事例の概要
| 企業 | Caterpillar Inc. |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 機械 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 需要予測・計画 |
| 使われた技術 | NVIDIA Omniverse・NIM・cuOpt による工場とサプライチェーンのデジタルツインと最適化 |
| 関連する製品・サービス | NVIDIA Omniverse（Mega Blueprint）（NVIDIA Corporation） |
成果
取り組みの内容
建設機械は1台が大きく部品点数が多く、仕様の組み合わせも多い製品です。需要の波も大きいため、工場の能力と部品の供給をどう合わせるかが利益を左右します。ラインの配置や物流を変えるたびに、現場での手戻りが起きやすい業種でもあります。
NVIDIAは2025年10月のGTC DCで、Caterpillarが3Dシミュレーション基盤Omniverse、AIモデルの実行環境NIM、数理最適化ライブラリcuOptを使い、工場とサプライチェーンのデジタルツインを構築していると発表しました。用途として予知保全とスケジューリングが挙げられています。
工場の3Dモデルの上で、ラインの配置や物流の流れを物理的に変える前に検証し、計画の最適化と組み合わせる構成と読めます。ただし、発表は取り組みの方向を示すもので、立ち上げ期間や停止時間の改善などの数値は含まれていません。
NVIDIAの同じ発表に並ぶ企業の多くも計画・シミュレーションの段階にあり、デジタルツインの効果は導入企業が自社の指標で測る必要があります。
この事例から読み取れること
- 多品種で部品点数の多い製品では、デジタルツインを生産計画と物流の検証に使う価値が大きいと考えられる
- 予知保全とスケジューリングを同じデジタルツインの上で扱う構想は、設備の状態を計画に反映させる方向を示している
- 効果の数値がない発表段階の事例であり、自社で検討する際は手戻りの削減や立ち上げ期間を指標に置く必要がある
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
