コラム・用語集

CAEの履歴が追えない企業に共通する“PLMの穴”とは？

PLM×SPDM連携

PLM

＊この記事でわかること：PLMで設計を整えても解析（CAE）の根拠が分散する理由と、SPDM連携で設計変更×解析結果の追跡性を高める考え方。

設計データのPLM管理に注力する一方で、解析（CAE）のデータや判断根拠は、案件フォルダや個人領域に散らばったまま——。
こうした“分断”があると、不具合発生時や設計変更の度に根拠となる解析ファイルが見つからない、見つかったとしても「どの結果が使えるのか」「再計算が必要か」の判断ができないといったことが発生します。
この“分断”こそが、タイトルでいう「PLMの穴」です。つまり、設計変更（版・構成）と、それを根拠づける解析ケース（条件・結果）が同じ文脈で追えない状態を指します。

本稿では、PLMとSPDMを“どちらが上位か”ではなく、役割分担と連携という観点で整理し、設計変更と解析結果のトレーサビリティ（追跡性）を高める考え方をまとめます。なお、製品や運用は企業ごとに異なるため、ここでは一般的な論点として整理します。

予知保全の費用対効果とは？ ROIで見る投資判断のポイント

IoT

製造現場で新しいシステムを導入する際、最も重視されるのは「どれだけの効果が得られるのか」という点です。いくら技術的に優れていても、投資に見合う成果が明確でなければ、現場も経営も前に進めません。
そこで重要となるのがROI（Return on Investment：投資対効果）という考え方です。ROIを算出することで、導入によって得られるコスト削減効果や生産性向上を共通の尺度で数値化でき、経営層・現場・IT部門が同じ基準で判断を共有できます。
ここでは、予知保全の導入検討で欠かせないROIの考え方と、実際の算出方法をモデルケースを挙げて解説します。

壊れる前に気づく時代へ ― 予知保全とは？代表的な3つの保全と違いを解説

IoT

製造現場では、突発的な設備故障による計画外停止（ダウンタイム）が、コスト・納期・品質の大きなリスクとなっています。

そこで近年注目されているのが 予知保全（予兆保全） です。センサやIoT技術で設備の状態を常時監視し、故障の兆候を早期に検知することで、「壊れる前に手を打つ」計画的な保全を実現します。部品交換頻度も必要最低限となり、生産ラインの安定稼働と設備保守のコスト削減を両立させることができます。
このページでは、予知保全とは何か、従来の保全手法とどんな点が違うのかなど、基礎的な内容を解説します。