Vivixはエンジニアリングデータを統合し、インテリジェントな炉監視を実現します Mendix、スノーフレーク、AWS
2021年には、 ビビックス ビドロス プラノスブラジルの大手板ガラスメーカーの一つであるは、 Mendix目標は明確でした。複雑な業務を効率化し、イノベーションを加速し、完全な製品トレーサビリティからリアルタイムのプロセス制御まで、よりスマートなツールを最前線のチームに提供することです。
「当社はデジタルソリューションを活用して、多様な価値を会社にもたらしています」と、Vivixのインダストリアル・トランスフォーメーション・マネージャー、アリストテレス・テルセイロ・ネト氏は語ります。「ROIは重要な目標ですが、オペレーターやマネージャーの日々の業務体験を向上させることも目指しています。」
2024年以来、Vivixの先駆的なアプローチは世界的に認められており、 Siemens Texcellence Award および AWS Gen AI Gamechanger を受賞しました。
Realize Live Detroit 2025で、Netoはチームがいかにして急速に規模を拡大したかを共有した。 Mendix ポートフォリオは現在約 30 個のアプリケーションで構成され、回復力のある AI 対応のデータ エコシステムを構築しています。
「業界の継続的な課題の一つは、データを標準化し、効果的に活用することです」とネト氏は述べた。「私たちはこのデータを Mendix ソリューションを迅速に拡張し、ニーズに合わせて様々なアプリを開発するために、労力、コスト、パフォーマンスのバランスを慎重に取る必要があります。」
今日、Vivixは デジタル変換 高度な分析とAIが継続的な改善を推進するインテリジェントな運用へと進化 製造パフォーマンス.
産業デジタル成熟度の推進
Vivixでは、産業データがいかに複雑で断片化されているかがますます明らかになりました。同社は、エンジニアリング図面、3Dモデル、機械の継続的なアラート、膨大な生産記録など、多岐にわたる情報を扱っていました。
このデータのほとんどは、もともと コントロール 分析対象ではない機器。調和と 統合する これらの多様な情報源を統合し、使いやすいシステムに統合することが、最大の課題の 1 つでした。
「ほとんどの産業企業は、日々のデータ処理に多くの時間を費やしています」とネト氏は強調した。「通常、部隊の約80%の時間がデータ処理に費やされています。」
データの形式、単位、フィルター、収集間隔が一貫していないこと (多くの場合、同一の機器間)、および PLC とバックエンド システム間のタイムスタンプが同期されていないことが、スケーラブルで信頼性の高い製造ソリューションの妨げとなっていました。
彼らの NEW Mendix 基礎Vivixは、接続するために設計されたDataOpsアーキテクチャを実装することを決定しました。 Mendix さまざまなOTシステムからリアルタイムの現場データを取得し、 インダストリアル エッジ デプロイされたアプリケーション データ。
彼らはHighByteを導入しました 中央データ モデリングおよび統合レイヤーとして機能し、資産、プロセス、製品という 3 つの主要な観点から産業データを整理できるようにします。
コアデータ構造の確立
Vivix は、産業用データ ファブリック アプローチを採用し、組織全体にわたるデータの包括的な保存、コンテキスト化、および活用を優先しました。
インダストリアルエッジを統合することで クラウドインフラ そして、工場の現場と企業システムを繋ぎ、 Mendix リアルタイムの洞察と情報に基づいた意思決定を可能にする統合アプリケーション層として機能しました。
2025年には、同社はさらに デジタルエコシステム Snowflake や Neo4j などのパートナーを統合することで、データ機能をさらに強化します。
しかし、課題は依然として残っていました。断片化されサイロ化されたデータは、AIコパイロットから不完全または誤解を招くような出力を生成することが多く、製造現場での有効性を制限していました。静的なビューを表示する従来のBIダッシュボードでは、より深く実用的なインサイトを提供することが困難でした。
生成AI コンテキスト豊富な情報に即座にアクセスできるようになり、チームが適切な質問をするようにガイドすることで、状況は一変しました。
現在、データ アーキテクチャは次のもので構成されています。
- スノーフレーク スケーラブルで構造化された分析
- センズアイ、 に接続されています ハイバイト現場とクラウドをつなぐ
- 複数のフォーマット（P&ID、3Dモデル、エンジニアリングドキュメント）レイヤーに組み込まれる
- アルテア AI StudioとAltair AI Hubで産業データワークフローを接続
これは、インダストリアルデータファブリックから 産業知識ファブリック データが真に理解され、活用される場所です。
Vivixは、エンタープライズDataOpsとAIデジタル化への取り組みを通じて、 Mendix 念頭に置いてください。
スマートな戦略的なアプローチで Mendix 開発チームは、機械のメンテナンスと運用の効率性を向上させるために人工知能を活用したコアアプリケーションの構築を開始しました。
AIによる炉監視の強化
Vivix は、継続的なデジタル進化の一環として、AI の適用方法を根本的に転換し、リアクティブ システムからプロアクティブでコンテキストに応じたインテリジェンスへと移行しています。
4年間の旅を通して Mendix以来、このメーカーは、Digital Shift Manager、Glass DNA、品質管理、Advanced Planning and Scheduling (APS)、Virtual Engineer AI アシスタントなどの産業用アプリケーションのポートフォリオを拡大してきました。
しかし、同社の主力プロジェクトである「スマート炉モニタリング」は、AI を活用した製造業の新時代を象徴しています。
「120億18万ドルの炉を想像してください。あなたの仕事は、今後XNUMX年間その内壁が崩壊しないようにすることです」とネト氏は説明した。
スマート炉モニタリングは、リアルタイムの産業データ、予測モデル、履歴分析を組み合わせて、 炉の劣化を予測する 起こる前に橋渡しをする Mendix アプリケーションを HighByte のデータ レイヤーと統合し、工場全体でコンテキスト インテリジェンスを実現します。
炉のメンテナンスを最適化し、資産寿命を延ばすために、Vivix は次の 2 段階のアプローチを採用しました。
- シミュレーションと熱データ処理 高度なアルゴリズムを搭載し、劣化パターンを評価し、将来の摩耗を予測します。
- A 生成AI搭載 Mendix 管理アプリ 実用的な洞察を保守チームに提供し、診断、予測、予知保守、知識管理をサポートします。
しかし、熱画像だけでは劣化の検出には信頼性が低いことが判明しました。そこで、Vivix社は Mendixベースのモバイルアプリ Flukeのデバイスとスマートフォンを使用する現場技術者向け。このAI搭載ソリューションは、コンピュータービジョンを以下の用途に適用します。
- 各熱画像の正確な位置を特定する
- オペレータ間の位置の不一致を自動修正
- 劣化の重要な予測因子である気流速度を分析する
- 視覚的な障害物を取り除き、炉壁の分析をより明確にします
この組み合わせにより、Vivixは最も 重要な資産 安全性、精度、信頼性が向上します。Neto社では、産業機器をデジタルで監視することで、24時間7日稼働させています。
最も注目すべきは、この生成AIシステム全体が Mendix スペシャリスト。
Vivixは、合理化されたローコードアプローチのおかげで、AIをさらに拡張することをすでに計画しています。 Mendix エコシステムを活用し、資材調達やメンテナンススケジュールなどのワークフローを自動化することで、次のことが可能になります。
- 資産寿命の延長
- 運用の安全性の向上
- データに基づいた意思決定を推進
- 資産知識管理の改善
大規模なデジタル変革を推進
わずか5年で、Vivixは産業革新とローコード開発の限界を押し広げてきました。 Mendix 変革のあらゆるステップを強力に推進します。生データから実用的な知識へ、分断されたシステムから統合されたエコシステムへと進化するVivixは、業務のあらゆる部分において、よりスマートに、より迅速に、そしてより少ない摩擦で業務を遂行します。
そして旅はまだ終わっていません。
「私たちの次の目標は、デジタルシャドウから 真のデジタルツイン「今、 Mendix マルチエージェント戦略により、産業エッジとクラウド全体でアプリケーションをシームレスに実行できます。」
しかし、デジタル化が加速する中で、ネト氏はAI変革の中心に人間を据えることの重要性も強調した。 デジタル化のメリット 越えて ブラジルの産業部門Vivix は、技術的な知識とデジタルのベストプラクティスの共有に重点を置いた地域産業同盟である Maya も立ち上げました。
「私たちの目標は、ビビックスで学んだデジタル変革の教訓を近隣の企業に広め、より強力なエコシステムを構築することです」とネト氏は述べた。
Vivixは、イノベーションの成功は技術的なことだけではなく、 共同ネト氏は、意義ある変革には投資が必要であることを認識し、パートナーシップと規模の拡大の必要性を強調しました。
「デジタル変革は安くはありません。AIを最先端にするには経済力が必要であり、様々な企業の知見を結集して新たなソリューションを共同で生み出す必要があります」とネト氏は述べた。