堅牢な製品デジタルスレッドは、AIが求める安全で管理された接続されたデータ基盤を提供します。これにより、AI、データサイエンス、高度な分析の真の力を解き放ち、製品ライフサイクル全体にわたるよりスマートで迅速な意思決定を可能にします。
AIは、設計最適化やインテリジェントな変更分析などのユースケースを通じてPLMを変革しています。Arasは、最も価値を生み出す高インパクトなユースケースを特定することで、デジタルスレッドとAI戦略の連携を支援します。
自然言語検索とプロンプトを活用してデジタルスレッドに接続されたデータを分析し、洞察までの時間を短縮
AIを活用して、より多くのデータ、より多くの人、より多くのビジネスプロセスをデジタルスレッドに接続
高度なAIサービスを活用してPLMと製品設計を変革し、設計チームの生産性を向上
ArasのCTO、ロブ・マクアヴェニーが、Arasの進化、デジタルスレッド、そしてAI強化型製品ライフサイクル管理(PLM)が現代の時代を定義するまでに至った経緯について解説します。
主なメリットは、変更の影響を評価する能力が向上したことにあります。これは、現在ではプロセスチェーン全体を把握できるようになったためです。過去には、局所的には成功した最適化を実施しましたが、最終的にバリューチェーンの末端で期待外れの結果に終わることがありました。Aras Innovatorを導入することで、情報ギャップを埋めることができ、全体像を把握できるようになりました。これにより、プロセスチェーンの開始から終了までの段階で、意思決定の潜在的な影響をシミュレートすることが可能になりました。
AI for PLM is AI that is grounded in the digital thread. It uses the relationships, semantics, and governance of PLM data to support trusted human-AI collaboration across the lifecycle, from requirements and design through manufacturing, supply, configuration, and service. With Aras, this means governed AI access to product data plus agentic capabilities that help discover insights, enrich context, and automate PLM workflows.
The benefits of using AI in PLM include faster access to product knowledge, better decision-making, improved traceability across the digital thread, and greater automation of lifecycle processes. AI can help analyze connected data, uncover hidden relationships, support engineers with tasks like requirements analysis or change impact assessment, and improve productivity without losing governance, security, or context.
Aras provides a digital thread optimized for AI integration by creating a connected, governed foundation of product data and lifecycle context, then exposing that context through secure, extensible services for applications, integrations, and AI agents. The Aras Product Data Platform manages a single source of truth with an extensible schema, open APIs, traceability, and strong governance, while Aras InnovatorEdge and InnovatorEdge AI extend that digital thread to external applications, federated data, analytics, and agentic AI services. This allows AI to work with product data in context, securely, traceably, and with awareness of relationships such as requirements, changes, configurations, and lifecycle states.