米自動車部品サプライヤーNAPM、CADDi導入で40年分のデータ統合し工数最大70%削減

キャディ株式会社は、米国のTier1自動車部品サプライヤーであるNeaton Auto Products Manufacturing（NAPM）が製造業AIデータプラットフォーム「CADDi」を導入し、大きな成果を挙げた事例を公開しました。

課題と導入背景

NAPMは、多岐にわたる自動車部品の設計・製造を手がけており、40年以上にわたる膨大な設計・生産データが複数の共有ドライブや複雑なフォルダ階層に分散していました。これにより、以下のような課題に直面していました。

• 正確な仕様特定や最新版の確認に多大な手作業時間を要する。
• 部門間の情報共有に時間がかかり、エンジニアや品質管理担当者が情報収集に多くの時間を費やしてしまう。
• 手書きメモを含むスキャン書類の特定や再利用が困難。
• 調達部門において、過去の部品情報や価格情報をサプライヤーの見積もり評価に活用しにくい。

製造業におけるAI活用が進む中、これらの分散したデジタル資産を統合し、データに基づいた迅速な意思決定を可能にするデータプラットフォームの必要性が高まっていました。

導入効果

NAPMは「CADDi」の導入により、以下のような効果を達成しました。

• データの一元化: PLM・ERPシステムや手書きメモを含むスキャン書類など、14万件以上のデータを単一プラットフォームに集約。これにより、エンジニアリング、品質管理、調達にわたる製造インテリジェンスの基盤を構築しました。
• 工数削減: 図面や関連文書の一元化により、情報収集にかかる工数を40〜70%削減。これにより、エンジニアは高付加価値な設計・検証業務に集中できるようになりました。
• 品質管理の効率化: 品質管理担当者の情報収集時間が約50%短縮。QAシート、図面、設計メモなど全ての関連情報を一か所で参照可能になり、根本原因分析への迅速な着手が可能になりました。
• 利用者の拡大: CADDiの利用ユーザー数は導入当初の30名から85名へ、183%増加し、チーム横断での活用が進んでいます。

NAPMのVice President of Design EngineeringであるNaomi Noda氏は、「CADDi導入の主な目的は調達能力の向上と、部品コストの適正化でした。点在していたデータが統合され、チームが本来注力すべき業務に時間を使えるようになり、AI活用に向けたデータ基盤の整備をさらに加速させます」とコメントしています。

今後の展望

NAPMは今後、CADDiの利用範囲を拡大し、見積もり効率とコスト可視化のさらなる向上を目指します。設計図面と見積もり・調達情報を連携させることで、過去の類似部品データに基づいた価格の妥当性判断や、サプライヤーとの戦略的な対話体制の構築を進める予定です。

参考リンク

• 元記事: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000199.000039886.html
• 製造業AIデータプラットフォームCADDi: https://caddi.com/
• キャディ株式会社: https://caddi.com/