アセット駆動型産業においてデジタルスレッドが価値を創出する方法

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インフラ資産産業のデジタル変革には、電力・エネルギー、石油・ガス、化学処理などが含まれ、複雑なエンジニアリングシステムの設計、建設、運用、改修に関連する膨大な量の動的データを管理することが求められます。これらのデータは組織全体に散在し、各部門内で分断されているため、これらの企業がコラボレーションを促進し、改善の機会を特定し、全体的なビジネス価値を創出するのは困難です。多くの場合、チームは製品ライフサイクル全体でデータを断片的にまとめることになりますが、製品に単一の変更を加えたり、バリエーションを作成したりすると、すべてをやり直さなければならないことに気づきます。

多くの企業が、この問題を解決するためにデジタルスレッドアプローチを採用し始めています。デジタルスレッドは、製品ライフサイクル全体でデータを接続し、相互運用性、再利用性、および追跡可能性を実現します。正しく実施されれば、デジタルスレッドは資産の全体システムをスケールアップし、中央集権化することができ、資本集約型企業にとって非常に価値のある手法となります。

最新のエピソード「Pulling the Digital Thread」では、デジタルスレッドアプローチを実施する際に、これらの資本集約型産業が直面する独自の課題と機会について、5人の専門家を招いて議論しました。スピーカーは以下の通りです:

• Guy Bursell, Microsoftのビジネス戦略リーダー
• Philippe Gautreau, AccentureのIndustry Xのマネージングディレクター
• Dr. Philipp Ruffing, Amprion GmbHのオフショアシステム設計責任者
• Greg Pada, AVEVAのエンジニアリングビジネス部門のVP
• Jason Kasper, Arasのプロダクトマーケティング担当シニアディレクター

彼らの貴重な対話のハイライトをいくつかご紹介します。または、全体のプレゼンテーションを聞くために、オンデマンド録画に直接アクセスしてください。

データ接続性が企業の変化への適応を助ける

以前の会話では、なぜデジタルスレッドが製造業の現在と将来の成功に不可欠であるかについて触れました。しかし、なぜ資産産業にとって相互に接続されたデータが重要なのでしょうか？スピーカーたちは、これらの企業が特にデジタルスレッド戦略を検討する必要がある理由をいくつか挙げました。

Greg Padaは、文書指向からデータ指向への移行の重要性を強調しました。彼は、「施設を運営するために何百冊もの文書バインダーがオペレーターに渡され、それを理解して施設を運営する必要があるプロジェクトに参加したことがあります…そして、その施設は最初の変更が行われるまで約1分しかそのままの姿を保ちません。そして、なぜそのようにしたのか、要件がどうなっていたのかを思い出せなくなります。さらに、誰かがそのプロセスを複製しようとしても、どこから始めればよいのか全くわかりません。設計段階で生み出されたすべての価値が失われるのです。」と言います。

デジタルスレッドアプローチはまた、知識の共有を促進し、運用効率を向上させ、企業全体のイノベーションを促進します。Dr. Philipp Ruffingは、「別のプロジェクトで特定の専門知識が必要になったときに、[元の製品]がどのように設計され、プロジェクト全体でどのような決定がなされたのかについての情報をすべて持っていることが非常に重要です。」と説明しています。

大規模なデジタルスレッドの実装の課題

大規模な資産システムに対してデジタルスレッドアプローチを実装することは困難です。Philippe Gautreauは、Accentureのチームがクライアントと話す際に注意する4つの一般的な課題を挙げました:

1. 企業が新しい施設に迅速に移行しなければならない一方で、老朽化したインフラを維持する必要があるエネルギー移行イニシアチブが進行中であること。
2. 企業が多様なデータタイプと絶え間ない変化に対処しなければならないが、すべてに対応しきれない複雑な業務。
3. 企業がデータ中心のアプローチに移行しなければならないが、その変革を実際に進めるためのすべてのデータに適切にアクセスできないデジタル成熟度の欠如。
4. 運用と保守の間の部門横断的な整合性の欠如があり、データの相互運用性と追跡可能性の基盤を確立するのが困難であること。

これらの資本集約型組織にとって、これらの課題に対処しようとする過程で、一歩進んで二歩後退することもありますが、その途中で新たな変化や挫折に直面することもあります。

これらの課題への対応方法

これらの変化に対応し、デジタルスレッドの基盤を成功裏に構築するためには、資本集約型企業は2つの重要な原則に注力する必要があります:

1. データコンテキスト

組織は、データとそのコンテキストをどのようにして整理された状態で保持するかを検討する必要があります。デジタルツインは、各資産の完全なストーリーを伝え、途中での構成変更を管理することでこれを達成します。

Jason Kasperは、「プラント内の特定の資産に対するデジタルツインは、各資産とプラント自体の完全なストーリーを提供します…私がいつも耳にする例は、『[問題]はバルブにあるのか、それともプラントの設計にあるのか？』というものです。そのときエンジニアリングは、『保守、君たちのせいだ。効果的な保守戦略がないんだ』と言います。すると保守側は、『いや、修理を続けているけど、いつも壊れてしまうんだ。工程のもっと早い段階に問題があるんだ』と言います。彼らはその情報を十分に遡って価値のある会話をすることができず、プラントの戦略を変えるかもしれません。デジタルツインは、組織全体でコミュニケーションを図るための能力となります。」と説明しています。

ただし、AI駆動のツールを使用できるレベルに到達するには、まずデータ接続性と中央集権化のある程度のレベルが必要です。Kasperは、「お客様はデータの収集を超えて、データとのコンテキストを作り出すことで、最終的にAI戦略をサポートすることを目指しています。」と述

2. AI駆動のツール

企業がデジタルスレッドアプローチに向かう中で、AIツールは製品データの統合と活用において重要な役割を果たします。Bursellは、「多くの顧客が、『これらのバインダーはすべて設計図でいっぱいだ』とか『PDFがたくさんある』と言っています。生成AIは、これらの書類、設計図、および2DのPDFから洞察と知識を抽出するための非常に興味深い価値提案を開いています」と述べています。

Ruffingもまた、AIが静的な文書から要件を引き出すのに役立つ可能性があると述べています。彼は、「契約書に条項や要件が含まれていると想像してみてください。これらの数千ページを印刷した場合、そこに何が書かれているのかを知るのは非常に難しいでしょうし、それらの条項や要件がどのように絡み合っているのかを確認するのも難しいでしょう。これが生成AIが非常にうまくサポートできる部分です」と言います。

ただし、AI駆動のツールを使用できるレベルに到達するには、まずデータ接続性と中央集権化のある程度のレベルが必要です。Kasperは、「お客様は、データの収集を超えて、データとともにコンテキストを作成することを目指しており、最終的にはAI戦略をサポートしています」と述べています。

資産システムのデジタルスレッドについてさらに学ぶ

資産集約型の製品ライフサイクルに対してデジタルスレッドを作成することは圧倒されるかもしれませんが、これらの課題を克服する方法はあります。データコンテキストを強化し、AI戦略に傾倒することで、ビジネスを成功したデジタルスレッドアプローチに向けて進めることができます。

これらの戦略が資本集約型産業でどのように機能するかについてさらに学ぶために、全体の対話をRevolutionizing Capital-Intensive Industriesでぜひご覧ください。