デジタルスレッドとは?デジタルツイン・PLMとの違いや導入メリット・事例などを解説

製造業では、製品の複雑化やサプライチェーンの多様化に伴い、設計から製造・保守にいたるまでのデータを一元的に管理・活用する重要性が高まっています。
その中で注目されているのが「デジタルスレッド」です。

デジタルスレッドは、製品ライフサイクル全体の情報をデジタルでつなぎ、部門間のデータ断絶を解消する仕組みです。
品質向上・リードタイム短縮・迅速な意思決定など、多くのメリットが期待できます。

本記事では、デジタルスレッドの概要、デジタルツインやPLMとの違い・構成要素・導入メリット・実現事例・導入時の注意点についてわかりやすく解説します。

デジタルスレッドとは

デジタルスレッドは、製造業におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の進展に伴い、急速に重要性を増している概念です。
製品の企画から廃棄にいたるまで、膨大なデータを一元的に管理・活用するための基盤となります。

本章では、デジタルスレッドの意味や、関連する用語との違いについて詳しく解説します。

デジタルスレッドの意味

デジタルスレッドとは、製品の企画・設計・製造・運用・保守・サービスといった製品ライフサイクル全体の膨大な情報を可視化し、糸のようにつなぎ合わせる仕組みです。
これにより、従来は部門ごとに分断されがちだった各フェーズの情報を途切れることなくシームレスに連携させ、業務の効率化・品質向上・迅速な意思決定を実現できます。

デジタルスレッドの仕組みの根幹にある考え方が、「SSOT(Single Source of Truth:唯一の正しい情報源)」です。

すべてのデータが共通の識別子(ID)によって紐付けられ、一元管理されることで、関係者が常に最新かつ正確なデータを維持できるだけでなく、安全に活用できます。

デジタルスレッドの重要性

製造業界の環境の変化に伴い、デジタルスレッドは注目を集めるようになりました。

現代の製造業を取り巻く環境は激変しており、製品の高度化・複雑化や、多様化する顧客ニーズへの迅速な対応といった多くの課題に直面しています。
さらに、世界情勢や災害によるグローバルなサプライチェーンの変動に対しても、柔軟かつ迅速に適応していく力が求められるようになりました。

これらの深刻な課題を克服するためには、設計・生産・販売にいたるまでの各部門を越えたデータの一貫性とシームレスな連携が不可欠です。
あらゆる情報をリアルタイムに共有し、迅速かつ正確な意思決定を行うためのシステム基盤として、デジタル技術を活用したデータ連携の重要性が高まっています。

PLMとの違い

PLM(製品ライフサイクル管理)は、主に設計や開発フェーズのデータを管理するシステムです。
これに対して、デジタルスレッドは製造や保守など全領域へ対象範囲を拡張し、統合する広範な概念です。

PLMは、デジタルスレッドを構築するための強力な中核基盤として機能します。
両者は対立するものではなく、PLMを基盤としてデジタルスレッドが存在する関係にあります。

それぞれを比較すると、以下のとおりです。

比較する項目PLM(製品ライフサイクル管理)デジタルスレッド
主な対象範囲企画・設計・開発フェーズ企画から保守・廃棄までの全フェーズ
概念の性質データを管理するための「システム」や「ツール」データをつなぐための「包括的な設計思想」
役割設計情報の中核基盤として機能する全システムの情報を一本の糸のようにつなぐ
データ活用開発部門内での共有が中心全社およびサプライチェーン全体での活用

デジタルツインとの違い

デジタルツインは、現実世界の物理的な製品や設備をデジタル空間に再現した仮想モデルです。
センサーから取得したリアルタイムデータを用いて、シミュレーションや予測を行います。

一方のデジタルスレッドは、そのデジタルツインを機能させるための「データの連続的な流れ」を提供します。
両者は互いに補完し合う関係であり、組み合わせることで最大の効果を発揮するものです。

それぞれの関係をまとめると以下のとおりです。

比較する項目デジタルツインデジタルスレッド
主な役割物理的な対象物を仮想空間で忠実に再現すること製品ライフサイクル全体のデータの流れをつなぐこと
焦点「現在」の状態をリアルタイムで監視・予測する「過去から現在」までの履歴を管理する
相互の依存関係デジタルスレッドからの正確なデータ供給が必要デジタルツインのシミュレーション結果を記録する
具体的な活用例設備の故障予知・稼働状況のシミュレーション設計変更の履歴確認・品質問題の根本原因の特定

デジタルスレッドの構成要素

デジタルスレッドは、単一のソフトウェアではなく、複数の要素が組み合わさって機能します。
構成要素となるものは以下のとおりです。

  • 製品定義データ
  • BOMとコンフィギュレーション
  • プロセス・オペレーションデータ
  • ライフサイクル・トレーサビリティ
  • 統合基盤・PLMやプラットフォーム
  • 分析・フィードバックループ

多様なシステムから生み出されるデータを統合し、意味のある情報へと変換する構造が必要です。
本章では、デジタルスレッドを形作る主要な構成要素について解説します。

製品定義データ

製品を形作るためのもっとも基礎となる情報群が、製品定義データです。

CADソフトで作成された3Dモデルや、図面、ソフトウェアのソースコードなどが該当します。
さらに、顧客からの要件定義書や、製品が満たすべき仕様データも含まれます。

製品定義データの種類具体的な内容と役割
3D CADデータ製品の立体的な形状や寸法を定義する視覚的モデル
2D図面データ加工指示や公差など、製造に必要な詳細情報
ソースコード製品に組み込まれる制御プログラムやアプリケーション
要件仕様書顧客の要望や法的な基準を満たすための条件定義

それぞれの製品定義データが、デジタルスレッドの起点です。
CADを最新状態に保ち、迅速にアクセスできる状態にしておくことが重要です。

BOMとコンフィギュレーション

BOM(部品表)は、製品がどのような部品で構成されているかを示す重要なデータです。
設計BOM(E-BOM)や製造BOM(M-BOM)など、工程ごとに異なる形式で存在します。

BOM(部品表)の種類利用されるフェーズと特長
E-BOM(設計部品表)設計部門が作成し、機能やモジュールごとの構成を示す
M-BOM(製造部品表)製造部門が作成し、組み立て順序や調達経路を加味する
S-BOM(保守部品表)サービス部門が作成し、交換部品や保守ユニットを示す
統合BOMすべてのBOMを連携させ、一元的に管理・参照できる状態

デジタルスレッドでは、工程別のBOM間の整合性を保ち、構成管理(コンフィギュレーション)を行います。
物理的な部品だけでなく、電子部品やソフトウェアなどの複数の分野を網羅しておかなければなりません。

プロセス・オペレーションデータ

製品が実際に作られ、現場で稼働する際に発生する動的なデータ群です。

製造ラインでの機械の稼働状況や、作業員による組み立ての記録などが含まれます。
また、出荷後の製品に搭載されたIoTセンサーから送られてくる温度や振動のデータも重要です。

オペレーションデータの例データの発生源と取得方法
製造実績データMES(製造実行システム)や生産設備の制御装置
品質検査データライン上の検査カメラや測定器、作業者の入力タブレット
稼働状況データ出荷後製品に内蔵されたIoTセンサーや通信モジュール
メンテナンス履歴サービス技術者が入力する保守管理システム(SLM)

上記のデータは、設計時の想定と現実のパフォーマンスとのズレを把握するために活用されます。
また、製造サイクルの短縮を実現するうえでも重要なデータです。

ライフサイクル・トレーサビリティ

製品の企画から廃棄にいたるまでのすべての履歴を、連続して追跡できる能力を指す用語です。
部品のロット番号・変更が加えられた日時・承認した担当者の情報などが記録されます。

トレーサビリティの項目追跡によって得られる情報とメリット
変更履歴の追跡いつ・誰が・なぜ設計や仕様を変更したかを明確にする
ロットの追跡特定の不具合部品が使われた全製品を迅速に特定する
検査結果の追跡出荷基準を満たす証拠をいつでも提示できる
廃棄処理の追跡環境規制に則って正しくリサイクルされたかを証明する

万が一製品に不具合が生じた場合でも、上記の情報を追跡できれば、どの段階で問題が発生したのかを即座に特定できます。
厳格な品質管理や法令遵守が求められる業界では、特に不可欠な要素です。

統合基盤・PLMやプラットフォーム

点在する多様なシステムをつなぎ合わせ、円滑なデータ連携を実現するためのITインフラです。
PLMやERP(企業資源計画)、MESといった基幹システムが、この基盤を介してリアルタイムな情報連携を行います。

統合を担う主なシステム役割と管理するデータ領域
PLMシステム製品設計データ・BOM・変更管理の中核ハブとなる
ERPシステム財務・調達・在庫・受注など企業全体の資源を管理する
MESシステム製造現場の工程進行・作業指示・実績収集を管理する
データ統合基盤各システム間のデータ形式を変換し、安全に中継・連携する

統合基盤・PLMやプラットフォームは、一連のプロセスをつなぐ中核基盤です。
運用中に変更などが生じた際は、サプライチェーン全体に通知する必要があります。

分析・フィードバックループ

収集した膨大なデータを単に蓄積するだけでなく、価値ある洞察へと変換する仕組みです。
AIや機械学習を用いて、将来の故障を予測したり、品質低下の兆候を検知したりします。

分析・フィードバックの例活用技術と期待される効果
予知保全機械学習を用いてIoTデータを分析し、故障前に部品を交換する
品質改善過去の不具合データをAIで分析し、設計の弱点を発見する
設計の最適化実際の使われ方データを分析し、次期モデルの仕様に反映する
歩留まり向上製造条件のデータを分析し、もっとも不良が出にくい設定を導く

上記を通じて得られた分析結果は、設計部門や製造現場へと即座にフィードバックされます。
この情報の循環(ループ)を繰り返すことで、製品とプロセスの継続的な改善が可能です。

デジタルスレッドを導入するメリット

本章では、導入によって得られる以下のメリットについて解説します。

  • データの断絶解消による品質向上と手戻りの削減
  • リアルタイムな情報連携による意思決定の迅速化
  • 厳格なコンプライアンス対応と証跡管理
  • エンジニアリングチェーンの改善とリードタイム短縮

デジタルスレッドの導入は、単なるITツールの導入にとどまらず、企業のビジネスプロセス全体を根本から最適化する施策です。

データの断絶解消による品質向上と手戻りの削減

デジタルスレッドを構築し、各部門間でリアルタイムに情報を同期させることで、部署間の認識の齟齬や伝達ミスを未然に防ぐことができます。

これにより、古い設計図面に基づいた製造ミスや部品の誤発注を防止できるため、製品全体の品質向上につながります。

さらに、設計変更などの重要なアップデートが瞬時に全システムへ反映されるため、
手作業による連絡漏れや伝達遅れから生じる無駄な手戻り作業やリードタイムの長期化を最小限に抑えられるのも大きなメリットです。

デジタルスレッドは製品ごとの品質のばらつきを効果的に抑制し、常に安定した高品質な製品を提供するうえで有効です。

リアルタイムな情報連携による意思決定の迅速化

デジタルスレッドは、組織内外における円滑な情報連携や業務効率化においても役立ちます。

各部門がリアルタイムに情報を共有・連携することにより、製造現場での突発的な異常や市場環境の急激な変化を、リアルタイムかつ迅速に把握できます。
これにより、従来のデータ収集や報告書の作成に費やされていた膨大な時間や工数の削減が可能です。

加えて、データに基づき迅速に意思決定を行い、即座に現場の対応へと移れます。

また、予期せぬ不具合やトラブルが発生した際にも、蓄積・統合されたデータを用いて、客観的な原因分析と具体的な対策立案が迅速かつ確実に行えるのも魅力です。
このように、デジタルスレッドを活用すれば、最適な意思決定と現場の即応性を飛躍的に高められます。

厳格なコンプライアンス対応と証跡管理

デジタルスレッドは、安全基準や品質管理が極めて厳しい規制産業において大きな効果を発揮します。
特に、製品の設計・製造・運用・保守の全工程を厳密に管理することが求められる業界においてデジタルスレッドは重要です。

デジタルスレッドを導入してライフサイクルやトレーサビリティの把握能力を高めれば、共通IDを用いて製品ライフサイクル全体にわたるデータ履歴を正確かつ確実に追跡できます。
これにより、部門間の情報の壁を取り除き、一貫したデータ連携が実現します。

また、厳しい監査の際には、当局から求められる複雑な証跡データを自動的かつ迅速に抽出・提出できるため、対応コストの大幅な削減が可能です。
万が一、不具合やリコールが発生した場合でも、影響のある製品範囲を正確に特定し、迅速な対応を取ることで、社会的信頼を守り、ブランド毀損のリスクを最小限に抑えられます。

エンジニアリングチェーンの改善とリードタイム短縮

製造業におけるデジタルスレッドの構築は、設計開発部門に対して極めて大きなメリットをもたらします。
過去の設計データや市場から回収された実際の運用データを、設計開発の現場へダイレクトかつリアルタイムにフィードバックできるようになるためです。

これにより、エンジニアは過去の失敗や不具合を教訓として確実に活かし、同じミスを繰り返すことなく、より効率的かつ高精度に設計を最適化できます。

さらに、従来は実機を用いて行っていたテストや検証プロセスの大部分を、デジタル空間上での高度なシミュレーションに置換できます。
これにより、物理的な試作回数を劇的に削減し、開発コストの抑制が可能です。

結果として、エンジニアリングプロセス全体が抜本的に効率化され、高い品質を維持したまま、新製品を市場に投入するまでの期間を大幅に短縮できます。

デジタルスレッドの実現事例

デジタルスレッドの概念は、すでに世界の先進的な製造業において実用化され、成果を上げています。
導入企業は自社の課題に合わせてシステムを統合し、ビジネスプロセスの変革を実現しました。

本章では、製造業界における代表的な2社の導入事例をご紹介します。

A社(自動車製造業)の事例

自動車製造業のA社は、欧州市場向けの車両開発において、膨大で複雑なデータ管理が大きな課題となっていました。
当時は複数のシステムにデータが分散して存在していたため、設計変更が発生した際、その影響範囲を正確かつ迅速に把握するまでに多大な時間と労力を要していました。

課題を解決するため、同社はPLMを基盤としたデジタルスレッドを構築し、部品データと要件データを一元的に統合しています。
この取り組みの結果、設計から製造にいたる全プロセスでデータの一貫性を確実に確保することで、開発プロセス全体の効率化と意思決定の大幅な迅速化を実現しました。

B社(製造業)の事例

建設機械メーカーのB社は、製品の高度化や複雑化に伴い、設計品質の維持と製造コストの最適化といった極めて重要な課題に直面していました。
この解決策として同社は、設計から製造現場までの情報をシームレスにつなぐために、デジタルスレッドを導入しました。

具体的には、3D CADデータ・BOM(部品表)・現場の製造指示データをリアルタイムでシームレスに連携させる仕組みを構築しています。
これにより、設計変更が即座に現場へ共有され、製造現場における組み立てエラーや手戻りが大幅に減少しました。

結果として、生産プロセスの効率化が進み、製品全体の品質と信頼性の向上を同時に実現しています。

デジタルスレッドを導入する際の注意点

強力なメリットを持つデジタルスレッドですが、導入する際は以下の点に注意が必要です。

  • データを一元管理できる体制を構築する必要がある
  • 情報セキュリティの強化が不可欠である
  • 最適なシステムを取り入れる必要がある

単に新しいソフトを購入するだけでは期待する効果を得られません。
導入プロジェクトを成功に導くために、あらかじめ考慮すべき重要な注意点を解説します。

データを一元管理できる体制の構築が必須になる

デジタルスレッドの実現には、既存システムや部門の壁を越えてデータを統合する強力なリーダーシップが不可欠です。

まず、各部門が独自にデータを囲い込む「サイロ化」の文化を打破し、全社的な協力体制を築く必要があります。
さらに、データ入力のルールや標準フォーマットを社内全体で統一し、これを徹底するための継続的な教育研修が欠かせません。

単なるシステムの導入にとどまらず、現場の従業員が新しいプロセスの価値を理解し、納得したうえで積極的に協力できるような組織風土の醸成が強く求められます。
これら一連の取り組みを地道に推進していくことで、初めて真のデータ統合が可能になります。

情報セキュリティの強化が不可欠である

情報セキュリティの強化は、デジタルスレッドを推進するうえで無視できない施策です。

現代のビジネスにおいて、すべてのシステムが相互に接続されることは利便性を高める一方、サイバー攻撃のリスクが全社、さらには取引先へと波及する危険性を意味します。
特にサプライチェーン全体の膨大なデータを取り扱う場合、ひとたび情報漏えいが発生すれば、その社会的・経済的な影響範囲は極めて甚大です。

このような脅威から組織を守るためには、アクセス権限の厳格な管理やデータの暗号化、デバイスの監視といった高度なセキュリティ対策の徹底が必須です。
また、外部のクラウドサービスを導入・利用する際には、セキュリティ基準や運用体制を慎重に評価し、安全性を担保し続ける仕組み作りが強く求められます。

最適なシステムを取り入れる必要がある

自社独自の業務プロセスや既存のIT資産と親和性が高く、自社の要件に合致した最適なプラットフォームを選定することは重要です。
どれほど多機能で高価なシステムを導入したとしても、現場の従業員が使いこなせなければ投資対効果を得られません。

さらに、将来的な事業の拡大や市場、技術の変化へ柔軟に対応できるよう、システムの高い拡張性と柔軟性も考慮に入れて検討すべきです。

導入の失敗を防ぐためには、最初から大規模に展開するのではなく、特定の部門や製品などに限定して小さく始めるスモールスタートを採用するとよいでしょう。
現場の意見を取り入れながら段階的に全社へと適用範囲を広げていく方法がもっとも確実です。

メディア編集部

デジタルスレッドを成功させるために本当に必要なのは、優れたシステムを導入することではなく、現場のデータの足並みを揃えることです。

どれほど評判の良いツールを導入しても、設計・製造・保守の各現場で部品の呼び方やコードの基準が統一されていなければ、情報は繋がりません。実際、設計変更が製造現場に伝わる段階で、それぞれが認識する「最新版」の認識がズレており、結果として手戻りや修正作業が発生する現場をこれまで何度も見てきました。データをつなぐ糸は、現場の共通ルールが整って初めて一本に繋がります。

まずはシステム選定を急ぐ前に、部門間でデータの共通言語を作ることから始めてみてください。それこそが、デジタルスレッドを実現するための一番の近道です。

まとめ:デジタルスレッドの導入で情報を可視化

デジタルスレッドは、単なる現場のITツール導入や業務効率化の枠に収まるものではありません。

製品の企画から廃棄にいたる全データをひとつの糸で結び、ビジネスモデルそのものを変革する取り組みです。

データの断絶を解消することで、品質の向上・リードタイムの短縮・コンプライアンスの強化を実現します。

デジタルスレッドの導入の際は、ぜひDAIKO XTECHにご相談ください。

これまで多くの課題解決に貢献してきたノウハウを活かし、各部門の状況を踏まえた最適なプランをご提案し、御社のDX推進を強力にサポートします。

 

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