AI時代の製造業におけるノーコード活用の課題と解決策に迫るウェビナー

AI時代の製造業におけるノーコード活用の課題

近年、製造業においてノーコードやローコードを活用する動きが進展してきました。これにより、企業の現場で業務改善やアプリケーション開発が以前よりもスムーズに行えるようになっています。しかし、生成AIの登場によって、単に迅速かつ簡単に作成できるだけでは、これらの取り組みが企業間の競争力に直結することは難しいという現実が浮き彫りになっています。

ノーコード活用の限界

大手製造業において問われているのは、各部門での小規模な成功をいかにして企業全体で活用していくかという点です。ノーコードやローコードの導入が進む一方で、データ連携が整備されていないために、AI活用が全社的なものに進化しない背景があります。

データ連携の不足が引き起こす課題

ノーコードやローコードの活用が不充分な理由は、技術そのものの不足ではなく、複数の情報システム間でのデータ連携が阻害されていることに起因します。現場レベルでのツールの導入が進んでいても、PLM（製品ライフサイクル管理）、MOM（製造オペレーション管理）、ERP（企業資源計画）、そしてIoTデータが十分に連携されていない場合、AIが必要とする文脈を理解することが困難になります。このような状況では、部門ごとの最適化にとどまり、全社での競争力向上には結びつきにくいのです。

新たなアプローチが必要

製造業がノーコードやローコードを企業全体で効果的に展開するためには、一時的な業務改善やAI導入の取り組みだけではなく、データ連携を基盤とする設計が求められます。これを実現するために、シーメンスが提案するのは、Siemens Xceleratorを中心としたエコシステムの構築です。

シーメンスの提供する解決策

本セミナーでは、Mendix、AI Studio、Graph Studioといったシーメンスのツールを統合的に活用する方法について詳しく解説します。Mendixは業務アプリの実装を支援し、AI StudioはAIモデルの構築・展開を行います。また、Graph Studioは、将来的なデータ連携を強化し、PLM、MOM、ERPといった異なる基盤間でデータを結びつけ、AIが必要なデータを扱える環境を提供します。