PLMシステムを基盤にエンジニアリングチェーンの最適化を支援するサービス、SCSKが開始

　SCSKの「SuccessChain for ECM」は、製造業におけるエンジニアリングチェーンマネジメント（ECM）の最適化を支援するサービス（図1）。PLM（Product Lifecycle Management：製品ライフサイクル管理）システムを基盤に設計部門を中心とした業務プロセスを連携し、製品のQCD（Quality：品質、Cost：価格、Delivery：納期）の改善につなげるという。

図1：SCSKの「SuccessChain for ECM」の全体イメージ

　SuccessChain for ECMは（1）アセスメント／PoC（概念実証）、（2）エンジニアリング基盤、（3）コンテンツ、（4）定着化支援の4つのサービスを提供する。

　アセスメントでは、ECM領域の課題を診断し、課題解決の優先度と解決方針を明確化にする。その際、課題はNEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の『スマートマニュファクチャリング構築ガイドライン』を活用して体系化する。

　エンジニアリング基盤では、設計・開発・製造の各工程で必要な技術情報を一元管理するためのPLMシステムを導入する。システムには米Aras製の「Aras Innovator」を利用する。管理対象は、設計図やCAE（Computer Aided Engineering：コンピューターによる開発）の解析データ、EBOM（Engineering Bill of Materials：設計部品表）、MBOM（Manufacturing Bill of Materials：製造部品表）、BOP（Bill of Process：工程表)などだ。

　「CAEワークフローサービス」も用意し、CAE（Computer Aided Engineering：コンピューターによる開発）において属人化傾向が強い解析業務をモデル化し、上級者が構築したワークフローをWeb上で共有することで、工学的根拠に基づいた開発を可能になるという。

　コンテンツとは、システムを利用するためのテンプレート（ひな形）のこと。Arasが標準で用意するテンプレートのほかに、SCSKが持つ業務知見を体系化した「ナレッジDB」から必要なテンプレートをPoC段階から提供する。

　定着化支援では、業務改善状況をモニタリングし、追加の機能開発や人材育成に対応する。

　今後は、PLMシステムからCAE、R&D、AI・デジタルツインへと対象領域を広げ、過去データに基づく設計や工程進行・不具合予測や、仮想空間でのシミュレーション、遠隔操作など製造業におけるデータドリブン経営の実現を支援したいとしている。その過程で、SCSK独自のAIエージェントを実装し、モノづくりに必要なデータを即時に利用できる環境を整えるともいう。

　SCSKによれば、製造業では、部門間の壁やデータのサイロ化、レガシーシステムの制約により業務の非効率やQCDのバランスが崩れている。同社顧客からは「設計変更が現場に反映されない」「CAE解析結果が属人化して再利用できない」といった声が上がっているとする。

　SuccessChain for ECMの利用料金は個別見積もり。2030年3月までに50社の獲得を目指す。