近年の製品はハードウェアとソフトウェアが密接に組み合わさっている一方で、BOM データは PLM、ERP、ALM、サプライヤー システムに分散していることがよくあります。このユースケースでは、SeekrFlow を通じて、AI を活用した BOM のガバナンスを確立することで、多階層の製品構造を拡張・整合させ、変更履歴を追跡し、構成の不整合を可視化することで、チームが単一の信頼できる情報源に基づいて業務を行えるようにするための仕組みを紹介します。
本記事で紹介する内容:
- 機械、電気、ソフトウェアの各領域にわたる多階層の BOM の管理
- PLM、ERP、ALM、サプライヤー システムを統合されたデータ モデルに接続
- 変更履歴の追跡、依存関係のマッピング、ライフサイクルの各フェーズにわたる変更管理
- BOM の正確性、トレーサビリティ、コンプライアンス対応力の向上
- 納品に影響が出る前の下流への影響とサプライ チェーンのリスクの特定
背景と狙い
エンジニアリング、製造、調達、IT、サイバーセキュリティの各チームが、機械、電気、ソフトウェアの各領域にわたる多階層の部品表 (BOM、Bill of Materials) の管理を実現します。設計から維持管理に至るまでの製品ライフサイクル全体を通じて、完全なトレーサビリティ、バージョン管理、およびコンプライアンスを確保します。
業務上の課題
近年の製品はハードウェアとソフトウェアが密接に組み合わさっている一方で、BOM データは PLM、ERP、ALM、サプライヤー システムに分散しています。ドメインを横断した可視性がなければ、変更によってバージョン間の競合、コンプライアンス上の不備、および製造上のリスクが生じます。
ソリューション
SeekrFlow を活用することで、企業は AI を活用した BOM のガバナンスを導入し、機械、電気、ソフトウェアの各領域にわたる多階層の製品構造を拡張・整合できます。
このソリューションは、PLM、ERP、ALM、サプライヤー システムを統合されたデータ モデルに接続し、変更履歴の追跡、依存関係のマッピング、構成の競合や下流への影響の可視化を実現します。
チームは、人間による監督を維持しつつ、単一の信頼できる情報源に基づいて業務を遂行します。
活用例
- PLM、ERP、ソフトウェア リポジトリにわたって多階層の BOM を展開し、整合させます。
- ハードウェアのリビジョンと、対応するファームウェアまたはソフトウェアのビルドの不一致を検出します。
- サプライヤーや部品の変更に伴うサプライ チェーンのリスクを特定します。
- 設計、製造、維持管理の各フェーズにおける構成変更を追跡します。
- サイバーセキュリティ要件を物理コンポーネントおよび組み込みシステムに割り当てます。
期待されるビジネス効果
国内での導入・活用に関するご相談
本記事で紹介したように、複雑な BOM 構造や変更管理の課題は共通して見えても、実際には製品構成や既存システム、業務プロセスによって検討の進め方や論点は大きく異なります。そのため、ユースケースの考え方を自社環境に当てはめて読み解くことが重要になります。
エクセルソフトでは、SeekrFlow の一般的な機能紹介にとどまらず、現在の BOM 管理や変更管理の状況を踏まえた上で、検討の進め方や導入対象の切り分けに関するご相談を受け付けています。
今回のユースケースを参考に、自社環境で想定される課題や検討時の論点を確認したい場合は、お気軽にご相談ください。既存システムとの関係性や運用面の前提を踏まえた形で、導入検討を進めるための情報整理を支援します。
この記事は、Seekr 社の Web サイトで公開されている「AI-Driven BOM Explosion Management for Complex Manufacturing」の日本語参考訳です。原文は更新される可能性があります。原文と翻訳文の内容が異なる場合は原文を優先してください。
