ロールス・ロイスのAI活用とDX – イノベーション、効率化、数百万ドルのコスト削減

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ロールス・ロイスのAI活用とDX – イノベーション、効率化、数百万ドルのコスト削減

ロールス・ロイスのAI活用とDX – イノベーション、効率化、数百万ドルのコスト削減

ロールス・ロイスは、2023年に大胆な変革プログラムを開始しました。

エンジン設計から製造、運用までデジタル技術とAIを活用し、バリューチェーン全体で競争上の優位性を生みだす取り組みを行っています。

AIとクラウド活用の概要

AIとクラウド活用の概要

グループ・チーフ・デジタル・インフォメーション・オフィサー、カヴェ・ポルティモアが、「システムや設計エンジニアリング刷新に大きな投資を行い、AIとデジタル技術を取り入れ、効率的かつ無駄なく活用できるスマート工場を開発しています」と述べるように、ロールス・ロイスは、マイクロソフトとシーメンスから技術支援を受けエンジン設計の加速、製造の合理化、エンジン効率の向上、メンテナンス必要性の予測にAIを活用しています。

マイクロソフトのAIとクラウド機能を使って、集中データリポジトリを構築し、生成AIを活用できるよう情報を再構築しています。また、バリューチェーンを通じて発生するデータを、シームレスに管理するデジタルスレッドの基盤を構築しようとしています。

１）エンジン設計と製造の加速

１）エンジン設計と製造の加速

AIとデジタル技術は、エンジン設計のスピードアップと効率化にも活用されています。具体的には、Azure Databricks、Unity Catalog、ハイパワーGPUなどの技術を組み合わせ、手作業で数年かかるプロセスを効率化し、数時間以内に、数多くのパラメーターに基づく様々な設計案を検討できるようになりました。

AIによる自動化は部品の選択や組立て作業にも導入され、手作業を削減して製造をスピードアップしています。こうした取り組みは、小規模でアジャイル（機動的）なチームが迅速にイノベーションを起こして、市場投入までの時間を短縮し、業界ニーズへの対応力を高めることを可能としています。

２）エンジン製造の合理化

２）エンジン製造の合理化

タービンブレード製造時の不具合品予測にもAIと機械学習が活用されています。タービンブレードは、その素材の融点を超えるエンジンの最も高温な部分に近いところにあるため、溶融を防ぐための複雑な冷却流路と表面の冷却孔が設けられています。以前は、月に最大200万個の冷却孔を手作業で検査する必要があり、製造のボトルネックとなっていました。

ここに振動解析と生成AIを使った「シグネチャー・アナライザ」を導入し、不具合品の検出を最適化しました。その結果、検査員は特定箇所の検査に集中すればよくなり、機械の稼働率が30％向上し、手作業の検査工程のミスから発生するスクラップが削減されました。加えて、不具合品問題の解決にかかる時間が数日から、ほぼリアルタイムに劇的に短縮されました。

３）エンジンの稼働時間を最大化するメンテナンス

AIやクラウドは、メンテナンスの必要性を予測するためにも活用されています。エンジンの健全性を予測し、稼働時間を最大化するようメンテナンス計画を立てられるようになったため、運用中の製品サポートとアフターマーケット・サービスの境界線が曖昧になっています。Pearlエンジンシリーズには、Azureクラウド、AI、クラウドベースの分析機能を搭載した、最先端のエンジン振動ヘルスモニタリングユニット (EVHMU)が設置されています。双方向通信を使って、地上からエンジンモニタリングの機能を再設定できるこのシステムは、10,000以上のエンジンのパラメーターを高いデータ品質で追跡することができます。

ロールス・ロイス製エンジン全体では、計画外のメンテナンス・イベントを年間約400件程度、検出・防止して、お客様の修理費用を数百万ドル節約し、スムーズな運航を支援しています。

イノベーションの加速

こうした先進的なデジタル・ソリューションは効率を高め、エンジニアリング能力を加速し、これまで可能ではないと考えられていたことを可能にしています。そして、これからも多くのことが「可能」となるでしょう。

マイクロソフトというデジタル化の重要なパートナーと共に、業務をデジタル化し、エンジニアリングのイノベーションを推進して、コストと市場投入までの時間を削減し、顧客体験の向上を実現しています。最先端のテクノロジーを活用し、より大きな変革をより早く行うことで、新しいロールス・ロイスとその未来に向けて取り組んでいきます。

詳しい情報はロールス・ロイスのウェブサイトをご覧ください。

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