産業用IoTとデジタルツイン革命：製造業を変革する

デジタルツインとは、センサーなどのスマートデバイスからのデータを用いて、物理的なオブジェクトや操作のデジタルな複製を保持する概念です。デジタルツインとその物理的対応部分を結ぶチャネルを「デジタル・スレッド」と呼びます。デジタルモデルは、AIとデータの適切な組み込みにより定期的に修正・アップグレードされ、実際の同時仮想現実を提供します。物理オブジェクトとコンピューター生成の対応アイテムを組み合わせることは極めて重要です。産業用IoTの技術トレンドが高まるにつれ、デジタルツイン技術はこれまで以上に重要になっています。

デジタルな対応物はネットワーク技術で接続され、問題を解決しより高い運用パフォーマンスを提供する能力により、このデジタル対応部分はあらゆる組織にとって不可欠な技術となっています。

企業に製品の完全なデジタルレプリカを提供することで、デジタルツイン技術は産業が物理的な設備の問題を早期に察知し、潜在的な問題が発生する前に適切な対策を講じられるようにします。

しかし、設備のデジタルレプリカを作成することは困難な作業です。最良の方法は、製造ユニットの一つの部門についてデジタル対応物を作成し、それを稼働させた後、製造ユニットの他の領域について開発を進めることです。

また、デジタルツインはCAD（コンピューター支援設計）とは異なります。デジタル対応物の真の可能性は、産業における物理ドメインとデジタルドメインの間の実際の広範な接続を迅速に提供できる点にあります。

デジタルツイン技術の機能：

現在の技術では、工場内の物理オブジェクトに付随するセンサーがデータを収集し、そのコンピューター生成レプリカに送信します。この通信が最終的に物理オブジェクトのパフォーマンスを向上させます。さらに、物理的に設備が製造ユニットで構築される前から、バーチャルな対応物を作成できます。

特定の物理製品の正確なバーチャル部分を作るには、エンジニアが製造統計、動作情報、分析ソフトウェアなど多数のソースからデータを収集・融合することが不可欠です。さらに、特定設備のコンピューター生成レプリカに組み込むAI手法も必要です。

製造ユニットにおけるデジタルレプリカは、以下のレベルで活用されます：

#1 コンポーネントレベル：

このレベルのデジタルツインは、製造プロセス全体で重要な単一コンポーネントをハイライトします。製造プロセスが高度に依存する、最も必要とされる部分です。

#2 アセットレベル：

アセットレベルのデジタルレプリカは、生産段階で使用される設備の特定部分のデジタルレプリカを開発します。

#3 システムレベル：

メーカーが生産ライン全体を改善する必要があるとき、システムレベルのデジタルレプリカが導入されます。

#4 プロセスレベル：

プロセスレベルは製品のライフサイクル全体を見ます。製品・プロセスの設計開発から製造・生産、流通、エンドユーザーの使用方法まで。これにより現在および将来の製品開発に役立ちます。

デジタルツイン概念設計計画：

#1 構築：

このフェーズでは、物理オブジェクトに多様なセンサーを装着し、物理オブジェクトとその周囲から洞察を測定します。測定は2カテゴリに分類されます：

運用測定値：色の均一性、トルク、変位、引張強度など、設備の物理的性能に関わるもの。
外部データ：気圧、周囲温度、湿度など、物理設備の運用に影響を与えるもの。

これらの測定値はエンコーダーの助けを借りて安全なデジタルメッセージに変換され、設備のデジタルレプリカに転送されます。

#2 通信：

このフェーズでは、物理プロセスとデジタルプラットフォーム間でリアルタイムのシームレスな双方向接続を実現します。ネットワーク接続は、物理設備のバーチャル対応物をサポートするための重要な要素です。さらに3つの要素を含みます：

エッジ処理：
センサーをプロセスヒストリアンに接続し、センサーからのデータを処理してプラットフォームに渡すインターフェース。独自プロトコルを変換しデータ形式を理解可能にし、ネットワーク通信を削減。エンドポイントで取り込まれたデータを処理することでネットワーク通信を高速化。
通信インターフェース：
処理済みデータ（情報）をセンサー機能から統合機能へ転送するのを支援。デジタルツイン構成により、洞察を生み出すセンサーをあらゆる場所（採掘現場、家庭、駐車場など）に配置可能。
エッジセキュリティ：
新しいセンサーと通信の導入は、急速に進化する新たなセキュリティ脅威をもたらす。IP対応資産が増加するにつれ、デジタルツインを安全に実現する新たなソリューションが必要。ファイアウォール、暗号化、アプリケーションキー、デバイス証明書の使用が最も一般的なセキュリティアプローチ。

#3 集約：

データ集約は、データウェアハウス/リポジトリへのデータ取り込みをサポートし、容易に処理・分析準備が可能になります。データ集約と処理はクラウドでもオンプレミスでも実行できます。

#4 分析：

次のフェーズはデータ分析です。この段階では全データを徹底的に検証・予測します。主にデータアナリストとサイエンティストが高度な分析プラットフォームを用いてデータから洞察を生成し、インテリジェントな意思決定を実現します。

#5 洞察段階：

分析から生成された洞察は、視覚的表現を伴うダッシュボードに提示され、物理世界のアナログとデジタルツインモデルの性能におけるわずかな差異を1つ以上の次元でハイライトします。調査が必要な潜在的領域を示します。

#6 行動：

前段階で生成された実行可能な洞察を活用し、物理アセットにフィードバックします。洞察はデコーダーを通過しコマンドをデコード、アクチュエーターに送られ、設備の制御と移動を担います。洞察はサプライチェーンを制御するバックエンドシステムでも更新可能です。

デジタルツイン技術で礎を築く方法：

#1 機会の発見：

最初に、製造ユニットのどの領域がデジタルツイン技術の恩恵を受けられるかを想像し、特定することが重要。ニーズと適切なシナリオはユニットごとに異なりますが、以下の特徴を持つ可能性が高いです：

選択した物理設備が製造プロセスの重要な要素であり、バーチャル対応物の作成に投資する価値がある。
製品・プロセス関連の問題が解決可能で、企業または顧客のいずれかに価値をもたらす可能性がある。

機会を絞り込んだら、さらに評価し、デジタルツインのメリットをもたらすプロセス要因を認識します。

#2 プロセスの検出：

次のステップは、最高の価値と成功率を持つパイロット用デジタルツイン構成を特定すること。組織変更管理の要素と運用を考慮し、パイロットの最適な候補を特定します。企業は往々にして、高度に複雑な設備やプロセスのデジタルツイン構築に深く踏み込み、課題に直面するという間違ったアプローチを取りがちです。代わりに「深く」ではなく「広く」焦点を当て、組織全体に広くデジタルツインを展開し、最大の価値とサポートを生み出すべきです。

#3 最初は狭く：

スコープを限定するため、パイロットは任意の事業部門や製品のサブセットとすることができます。限定されたスコープでも企業に価値を示す必要があります。パイロット開発を進めるにつれ、実装者は適応的でオープンなマインドセットを持つべきです。アグノスティックなエコシステムにより、データとの適応性と統合、新しいパートナーや技術の活用が可能になります。

データ（構造化・非構造化）とあらゆるデータソース（新規センサー、外部データソース）に対してアグノスティックでありたい一方で、拡張を支える十分なスケーラビリティを持つエンドツーエンドのソリューションが必要です。

#4 パイロットの拡張：

パイロットが成功したら、さらにスケールできます。今度はパイロットをスケールし、そのメリットを得られる機会を特定します。パイロットと類似し、相互接続している隣接プロセスやプロセスをターゲットにするのが良いでしょう。パイロット開発時の失敗から学び、迅速にスケールさせます。

そして、デジタルツイン導入によって得られた価値を株主とより大きな企業に伝えることを忘れないでください。

#5 評価：

実装後のこれらのソリューションを監視・測定することで、デジタルツインが提供する価値を測定できます。将来のデジタルツインプロセスを反復的に変更し、結果を観察して、デジタルツインの最適な構成を特定できます。

まとめ：

要するに、デジタルツイン技術という最先端技術トレンドは、産業用IoTアプリケーションの展開で重要な役割を果たします。この新技術は産業に収益増加をもたらし、設備とプロセスの問題による不要なオーバーヘッドを削減します。また、メンテナンス費用を大幅に削減し、組織の生産ラインの一貫性を高めます。最終的に、この技術トレンドは顧客サービスを改善し、それが産業の究極の目標です。

貴社のビジネスに効果的なIoTエンドツーエンドソリューションをお探しなら、お気軽にお問い合わせください。貴社のビジネスニーズに合わせた最適なソリューション選定をお手伝いします。

IoTマルウェア攻撃：接続デバイスを守るための対策産業用IoT市場概要：規模、成長、将来のフェーズ

モノのインターネットテクノロジー