デジタル・ツインズ製造業の再構築

作家アーシュラ・K・ル＝グウィンはかつてこう言った：「未来は、アイデアを試すための安全で無菌の実験室である。今、新しい製品が、その形をデジタルで表現する可能性によって命を吹き込まれることを想像してみてほしい。しかし、現実とバーチャルの領域をどのように橋渡しするのだろうか？その答えは、メーカーが粘土モデルや物理的なプロトタイプを超えたものを見ることを可能にするデジタル・ツインにある。2017年の戦略的技術トレンド・トップ10にランクインしたデジタル・ツイン技術は、業界全体で大きな支持を得ている。アナリストは、実用的なリアルタイムデータに裏打ちされたコネクテッド製品は、将来的にデジタルツインによって表現されるだろうと予測している。モノのインターネット（IoT）のかつてない成長に伴い、このコンセプトへの関心が急速に高まっている。2018年までに、IoTベースのコグニティブ状況認識やオペレーショナル・センシングに投資する組織は、重要なプロセスのサイクルタイムが最大30％改善されることを目の当たりにするでしょう。その結果、メーカーは実際のシナリオと予想されるシナリオの両方を比較し、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができるようになる。製品環境は、新しい機能要件、厳格な規制ガイドライン、迅速な開発サイクルによってますます複雑になっています。企業は膨大なデータを収集することを好みますが、その能力を根本的に変革するための包括的なデジタル計画が欠けています。また、従来のシミュレーションフレームワークでは、機器の経年劣化、故障や不具合の発生状況、材料特性に基づく摩耗や損傷、全体的な環境などを考慮できていないことが多い。さらに、MATLAB、PSIM、ANSYSなどの既存のシミュレーションソフトウェアは、進化していないままです。ここでの理想的なシナリオは、システムの性能、エラーの発生率、ROIを正確に予測できるロバストなロードマップを開発することです。そのため、コネクテッド製品やサービスの基盤を構築するために、デジタル・ツインはビジネス上の必須要件になりつつあります。

今日の製造業者は、効率的な製品を設計するという課題にしばしば取り組んでいる。興味深いことに、最近の調査では、企業がアナリティクスに投資する一方で、DevOpsは依然として最優先事項であることが明らかになった。デジタル・ツイン・モデルを採用することで、企業はデータを分析し、システムを監視して問題を事前に検出し、ダウンタイムを防ぐことができる。新しいイノベーションのシミュレーションがデジタル・ツイン・モデルに不可欠であるため、「もしも」のシナリオが生成され、市場投入までの時間が短縮される。初期段階では、センサーを備えたスマート・コンポーネントがリアルタイムのデータを収集し、物理資産とのシームレスな統合を可能にする。これらのコンポーネントはクラウドベースのシステムにも接続され、センサーによって監視された運用データと環境データを収集・処理する。デジタル・ツインの作成には、2つの重要な方法がある。最初のステップは、製品のライフサイクルに関連するデジタル・ツインのプロセスと情報要件の概要を説明することである。第二のステップは、センサーデータのリアルタイムフローを実現するために、デジタル資産と物理資産の両方を統合する技術を開発することである。センサーからの重要な入力は、改善すべき領域を特定するために、コンテキストデータと照らし合わせて分析される。さらに、デジタルインサイトは、ビジネスにとって破壊的であることを証明する新しいサービスを創造するために適用される。この次世代モデルは、物理的なオブジェクトやプロセスの進化するデジタルプロファイルを生成し、入力データの分析を支援し、最適なポイントからの逸脱を特定する。

産業用IoT（IIoT）が注目を集め続ける中、予測分析を適用することはビジネス目標を達成するために不可欠となる。これには、産業データを活用し、洞察を利用して正確な予測を生成することが含まれる。デジタル・ツインは、このデータを選別するための予測分析にますます導入されている。オートメーション分野では、ほとんどの企業が最適化とバーチャル・コミッションのためにデジタル・ツインを活用している。しかし、予防保全や予知保全には活用していない。例外として、アメリカの多国籍コングロマリットの子会社が、昨年11月に開催された会議で蒸気タービンのデジタル・ツインを作成し、予知保全と予防保全の可能性を強調した。NASAもデジタル・ツイン・モデルを採用し、ロードマップや次世代車両の開発、新製品の推奨を決定している。宇宙船と宇宙ステーションのデジタル・ツインは、システムが効果的に動作し、クルーが危険な目に遭わないことを保証する。このパラレル・ソフトウェア・モデルへのパラダイム・シフトにより、より高い信頼性と安全性が確保されている。

2022年までに、すべてのIoTプラットフォームの85％がデジタル・ツインを採用するだろう。その後、企業は物理的なプロトタイプへの投資を削減し、市場投入までの期間を短縮する。製品ライフサイクルはより効率的になる。さらに製造分野では、予測エンジニアリング分析（PEA）がデジタル・ツイン・モデルを活用して運用データを提供する。このモデルは、デジタル・スレッドを合理化し、よりスマートな企業資産管理を促進するクローズドループPLMの実現にも応用されている。デジタル・ツイン・モデルはやがて、エンジニアや製造業者を含む専門スキルを持つユーザーの代理人として機能するようになるだろう。シミュレーション、概念化、最適化における次の技術の波であることは明らかだ。しかし、それは完璧な世界につながるのだろうか？それに答えるのはあなた自身だ。