新しい製品の製造は、設計、エンジニアリング、生産、サプライチェーンチーム間の調整を必要とする大規模な取り組みです。プロセスの各段階では、関係者の要件、CADモデル、材料仕様からサプライヤー情報や品質レポートに至るまで、大量のデータが生成されます。企業はこれらのデータを収集せず、整理せず、追跡できないままにすることもできますが、またはデジタルスレッドを活用して製造プロセスを高度化させ、より迅速かつ効率的に進めることも可能です。

デジタルスレッドの主な利点は、製品ライフサイクル全体にわたる重要な製品・プロセス情報を結びつける接続データフレームワークとして機能することです。さらに、このデータをコンテキスト化することで、関係者がビジネス全体の完全な状況を把握し、適切に対応できるようになります。製品ライフサイクルのあらゆるフェーズを接続し、デジタル資産間の関係を確立することで、デジタルスレッドは次のようなメリットを提供します。

1. サプライチェーン全体の可視化とトレーサビリティ

デジタルスレッドは、企業が製品ライフサイクル管理（PLM）全体を把握し、製品ライフサイクル全体におけるすべての決定、変更、アクションを追跡できるようにすることで、業務に貢献します。この技術は包括的な可視性とトレーサビリティを提供し、チームが以下を実現できるようにします。

  • あらゆる設計階層における設計データのトレーサビリティを確保
  • ある設計変更が影響を及ぼす全部品・工程を瞬時に特定
  • プロセス全体のボトルネックや非効率な点を迅速に発見
  • 部材や工程の進捗をリアルタイムに追跡
  • より全体を俯瞰した重要業績評価指標（KPI）を収集・分析

問題が発生した際、チームはデジタルスレッドを遡ることで迅速に根本原因を調査できます。同様に、変更を加える際にはスレッドを辿ることで、下流への影響を評価できます。詳細かつタスクごとの可視性とトレーサビリティにより、品質問題の削減、イノベーションの推進、製品・プロセスの改善に関するより適切な意思決定が可能になります。

2. スムーズな連携と知識共有

分断されたシステムでは連携が困難になり、誤解や非効率が発生します。この問題を解決するために、デジタルスレッドはエンジニアリング、製造、サービスチーム間のリアルタイムデータ共有と連携を促進し、エラーを減らし、市場投入までの時間を短縮します。

例えば、エンジニアリングチームが製品設計を更新すると、デジタルスレッドはその変更をサプライヤー、製造、サービスチームに即座に伝えます。デジタルスレッドを活用して組織、技術、ツールのサイロを解消することで、すべての関係者が正確な情報を持ち、エラー、見落とし、冗長性を防ぐことができます。

3. デジタルツインの統合

デジタルスレッドは、製品ライフサイクル全体にわたってデータ、プロセス、ステークホルダーを結びつけます。これにより、地域ごとの製造差や物理資産のメンテナンスの影響を反映した各製品バリアントのデジタルツイン（物理プロセス、システム、製品の仮想レプリカ）のオンデマンド作成が可能になります。

デジタルスレッドとデジタルツインを連携させることで、メーカーは常に最新のデータに基づいた、現実世界と限りなく近いシミュレーションが可能になります。これにより、製造オペレーションに関する深い洞察を深め、設備の故障を予知し、リソースの利用率を最適化してダウンタイムの削減を実現できます。

4. 規制遵守の向上

業界の規制を満たすには、データの追跡と報告に対する構造的なアプローチが必要です。デジタルスレッドは、サプライチェーンを含む企業全体のデータ収集と連携してコンプライアンス管理を行います。これにより、コンプライアンス要件（材料調達、安全基準、持続可能性に関するものなど）が自動で文書化され、簡単に取得できるようになります。

この機能により、リスクが最小化され、監査が簡素化され、コンプライアンス違反による罰則のリスクが低減します。また、すべてのデータが相互に接続されていることで、新たな法規制の導入時に発生する可能性のある問題を特定できます。

5. より広範なエンタープライズ連携

包括的なデジタルスレッドは、社内にとどまらず、サプライヤー、パートナー、顧客など、製品ライフサイクルに関わるすべての関係者を網羅します。これらの関係を明確にし、文書化することで、協力体制が強化され、より強靭で透明性の高いサプライチェーンが実現します。

PLM管理のデジタルスレッドは、ERPおよびサプライチェーン管理システム（SCMS）と統合することも可能です。これにより、次のようなメリットが得られます。

  • サプライチェーンの可視性の向上
  • サプライヤーとの連携の強化
  • 需要予測の精度向上
  • 混乱への迅速な対応

6. AI活用による分析と最適化

AI技術を活用する企業にとって、デジタルスレッドは、機械学習モデルが業務を理解するために必要な正確で最新のデータを確実に収集する手段となります。同期された製品データを活用することで、AIは高度な分析を実行し、意思決定に役立つ貴重なインサイトを提供し、コストを最適化しながら生産性を向上させます。

データインフラに投資してAI機能を強化しない企業は、競争相手に遅れをとることになります。Accentureの最新の調査によると、最新のAI主導プロセスを導入している企業は、競合他社と比較して収益成長が2.5倍、生産性が2.4倍向上しています。

7.イノベーションの加速と継続的改善

緊密に統合されたデジタルスレッドは、企業が顧客のニーズや市場の要求へ迅速に対応するための基盤となります。部門を横断して製品ライフサイクル全体のデータが繋がった、一元的で追跡可能な環境が手に入ることで、開発チームは設計の改善サイクルを高速で回し、プロセスを自動化できます。これにより、開発期間は短縮され、複雑化する製品情報も効率的に管理することが可能になります。 さらに、リアルタイムデータによる継続的なフィードバックループは、非効率な業務の特定、パフォーマンス傾向の追跡、そして長期的なプロセス改善に役立ちます。過去の意思決定や製品の変更履歴がすべて可視化されることで、バリューチェーン全体の改善活動が促進され、将来の製品改良や品質向上へと繋がっていきます。

Aras Innovatorを活用してデジタルスレッドの価値を最大化

市場にはデジタルスレッドを謳うソリューションが数多く存在しますが、これら全てのメリット、そしてそれ以上の価値を提供できるのが、Arasの柔軟で拡張性に優れたオープンプラットフォーム「Aras Innovator®」です。 Arasは単なるツールではありません。製品ライフサイクル全体のあらゆるデータとプロセスを繋ぐ、ビジネスの成長戦略そのものです。硬直的でカスタマイズが困難な従来のPLMシステムとは一線を画し、Aras Innovatorはビジネスの変化に合わせて進化する、適応性の高いローコードプラットフォームを提供します。これにより、組織のデジタルスレッドが将来にわたって陳腐化することなく、持続的な競争優位性を確立します。

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