デジタルツインとAI：産業運営の変革

「デジタルツイン」は新しい用語ではありませんが、AIの進歩と相まって、産業運営を変革し、ビジネス価値を高める上でますます価値が高まっています。プラント内の資産またはプロセスの進化するプロファイルを生成するデジタルツインは、プラントのライフサイクル（プロセスの設計、運用、および保守）全体のパフォーマンスに関する洞察をキャプチャします。

また、AIエージェントによってますますインテリジェントになり、物理的な世界でのアクションを規定できるようになりました。これにより、企業は、事実に基づいた選択により、プラントのダウンタイムやプラントのダウンタイムなどの問題を軽減するための代替プロセスをリアルタイムで再構成できます。ボトルネック。

計画とスケジューリング、需要モデル、分散モデル、制御と最適化などの分野にデジタルビューを提供し、規範的なアクションを通じてこれらの運用の効率を向上させることで、ビジネスの収益性が向上します（おそらく、多くの人にとって最大のメリットが思い浮かびます）。 、デジタルツインの実装を検討する場合）

しかし、収益性は話の一部にすぎません。

AspenTechのRonBeckとのこの質疑応答セッションでは、デジタルツインと、それらが業界をどのように変革しているかをさらに詳しく調べます。

AIのデジタルツインとイノベーションが現在の産業運営にとって非常に貴重である理由を教えてください。

現在の市場の不確実性、不安定さ、および将来の経済見通しに関する疑問により、すべての産業組織は、効率を高め、より収益性を高めるための新しい方法を探していますが、最も重要なのは、安全な運用を確保することです。プラントがなじみのない低ターンダウンの状況で稼働しているため、テクノロジーはその目標への入り口です。

管理者は、デジタルを、工場の通常の作業員なしで機器の健全性と完全性に関する洞察を維持するための重要な方法と見なしています。デジタルツインとAIは、かつてのような意欲的な未来ではありません。多くの産業組織の収益に影響を与えることが証明されています。

最も重要なことは、それらは、機器の健康と将来の安全上のリスクについて人間ができない洞察を提供することです。デジタルとAIの両方を相互に組み合わせて活用することで、企業は、プラント運用における長年の課題のいくつかに、新しくより効果的な方法で取り組むことができるようになります。

デジタルツインは、物理的な場所、プラントプロセス、ビジネスプロセス、および資産の仮想コピーを作成し、AIと組み合わせることで、プラントオペレーターがプラントデータ内の価値を見つけ、それを活用してさまざまなオペレーション全体の改善を推進できるようにします。

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2つのテクノロジーは基本的に、プラントで起こっているすべてのことをキャプチャし、それらが提供するデータの洞察により、プラントのオペレーターがより良い運用上の意思決定に到達し、より優れた運用につながるのに役立ちます。

さらに、経済見通しはさておき、現在、産業界は、製品を製造し、炭素強度が低いかゼロでさえある、より持続可能な企業になるためのより環境に優しい方法を見つけるよう圧力をかけています。偶然にも、より環境に優しい世界を実現するために、デジタルツインとAIの両方が果たすべき主要な役割があります。

このテクノロジーはどのようにして産業プラントに新しい効率をもたらしますか？

デジタルツインの概念を掘り下げてみると、その美しさは、企業が業務を確認するための代替レンズを提供し、さまざまなプラントおよびプロセスシナリオへの洞察を提供し、最大の効率がどこにあるかを明らかにするのに役立つことです。

AIは、データマイニングとドメインの専門知識の活用を通じて、本質的にデジタルツインに電力を供給し、デジタルツインをますますインテリジェントにします。新しい効率は、（a）プラントの危険なエリアに足を踏み入れる必要性が少なくなり、遠隔地に輸送される必要性が少なくなること（b）資産データの爆発的な増加を動員して、新しい洞察と複数の目的にわたって最適化する能力に由来します。 c）将来の故障をより正確に予測し、資産の健全性を効率的に維持する能力を通じて、プラントの稼働時間を改善します。

プラントの運用では、稼働時間の増加を超えて、デジタルツインの利点は、プラントおよびプラントプロセスのスケジューリング、設計、および計画段階で最も感じられます。デジタルツインモデリングを利用して、効率を向上させるプロセスを設計、検索、または利用することで、運用上の大幅な向上につながります。 「もしも​​」という質問は、幅広い可能性を迅速に検討することで厳密に分析できるものです。これは、すべてのデジタルツインが本質的に解決する質問です。

また、運用データから設計機能へのフィードバックにより、以前の設計の操作性と比較した後、新しいプロセスラインを設計できるようになり、その結果、信頼性、安全性、操作性が向上するように設計できます。

メンテナンスは、AIとデジタルツインの両方を活用することの利点が見られるもう1つの分野です。 AIを利用したデジタルエージェントは、数週間前に、差し迫った資産の障害と原因となる要因を予測できます。 Digital Twinsは、機器の健全性を維持するためのプロセスアクションを規定できるため、産業組織はプラントのダウンタイムを最小限に抑えることができます。

収益性を超えて、持続可能性と、これらのテクノロジーがこれらの取り組みをどのように推進しているかについて少し話していただけますか？

持続可能性には、最適な運用を構成するものを再考する必要があります。安全性、スループット、品質、およびコストに加えて、現在、ゼロカーボン、サーキュラーエコノミー、および排出量が重要な基準になっています。ここでのテクノロジーは持続可能性の重要な推進力です。

デジタルツインは、持続可能性の透明性、報告、測定、最適化を強力に実現します。エネルギー管理の観点から、さまざまなプラントプロセスの仮想レプリカは、最も多くのエネルギーを使用し、不要なエネルギーの浪費に寄与するプロセスと機器にスポットライトを当てます。

同じ概念は、排出物と排水の排出を抑制しようとしているプラ​​ントにも当てはまります。

他に質問しなかったことはありますか？

デジタルツインのもう1つの興味深い利点は、プラントオペレーターの仮想的なトレーニングを支援できることです。起動、シャットダウン、緊急対応手順など、リスクの高いプラントシナリオは数多くあります。プラント環境では、効果的にパイロットを行うための専門知識が必要であり、これらのまれな状況が十分に実践されることはめったにありません。パイロットフライトシミュレーターがパイロットのために行うように、仮想トレーニングシミュレーターには大きな利点があります。

最後に、私はよく尋ねられますが、これは産業環境での労働者が少なくなることを意味しますか？デジタルおよびAIテクノロジーが行うことは、貴重な知識労働者、オペレーター、および保守スタッフがより付加価値の高い作業を実行できるようにすることであり、ビジネス戦略のより良い実行と、あらゆるレベルでのより機敏な意思決定につながります。不安定な世界。

将来のプロセス業界組織は、競争上の優位性とより持続可能な運用を提供するさまざまな作業をスタッフが実行することで、より効果的かつ効率的になります。