AIを搭載したデジタルスレッドで製造の未来を解き放ちます

あなたが大規模な電子機器メーカーの品質管理マネージャーであると想像してください。残念ながらリコールにつながっている、新しくリリースされた製品の深刻な繰り返しのコンポーネントの問題の報告を受け取りました。歴史的には、唯一の解決策は、完全なリコールを発行することです。ただし、産業変革戦略の一環として、組織はデジタルスレッドフレームワークを実装して、組織のデータに包括的な可視性を提供しています。数回の簡単なクリックで、デザインから最終アセンブリまで、欠陥のある製品の生産履歴全体をトレースできるようになりました。デジタルスレッドは、単一のサプライヤーから供給されたコンポーネントの特定のバッチの障害をすばやく識別するのに役立ちます。これらの洞察を武装して、影響を受ける製品の正確な範囲を決定し、サプライヤーと協力して状況を改善し、非常に正確でターゲットを絞ったリコールを開始できます。この迅速なデータ駆動型の応答は、顧客の不便さを軽減し、会社のブランドの評判を維持するのに役立ちます。

過去10年間で、このエンドツーエンドのビューは、デザインから終了まで、デザインから特定のプロセスのライフサイクル全体のリアルタイムビューを提供するデータタッチポイントの聖なる聖杯である、産業スペースにおけるデジタルスレッドの約束でした。これは、2つの主な理由でほとんどの産業企業にとってほとんど手の届かないところにあります。

1. データの問題：テクノロジーとモダリティの異種スタック全体にわたって、断片化され、サイロ化された、および非文脈化されていないマウンテンのデータは、特定のユースケースを活用できるようにデータサイエンス技術への禁止的な投資を必要とします。
2. 投資収益率（ROI）：従来、データの問題によって提示された課題のために、そして文化的抵抗からスキルのギャップ、いくつかの要因に言及するために、洞察に対する行動の複雑さのために、デジタルスレッドイニシアチブのROIを証明することは困難でした。

マイクロソフト、一緒に PTCのようなパートナー、私たちは、2つの重要な革新のために、デジタルスレッドが産業顧客にとって達成可能な現実になりつつある極めて重要な瞬間にいると信じています。第一に、顧客関係管理（CRM）、製品ライフサイクル管理（PLM）、エンタープライズリソース計画（ERP）、製造実行システム（MES）などのシステムから安全に調達することにより、データを使用できるようにする統一データの基礎の台頭、および特定の標準またはカスタムデータモデルに合わせたコンテキスト化の自動化。

第二に、 生成AIの上昇、具体的には、この統一されたデータ基盤を使用して洞察を提供するか、アクションを実行するAIエージェントは、製造バリューチェーン全体で何千ものユースケースを閉鎖します。

AIエージェントの役割

AIエージェントは、複雑な分析を自動化し、意思決定をサポートし、さまざまなプロセスを管理するように設計された洗練されたソフトウェアシステムです。それらは、マルチモダリティを使用して、ループに人間を効果的に組み込むことができる生産性イネーブラーです。これらのエージェントは、高レベルの自律性と予測可能性を備えた複雑な目標を追求するように設計されており、最小限の人間の監視で目標指向のアクションを実行し、コンテキストの決定を下し、変化する条件に基づいて計画を動的に調整します。 AIエージェントは、ワークフローの最適化、情報の取得、繰り返しタスクの自動化など、さまざまなビジネスプロセスを支援できます。彼らは独立して動作し、他のエージェントを動的に計画し、調整し、必要に応じてタスクを学習し、エスカレートすることができますが、AIエージェントは、産業スペースのAIエージェントの現在の景観がドメイン固有であるモデルをトレーニングするために使用されるデータと同じくらい良いだけであるため、これらのエージェントは単一のデータドメインの範囲内でのみ操作するように指定されます。

ドメイン固有のエージェントの主要な例は、PTCのCodeBeamer Copilotです。 CodeBeamer Copilotは、ソフトウェア定義の車両など、複雑な物理製品のソフトウェア開発プロセスをサポートしています。 CodeBeamer Copilotは、製品開発プロセスに接続された包括的なビューのために、CodeBeamerデータグラフを活用します。要件管理からテスト、リリースまで、Copilotは、アプリケーションライフサイクル管理（ALM）の重要な領域についての迅速な洞察を提供します。その結果、自動化された要件の処理、品質管理の強化、およびエンジニアが要件を書き込み、検証するのにかかる時間を大幅に短縮するため、生産性を高めました。

アプリケーションライフサイクル管理はほんの始まりに過ぎません。 AIを搭載したデジタルスレッドは、エージェントに製造データエステート全体の複合知識を提供し、複数のドメインを備えています。以前の制限を1つの関数に閉じ込めます。

AI搭載のデジタルスレッドの実際のアプリケーション

AIとデジタルスレッドの時代が到着し、今日の世界有数のメーカーに真の価値を提供しています。

シェーフラー

精密モビリティコンポーネントのメーカーは、データ管理を近代化する必要性に直面していました。そのデータは以前にデコードするのに数日かかったためです。彼らの目標は明確でした：工場の洞察をより速く明らかにするためのスケーラブルなソリューションを見つけてください。予期しないダウンタイムに直面した場合、最前線の労働者が詳細情報をすぐに明らかにすることができるように、エージェントが実装されました。これにより、オペレーターはラインを再び速く走らせることができ、生産の費用のかかる遅延を減らします。

ブリジストン

世界最大のタイヤとゴムの会社は、製造データソリューションを活用しています マイクロソフトファブリック 最前線の労働力の生産性を加速するため。プライベートプレビューの顧客として、Microsoftパートナーと協力して、同社はデジタルスレッドとAIテクノロジーを使用して、利回りの損失などの主要な生産課題に対処しています。クエリシステムソリューションにより、さまざまなレベルの経験を持つ最前線の労働者が工場データと簡単に対話し、洞察を効率的に発見して収量を改善し、品質を向上させることができます。

トヨタo -beya

トヨタは、AIエージェントを活用して、エンジニアの集合的な知恵を活用し、イノベーションを加速しています。トヨタ市の本社で、同社は「O-Beya」という名前のシステムを開発しました。これは、日本語の「大きな部屋」を意味します。このシステムは、内部の専門知識を保存および共有する生成AIエージェントで構成され、新しい車両モデルの急速な発展を可能にします。 O-Beyaシステムには現在、振動エージェントや燃料消費エージェントなどの9つのAIエージェントが含まれており、エンジニアリングクエリに包括的な回答を提供するために協力しています。このイニシアチブは、多くの上級エンジニアが退職しているため、特に重要です。AIエージェントは、知識を次世代に保存して転送するのに役立ちます。上に建てられました Microsoft Azure Openaiサービス、O-Beyaシステムは効率を高め、開発時間を短縮します。

先の道

AI搭載のデジタルスレッドの可能性を完全に実現するための旅には、段階的な実装が含まれます。 AIエージェントが役割を果たすことができるビジネス目標に合わせた適切なユースケースを特定することから始めます。第二に、適切なデータが利用可能かどうかを特定し、使いやすさのために適切な基準で識別します。最後に、最小の実行可能なデジタルスレッドを使用して一連の初期ユースケースを実装し、その結果を測定および社会化することにより、価値を迅速に証明します。製造機能用のMicrosoft Cloudを使用して、AIを搭載したデジタルスレッドを実現します。

• Azure Adaptive Cloudアプローチは、エッジからのソースデータへのアプローチ、クラウドパターンに従ってアプリケーションの近代化をサポートします。
• PTC Windchillのようなレコードシステムとしてのパートナーアプリケーション。
• 統一データプラットフォームとしてのMicrosoftファブリック、および製造業のためのデータ変換および濃縮サービスとしてのファブリックの製造データソリューション。
• Microsoftのファーストパーティ製造業者、 Azure AI Foundryの工場運用エージェント、高価値の工場ユースケースのロックを解除します。
• マイクロソフトAIプラットフォームのような Azure AI Foundry そして Microsoft Copilot Studio カスタムAIエージェントの開発とオーケストレーションをサポートするため。
• エージェントAI機能を備えたパートナーアプリケーション、たとえばPTC ServiceMax AIなど。

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