AIがエンジニアリングをどのように進化させるのか
Monheim, Germany, 31 March 2025
人工知能（AI）が秘める可能性は非常に大きく、産業界で喫緊の課題となっている成長の促進に有効です。しかし、AIを産業用途に適切に活用する必要があります。EPLANとRittalは、ハノーバーメッセにおいてその方向性を示しました。
AI駆動型の産業オートメーションは、例えば機械工学やプラントシステムエンジニアリングを含むプロセスをより効率化することで、企業の生産性向上に貢献します。両社は、シーメンスのIndustrial CopilotとMicrosoft Azure OpenAI Serviceを基盤としたユースケースを通じて、パートナーであるシーメンスとの連携により、産業とソフトウェアの専門知識を組み合わせることで、AIが企業の発展をどのように支援できるかを実証します。
Sebastian Seitz: “AI allows us to develop tools that reduce the amount of manual work to be completed, to automate recurring processes and to make the workflows for engineers more efficient than ever before.”
EPLANのCEOであるセバスチャン・ザイツは、
「人工知能は未来のエンジニアリング、そしてオートメーションに革命をもたらすでしょう。私たちはこの進化に積極的に参加し、エンジニアリングにおけるデータ標準と組み合わせることで、お客様のプロセス全体を加速する具体的なメリットを提供します」と述べています。
ハノーバーメッセでは、EPLANはMicrosoft Azure OpenAI Serviceに基づいたユースケースを発表しました。これにより、AIを使用してマウンティングプレートのレイアウトを完全に自動で生成できます。適切な制御盤や組立プレート、さらにはケーブルダクト、DINレール、その他のコンポーネントの選定もプロセスに含まれます。
エンドtoエンドの統合に注力
EPLANはシーメンスと、将来のエンジニアリングプロセス全体をデジタル化し、自動化する広範なエンドツーエンドの統合に取り組んでいます。シーメンスのEngineering Copilot TIAは、すでにプログラマブルロジックコントローラー（PLC）のコードブロック生成に利用可能です。
両社はハノーバーメッセで、Industrial CopilotがEPLANプロジェクトに変更を加えることができるショーケースを発表しますが、これは可能性のほんの始まりに過ぎません。最終的な目標は、顧客のプロセスを次のレベルに引き上げるカスタマイズされたソリューションを作成できるようになることです。これを実現するために、EPLAN PlatformとSiemens TIA Portal間の統合がさらに強化されています。
さらに、両パートナーは、相互運用性とデータの一貫性をさらに向上させるために、データモデルの標準化に取り組んでいます。これには、アセットアドミニストレーションシェル（Verwaltungsschale）とデジタルツインの活用が含まれます。
EPLANのCEOであるセバスチャン・ザイツは、
「AIにより、手作業の量を減らし、繰り返し行われるプロセスを自動化し、エンジニアのワークフローをこれまで以上に効率化するツールを開発できます」と述べています。
さらに、「AIシステムが独立して、そして広範に相互作用できるようになると、さらに興味深いことになります。その時点で、両社のお客様にとってのメリットは全く新しいレベルに達するでしょう」と強調します。
しかし、そのためには障壁を取り除き、クラウド間の接続を確立する必要があります。システムの相互接続性を高めるためには、適切なマインドセットが求められます。
AI-Driven Industrial Automation: EPLAN and Rittal offer specific answers and examples as to how electrical engineers and designers can soon be supported in a new way in their day-to-day work.
EPLAN presents a use case based on Microsoft Azure OpenAI Service with which a mounting plate layout can be generated fully automatically using AI.
時間短縮と品質向上
EPLANとシーメンスは、特に自動化技術の分野において、計画と設計に必要な時間の短縮など、大幅な効率化が達成可能であると考えています。AI支援型のソフトウェアツールとシステムにより、開発者はこれまで数日、あるいは数週間を要していたであろう多様なシナリオを、わずか数分でシミュレーションできます。
時間の節約に加え、これは結果の品質も大幅に向上させます。そして、その目標は野心的です。一つのアイデアとして、AIエージェントと呼ばれるデジタルアシスタントを備えた産業用コパイロットを活用し、エンジニアがより効率的かつ正確に作業できるよう支援することが挙げられます。これらのコパイロットは時間のかかるルーチンタスクを引き継ぎ、開発部門が創造的かつ戦略的な課題に集中できるようにします。
AIにはデータが不可欠 – 標準化されたデータ
AIの活用を含むすべての自動化の基盤となるのは、高品質なデータです。この課題に対応できるのが、EPLANが長年にわたり提唱してきたEPLANデータスタンダード（EDS）の要件、つまり包括的に定義された標準化されたデバイスデータです。
明確なのは、優れたデータ基盤なしには何も機能しないということです。これは、標準化、自動化、そして最終的にはAIの活用にも当てはまります。アセットアドミニストレーションシェルやECLASS規格などの標準化イニシアチブは、統一されたデータベースを構築するための基盤を提供します。
さらに、人工知能の意思決定プロセスは、透明性が高く、理解しやすいものでなければなりません。「私たちは、当社のAIモデルが『ブラックボックス』と認識されるのではなく、提案や決定の根拠を示すことができるように設計に取り組んでいます」と、セバスチャン・ザイツは述べています。
