Digitalization and MBSE: Market Trends, Challenges & Opportunities (CIMdata Blog)
ディスクリート製品開発プロセスの広範なデジタリゼーションと今日のサイバーフィジカルシステムの複雑さの増大が相まって、より一般的にはPLMの範囲内で管理された初期段階の概念的なシステム設計から下流の機能までデータとモデルのデジタルスレッドの接続と管理への関心が高まっています。
ドン・トール (Don Tolle - CIMdataのシミュレーション主導型システム開発 (Simulation-Driven Systems Development) のコンサルティングプラクティス担当ディレクタ) 氏は、本トピックスについての考えを最近のブログに投稿、詳しくは、
https://www.cimdata.com/en/resources/cimdata-blog/item/11359-digitalization-and-mbse-market-trends-challenges-opportunities にて。
CIMdataは、近々、開催されるPLM Market＆Industry Forumのイベントで、このトピックスを詳しく述べる予定です。4月に米国ミシガン州アナーバー、ドイツのフランクフルト。 インドのプネー、 中国の北京、そして東京で開催します。2019年のテーマは “Augmented Intelligence: Applications Across the Product Lifecycle” です。
詳細については、PLM Market & Industry ForumのWebページ
（http://www.cimdata.com/en/education/plm-market-industry-forums）を参照してください。
デジタリゼーションとMBSE：市場動向、課題と機会
(Digitalization and MBSE: Market Trends, Challenges & Opportunities)
モデルベース・システムズエンジニアリング (MBSE) のトピックに関して、現時点で多くのことが起きています。トーランス (Torrance, Califorinia) での毎年恒例のINCOSEイベントは、MBSEワークショップを特集し、モデルベースシステムズエンジニアリングのデータ相互運用性に関するAerospace＆Defense PLM Action Groupのポジションペーパーの最近の出版物など、いくつかの例を挙げることができます。MBSEの重要性は、CIMdataの2019 PLM Market＆Industry Forumで注目されるトピックになるという理由の1つであり、CIMdataとして私どもは皆さんがこのトピックについてもっと学ぶために皆さんも私たちの仲間になることを願っています。 ブログを開始しましょう！
ディスクリート製品開発プロセスの広範なデジタリゼーションと今日のサイバーフィジカルシステムの複雑さの増大が相まって、より一般的にはPLMの範囲内で管理された初期段階の概念的なシステム設計から下流の機能までデータとモデルのデジタルスレッドの接続と管理への関心が高まっています。
ソフトウェアとエレクトロニクスの使用が急激に増加したことで、インダストリアル IoT (IIoT) とインダストリー4.0の相互接続された世界における “システムズオブシステムズ” を含め、今日のサイバーフィジカル製品とシステムは非常に複雑さを加えました。この複雑さのために、製品開発組織は従来のステージゲートおよびドキュメント中心のプロセスから考えを変え、初期要件の定義からインサービスの使用および再利用/製品寿命までのシステムライフサイクルのデザインのあらゆる側面を含むアジャイルおよびデジタルモデルベースのプロセスにますます頼ることが求められます。しかし、システムの複雑さが増すにつれて、製品エンジニアリングチームは新しい設計とパフォーマンスの課題に直面しています。例えば、製品開発チームの一人の個人または機能分野 (すなわち、メカニカル、エレクトリカル/エレクトロニクス、ソフトウェア、制御、材料、化学) では十分に理解できない領域横断の相互作用が原因で、望ましくないシステムレベルの動作が発生する可能性があります。システムは、今では数百から数千の要件で定義することができ、数千万行の組み込みソフトウェアを含む数万の個々のコンポーネントを含むことができます。これらの複雑なソリューションは、システム要素とそれに関連する潜在的な故障モードの複雑な相互作用により、故障のリスクがはるかに高くなり、その多くは、デジタルモデルを使用しても、今日のエンジニアリングチームでは明白ではなく且つ/または適切に対処されていません。“われわれは知らないことを知らない (we don’t know what we don’t know) ” という古い格言は、今日の複雑な製品やシステムのデザイン・設計にさらに関連しています。
この課題に関連する新たな機会は、人工知能 (AI)、機械学習、および深層学習技術の適用です。これらの比較的新しいアプリケーションは、今日のシステムズエンジニアリング以外の多くの分野でビジネスに大きな影響を与えていますが、日々変化しています。これらの新しい技術は、ロバスト設計、複合分野アナリティクス＆最適化 (MDAO - multi-disciplinary analysis and optimization)、不確かさの定量化 (UQ - uncertainty quantification) などの高度な物理ベースおよび統的モデリングおよびシミュレーション (M&S) 技術と連携して適用できることがますます認識されています。今日、これらの技術は、デジタルモデルベースのプロセスで人間の知能を劇的に補うために、概念システムの開発段階に早くも適用されています。これらの技術は、IIoTでのインサービスの物理ベースのデジタルツインから利用可能になりつつある現実世界の製品パフォーマンスデータの急増に適用できます。何人かのソートリーダーたち ( thought leaders) は、人間と機械知能 (Machine Intelligence) のこの相乗的なコラボレーションを明確に定義するために、今や拡張知能 (Augmented Intelligence) という用語を使用しています。
最後に、デジタル変革 (digital transformation) とデジタルスレッドを可能にするための最大の課題の1つは、PLM戦略を実現するために使用される形式ばったエンタープライズデータ管理やコラボレーションプラットフォーム以外で採用されている要件定義/管理ソリューションや概念システムアーキテクチャデザインソリューションに現在存在している無数の異なるエンジニアリングモデルとデータサイロをインテグレーションすることです。
CIMdataは、これまで主に分断されていた領域・分野のインテグレーションに於ける現在進行している変化に焦点をあてます。4月4日に米国ミシガン州アナーバー、 4月11日にドイツのフランクフルト、4月15日にインドのプネー、 4月19日に中国の北京、そして4月24日に日本の東京で開催されるる2019年度のPLM Market＆Industry Forumのイベントに於いて、今日の複雑なサイバーフィジカルシステムの設計、開発、製造、運用に必要なコラボレーションのレベルに最も大きな影響を与えると考えている関連する業界標準の議論や新興中小企業の識別が含まれます。
このトピックに関しての議論の主な点は次のとおりです：
- 今日のサイバーフィジカルシステムは複雑性は、複数のエンジニアリング領域にわたって製品のパフォーマンスを最適化する真のシステム思考アプローチが必要である。
- 堅牢なデザイン・設計/MDAO/UQなどの十分に活用されていないM&S技術のみならずAIや機械学習などの新しい技術は、人間の知能を補い・高め、システムの複雑さに対処するためのモデルベースエンジニアリングアプローチでますます使用される。
- 最先端のシステムデザイン・設計プロセスとそのデータは、従来の下流の設計エンジニアリング、製造、さらにはインサービス運用やより良くインテグレーションされ、エンタープライズイノベーションプラットフォームを通して管理される必要があるという認識が高まっている。
- 製造およびサービス会社が、企業のデジタリゼーションとライフサイクル全体にわたるデジタルスレッドの有効化の複雑さに対処しようとすると、プロセスの変更や従業員の教育の必要性は避けられず、成功に向けて不可欠です。 エンジニアリングのベストプラクティスの実施・実装やトレーニングサービスは、高成長分野であるべき。