する必要がある。AIは、非構造化データを、これらのシステムが使用する半構造化データまたは構造化データに変換することができます。AIは、大量のデータを非常に迅速に取り込み、機械可読な言語で使用できるようにします。
AIのプロセスとデジタルの糸をデザインの観点から一緒に考えると、デザインプロセスの最適化に役立つ。
部品データベースにリンクして、『この部品を交換したら、私のモデルはどうなるか』と尋ねながら、リアルタイムでトレードオフができることを想像してみてほしい。そのような予測分析ができるかどうかは、AIのテクノロジーに依存するだけでなく、そのような決定を下すために情報をモデルにつなげることができるデジタルの糸にも依存する。
メンテナンスの観点から考えてみよう。航空宇宙分野で予知保全システムについて話すとき、デジタル・ツインに頼れば、何時間飛行するまでに部品を交換したり、オイルを交換したり、タービンを点検したりする必要があるかがわかる。デジタル・スレッディングとAIが一体となり、エンジニアに多くの価値をもたらすのだ。
デジタル・スレッディングを導入する際、組織はどのような課題に直面する可能性があるのか。
エンジニアが直面する大きな課題は、データのサイロ化である。
航空業界を例にとってみよう。飛行機は何十年も就航している。古い飛行機の場合、製造当時の情報は紙の書類に書き留められた。現在、それはスキャンされてPDF化されているが、アーカイブに保管されている。そのような飛行機のメンテナンスや維持管理について知るために、エンジニアはどうやってその情報にアクセスするのでしょうか?それはデータのサイロ化だ。データは文字通りファイルキャビネットの中に眠っている。
何十億もの要件を持つ何百万もの文書について考えるとき、その複雑さと規模は複雑になる。人間がその情報を理解できる規模は限られている。
AIは、このようなデータを迅速に処理し、データから洞察を生成して導き出し、つながりを作ることを可能にし、最終的には納期の短縮と効率の向上につながる。エンジニアは情報を理解するために費やす時間を減らし、製品をより良くするための価値の高い意思決定に多くの時間を費やすことができます。
デジタル・スレッディング、MBSE、AIが交差する今後数年間で、どのようなトレンドが生まれると思いますか?
テクノロジーが成長し続け、製品ライフサイクルにおけるその利点をより深く理解できるようになると、デザインの進化と最適化をより迅速に行えるようになります。可能な限り最適な製品を実現するために、何度も何度も素早くデザインを反復し続けることを考えてみてください。それはAIが手助けしてくれることなのだ。
リアルタイムの「デジタル・ツイン」(製品、システム、プロセスのデジタル・モデル)は進化を続け、リアルタイムで重要な決定を下したり、問題の発生を食い止めたりするのに役立つだろう。
その処理能力を活用する能力が高まるにつれて、高度なアナリティクスとそれが製品に及ぼす影響を調べる能力はますます洗練され、より多くの情報を手元で素早く判断できるようになるだろう。
私たちは今、企業がテクノロジーを導入するよりも速いスピードでテクノロジーが進歩している段階にいる。地平線はエキサイティングですが、課題はテクノロジーに追いつき、正しい方法で導入し、実現したい利益を得ることです。
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