事例の概要
| 企業 | thyssenkrupp Automation Engineering |
|---|---|
| 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 | Siemens Industrial Copilot（TIA Portal上で自然言語からPLCコードを生成する生成AI） |
| 関連する製品・サービス | Siemens Industrial Copilot（Siemens AG） |
成果
取り組みの内容
thyssenkrupp Automation Engineeringは、自動車の生産ラインなどの自動化設備を設計・製作するエンジニアリング会社です。設備ごとにPLCのプログラムを書く作業が多く、制御エンジニアの工数と、担当者によるコード品質のばらつきが課題になりやすい業種です。
同社は、SiemensのPLC開発環境TIA Portalに組み込まれた生成AIアシスタント「Industrial Copilot」を使い、自然言語の指示からSCL（構造化テキスト）のコードを生成したり、既存コードの説明を得たりする形で開発を支援しています。Siemensは2025年5月のAutomate 2025の発表で、同社が全世界でCopilotを展開中だと紹介しました。
成果として、コード品質と開発速度の向上が報告されていますが、どの程度の改善かを示す数値は公表されていません。なお、Siemensは別の発表でSCL生成が約60%速くなると推定していますが、これは同社の推定値で、thyssenkruppでの実測値ではありません。
PLCコードの生成は、誤りが設備の誤動作につながる領域です。生成されたコードも人が書いたコードと同じレビューと試験を通すことが前提になります。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、エンジニアリング会社のように同種のPLC開発を繰り返す組織は、生成AIの効果を測りやすい対象といえる
- 効果は定性的にしか公表されていないため、自社で評価する際は導入前後のコード行数あたりの工数やレビュー指摘数を測る必要がある
- 生成コードの検証手順を既存のレビュー・試験の流れに組み込めるかが、展開範囲を決める条件になると考えられる
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。
