PLMとは？主な機能や解決できる課題・注意点を解説

PLMとは？

PLM（Product Lifecycle Management）とは、企業が製品に関わるすべての工程（企画・開発・製造・販売・アフターサービス・廃棄まで）を包括的に管理し、製品情報を一元化する仕組みです。

PLMの主な目的は、品質（Quality）、コスト（Cost）、納期（Delivery）の最適化です。品質面では、設計情報の一元管理によって、誰もが最新・正確な情報にアクセスできるようになります。設計者が修正した最新の設計データを製造部門がリアルタイムで確認できるようになれば、古い設計図面による製造ミスを防止しやすくなります。

コスト面においては、設計資産の再利用による開発コストの低減や、手戻り防止による余分なコストの削減が可能となります。納期に関しては、承認プロセスの効率化によるリードタイムの短縮や、並行開発による開発期間の短縮、リアルタイムな情報共有による意思決定の迅速化が期待できます。

PLMの必要性

近年、AI、特にLLM（大規模言語モデル）の進化により、製造プロセスにおける課題の可視化や因果関係の特定が容易になり、異常検知や品質管理の最適化への期待が高まっています。しかし、製造業における従来のシステムは工程や部門、工場ごとにデータが分断されており、AIが活用するための「データの質」が大きな課題となっています。

AIの真価を引き出すには、アルゴリズム以上に「どんなデータを与えるか」が重要であり、断片的なデータではAIはその能力を十分に発揮しづらくなります。特に、前工程の事象が後工程にどう影響するかといった「データ同士の関係性」を理解するには、単一データの集合では不十分です。

このような背景から、工程ごとではなく、製品の視点でデータを横断的に統合管理するPLM（Product Lifecycle Management）のコンセプトとシステムの重要性が増しています。 PLMは、分断されたデータを関連付けて一元的に扱うことで、AIが製造プロセスの全体像を正確に把握し、因果関係を解明するための質の高いデータ基盤を提供します。 これにより、AIの潜在能力を最大限に引き出し、製造業における真のDX（デジタルトランスフォーメーション）と効率化を実現するために、PLMは重要な役割を担っています。

PDMとの違い

PDM（Product Data Management）は、PLMの重要な機能の一つで、製品の設計データや技術文書を管理するシステムです。 一方、PLMはより広範な製品ライフサイクル全体を管理します。

具体的な違いは以下の通りです。

比較項目	PLM	PDM
管理範囲	企画から廃棄までの全工程を包括的に管理	設計・開発段階の情報管理が中心
主な対象者	経営層から現場作業者まで幅広い関係者	設計者や技術者が中心
機能の特徴	市場分析・原価管理・品質管理・保守記録	CADデータや図面の版管理、承認ワークフロー

PDMはPLMを構成する部品のような存在です。PDMが製品データの管理に特化しているのに対し、PLMは企業全体の製品戦略に関わる幅広い機能を持ち、より大きな視点で製品ライフサイクル全体を管理します。

PLMシステムの主な機能

PLMシステムには、製品のライフサイクル全体を管理するための多彩な機能が搭載されています。主要な機能は以下の通りです。

管理項目	内容
CADデータ管理	3D CADデータや設計図面、BOM管理など、製品に関するさまざまなデータを一元管理できる
プロジェクト管理	開発スケジュールの設定や進捗管理、担当者間の情報共有を行える
ワークフロー管理	設計変更の履歴を記録し、いつ誰が何を変更したのかを追跡できる
ドキュメント管理	製品に関連する仕様書や設計図、マニュアル、品質記録などのあらゆる文書を一元的に管理でき、承認プロセスや版管理を効率化できる
ポートフォリオ管理	製品開発プロジェクトの投資対効果や優先順位を評価・分析し、経営資源を最適に配分できる

これらの機能により、製品開発から廃棄までの各フェーズにおける情報を効率的に管理できます。

PLM導入により解決できる課題

PLMの導入は、製品開発の効率化やコスト削減、リードタイムの短縮など多くのメリットがあります。この章では、PLMのメリットを3つ紹介します。

製品開発の非効率性

PLMを導入することで、設計データや部品表、試験結果などの製品情報を一元管理できるのがメリットです。 設計変更の履歴が追跡可能になり、手戻りが減少したり、関係部門間でのデータ共有がリアルタイムで実現したりと業務効率の向上につながります。

特に複数の部門や拠点が関わる開発プロジェクトでは、PLMによって情報の整合性が保たれ、承認プロセスも効率化されます。このように、PLMの導入によって、製品開発における無駄な作業を削減し、本来の開発業務に集中できる環境の実現に繋げられるのです。

過剰な製造コスト

PLMは過去の設計データを効率的に検索・活用できるため、新規開発において一からの設計が不要です。 また、設計変更による問題を早期に発見できるため、手戻り作業が減少します。 このようにPLMの導入により、余分な作業コストを抑制できるのがメリットです。

さらに設計変更が発生した場合、サプライヤーに即座に情報が伝達され、部品の手配や生産計画の変更に迅速に対応できます。発注数量の最適化や在庫の適正管理が可能となり、過剰発注や在庫の無駄を防げるでしょう。結果、部品調達にかかるコストを大幅に削減できる可能性があります。

リードタイムの長期化

PLMの導入により、設計変更の承認プロセスが電子化されることで、決裁までの時間が短縮されることが期待できます。また部品表（BOM）の作成・更新作業が自動化されることで、作業工程の軽減につながります。

特に、複数の部署や拠点をまたぐ開発プロジェクトでは、データの共有がリアルタイムで行えるため、従来の紙ベースの承認フローと比べて大幅な時間短縮が期待できます。

また、企画から製造までの工程を見える化できるため、業務の停滞箇所を素早く見つけ出し、改善しやすくなります。製品開発全体の流れがスムーズになり、市場投入までの時間を短縮できるでしょう。

PLM導入における注意点・ポイント

PLMの導入には、以下のようなポイントに注意を払う必要があります。この章ではPLM導入における注意点を解説します。

データ精査や運用ルール策定が必要である

システムを導入すればデータが整うという誤解が未だ根強く残っていますが 、PLMはデータ管理を支援する仕組みであり、データそのものを自動的に整理したり正確にしたりするものではありません。

PLMはデータを整えるツールではなく、整えられたデータを効率的に管理・活用するための仕組みです。 導入の成功には、システムを使う前段階でのデータ精査や運用ルール策定が重要です。

自社システムとの連携を行えるかを事前に確認する

製造業では設計用のCAD、基幹業務を管理するERP、生産管理を行うMESなど、複数のシステムが稼働しています。 しかし、既存システムに連携できないと、データの二重入力による作業効率の低下やシステム間でのデータ不整合などが発生してしまいます。

PLMと既存システムを適切に連携させるためには、社内の既存システムの棚卸しと機能の整理を行いましょう。その上で、システム間の権限設定やセキュリティポリシーの統一など、具体的な連携方法を検討します。

このように自社システムとの連携を行えるかを事前に確認し、スムーズな導入を実現しましょう。

段階的に導入する

PLMは全社的な取り組みとなるため、一度に全機能を導入すると混乱を招く恐れがあります。 そのため、設計データ管理からスタートしたり、部品表（BOM）管理を追加したりなど、段階を踏んで導入を進めることをおすすめします。

各段階で現場への定着度を確認しながら、次のステップに進むことが重要です。特に最初の設計データ管理は、PLMの基盤となる部分なので、しっかりと運用ルールを整備し、順次必要な機能を追加していきましょう。

このように段階的なアプローチを取ることで、現場の負担を軽減し、スムーズに導入しやすくなります。

現場と上層部で意見をすり合わせる

PLMの導入過程では、現場と上層部の間で意見の食い違いが生じることがあります。例えば、現場では既存の仕事の流れを変えたくないといった意見が出る一方、上層部は全社的な効率化を急ぎたいと考えているかもしれません。

PLM導入の検討においては、現場の課題を集めて整理することは比較的容易です。また、PLMパッケージが豊富な機能を備えていることから、導入自体も簡単に思えるかもしれません。しかし実際には、機能を拡張すればするほど投資規模は膨らんでいきます。その結果、投資対効果が不明確なまま、似たような企画案が何年も検討され続けるというケースが多く見られます。これは多くの企業が直面する典型的な課題の一つです。

この課題を解消するには、現場と上層部で定期的な意見交換の場を設けたり、現場の実情に合わせた段階的な機能導入を計画したりと、意見のすり合わせを行いましょう。

また、PLM導入の目的や期待される効果を組織全体で共有することが重要です。経営層と現場の社員が共通の目標を持ち、一体となって取り組むことで、システムの導入から運用まで、スムーズに進められます。

導入後も運用ルールの見直しなどを継続的に行う

PLMの運用を始めたら、 製品開発や市場環境の変化に対応するために、PLMの運用状況を定期的に見直し、新しい技術やプロセスを取り入れる必要があります。

例えば、AIやIoTといった最新技術を活用することで、より高度なデータ分析や予測を行い、効率的な製品開発が可能になります。ただし、最新技術の効果を最大化するには、整備されたデータ基盤が必要です。 データの質を高めるために、運用ルールの見直しやデータのクリーニングを継続的に行うことが求められます。

また、現場と経営層がシステムの改善点を共有し、アップデートを計画的に進める仕組みを構築することも重要です。全社的な教育やトレーニングを通じて、PLMの利用を継続的に最適化し、組織全体の競争力を維持・強化していく必要があります。

まとめ

製品開発における課題の複雑化により、従来の部門別データ管理では限界があると言えるでしょう。設計変更の手戻り、部門間の情報断絶、重複する作業工数といった非効率性は、企業の競争力低下に直結しかねない問題です。

この課題解決の鍵の一つとなるのが、製品ライフサイクル全体を見通したデータ統合管理です。分散する情報を一元化し、リアルタイムでの情報共有を実現することで、開発プロセスの根本的な効率化が期待できます。また、データの関連性を可視化することで、AIやIoTといった最新技術の活用基盤も構築できます。

成功には段階的なアプローチと全社的なコミットメントが重要ですが、適切なデータ基盤の整備により、製品開発の競争優位性を持続的に向上させることができるでしょう。

とはいえ、導入前のデータ精査や運用ルールの策定は容易ではなく、多くの企業がここでつまずきがちです。こうした課題に対し、近年ではAIなどを活用してデータクレンジングや整理を支援するソリューションも登場しており、テクノロジーで人手の負担を補っていく視点も重要になるでしょう。