事例の概要
| 企業 | Siemens Bad Neustadt工場 |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 機械 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 生成AI・ナレッジ |
| 使われた技術 | Insights Hub Production Copilot（産業IoT基盤上の生成AIアシスタント） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
Bad Neustadt工場はSiemensのドイツ国内の生産拠点の1つです。工場の稼働データは設備やラインごとに別々のシステムに記録されることが多く、どのデータを組み合わせれば問題の原因が分かるのかを調べるのに時間がかかるという課題は、Siemens自身の工場でも同じです。
同工場では、Siemensの産業IoT基盤Insights Hubに組み込まれた生成AIアシスタント「Insights Hub Production Copilot」を使い、分散したデータに自然言語で問い合わせて洞察を得る使い方をしています。Siemensは2025年5月の発表で、この利用を自社工場での事例として紹介しました。
成果は「運用中」とされるのみで、分析時間の短縮や停止の削減などの数値は公表されていません。自社製品を自社工場で使う事例であり、データ基盤がSiemens製品で揃っている条件での運用である点に注意が必要です。
Copilotが答えられる範囲は、Insights Hubに集まっている稼働データの範囲に限られます。不良の原因まで探るには、MESのロットや品質判定のデータとの連携が別途必要になると考えられます。
この事例から読み取れること
- ベンダーの自社工場での事例は、データ基盤が自社製品で揃った理想的な条件での運用である点を割り引いて読む必要がある
- 当サイトの見方では、生成AIの問い合わせ機能より先に、稼働データを1つの基盤に集める作業が前提になっている
- 効果の数値がないため、自社で試す場合は「データを探して答えを出すまでの時間」を導入前に測っておくと比較しやすい
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
