デジタルスレッドを活用してエンジニアリングを効率化

00:11 オッケー。オーケー、素晴らしい。 ありがとうございます。楽しんでください。

01:25 今日、 皆さんと共有したいのは 、航空業界への情熱だけではなく、PLM と IoT への情熱です。 エンジニアリング、製造 サービスのコラボレーションを改善するためのデジタル脅威の活用に関するプレゼンテーションへようこそ。 私の名前はセヴェリン・トッドです。 私はルフトハンザテクニックグループの中央IT部門の出身で、 技術領域、 デジタルエンジニアリング、 技術文書、 人員と品質、 そして運用技術とIoTを担当しています。

01:56 そして、 私の同僚を2人紹介できることを大変嬉しく思います。イワンです。 PLMの専門家であるIvan Matejと、 運用技術およびIoT分野の専門家であるMoritz Garg氏です。 今日は、ルフトハンザの技術について簡単に紹介します。 ルフトハンザの技術について簡単に紹介した後、

02:26 PLMのストーリーとIoTのストーリーについて詳しく説明します。 ルフトハンザテクニックはルフトハンザグループに属する企業で 、世界中の 300 社または 800 社以上のお客様に技術サービスを提供しています。 そのため、 ルフトハンザグループ内だけでなく 、世界中のすべての航空会社にサービスを提供しています。

02:56 そのため、弊社は 30 か国以上に子会社を持ち、4200 機以上の航空機を独占契約で保有しています。 そのため、これらの航空機にサービスを提供しています。 本社はハンブルクにあり、 年間売上高は最大56億ユーロに達しています。 さっきも言ったように、 私たちは航空業界への情熱だけでなく、素晴らしい人材とともにそれを実現しています。

03:26 素晴らしい人材こそが、 当社独自のセールスポイントの1つです。 これにより、 そのため、 航空機に搭載されるすべてのコンポーネントをルフトハンザの技術でメンテナンスや修理を行うことができます。 それも一つの側面です。 もうひとつは、 私たちが持っている設計承認です。

04:01 航空機部品の設計、設計、 新規修理、メンテナンスの手順を行います。 そして、3回目の承認では、 そのため、 航空機部品を製造して、 航空機に組み込む内装やキャビンの完成品まで製造することができます。 最後になりましたが、 私たちは組織として認められています。 そのため、

04:32 当社は耐空性管理組織を継続し、 お客様のフライトを維持するために必要なあらゆるサービスを提供することができます。 そして、それは世界でも類を見ないルフトハンザの技術ならではです。 だからこそ、私たちは航空機、個々のエンジン、さまざまなOEM、 そしてお客様が機体から取り外せる個々のコンポーネントについて、 コーヒーメーカーからホイールやブレーキに至るまで、 幅広い範囲のメンテナンスにおいて卓越したサービスを提供しているのです。 しかし、スラストリバーサーは、可能な限り、修理とメンテナンスが可能です。

05:09 しかし、今日の話題の中心にあるのは、 新製品、革新的な製品を生み出し、 設計する能力です。そして、 当社の製品の一部をご紹介したいと思います。 当社には、 航空機や航空業界の持続可能性に対応する製品があります。 これはサメの皮のホイルを航空機に取り付けることで、

05:39 また、 燃料消費量にはサイクリングと呼ばれる方法でも対処できます。 これは、 燃料消費量を大幅に抑えたり、 大幅に削減したりするためのエンジンの洗浄方法です そこで私たちはサステナビリティに取り組み、 私たちが提供するその他の製品、 開発・設計した製品は、 現場から出てきたものや、

06:12 企業向けに製品を提供しています。 そのため、完全に個別のキャビンが必要な場合はいつでも、 それを航空機に組み込むことができます。 これは客室の装備だけでなく、 私たちがNASAやドイツ航空宇宙研究センターと協力して行ったソフィア計画のような特殊任務用航空機も提供することになります。

06:46 つまり、A7474をベースにした一種のコンバーチブルです。 これは私たちが提供する特別な種類の飛行機です。 それには大きな変更が加えられています。 パラボラ飛行の研究用にゼロG飛行機を提供しています。最後になりましたが、その一例として、 集団避難だけでなく個々の患者様の輸送にも提供する航空医療ソリューションがあります。

07:18 そこで、私たちは個々の特殊任務航空機に投資したり、 サービスや製品を提供したりしています。 最後に納入したプロジェクトの 1 つは、 か月前に納入して就航したばかりの政府機関向け航空機、エアフォースワンです。 これはドイツの航空機です。だから私たちは艦隊を運用しているのです。 私たちはドイツ空軍の艦隊に内部を提供しているのと同様に、他の政府にも内部を提供しています。

07:51 そして、 これはチェーンを作る能力にとって不可欠です。 こうしたサービスを提供し、ルフトハンザの技術、 つまりデジタル技術を高めてデジタルトランスフォーメーションを促進するためには、 エンジニアリングから製造、 サービスに至るまで実施されているデジタル脅威が不可欠です。

08:27 その中でも、 デジタル対応製品の提供や育成など、 いくつかの側面、いくつかの活動分野に取り組んでいます。 つまり、 デジタル面によるMRO製品の強化、 新しいデジタルキャビンソリューションの提供、 そして最後になりましたが、顧客面への対応です。 つまり、 顧客主導のイノベーションを推進し、デジタル化することです。 中核となるのは、 デジタル脅威の力を解き放つためのプログラム、つまり戦略です。

09:03 そして、デジタル脅威の一環として、 PLMは戦略的行動分野の1つであり、 その分野はEvaが提示します。ええ、そうです。 。そこで、ルフトハンザテクニックの4つの事業部門、 つまり航空機コンポーネントサービス、 エンジンサービス、 オリジナル機器、

09:34 特殊航空機サービス、 航空機メンテナンスサービスについて、 信頼できる唯一の情報源を作る必要がありました。 これら つの事業部門にはそれぞれ独自の働き方があるため、これは非常に大きな課題でした。 そこで、これを調整し、 すべてを連携させる必要がありました。 その上に、もちろん 、独自のデータを作成する必要もあります。 そのため、

10:07 システムへの導入も必要な、 あらゆる種類の異なるデータを扱う必要がありました。そこで、 このデジタル脅威を生み出すために、 私たちは PLM への取り組みに着手し、ルフトハンザテクニックに Windchill を導入しました。 航空業界ではすべてが証明書と書類に関するものであるため、 これまではPDMシステムしか使用していなかったため、私たちにとって大きな一歩です。 だからこそ、私たちはドキュメントベースで作業しているのです。 しかし今は、 次のステップに進み、3Dモデルを使って作業し、 完全にモデルベースで作業して、 作業方法を完全に変えたいと考えました。

10:39 では、私たちはどのようにこれに取り組んだのでしょうか？ 私たちは価値主導型のアプローチを取りたかったので、 そのための方法を選ぶ必要がありました。 私たちが選んだ方法は、客観的なキー・リザルト・メソッドであるメソッドです。 そこで、PLM プロジェクトでは、 ビジネスに価値をもたらす、 実行したい大きな目標を定義しています。 次に、これらの目標を、 標準化やカスタマイズなど、 かなり一般的なビジネス目標に結び付けます。

11:12 これらのビジネス目標を、 より小さなビジネスバリューに分割します。 では、 私たちがビジネスにもたらしたい価値とは、具体的にはどのようなものなのでしょうか。 これらの価値観はそうなるでしょう。たとえば、標準化、 迅速なオンボーディング、 社内でのより標準的なプロセスの導入などが挙げられます。 しかし、これらのビジネス目標を測定可能で客観的なものにするには、 どうすればよいでしょうか。 そのためには、次のステップ、 つまり重要な結果が出てくるのです。 そこで、四半期ごとに、 達成したい主要な成果を定義します。

11:47 そして、これらの重要な成果は、 当社の IT スクラムチーム内で開発している成果です。そして、 それが全体の流れです。 したがって、これらの重要な成果は、 それが私たちのやり方です。しかし、 私たちのツールにはどのようなものがあるのでしょうか？私たちが実際に使用している技術は何か？ さて、私たちの技術スタックは主に Windchill、

12:20 ThingWorx、OpenShift の中核を中心に展開しています。OpenShift を知らない方のために説明すると、 これは Kubernetes のレッドハットバージョンです。 Windchill は信頼できる唯一の情報源です。 つまり、すべてのデータがどこにあり、 すべてのエンジニアリングデータがそこにあるのです。 しかし、 たとえば製造現場のエンジニア以外の人々もデータにアクセスできるようにするには、 ThingWorx と OpenShift を併用して Windchill の機能を拡張する必要があります。 なぜ両方を使うのか不思議に思うかもしれません。

12:51 そうですね、 フレームワークがあって本当に良かったと思うユースケースもあります。 たとえば、Windchill しかし、ミドルウェアのマイクロサービスのように 、技術的に複雑なユースケースもあります。 そのためには、OpenShift インフラストラクチャーが提供しているようなコーディングの自由度を最大限に活用したいと考えています。

13:27 当社の ERP システムや、もちろん Windchill とデータを交換するシステムなどです。 当社の技術スタックの大きなメリットは、 当社のソリューションもその恩恵を受けていることです。 私たちが実装したこの技術スタックを通じて、 Windchill の 3D モデルを活用できます。つまり、 私たちの仕事の仕方、方法、テクノロジーについてです。 しかし、 これまでの道のりでは、いったい何が起きているのでしょうか？

13:57 控えめに言っても、 私たちは大きな課題に直面しています。 私たちの最大かつ最も重要な課題は、規制の厳しい業界で働いていることです。 つまり、 航空の安全性が向上するので良いことですよね？ しかし、 システムインテグレーターや開発者である私たちにとって、 変更を実施したり、新しいシステムを導入したり、 最後に、 これらすべての新しいシステムはテクノロジーを変えます。

14:30 もちろん、 その場合は国内外の航空当局にも準拠する必要があります。 しかし、 私たちは新しいプロセスやシステムを導入するのが好きなだけではありません。 また、Windchill や新しいテクノロジーに合わせて、古いものを適応させています。 ここでの主な目標は、 システムを変更するのではなく、プロセスを変更することです。もちろん、 これにはビジネスユニットとの多くの調整が必要です

15:02 そして率直に言うと、 自然と摩擦が生じることもあります。 でも、そうですね。しかし、 私たちは日々これらの課題を克服しており、 成功事例を祝うようなものでもあります。 たとえば、 すでに複数の製品を PLM で完成させています。 私たちは最初の航空機プロジェクトを PLM で完了しました。PLM はドイツ空軍の避難用輸送手段であり、救急医療ユニットを搭載し、 現在世界中で活動し、危機的状況にある地域の人々を救っています。

15:42 政府高官がすでに言及しているシャークスキンテクノロジーです。 つまり、 バイオニックフィルムを航空機に塗布し、その空気力学的特性を変えることで、 飛行機の燃料削減を実現できるのです。 また、 持続可能な飛行に向けた一歩も踏み出しています。 前に述べたように、 もう一つの成功事例は、XR ソリューションと PLM の統合です。つまり AR と VR です。

16:17 そこで、 ある研究プロジェクトの文脈で開発しましたが、 今は統合を始めています。プロダクション。 現在、生産について言えば、 生産を Windchill と直接統合する最初のステップも行っています。 たとえば、ThingWorx アプリケーション ThingWorx Navigate を使用するとします。 生産への道のりでは、IoT への取り組みも進んでおり、 この

16:47 つの世界をつなぐためにさまざまな橋渡し技術を使用しています。 でも、 これなら同僚でIoTの専門家であるMorghakに引き継ぐことができると思います。 ありがとう、イワン。みんな、ありがとう。 ステージに上がってくださってありがとうございます。 というわけで、 IoTジャーニーのツアーに連れて行きたいと思います。 つまり、製造する機械の PLM データを取得することが必ずしも重要ではありません。 機械からデータを取り出して、 それをビジネスアプリケーションに提供することが常に重要です。 そこで、ハンブルクの店舗の1つで、 IoTの旅を始めたいと思います。

17:21 ご覧のように、 エンジンのファンブレードに材料を供給する溶射機で、 いくつかの疑問が浮かびます。機械は空いていますか？ 設定されていますか?素材はそこにあるか？ 二酸化炭素排出量はどれくらいですか？ エネルギー消費量はどれくらいか？ したがって、 これらの資産からデータを取得して提供することは理にかなっています。 これは単一プロセス技術だけではありません。 つまり、 私たちはオペレーショナルテクノロジーの緊張の領域にいるのです。

17:52 そして、三つのことを指摘しておきたいと思います。 つまり、 プロセステクノロジには、 それぞれのテクノロジーには独自の標準と独自のプロトコルがあり、 それぞれのデータはマシンごとに異なります。 2つ目は、 資産が古くなっているため、 20年以上経過した機械から、よくわからないが最新の技術まで、 多種多様な機械が揃っていることです。 古いマシンはLANインターフェースすら備えていないため、データを提供することができません。

18:23 しかし、 新しいものはたくさんのことを教えてくれるので、 探している関連データをフィルタリングして選択する必要があります。 最後になりましたが、3 つ目に、 自動化の度合いがあります。 非常に複雑なシステム、 たとえば着陸装置のサンドブラストを行うロボットは、 手動プロセスよりもはるかに複雑です。 では、 このようなさまざまなタイプのテクノロジーからデータを取得するにはどうすればよいでしょうか。 リファレンスアーキテクチャがあります。 インダストリー

19:07 そして価値が生み出されるビジネスの最上位までの機能層、 そしてライフサイクルがあります。 つまり、これは各レベルに当てはまります。 しばらくしてからマシンが入れ替わっていることを確認する必要がありますが、 これはソフトウェア層にも当てはまります。 右側には、 実装されているリファレンスアーキテクチャの簡略版と、 熱処理、穴あけ、フライス加工、 洗浄などのさまざまなタイプの技術が表示されています。 これらが安全に接続されていることを確認してください。 次に PTC 製品、 つまり産業用ゲートウェイとして PTC Kepware を導入し、

19:46 マシンと通信してセマンティックエンリッチメントを行い、データを Iot プラットフォームにストリーミングします。次に、 マシンの各ステータスを表すデジタルデータモデルを作成します。 IoT プラットフォームから、 各ビジネスアプリケーションにサービスが提供されます。 PLM の場合もあれば、ERP の場合もあります。 多くのシステムがこのデータを使用しています。 さらに、 Microsoft Azure Iot Hub もあります。 これは、 オンプレミスの PTC Iot プラットフォームに接続され、インターネット経由で IT

20:22 では、 これらすべてのマシンのデータを取得したら、何をしたいのでしょうか?うん。 まず、データを表示するだけです。 つまり、 店舗にあるコネクテッドアセットについては、 マシンのライブステータスを示す単一のダッシュボードがあります。 プロセスから得られるデータによって、さらに充実した情報が得られる可能性があります 。たとえば、プロセスの制限。 キャリブレーション情報である可能性もあります。 また 、ショップのオペレーターにとっては、すべての機械、機械の可用性、品質、

21:00 ライブデータ、ステータス、 テレメトリ情報マトリックスが表示され 、それらはすべてコーポレートアイデンティティにまとめられています。 ルックアンドフィール。 そのため、 データを表示する際にデータを記録して、 プロセスに準拠していることを確認することもできます。 この例はオーブンであり、 当社のコンポーネントの熱処理プロセスであり、処理期間中のデータを記録して、 航空機の安全を確認したい人に見せるだけです。

21:31 次に、資産への警告を行います。 つまり、これは強力なツールです。 温度が制限を超えると、 オペレーターにもメールで通知が届きます。 また、条件に基づくイベントもいくつかあります。 その間のミドルウェアのような役割を果たします。 つまり、 ERPに倉庫管理システムがあり、 データはIoTスタック全体を介して転送され、 最終的には自動販売機が正しい動作をするようになります。

22:04 簡単にまとめると、 製造現場には資産があり、 それらを安全に接続する必要があります。 次に、 探しているマシンからデータを取り出します。 さらに、 店舗に関するインサイトを構築できます。 資産監視や資産アラート、資産レポートなどにもなります。 そうですね。これがIoTの旅です。そして、 セヴェリンにもう一度引き継ぎたいと思います。

22:37 ええ、まとめると、 それを解き放ちたいというのが我々の野望です。 つまり、データ主導のインテリジェンス、データ洞察、 データ主導の意思決定を促進するという重要な側面に基づいています。 つまり、 デジタル対応製品や充実した製品の開発を後押しするためです。

23:13 そこで、PLM IoT とデジタルジャーニーの重要な側面の 1 つは 、 デジタル脅威とデジタル脅威の助長が、 ルフトハンザの技術戦略の重要な部分であるということです。 そのため、 すべての事業部門と取締役会の経営陣が、 デジタル化を推進することを約束しています。 つまり、 これはビジネス戦略に沿ったものなのです。 つまり、

23:46 ITやデジタル化を推進することではなく、 私たちが達成したいのはビジネス目標なのです。 ビジネスの目標を元に、 同期のための一定のペースでデジタルロードマップを実装します。 つまり、四半期ごとにタッチポイントを事前に定義し、インターフェースを整合させ、 共通の課題を共に解決し、共通のビジネス目標に取り組み、 それを目指してデジタル脅威を実装するというガバナンスを確保しています。

24:36 私たちは未来への旅にデジタルスレッドの導入を加速させています。これで話は終わりです。 そして、 モードズとイボンヌにまたステージに参加してもらいたいです。 また、何か質問があれば、 遠慮なくマイクを持って質問に答えてください。 ありがとうございます。 プレゼンテーションをありがとうございました。 収集しているデータの使用方法について質問があります。というのも、 システムを監視、

25:08 制御、 しかし、それは計画通りなのか、 これ。したいだろ 何もありません。現在、 マシンデータの担当です。 むしろ、 頭から得た知識を、人々やプロセスから引き出すことです。 そして通常、

25:44 私たちは非常に厳しい航空法でプロセスに一定の制限を設けています。 これらはライブデータ用の Iot プラットフォームに実装されているだけで、予測などを行う AI は搭載されていません。 そして、将来的にはそれを行う予定です。 物だ 将来的にはある程度の予測はあるだろうが、それは長い道のりだ。 つまり、異常検知、 ファーストコンディションベースのモニタリングでは、

26:14 これらは現在そして将来的に私たちが本当に注力しているユースケースであり、 もちろん予知保全でもあるのかもしれません。 オーケー。ありがとうございます。 機械と機械の統合だけを求めていたのですか、 それとも私たちが修理するコンポーネントだけを求めていたのですか。 すべてをメンテナンスしてください。 すべて、すべて。 使える？そして、あなたはそうだった。 人工知能を求めています。正確に たとえば、 テストセルから出てくるものは何でも分析します。 そのため、 特定の修理スケジュールを特定するパターンがわかっているので、

26:49 分解する前に特定したり、 コンポーネントの詳細を調べたりして、運用前に分類することができます。 それは人工知能ではありません。 ただの知性だよ。オーケー。 これも良い一本です。 他に質問は？

27:19 そうではありません。じゃあ。 お時間をいただき、ありがとうございます。 そして、良い一日を。