あらゆる段階を加速
製品開発の
エンジニアとAIエージェントにPLM全体で共有ライフサイクルコンテキストを提供し、
記録システムを中断することなく、MESとERPを導入できます。
製品ライフサイクル管理に現代的なアプローチを取り入れる
問題はエンジニアリングシステムにあるのではありません。PLMは製品定義を管理し、MESは生産を運営し、ERPは計画とコストを管理します。それぞれが役割を果たしています。しかし、これらのシステムはどれも、エンジニアリング上の決定と、それが引き起こす下流工程を結びつけていません。
そのギャップこそが、エンジニアリング分野におけるAIの発展を阻害する要因です。変更履歴に基づいて学習したモデルは、部品がチタン製と指定されたケースが60%に上ることを学習しますが、その理由や、その指定の背景にある条件が現在も有効かどうかは学習しません。推論は意思決定のロジックに基づいて行われるのであって、意思決定の記録に基づいて行われるわけではないのです。
そのギャップが長引けば長引くほど、これらのコストは累積的に増加していく。
PLMを置き換えるのではなく、適応させて拡張しましょう。
基幹システムは安定性と制御性を重視して構築されている。だからこそ変更が難しく、あらゆる新しいワークフローがITプロジェクトになってしまうのだ。
Mendix 上にレイヤーを追加します。エンジニアリングデータは既に存在する場所に接続し、それに基づいて動作するアプリケーションとエージェントを構築し、既存の記録システムはそのまま残します。
共有ライフサイクルコンテキスト
PLM、MES、ERP、OTのデータを1つのオントロジーに接続します。データ移行もデータレイクプロジェクトも不要です。
ガバナンスされたAI
モデルの出力、エージェントの動作、および人間の承認はすべて追跡可能であり、監査可能であり、ポリシーが適用されます。
協調実行
一つの技術的な決定を、エンジニアリング、調達、そして製造現場全体にわたる具体的な行動へとつなげる。
「Teamcenterと Mendix エンジニアリングの観点と製造現場の観点の両方から、私たちが望んでいたことを実際に実現できたのです。」
スティーブン・アビー
PLM ビジネスアナリスト、チームペンスキー
認定条件 Mendix エンジニアリングと製品開発をサポートする
製品データ、エンジニアリング判断、AIを統合した、統制されたワークフローを実現するソフトウェアを構築する。 Mendix これにより、チームは意思決定を行うための状況把握と、その決定に基づいて行動するための実行段階を得ることができます。
資料
よくある質問
製品ライフサイクル管理とは何ですか?
製品ライフサイクル管理（PLM）とは、製品のデータとプロセスを、構想段階から設計、製造、サービス、そして廃棄に至るまで管理する手法です。PLMシステムは、製品定義（要件、設計履歴、部品表、変更記録など）を管理します。
できる Mendix 既存のPLM、ERP、MESシステムと統合できますか？
Yes. Mendix 既存の記録システムを置き換えるのではなく、適応させ、拡張します。
Mendix Teamcenter用の統合コネクタ、ネイティブBOMコンポーネント、およびERP、MES、その他のエンジニアリングシステム向けの事前構築済みコネクタとAPIを提供します。移行や既存データの置き換え作業は不要で、データが既に存在する場所でアプリケーションを構築できます。
どのように Mendix 規制されたエンジニアリング環境におけるAIの管理方法とは？
ガバナンスはプラットフォームに組み込まれており、導入後に後から追加されるものではありません。
すべてのモデル推論、エージェントの決定、人間の承認、ワークフローの実行はログに記録され、追跡可能であり、ポリシーが適用されます。ロールベースのアクセス、シングルサインオン、監査証跡は標準であり、 Mendix パブリッククラウド、プライベートクラウド、およびエアギャップ環境に展開可能規制対象となる製造業者にとって、それは監査に耐えうるAIの出力結果を意味する。
なぜデータレイクだけではAIエンジニアリングには不十分なのか？
データレイクはデータを集約するものであり、データ同士を接続するものではない。
製品、生産、サプライヤーのデータを一元管理しても、データは断片化され、ラベル付けもされないままです。部品、プロセス、コスト間の関係性は依然として欠落しており、AIエージェントが推論するには、その意味的コンテキストが必要です。オントロジーベースの 知識グラフ データが実際にどのように関連しているかをマッピングすることで、エージェントが一般的な推論ではなく、企業の実際の構造に基づいて動作するようにします。