製造業におけるデジタルツインの力と落とし穴

今から10年後、消費者向けデバイス、産業用機械、電力網、石油およびガスのインフラストラクチャ、さらには工場全体のデジタルツインが登場する可能性があります。しかし、デジタルツインは現在注目を集めていますが、この用語が何を意味するのかが必ずしも正確に明確であるとは限りません。それらが物理オブジェクトのデータベース表現であることは明らかですが、現在のデジタルツインプロジェクトの解像度はかなり異なります。 LNSResearchのリサーチフェローであるDanMiklovicは、次のように述べています。 「今日、多くの企業がデジタルツインの非常に小さな「DNAストランド」を使用しており、テクノロジーは今後数年間ではるかに重要になっています。」

2018年の初め、デジタルツインはまだ新しいテクノロジーですが、そのルーツは2003年にMichael Grieves、Ph.D。ミシガン大学の製品ライフサイクル管理に関するエグゼクティブコースでこの概念を紹介しました。昨年、Gartnerは、誇大広告サイクルの「Innovation Trigger」ステージの最初の上昇の途中でテクノロジーをペグしました。これは、ピークが「Peak of InflatedExpectations

」と呼ばれるジェットコースターのリフトヒルのように見えます。

デジタルツインは初期のテクノロジーであるため、その約束の多くはあいまいなままであり、IIoT、分析、機械学習、人工知能、コグニティブコンピューティングなどのテクノロジーのマーケティングピッチと絡み合っています。基本的な考え方は、デジタルツインが生産性を高め、物理的な資産、プロセス、またはシステムを最適化できるということです。 「デジタルツインは、今日の産業企業が生産システムに触れることなくシミュレーションと実験を行うための最良の方法です。正確なリアルタイムデータを使用してモデルを作成できます。これは非常に新しいことです」とPoniewierski氏は述べています。

さらに、デジタルツインは、問題を発見するためにデジタルツインを使用した後、問題に対処するためにリソースをプールできる労働者間のコラボレーションを同時に促進することができます。産業分野でのデジタルツインの提案される利点は次のとおりです。製造業者が完成品の品質を向上させるのを支援し、製造装置に予測保守機能をもたらし、製造業者が個別の製品ではなく産業成果の販売から移行するのを支援し、産業組織が機械を最適化するのを支援します、製品、生産ラインまたは施設全体。たまたま、これらのメリットはすべてIIoT自体に直接関連しています。

デジタルツインテクノロジーの主な利点の1つは、実験を推進できる可能性があることです。 「メーカーは、たとえば予知保全アプリケーション用のデジタルツインを構築できます。その後、オペレーター、機械、サプライヤーのために機械の実際の動作をトレーニングし、本質的に生産品質を向上させるためのリアルタイムテストベッドを構築できます」とPoniewierski氏は述べています。 「彼らは、ライブデジタルツインでの実験にはたとえば1ドルかかるのに対し、開発環境で同じ実験を実行すると100ドルかかることに気付くかもしれません。」

Gartnerによると、デジタルツインには4つの重要な機能があり、そのすべてがモノのインターネットプロジェクトの「モノ」と密接に関連しています。まず、それが表す「もの」のモデルがあります。第二に、そのアイデンティティ、ステータス、コンテキストなど、そのことに関するデータがあります。第三に、双子の独自性があります。言い換えれば、各デジタルツインは一意のオブジェクトに対応します。最後に、デジタルツインはIoTの「モノ」のステータスを監視します。 2017年11月にバルセロナで開催されたガートナーシンポジウムで、ガートナーの著名なアナリストであるニックジョーンズは、次のように説明しています。デジタルツインには、オプションで予知保全などのアプリケーションの分析を装備することもできます。物理的なオブジェクトを制御するためのデジタルツインのオプションもあります。最後に、一部のデジタルツインは、複製することを意図した「もの」をシミュレートすることができます。

明確にするために、物理的な製品の洗練されたモデルを使用するという考えは新しいものではありません。 NASAなどの組織は、長年にわたって宇宙船の高度なシミュレーションを使用してきました。デジタルツインを際立たせるのは、IoT対応オブジェクトからストリーミングされる接続されたセンサーデータへの接続です。これにより、センサーとスマートマシンに基づいて洞察を発見し、アクションをトリガーできます。工場では、実行システムを製造し、物理的なものとデジタルの世界。これらの物理モデルと仮想モデルを統合するという概念は新しいものではありませんが、Grievesが観察したように、不完全でした。

メーカーは、AI /機械学習機能をネットワークのエッジに配置して異常を検出し、製造現場の機密性の高い機器の横にあるデータパターンを特定するデジタルツインを導入することもできます。

デジタルツインテクノロジーの特定のユースケースも提案されており、場合によっては実現されています。たとえば、デジタルツインは、産業企業が製品開発やリモートメンテナンスタスクの費用を削減するのに役立つ可能性があります。さらに、製品開発中に破壊的なテストに大きく依存している企業は、そのような事実上かなりの部分を実行する可能性があります。たとえば、自動車会社はデジタルツインテクノロジーを使用して、プロトタイプ車両の衝突試験の必要性を減らすことができます。同様に、精巧なモデルやプロトタイプの作成に大きく依存している企業は、製品開発中にデジタルツインを使用することでコストを節約できます。さらに、遠隔地で貴重な資産を運用している組織は、機器のデジタルツインを使用して耐用年数をシミュレートできるため、技術者をそのサイトに派遣してステータスを確認する必要性を抑えることができます。デジタルツインテクノロジーは、メーカーが将来のプロジェクト世代の洗練度と使いやすさのレベルを向上させると同時に、市場投入までの時間を短縮するのにも役立ちます。

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