デジタルツインが製造業の人材ギャップを解消

ビジネス運営の仮想表現を作成する「デジタルツイン」の概念は、数十年前からさまざまな形で存在してきましたが、近年劇的な進化を遂げました。

スプレッドシートからAI・VRへ

以前は、スプレッドシートにデータを入力し、さまざまなシナリオの潜在的結果を見るためにデジタルツインが作られていました。人工知能と仮想現実の進歩により、デジタルツイン技術は、世界中のどこからでもアクセスできる無限のデータストリームに基づき、より高速で正確な予測が可能になりました。これは実質的に、製造企業のための「メタバース」を創造するものです。

データの直接フィードと機械学習の適用により、デジタルツイン技術は製造プラントがリアルタイムでデータを活用し、よりスマートで効率的になることを可能にします。製造プロセスのギャップを特定し、メンテナンスのタイミングや故障発生の予測精度を情報収集につれて高めます。これらの問題を早期に、または発生前に管理することで、ダウンタイムと生産性損失を防止します。

製造業が熟練労働者不足に直面する中、デジタルツイン技術は、リソース制約の中でも生産的で安全な工場現場を維持するための助けとなっています。

リーン生産の支援

経験豊富な製造作業者が退職し、彼らに代わる熟練労働者が少ないため、米国産業界は数年前からスキル不足に直面してきました。COVID-19パンデミックによって加速した「大量退職時代」が、この課題をさらに深刻化させています。

メーカーが新人材の獲得、オンボーディング、トレーニングに苦労する中、デジタルツイン技術は多くのメーカーにとって命綱となっています。企業は、最も生産的なオプションを見つけ、ダウンタイムを防ぐために、さまざまな機器セットアップのテストに活用しています。また、オートメーションにより、利用可能な労働力が減少しても多くの製造プラントが生産を継続できています。単一の機械オペレーターが複数の機械を自律的に稼働できるのは、デジタルツインがデータを分析し、さまざまな入力とプロセスが生産性にどう影響するかを示すからです。

デジタルツイン技術は、製品の最適な設計と材料を決定するためにチームが複数の反復を開発する製造のプロトタイピング段階で特に有用です。デジタルツインは、材料と生産時間を複数の反復に費やすことなく、設計チームがさまざまなモデルの実世界での性能を確認できるようにプロトタイピングプロセスを効率化し、市場投入までの時間を短縮しながらコストを削減します。デジタルプロトタイプは、物理的属性、特性、動作パラメータ、部品表、部品番号などの情報を含むデジタルレンダリングです。デジタルプロトタイプがあれば、製品をプロセスの早い段階で構築でき、仮想現実を用いたシミュレーションが実行可能です。物理的な機械が構築される前に、設計を迅速に変更して改善できます。

従来の市場投入までに2〜3回のプロトタイピングサイクルが必要な場合、初期〜中盤段階でデジタルツインを使用すれば、1サイクル全体を削減でき、時間、リソース、コストを削減できます。

職場環境の最適化

特定の時点で働く従業員数、スキルレベル、機器ニーズを考慮することで、デジタルツインは特定の従業員を異なるエリアに移動させた場合の生産性への影響をシミュレートできます。ワークフローをバランスさせ、最も生産性の高い作業者と機器の組み合わせを予測します。

また、デジタルツインは、機器の経年、使用材料、メンテナンス履歴、その他のデータポイントに基づいて故障を予測し、作業員が予防保全を優先して不必要なダウンタイムを回避できるようにします。

機器故障が発生した場合、デジタルツインはバーチャルなトラブルシューティングを可能にし、スタッフが故障原因と解決策を調査できます。問題を手動で診断し解決策を見つけるために費やされる無駄な時間と労力を削減します。リーダーは、各潜在的な機器問題を順に調べるのではなく、正しい専門家の助けを借りて問題を修正できます。デジタルツインはハイパワーコンピュータ上で動作するため、分析とシミュレーションが数時間や数日ではなく、数分で完了します。

導入のためのステップ

経営幹部がデジタルツイン技術の潜在的利益に合意したら、製造リーダーは導入プロセスを進められます。新技術を導入する際は、以下の重要なステップを踏むことが重要です：

• 目標を設定する。 デジタルツインの技術的作成を始める前に、それが何をするのかを定義します。どのビジネス課題を解決するためのものか？ 機器を監視して故障を報告するのか？ 故障を予測し予防保全を推奨するのか？ さまざまな活動が生産性に与える影響をシミュレーションするのか？ デジタルツインのデータは、予防保全の予測など、組織が解決すべき問題に役立ちますが、データが蓄積され賢くなるにつれ、他の改善領域も示唆する可能性があります。何を監視する必要があるかも問題です。1台の機械や生産ラインのデジタルツインが必要か、工場全体の大規模なものが必要か？ 工場のあらゆる側面を監視したくなるかもしれませんが、最大のROIをもたらす領域に焦点を当ててください。デジタルツインは後から拡張できます。
• 適切なソフトウェアを見つける。 メーカーにとって、デジタルツイン作成ツールを選ぶことは、工場の他のツールを選ぶのと同じです。用途、目標、達成に必要なものを考えましょう。機器の運用効率監視のみを計画しているなら限定的なデジタルツインで十分ですが、シミュレーションを実行するにはより高度な技術が必要です。
• CADモデルとデータをインポートする。 ここからが本番です。コンピューター支援設計（CAD）モデルとその他のデータストリームをソフトウェアにインポートすることで、デジタルツインを構築します。デジタルツインの複雑さ（監視対象かシミュレーションか、単一機械か工場全体か）によって、正確な仮想表現の作成に必要なデータは大きく異なります。一般的に、可能な限り多くのデータストリームをエクスポートすると最高の結果が得られます。
• 安全な接続を構築する。 デジタルツインはシステム間でデータを常時転送する必要があるため、メイン製造プラントをハッキングやその他の干渉から守るために、セキュアなネットワークが不可欠です。デジタルツインプラットフォームを選ぶ際は、リスクを最小限に抑えるためのセキュリティ対策について質問してください。
• スケールを計画する。 1台の機械やラインのデジタルツインから小さく始めても、必要なコンピューティングパワーは、工場の標準システムを超える可能性が高いです。ツールとプラットフォームを検討する際は、スケールを計画し、クラウド技術を活用して、後で他の機械ラインを追加する場合にも成長の余地を確保してください。

デジタルツインの構築は、メーカーが工場現場の生産性と安全性を向上させるのに役立ちますが、成功にはいくつかの条件を満たす必要があります。正確なデータへのアクセス提供とセキュアなネットワークの確保は不可欠です。技術仕様を超えて、リーダーは十分なトレーニング、コミュニケーション、インセンティブを提供し、すべての従業員がプロセスに参加できるようにする必要があります。効果的なチェンジマネジメントが成功する導入の鍵です。プロバイダーはデジタルツインのメリットを示しながら、スタッフにプラットフォームの使い方をトレーニングする必要があります。精度が常に100%ではない、特に最初は、という点を理解することが重要ですが、80〜90%でもデジタルツインは成果を容易に改善でき、より多くのデータを受け取り分析するにつれて向上し続けます。

この分野の経験豊富なパートナーと協働することも、メーカーが価値を実現するのに役立ちます。特定のプラントの設定、使用機器の種類、業界固有の課題を理解しているデジタルツインプロバイダーなら、企業のニーズと目標に合ったデジタルツインをより適切に作成できます。

CV Ramachandran氏はデジタルトランスフォーメーションとオペレーション改善のエキスパート、Vignesh Ramesh氏はデジタルヘルスエキスパートとして、PA Consultingに在籍しています。