LTTS LTwin
LTwinは、LTTSが提供する物理モデルを統合したデジタルツインプラットフォームです。第一原理に基づくエンジニアリングとAIを融合させ、機械や資産の「生き生きとした」レプリカを構築します。これにより、劣化の予測、計測機器では測定できない要素の検知、そして設計・運用・保守のライフサイクル全体にわたる設計の仮想検証を実現します。
多くのデジタルツインは、まさに必要とされる瞬間に機能しなくなる
データのみを扱うツインシステムは、過去のデータから学習します。しかし、最も重要な資産は、往々にして過去のデータが最も少ないもの――新しい設計、新しいデューティサイクル、図面がなく仕様書に基づいて構築されたマルチベンダーのフリートなど――であることが多いのです。
そして、故障が発生した瞬間こそが、データが途絶える瞬間なのです。
過去がなければ、予測もできない
統計モデルには、故障に至るまでのデータが必要ですが、新しい資産やデューティサイクルにはそのようなデータがありません。
センサーが取り付けられない場所から不具合が発生する
歯車の歯の間で亀裂が発生し、巻線内部で温度が急上昇する――肝心な箇所に計測機器を設置する余地がない
センサーはドリフトを起こしたり、性能が低下したり、故障したりする
ひずみゲージは、高温で汚染された油の中では故障する。測定器が故障すると、データ専用機も動作しなくなる。
物理試験には数ヶ月を要する
リグ上で各設計バリエーションの認証を行うには、製品が出荷されるまでに数か月のテスト期間と多額の資金が必要となる
その結果、資産がダウンしてしまった後で、それを徹底的に分析することで、その資産がなぜ機能しなくなったのかがわかるのです。
LTwinで得られるもの
新規アセットの挙動を予測：過去の故障事例から学習する材料がない、まったく新しいアセットであっても、その挙動を予測します
仮想センシング： 物理的なセンサーを取り付けることができない箇所でも、温度、力、応力を検知します 。また、センサーが故障しても動作を継続します
リアルタイム監視・制御：資産の状態を監視し、安全限界値を設定し、画面から起動・停止・調整を行えるライブダッシュボード
状態監視： 振動、トルク、温度を継続的に追跡し 、資産が損傷を招く速度に達する前に警告を発します
予知保全：摩耗を早期に検知し、残存耐用年数を推定します。これにより、カレンダーに基づく定期点検ではなく、データに基づいたメンテナンスが可能になります
品質管理： 測定値が許容範囲から外れた瞬間をリアルタイムで通知します
「もし～なら」分析：速度の向上や気温の上昇といった変更をシミュレーションし、実際の設備に触れることなく、その影響を即座に確認できます
お客様のシステムに適合： エッジ環境およびクラウド環境で動作し 、PLMやMESと連携します
LTwinの活用事例
この手法は、失敗によるコストが高く、かつ故障箇所へのアクセスが困難なあらゆる場面で適用される。
LTwinの機能
図面なしで仕様に基づいて製造された、複数のベンダーが混在する車両群について、振動データとトルクデータから、亀裂の発生や残存寿命を予測します。
結果
クラックの検出精度は約90％
LTwinの機能
振動、トルク、共振を監視し、速度によって駆動系に過度な振動が生じる恐れがある場合に警告を発します。
結果
安全速度制御
LTwinの機能
バッテリー、インバーター、コントローラー、モーター内の発熱を予測し、過熱を防ぐための措置を講じます。
結果
回避された故障モード
LTwinの機能
本格的な実機試験を実施することなく、残存寿命を予測し、部品が早期に故障する原因を特定します。
結果
生後3ヶ月から1歳未満まで
LTwinの機能
モーターの電気的および構造的な挙動をリアルタイムデータと照らし合わせて分析し、故障が拡大する前に検知します。
結果
仮想センシング
LTwinの機能
ハードウェアを実際に構築する前に、シミュレーションを通じて熱ドリフトや性能低下を特定します。
結果
テスト時間が約75％短縮
Deployed across: Wind and Energy | Automotive and EV | Industrial Equipment
他社が失敗する中で、なぜLTwinは成功するのか
その違いは、困難な状況下で明らかになります――真新しい資産、手が届かない故障箇所、機能しなくなったセンサーなどです。
普通のツインシステムは、過去の失敗からしか学ぶことができません。LTwinは工学物理学を基盤としているため、導入初日からまったく新しいアセットを処理することができます。
多くのツールは、何かがすでに変化したことを知らせるだけです。LTwinは、次に何が起こるのか、そしてその資産の残存期間がどれくらいなのかを教えてくれます。
LTwinは、センサーを取り付けることができない地点の温度、力、応力を計測し、センサーが故障しても動作し続けます。
LTwinは、データのパターンから推測するのではなく、問題の物理的な原因を突き止めます。
すべてのLTwinモデルは、信頼性認定を受ける前に実物資産との照合が行われ、基準となるギアボックスとの一致率は91.4%でした。
確固たる技術的基盤の上に築かれています。
LTwinは、LTTSが40年以上にわたり培ってきた製造エンジニアリングの専門知識と、マイクロソフト、ベントレー、アンシスと共同で設立したデジタルツイン・センター・オブ・エクセレンスを基盤としています。
リグの数を削減。予期せぬ事態を減らす。市場投入までの時間を短縮。
- 検証の迅速化：数か月に及ぶ実機試験をシミュレーションに置き換える――ヨーギア試験の所要期間が3か月から1か月に短縮
- 稼働時間の予測可能性：故障を早期に検知し、予期せぬ故障を計画的なメンテナンスに変える
- 測定不可能な現象の可視化：センサーでは測定できない挙動を可視化
- 少量のデータでも機能：新規資産や混在する設備群でも稼働し、センサーが故障しても動作を継続
- 設計段階から信頼性を確保：すべての 予測は、実際の機械と照合されたモデルに基づいています
設計をスピードアップ。運用をスマートに。重要なものを維持する。
成功事例
LTwinによる産業の卓越性の推進
LTTSは、風力発電所運営会社向けに、AIに第一原理に基づく工学手法を組み込み、亀裂発生を90％の精度で予測するとともに、認証プロセスを75％短縮しました。
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リソース
センサーの検知範囲の限界こそが、故障の始まりである
LTTS社の「LTWin」は、物理モデルを統合したデジタルツインであり、資産のライフサイクル全体を通じて工学方程式をAIに組み込むことで、約90％の精度で機器の故障を予測します。
