デジタル・ツイン：運用と設計を橋渡し、よりスマートな製造へ

離散デバイスのモデルをシステム・レベルの運用ビューに組み合わせることで、デジタル・ツイン・テクノロジーの力が増幅されます。

産業用IoT（IIoT）の大規模採用が、デジタル・ツイン・テクノロジーへの関心を高めています。IIoTは、接続されたインテリジェント・デバイスと分析を、組織がシステムとプロセスを監視、収集、交換、分析し、貴重な新しいインサイトを提供する形で結びつけます。これらのインサイトは、よりスマートで迅速なビジネス意思決定を推進するのに役立ちます。

物理システムがデジタル表現とペアになると、導き出されるインサイトは、スマート・マニュファクチャリングからサプライ・チェーン最適化、製品/サービス・イノベーションまで、運用のさまざまな側面でメーカーに追加のメリットをもたらします。

デジタル・ツイン・テクノロジーへの関心は多くの業界で急増しています。市場規模は2020年に31億ドルで、2020年から2026年まで年平均成長率（CAGR）58%で2026年までに482億ドルに達すると予測されています（MarketsandMarkets）。この成長は、設計、シミュレーション、MRO（メンテナンス、修理、オーバーホール）、生産、アフター・サービスでのデジタル・ツインの予想される使用によるものです。産業企業はパンデミックからの脱却に伴い、デジタル・ツイン・ソリューションの高成長を経験すると予想されます。多くがエンド・ツー・エンドの運用にこのようなソリューションを採用し、パンデミックによる損失を最小限に抑えています。

幅広い産業デジタル・ツイン適用領域

デジタル・ツイン・モデルは、IoTデバイスとその他のセンサーからのデータを使用して、デバイスまたは機器の状態を評価します。これらのモデルで導き出されるインサイトは、以下を含むいくつかの方法で使用できます：

運用ツイン： 多くの場合、機器の問題は不適切な使用によるものです。例えば、デバイスが通常の温度や圧力範囲外で動作しているか、推奨速度より高い速度で動作している可能性があります。対処しないと、デバイス自体に影響し、予期せぬ故障や激しい劣化を招く可能性があります。部品のデジタル・ツインを使用して、デバイスの現在状態のデータ分析により、このような仕様外動作条件を特定できます。シミュレーションで、デバイスのパフォーマンスを押し上げたり、現在の環境で稼働させたりすることが許容されるかを検証できます。許容されない場合、デバイスの現在のパフォーマンスを作業環境で最適化するための変更が可能です。

予測ツイン： デジタル・ツインはWhat-if分析に使用できます。例えば、メーカーがトレードオフを見る場合：デバイスの動作速度を上げたら、出力の即時改善はどの程度か。同じシミュレーションで、その速度増加が機器に与える影響を把します。より頻繁なサービスが必要か？ より早く故障するか？ 生産ブーストによる純収益増加と、機器の維持・より頻繁な交換によるコスト増加を比較するコスト分析が可能です。

製品設計とマーケティングへのループバック： 製品設計チームは、現場で使用される機器について収集されたデータを用いて、製品を改善・調整したり、現在の使用に基づいて新機能を追加したりできます。期待以上に性能を発揮するか？ おそらく、より経済的に設計されたバージョンで十分かもしれません。同様に、特定の環境ではデバイスが仕様を上回る性能を発揮することが判明するかもしれません。マーケティングとセールスは、同じ環境にある他の顧客にその情報を共有できます。

接続されたデジタル・ツイン： 離散デバイスのモデルをシステム・レベルの運用ビューに組み合わせることで、デジタル・ツイン・テクノロジーの力が増幅されます。例えば航空分野では、メーカーが異なるエンジン・コンポーネントの個別デジタル・ツイン表現と、それらの要素がどう連携するかをシミュレート・観察するモデルを持つ場合があります。スマート・ビルディングでは、スマート・スペース、スマート・エレベーター、スマートHVACシステムなどの組み合わせを頻繁に使用し、開発者やビル・オーナーがこれらのシステムがどう相互補完し、連携できるかを理解することで相乗効果を導き出します。

システム・レベルのモデルとツイン

製造業における接続されたデジタル・ツインは2つの道を取り得ます。1つは、システムを構成する部品のモデルを統合することで、複雑な機器がどう動作するかに焦点を当てるものです。このようなモデルは、航空機エンジン・メーカーが部品モデルからエンジン全体をシミュレートするのと同等です。

メーカーは、システム・オブ・システム内からリアルタイム・インサイトを収集し、エンジニアが隠れた相互依存関係を見つけ、機器の再校正ステップを推奨しやすくできます。機器が実際の環境でどう動作するかについて導き出されるインサイトは、エンジニアとメンテナンス・チームが調整を行い、機器のパフォーマンスを最適化するのに使用できます。

もう1つの注目領域は、生産ラインで使用されるさまざまな機器のツインを作成し、製造プロセスをシミュレート・モデリングすることです。例えば、複雑な組立ラインには、コンベア・ベルトにアイテムを配置するロボティクス・システムのデジタル・ツイン、フライス盤のツイン、溶接ツールのツインなどが含まれるかもしれません。

これらの要素を持つ複合デジタル・ツインなら、メーカーはエンド・ツー・エンド・プロセスへのより深いインサイトを得られます。仮想モデルで調整を行い、完成品、生産速度、品質などにどんな影響があるかを確認できます。

インダストリー4.0への道

接続技術と収集データは、機器/デバイス・メーカーがインダストリー4.0のような将来の業界イニシアチブに参加するために不可欠です。スマート・マニュファクチャリング・イニシアチブは、工場の可視化、予知保全、モデリング、シミュレーションを組み合わせ、機器が今どう動作しているか、どう改善できるか、エンド・ツー・エンドのKPIにどう影響するかというリアルタイム・インサイトを得られます。