デジタルおよびデータ駆動型の造船における図面なし生産
Posted on July 31, 2023
創造的破壊とコンドラチェフの波動理論
コンドラチェフの波動理論は、技術の発展の歴史について広範な構造化された視点を提供します。スタンダード・アンド・プアーズのトップ500社のローリング10年間のリターンの財務データに基づいて、技術の変化と一致する波やスパイクが観察されます。図1はこれらの波を時間軸に沿って示しています。財務リターンの顕著な上昇の背後には、社会の発展を前進させるものがありますが、それには新しい技術の利用において重要なステップがあります。蒸気機関、鉄道、電気、自動車と石油化学、情報技術などがそれに該当します。これらの技術はどれも孤立したイノベーションや成果ではありません。それらは社会が適応して利益を上げることができるものです。技術的なブレークスルーは、適応と受け入れの面で社会的な発展と密接に関連しています。
コンドラチェフの理論によれば、次の第6の波としての創造的破壊は、知的技術によって推進されるものでしょう。産業界ではデジタル化、デジタル変革、デジタル製造、産業4.0、スマートファクトリー、AI、製造におけるデジタルツインの利用などについて多くの議論が行われています。
第6の波の重要な側面は知性であり、これによって前の波（情報技術に基づくもの）と区別されます。知性が実際のAIを意味するのか、それともデジタルだけでなくデータ駆動型である可能性を意味するのかは推測の余地があります。
この変化の実際的な例として、デジタルツインの進化が挙げられます。CabosとRostok（2018）によると、デジタルツインとはオブジェクトのデジタル表現であり、行動モデルや構成または条件が付加されています。Hafver、Eldevik、Pedersen（2018）が指摘するように、デジタルツインの新奇性は3Dモデルの存在と資産としての利用ではなく、これらのモデルがどのようにまとめられるかにあります。
つまり、これはもはやITの問題ではなく、すべてのデータと3Dモデルをデジタル化する可能性についてではなく、データの背後にある知性の問題なのです。
深層変革理論とCADの革新の進化
SchotとKangerによって開発された深層変革理論によれば、各波には約50年の周期によってより詳細な要素があります。この理論を造船における変化に適用すると興味深い結果が得られます。図2は深層変革に関連する主な技術的変化と革新を示しています。
造船におけるITの時代はCADシステムの商業利用が始まった頃と一致します。ITの進展によって、CADは1970年代初頭に革新から、造船プロジェクトの一般的かつ不可欠な部分となりました。この技術が成熟するまでには約50年の時間がかかり、最新のハードウェアが活用され、完全に受け入れられるようになりました。進化したCADの精度向上により、より大きく複雑なプロジェクトに対応できるようになり、造船は完全に新たなレベルに引き上げられました。この革新は産業に奉仕し、それを変えました。しかし、これは孤立した現象ではありませんでした。これは世界貿易のために多くの貨物船やその他の船舶が必要とされた社会的な発展によって可能になったものでした。そのため、革新の文脈は変革において重要な役割を果たすのです。
図1. コンドラチェフ（1935年）の波: S&Pトップ500のローリング10年間のリターンと技術的な破壊との関連性。
図2. 深層変革と歴史的な造船のマイルストーン、CADの開発を含む。
マルチレベルパースペクティブ - コンテキストにおけるイノベーション
マルチレベルパースペクティブ（MLP）フレームワークは、転換がどのように発生し、イノベーションが実現可能で広く使用されるようになるかを理解するのに役立ちます。マルチレベルパースペクティブのアプローチは、元々フランク・ギールズによって持続可能性に焦点を当てて社会技術的な変革を説明するために開発されました。これは、3つの主要な層であるランドスケープ、レジーム、およびニッチの文脈における変革プロセスを提示します。ランドスケープ層は最も安定した構造を表し、既存の事物の状態であり、政治的および経済的なランドスケープ、歴史的におよび社会的に安定したやり方、そして長い間使用されてきた時間を経た技術の組み合わせです。レジーム層はより動的で、既存の実践とプロセスの組織方法から成り立っています。ニッチは新しいアイデアと実践の培養に最も動的な場所です。おそらく、ニッチは出現し、しばしばシステムに対してほとんど影響を与えずに消えてしまいます。ただし、ランドスケープからの圧力があるとき、レジーム層にはひびが入り、空間ができ、ニッチがレジーム層に入り込み、それを再形成します。「ニッチのイノベーションは、外部のランドスケープの変化がレジームに圧力をかけ、ひび割れ、緊張、チャンスの窓を作る場合、より広く普及する可能性があります」（ギールズ、2010年）。グローバル化とIT技術の発展による緊張は、コンピューティングパワーの向上やグラフィックカードなどのIT技術の進化が「チャンスの窓」を作り出し、CADがレジームとランドスケープのレベルに進展することを可能にしました。転換の副産物として、CADプロバイダーは海事産業で重要なプレーヤーになりました。
次の知的技術の波
ITの知性により、生産に適したデジタル形式のデータ提供が可能になります。たとえば、CADMATICによって収集されたデータに基づいて、2000年に最初の3DビューアであるeBrowserが市場に導入された際、造船所からの直接的な見積もりでは、生産に必要な図面の数を30％減らすことができると予測されました。3DモデルはCADユーザーだけでなく（通常はオフィスのデザイナー）、生産スタッフにもアクセス可能となりました。また、特別なスキルやトレーニングを必要とせずに使用することができました。図面の数を減らすための強力な推進力となりました。しかし、造船所における伝統とプロセスによって、まだ生産図面の量と種類が正当化されるケースもあります。生産においてこれらの図面の実際の必要性よりも、伝統によるものです。
もはやITの問題ではなく、データの背後にある知性の問題なのです。
このような展開に続いて、CADMATICのeShareをすべての相互にリンクされたプロジェクト情報の中央ポータルとして導入した結果、図面はさらに70％削減されました。これは、生産に関与する図面の数と種類に対してIT技術の増加した知能が大きな影響を与えた1つの例にすぎませんが、既存の体制を変える準備ができている社会によって制約されました。革新と効率性に焦点を当てた先駆的な造船所は、伝統と現状維持を強力な推進力とする造船所よりも変革を行う準備がより進んでいました。人間と社会的要因が技術的な可能性と衝突していると言えます。
自動化レベルは自動化された生産についての議論において重要な次元です。生産を自動化するためには多くの可能性があります：鋼板の切断や曲げ、溶接ロボティクス、3Dプリンティング、およびデータ分析に基づく工場のフローの自動調整などです。ロボティクスの進展とともに、これらは造船製造において重要な要素となっています。ただし、この点において機械のコストと実装の問題が制約要素となってきました。
図面なし生産の未来
図3は、図面なし生産の将来における4つの主要なシナリオを示しています。これらは、高いITの知能と自動化から低いレベルに分けられます。2つの典型的なシナリオは、「通常のビジネス」と「変革への高い期待」という可能性を示しています。他の2つは、ランドスケープにおける相反するトレンドと緊張を示し、イノベーションが成長する機会を提供しています。
これら4つのシナリオはすべて可能ですが、連続的な成長のシナリオが好ましいかもしれません。最適主義的で自然な発展の制約を無視した場合です。変革とロボティクスのシナリオの組み合わせは、中長期の視点で比較的現実的な展望を示しています。いずれの場合でも、生産プロセスにおける図面の段階的な排除が確実な結果となるでしょう。
知的なITの主要なドライバーを考慮すると、図面は既に徐々に3Dビューアや生産または製造制御システムへの直接データ転送に置き換えられつつあります。CADは、データとの対話性を提供することで、置き換えプロセスで重要な役割を果たしています。最初はCADへの入力はユーザーによって行われていましたが、徐々に埋め込まれた設計ルールの使用や、解析やAIに基づく入力による直接的なパラメータ入力の置き換えが進んでいます。
データとの対話はデジタル時代を特徴づける要素です。最初の図面の標準化は読みやすさと生産品質の向上を目指していましたが、データネイティブ世代にとっては自然ではない制約です。静的なスナップショットではなく、人々はデータを要求して操作したいと考えています。
以下のユースケースはこのプロセスを示しています。伝統的に、造船における多くの図面は配管の生産データやスプール図面から生成されます。推定では、約350mの大型クルーズライナーには約10,000のスプールがあります。現在の慣行では、これらの図面は自動的に生成され注釈が付けられます。ただし、約5％（CADの効果的な使用と生産ニーズに合った設定を使用する場合）は手作業が必要です。
このプロセス自体は非常に手間のかかるもので、時間がかかります。しかし、生産でこれらの図面を使用することが問題の元凶です。すべての図面は手動で検査され、パイプの製造の指示として使用されますが、図面に記載されているデータが十分でなかったり、ワークショップに到達するまでにデザインが変更されて古くなっていることもあります。いつでも生産データを生成し可視化できる可能性があれば、デザインと製造の間の不連続性が解消されます。
このような展望の具体例として、いくつかのCADMATICの顧客はすでに製造ワークショップでデザインデータにオンラインで接続し、アノテーション付きモデルの3Dビューアでデータを表示することができます。また、HoloLensを使用したARやVRインターフェースを直接3Dモデルと連携させています。
図面なし生産の基盤技術は整備され、方向性は明確です。問題は、イノベーションが進展し、広がり、体制の一部になるのに十分な緊張の余地があるかどうかです。
図3. デジタルおよびデータ駆動型の造船における図面なし生産の将来のシナリオ（2050年に向けて）。
参考文献
CABOS C., ROSTOCK (2018), Digital Model or Digital Twin? 17th Conference on Computer Applications and Information Technology in the Maritime Industries (COMPIT), Cardiff, 2018.
HAFVER, S. ELDEVIK, F.B. PEDERSEN (2018) probabilistic Digital Twins. Position paper, DNV GL
GEELS, F., 2010. Ontologies, socio-technical transitions (to sustainability), and the multi-level perspective. Research Policy 39, pp. 495-510.
KONDRATIEFF N. D., STOLPER W. F., The Long Waves in Economic Life Source: The Review of Economics and Statistics, Vol. 17, No. 6 (Nov., 1935), pp. 105-115 Published by: The MIT Press
SCHOT, J., KANGER, L., 2018. Deep transitions: Emergence, acceleration, stabilization and directionality. Research Policy.