バーチャル設計が航空機インテリアのイノベーションを加速

ボインング787ドリームライナーで乗客が飲み物と軽食を楽しむとき、それらは航空機インテリアメーカーのジャムコ株式会社製ギャレーから提供されます。

ジャムコは、ボイング、エアバスなどへのギャレー、トイレ、シートの納入で成功を収める一方、320万セットのCADデータの統合管理ニーズに直面していました。膨大なデータを持ちながら、基本的な問いに答えられませんでした。なぜそのように設計されたのか？ 過去に他の部品でCADを変更して解決した同じ設計欠陥を、なぜ繰り返し部品に組み込んでしまうのか？ コスト削減のために削除した必須要素が、後で再び追加されるのはなぜか？ 解決策は、ローコード製品イノベーションプラットフォーム「Aras Innovator」ベースのデジタル糸（デジタルスレッド）の構築でした。このプラットフォームにより、日本、フランス、米国のジャムコ設計者とエンジニアが設計履歴を検索し、関連情報を活用して、なぜそのように設計されたのかを理解し、過去の過ちを繰り返さないようにできます。

「検索結果を、成果物や各種規制などの情報と連携させることで、設計者はあらゆるプロセスを完了までいつでも検索でき、エンジニア間の技術継承に依存せず、Aras Innovatorで適切な情報に到達できます」と、ジャムコ航空機インテリア・コンポーネントグループ 技術・エンジニアリング部門 副部長の櫻井洋氏はケーススタディで述べています。

Arasのプラットフォームとアプリケーションは、メーカーがデジタルスレッドを構築するための多くのツールの一つです。デジタルスレッドは、製品ライフサイクル全体にわたるデータで理想的に構成されます。CADデータから始まるログまたは記録であり、工作機械のPLC情報、メンテナンス履歴、センサーデータ、エネルギー使用量などを含められます。

同社や他社は、デジタルツインを作成するツールも持っています。デジタルツインは、物理資産と接続された仮想モデルで、現実世界に影響を与えずに変更方法とその影響を把握するために使用されます。これらの資産には、人、プロセス、ワークフロー、単一の工作機械、または工場全体のようなシステムが含まれます。その他の用途として、デジタルツインは安全計画や、設計段階での部品のミスプルーフィング（ポカヨケ）に役立ちます。

一般的に、デジタルツインとスレッド構築のツールには、製造業でおなじみのCAD、PLM、IoTアプリケーションが含まれます。

Innovatorはオープンソースであり、そのアプリケーションや他ベンダーのものは、通常SaaS（Software-as-a-Service）パラダイムで有料サブスクリプションで提供されます。その他の違いには、オフザシェルフ vs カスタム、使いやすさ、柔軟性、カスタムアプリケーション対応、ローコードアプリの搭載、デジタルツイン要素を表すモデル、バンドルまたはアラカルトアプリケーションなどがあります。

しかし、様々なプロバイダーが概ね同意しているのは、デジタルツイン、デジタルスレッド、または両方を構築することで得られる報酬です。

デジタルツインが提案箱を豊かにする

ジャムコの経験は、設計段階で履歴と文脈を提供し、繰り返しエラーを排除するデジタルスレッドの有用性を実証しました。すべては更なる効率と品質向上のためです。

もう一つの用途はメンテナンスです。PTCのデジタルトランスフォーメーションソリューション担当エグゼクティブバイスプレジデント、クレイグ・メルローズ氏は語ります。

「AR（拡張現実）を通じて、メンテナンス理解と経験を提供できます。『まずこれを分解し、次にこのアイテムをチェックし、3番目にこのアイテムを検査せよ』と指示できます。アイテム交換が必要なら、交換/再設置の詳細、正しく完了したかの確認方法、機器の再組立と正常動作確認手順、さらには『電源を切り、ロックアウトせよ』といった安全項目まで、すべてARで提供可能です。」

デジタルツインには独自の利点があります。

「メリットは投資をはるかに上回ります」と、フレックス社（240億ドルのグローバルEMS）でデジタルツインを担当するエンジニアリングディレクター、ゾヘア・メクリ氏。「例えば、工場に足を踏み入れる前から、プロセス、建物を完全に最適化できます。ものを動かし、製品を変更し、新しい機械を入れ、人員や材料を増減し、それらすべてをソフトウェア上で試せます。

物理的な製造プロセスで試行錯誤を繰り返すことで費やす時間と労力、財務的影響は莫大です。それをデジタルツインでできることの価値は計り知れません。」

デジタルツインを作成すれば、監視、最適化、分析を開始できます。各ステップに独自のメリットがあります。

「デジタルツインを用いたプロセス分析は非常に強力です。プロセスを記述するだけでなく、『ここを改善すべき』と教えてくれます」とメクリ氏。「ボトルネックでなくても構いません。『ここにデッドスペースがある、活用できるかも』や『この非付加価値タスクを除去できる』といった提案も得られます。」

重要なのは、デジタルツインがハードウェアとソフトウェアを通じて物理モデルと接続されていることです。これによりクローズドループにより、より高いメリットが得られます。

「物理システムで何かが起これば、デジタルモデルはその変化を知り、物理システムを反映するよう自己調整し、その変化に基づき最適化し、その最適化を物理システムにフィードバックします」とメクリ氏。

ボトルネックがあれば、デジタルツインが解決策を提示できます。オークランド大学産業システム工学助教授、アリ・アハマド・マリク氏。

「例えば、組立セルで1日1,000ユニットが目標だが、ある時間にデジタルツインが評価し、このペースでは目標未達と予測する場合、潜在的問題を知らせるだけでなく、シミュレーションと知能により解決策も提示します。過去のインシデントから学習しているためです。ロボット追加やロボット速度向上などの提案が可能です。データ接続があり、デジタルツインが過去の出来事と学習から知能化し続ける場合にのみ実現できます。機械学習の次元が有効である必要があります。」

ロボット/コボットでのデジタルツイン作成経験を持つマリク氏は、組立プロセスバランシングにも役立つと語ります。組立セルでは、人間とロボットが協力して決められた時間で組立を完了し、どのオペレーターもアイドル状態にしないようタスクが割り当てられます。デジタルツイン以前は、これは常に手作業で行われていました。

「デジタルツインがロボット速度を継続的に評価し、プロセスをバランシングし続け、タスクを適切なリソースに割り当てます。このすべての手作業プロセスバランシングがデジタルツインに移行します。多品種少量生産では、このデジタルツインが大いに役立ちます。」

市場変動への迅速な対応も可能になります。製造ラインやセルをバーチャルに迅速に追加、削除、変更し、シミュレーションでテストし、結果に基づいて採否を判断できます。規制産業では、物理的な適格性評価の前に、デジタルでラインを事前適格性評価する話も出ています。

メルローズ氏は、シミュレーションでテストされる迅速なバーチャル変更が、プラントの生産を円滑に保つと語ります。

例えば、架空の10台の機械を持つプラントで、作業員が部品の出し入れに苦労している（重すぎる）ため、オーナーがリフトアシストを追加したいとします。

「生産を中断せず、オフラインでコンピュータ上ですべてをテストし、うまくいくことを確認できます。週末に設置・テストし、月曜日に稼働開始すれば、新しいアイテムで生産を再開できます。」

何より、デジタルツインが提供するのは、スマートマシンから流れるセンサーデータの文脈とフレームワークです。ArasのCTO、ロブ・マカヴェニー氏。

「2台の異なる飛行機に、2台の異なるエンジンが搭載され、それぞれの運転状況がフィードバックされていると想像してください。そのフィードバックは価値がありますが、どの飛行機に搭載され、どこを飛行し、その飛行機のメンテナンス履歴がどうであるかを知っていれば、はるかに価値が高まります。それらすべてが、センサーから戻るデータの分析において重要です。デジタルツインが最も価値を発揮するのは、まさにそこです。」

スレッド/ツインアプリ、もっとCADライクに

マカヴェニー氏が最大の課題と見るのは、異種システムからの断絶したデータです。

「異なるフォーマットのデータが、異なる部門の異なる個人によって使用され、互いに話し合うことはありません。データ提供を求められても、他人のニーズに合うよう手作業でマッサージしなければなりません。」

異種システムが存在すること自体は悪くありません。問題は、それらが接続されていない異種システムであることです。

「テクノロジーの観点から『話さない』のではなく、セマンティックな観点から『話さない』のです」とマカヴェニー氏。「つまり、PLMにBOMがあり、ERPにもBOMがありますが、マッピングがなく、『あのシステムのこのフィールドは、このシステムのこのフィールドと同じだ』と言う人が中間にいません。同期を確保する必要があります。今、概念的な接続すらなく、物理的な接続などなおさらです。」

マリク氏は、マカヴェニー氏が説明する断絶したデータの状況を、様々なCADソフトウェアベンダーのデータ状況に例えます。

「かつてAutoCADデータはSolidWorksにエクスポート/インポートできませんでしたが、今は標準フォーマットで普通にやり取りできます。同じことを、CADデータだけでなく動的データや物理システムから得られる情報でもやる必要があります。今は1社のプラットフォームに限定されています。」

ベンダーとユーザーは、デジタルツイン活用の最初かつ最も重要なステップは、目的を決め、物理システムのどの部分をモデル化するかを決定することだと合意しています。

工場オーナーは単にプラントを可視化したいだけかもしれませんとメクリ氏。「材料はどこ？ 人はどこで時間を費やしている？ 高トラフィックエリアは？ ラインの問題箇所は？ といった問いに答えることから始まります。」

「それらの課題を可視化し始めたら、第2段階『どう解決し、どう最適化し、どう排除するか』に進めます。」

メルローズ氏も、適切な目的選択が鍵だと同意します。

「企業は正当にリスク回避的ですが、リスク回避ゆえに低価値なユースケースを選び、価値が不確実なため価格ベースで間違った技術を選ぶ可能性があります。その結果、『パイロット地獄』に陥ります。」

一部ベンダーはカスタマイズを推奨しませんが、少なくとも1社はカスタマイズを許容するだけでなく、推奨しています。

「お客様は、それらアプリケーションをそのまま使うことも、適切と判断すれば機能を追加することも、新しいアプリケーションを構築することも自由です。Arasは、お客様が行ったすべての変更が、テクノロジーとともに前進できるよう保証します。」

「Arasが新機能や新バージョンをリリースし、新しいコンピュートスタックと連携するようになっても、サブスクリプションの一環として、今日構築したものは来年も動くことを保証します。」

メクリ氏のデジタルツイン作成経験では、ツインと現実のミスマッチ時にリーン製造原則を活用します。差異の原因となり得るすべてを列挙するのは不可能だと語ります。

「いくつかの可能性はあります。モデリングが間違っている、ユーザーエラー、データソースの違い、データソース自体の問題など。『ゲンバの力』（現場の力）というリーン製造手法、つまり仕事が行われている場所に行くことで判断します。物理現場に赴き、プロセスに没入し、RCA（根本原因分析）を実施して差異の原因を特定し、解決に当たります。」

メクリ氏と業界が苦労している領域の一つは、デジタルツイン内の材料、機械、その他要素をモデル化するための十分なオフザシェルフコンテンツがないことです。ソフトウェアにモデルがない場合、ユーザーが自作する必要があり、時間がかかります。

マリク氏は、デジタルツイン構築に複数の製品が必要になる可能性を指摘します。「あるツールで物理システムの要素を設計し、別のツールでダイナミクス/キネマティクスを定義し、さらに別のソフトで物理システムからのデータをデジタルシステムに統合する、といった具合に、4〜5種類のソフトウェアを組み合わせる必要があるかもしれません。」

著名なデジタルツールベンダーの中には包括的なツールセットを持つところもありますが、中小企業では購入できない、または使いこなせる人材がいないとマリク氏。大手ベンダー間でも、様々なアプリケーションがデータをスムーズにやり取りできるとは限りません。

「しかし、1つの環境でより多くの機能を持つソフトウェアが見つかれば、例えばVisual Componentsは連続シミュレーション、データ接続、離散イベントシミュレーション、確率解析を単一環境で提供します。これは非常に良い機能だと理解しています。なぜなら、3〜4種類のソフトウェアを使う必要がなくなるからです。」