事例の概要
| 企業 | PepsiCo（米国の工場・倉庫） |
|---|---|
| 地域 | 欧米 |
| 業種 | 食品 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | データ基盤・IIoT |
| 使われた技術 | Siemensのデジタルツインと NVIDIA Omniverse による工場・倉庫の3Dシミュレーション |
| 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
飲料・食品の工場や倉庫では、ラインの増設や配置換えのたびに、搬送の干渉や設備間の能力のずれが立ち上げ後に見つかり、手戻りが発生しがちです。PepsiCoは、こうした問題を物理的な工事の前に見つけることを目的に、米国の工場と倉庫の3Dデジタルツインづくりを進めました。
この取り組みは、Siemensが2026年1月のCES 2026で、NVIDIAとの「産業AI OS」構想の発表の中で紹介したものです。Siemensのデジタルツインと自動化のソフトウェア、NVIDIAのシミュレーション基盤Omniverseを組み合わせ、設備や動線を仮想空間で動かして検証する構成です。
発表では、潜在的な問題の最大90%を物理的な変更の前に特定し、初期導入でスループットが20%向上し、設備投資を10〜15%削減したとされています。ただし、どの施設のどの案件での値か、「最大90%」の母数、スループットの比較対象は公表資料からは読み取れません。数字は技術を提供する側の発表で、第三者の検証は示されていません。
運用面では、既存ラインを止めずに始められる「変更前の検証」から入っている点が特徴です。リアルタイムの最適化に進むには、MESや設備データの統合が別に必要になります。
この事例から読み取れること
- デジタルツインを稼働中ラインの最適化ではなく、レイアウト変更前の検証から使い始めると、効果を測りやすく既存の生産も止めずに済むと考えられる
- 「最大90%」は施設を選んだ最良値の可能性があり、自社の効果見積もりではなく用途の例として読むのが安全といえる
- スループットと設備投資の両方を成果に挙げており、デジタルツインの価値を設備投資判断の精度で示す見せ方は稟議の参考になる
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