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» 2016年03月01日 11時00分 UPDATE

製造ITニュース:PTCが“つながる”SLMを提案、「15〜20%のサービスパーツ在庫削減も可能」

PTCジャパンが東京都内で会見を開き、SLM(サービスライフサイクルマネジメント)ソリューションの今後の製品展開について説明。2016年から、従来のSLMソリューションに加えて、IoTプラットフォームである「ThingWorx」を活用した“つながる”SLMである「Connected SLM」を提案していく方針である。

[朴尚洙,MONOist]

 PTCジャパンは2016年2月29日、東京都内で会見を開き、SLM(サービスライフサイクルマネジメント)ソリューションの今後の製品展開について説明した。2016年から、従来のSLMソリューションに加えて、IoTプラットフォームである「ThingWorx」を活用した“つながる”SLMである「Connected SLM」を提案していく方針である。

PTCジャパンのアッシャー・ガッバイ氏 PTCジャパンのアッシャー・ガッバイ氏

 PTCジャパンでSLMセグメント セールス 事業開発担当 バイスプレジデントを務めるAsher Gabbay(アッシャー・ガッバイ)氏は「Connected SLMでは、『Connect(つながる)』『Monitor(モニタリング)』『Predict(予測)』『Optimise(最適化)』という4つのキーワードのもとで、製品のリアルタイムモニタリングや、履歴データ+リアルタイムデータの組み合わせからの予測による予防保全、収集したデータに基づく業務やアルゴリズムの最適化などが可能になる」と語る。

 Connected SLMは、既に提供可能な状態にある「Connected SPM」「Connected Field Service」「Remote Service」と、2016年末までにリリース予定の「Predictive Service」「Equipment Service」という5つのアプリケーションがある。これらのうち、Connected SPMとConnected Field Serviceについては、Connected SPMが「PTC Service Parts Management」、Connected Field Serviceが提携企業であるservicemaxといったように、PTCの従来のSLMソリューションと組み合わせての利用が前提になっている。残りの3つは、従来のSLMソリューションにはないものであり、各アプリケーション単独で導入することができる。

PTCの従来のSLMソリューション(上)と「ThingWorx」を活用した「Connected SLM」(下) PTCの従来のSLMソリューション(上)と「ThingWorx」を活用した「Connected SLM」(下)(クリックで拡大) 出典:PTCジャパン

 ただし、Connected SPMとConnected Field Serviceも、初期リリースの段階で連携するツールとしてPTCのSLMソリューションを選定しただけであり、「将来的には、他社のSLMソリューションと組み合わせられるようにする」(ガッバイ氏)という。従来のSLMソリューションとConnected SLMをセットで売り込んで行くのではなく、IoTプラットフォームであるThingWorxを活用した、SLMに“つながる”機能をもたらす製品としてConnected SLMを展開していきたい考えだ。

「Connected SLM」の5つのアプリケーション 「Connected SLM」の5つのアプリケーション(クリックで拡大) 出典:PTCジャパン

サービスパーツ在庫管理の需要予測を高精度化

PTCのスティーブン・カルドウェル氏 PTCのスティーブン・カルドウェル氏

 会見では、米国本社のPTCでSLMセグメント プロダクトマネジメント担当 バイスプレジデントを務めるSteven Caldwell(スティーブン・カルドウェル)氏が、サービスパーツの在庫管理に用いるPTC Service Parts Managementと、“つながる”ことで機能が拡張されるConnected SPMについて説明した。

 カルドウェル氏によれば、PTC Service Parts Managementのユーザーは約200社あり、これらの企業のサービスパーツ在庫金額は平均で約5億米ドルに達するという。「これら200社のうち約3分の1は、インストールベースによる需要予測を行っているが、残りの3分の2は需要予測を行っていない。この残りの3分の2のユーザーがConnected SPMを活用した高精度の需要予測を行えば、15〜20%のサービスパーツ在庫削減が可能になる。また、需要予測を行っている3分の1のユーザーも、10%程度のサービスパーツ在庫削減を実現できるだろう」(同氏)としている。

サービスパーツ在庫管理における需要予測の精度 サービスパーツ在庫管理における需要予測の精度。従来の「PTC Service Parts Management」ではグラフ中央のインストールベースの需要予測になるが、「Connected SPM」であればグラフ右側の「Smart Connected」の領域となり高精度の需要予測が可能になり、在庫削減につなげられ(クリックで拡大) 出典:PTCジャパン

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