PCやスマートフォンから産業機器、自動車、飛行機まで、あらゆる製品の高度化が進み、製品開発を取り巻く環境はますます複雑になっている。さらに、地政学リスクやサプライチェーンの変動、持続可能性への対応など、製造業には迅速かつ柔軟な意思決定が求められている。
こうした状況の中で注目されているのが、製品データの活用である。企画。設計、生産、サービスなどライフサイクル全体で製品データを共有・活用し、その価値を最大化する取り組みが広がっている。さらに近年はAIを組み合わせることで、業務の効率化や最適化だけでなく、新たなビジネス価値の創出も期待されている。
本資料では、製品データにおけるAI活用の考え方について解説する。なぜ今、製品データが重要なのか。AIは製品ライフサイクルにどのような変革をもたらすのか。製造業の将来像とともに、その実現に向けたアプローチを紹介する。
人材不足や技術・ノウハウの断絶の解消には、AIの活用が有効だ。問い合わせ対応へのAI活用をテーマに、AIの導入で失敗しない9つのポイントと、AI導入による価値や効果を、6つの活用シーンに分けて紹介する。
AIをPLMやCADに組み込むことで、製品開発力の強化や業務効率化について、どのような効果が得られるのかを具体的に解説する。さらに、AIを安心して活用できる環境整備に向けた取り組みについて説明する。
製品の多様化により求められる製品開発や製造プロセスの最適化。これを可能にするのが、物理学ベースのシミュレーションで実現するデジタルツインだ。その具体例について、化粧品や食品の容器の設計を例に解説する。
EVの普及で、車内空間に静粛性が求められるようになる。そこで、可動部のある自動車部品にも静音性が求められる。こうした部品の包括的な音響試験が可能な無響性能試験サービスを紹介する。
データセンターの発熱・放熱対策や、高効率で安定した電力供給を実現するための技術について解説する。空冷方式から液冷方式への移行や、800V DCを活用する電源システムに焦点を当て、分かりやすく説明する。
