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航空宇宙・防衛,航空

航空業界に革命を起こす:データ主導のソリューションでサプライチェーンと安全の課題に取り組む

2025年1月30日
ジョン・ハマー
著:ジョン・ハマージョン・ハマー

世界の航空業界は、生産、安全、サプライチェーン・マネジメントにおいて、かつてない課題に直面している。生産の遅れや安全検査による航空機の不足は、広範囲に混乱をもたらす恐れがある。

航空業界の現在の苦境は多面的である。COVID-19パンデミックの余韻が残る資材・部品不足は、メーカーを悩ませ続けている。最近の安全上の懸念から、点検や修理のための着陸が広まり、航空機の供給がさらに逼迫している。航空需要が急増する中、業界は生産と修理のボトルネックが主な原因で、それに対応する能力がないことに気づいている。こうした問題の根底には、複雑なサプライチェーンに対する可視性の欠如という根本的な問題があり、そのためメーカーは潜在的な混乱を効果的に予測・緩和することができない。

サプライチェーンの課題を軽減し、航空業界に革命をもたらす強力なデータ駆動型ツールが存在する。これらのテクノロジーは、サプライチェーンの可視性を高め、材料選択プロセスを加速し、重要な安全上の懸念に対処する可能性を提供する。

高度な分析でサプライチェーンの可視性を高める

データ主導のソフトウェア・プラットフォームは、部品や材料のリアルタイム追跡を提供し、メーカーにサプライチェーン全体を明確に把握できるようにすることで、航空サプライチェーン管理を変革している。予測分析は、需要の変動や潜在的な供給問題が顕在化する前にそれを予測することができ、事後的な危機管理ではなく事前の問題解決を可能にする。これらのシステムには、予知保全プラットフォーム、需要予測ツール、デジタル・ツイン・テクノロジーなどが含まれ、多様なソースからの膨大な量のデータを分析し、人間の分析者では発見できないようなパターンや潜在的な混乱を発見します。

メーカーは高度なアルゴリズムを使って過去のデータ、市場動向、外部要因を分析し、特定の部品の需要を正確に予測することができます。これらの洞察は在庫管理を最適化し、コストのかかる在庫切れや過剰在庫のリスクを低減します。さらに、機械学習モデルはサプライヤーの業績パターンを特定することに優れており、潜在的なボトルネックや信頼性の低いサプライヤーを事前に検出するのに役立ちます。この早期警告機能により、メーカーは生産スケジュールや調達戦略を迅速に調整し、遅延や混乱を効果的に最小限に抑えることができる。

大手航空会社数社がサプライチェーン・マネジメントへのソフトウェア・インテリジェンスの導入に成功しており、こうしたテクノロジーの実用的価値はすでに明らかになっている。テクノロジーが進化し改善し続けるにつれて、航空サプライチェーンにさらなる効率性と回復力をもたらし、航空業界がグローバルな製造と流通の複雑さを乗り切るのに役立つ可能性がある。

インテリジェント・ソフトウェアによる航空安全への懸念への対応

航空機の安全性に対する社会的な関心は、いくつかの有名な事故をきっかけに高まっている。インテリジェント・ソフトウェアは、業界全体の安全基準を維持・向上させる上で重要な役割を果たすことができる。データ駆動型システムは、航空機を継続的に監視し、データをリアルタイムで分析することで、潜在的な問題が致命的になる前に検出することができる。機械学習アルゴリズムによる予知保全は、部品が故障しそうな時期を予測し、先手を打った交換を可能にし、飛行中の故障のリスクを低減する。

さらに、安全規制が進化するにつれて、テクノロジーは航空会社が新しい基準や規制を満たすために自社のプロセスや設計を迅速に適応させるのに役立ちます。膨大な安全データを分析し、さまざまなシナリオをシミュレートすることで、高度なアナリティクスは潜在的な安全上の問題を特定し、改善策を提案するのに役立ち、新しい航空機の設計が関連するすべての安全基準を満たすか、上回ることを保証します。

材料の選択と研究開発を加速

分析プラットフォームは、研究開発段階の材料選択部分でも使用することができます。これらのテクノロジーは、材料特性を迅速に分析し、さまざまな条件下での性能をシミュレーションし、厳しい安全基準への適合を確認することができます。機械学習アルゴリズムは、材料特性と性能データの膨大なデータベースを処理して学習し、特定の用途に最適な材料を従来の方法よりもはるかに速く特定することができます。この機能は開発プロセスをスピードアップするだけでなく、より徹底的な試験と検証を可能にし、より安全で効率的な航空機設計につながる可能性があります。

ソフトウェア能力と人間の専門知識のバランス

次世代ソフトウェアはエキサイティングな可能性を秘めているが、業界の専門家は、特に重要なエンジニアリング・アプリケーションにおいて、これらの技術に過度に依存しないよう注意を促している。ボルト接合部の設計を考えてみよう。設計の背後にある従来の理論は理想化されたものであり、現実のアプリケーションには、システムでは把握できない不確実性が数多く含まれている。成功する企業は、F.A.A.などが認証のために要求する基準を満たす設計を行うために、広範な試験から得られた(しばしば未発表の)データに基づく、検証済みの手法に頼らなければならない。

このことは、技術の決定的な限界を浮き彫りにしている。つまり、技術の有効性は、それが評価できるデータと同程度にしかならないということである。もしデータ駆動型システムが、特定の工学的環境のあらゆる側面について、実世界で検証されたデータを与えられなければ、分析において重要な不確実性を考慮できない可能性がある。この限界は、技術的に導き出された結論が工学的な決定において過度に信頼された場合、深刻な安全上の問題につながる可能性がある。このような過度の信頼は、飛行中に航空機の構成部品が壊れたり外れたりするような致命的な故障を引き起こす可能性がある。

航空分野におけるこのテクノロジーの可能性は計り知れないが、これらのテクノロジーは人間の専門知識に取って代わるものではなく、単にそれを補強するものであることを忘れてはならない。人間の判断力、経験、直感は、特に航空工学で一般的な複雑で重大な問題を扱うときには、何物にも代えがたいものである。

先を見据えて - テクノロジーと航空の未来

テクノロジーが進化し続けるにつれ、航空業界への影響も大きくなっていくだろう。より強靭なサプライチェーンから、より安全で効率的な航空機に至るまで、潜在的なメリットは大きい。しかし、これらの利益を実現するには、持続的な投資、協力、責任ある実施へのコミットメントが必要となる。

航空業界のリーダーたちにとって、このメッセージは明確である。テクノロジーを取り入れることは、単に競争力を維持することではなく、航空旅行の未来を形作ることなのだ。現在の課題に対処し、将来の課題を予測するためにこれらのテクノロジーを活用することで、航空業界は明日の旅行者の需要に応えるための十分な設備を確保することができる。変革の旅はまだ始まったばかりだが、その先は革命的なものに他ならない。

執筆者
ジョン・ハマー

ジョン・ハマー

テクニカルエキスパート、アキュリス

AIを活用したデジタルエンジニアリングの最適化

重要な工業規格、国際規制などのデータや情報を設計開発プロセスに統合し、エラーを削減しコンプライアンスを確保します。製品ライフサイクル全体にわたり業務の効率化に貢献します。