AIとIoTがデジタルツインを加速、サプライチェーンをよりスマートに

2021年8月21日

出典：AI Trends

IoTと機械学習が同時に成長することで、サプライチェーンでのデジタルツイン活用が増加している。デジタルツインは様々な目的で使用できるデジタルレプリカだ。物理モデルと対応する仮想モデルの接続は、センサーを用いたリアルタイムデータ生成によって確立される。

Object Management Groupのプログラムとして8月に発足したDigital Twin Consortiumは、タクソノミーと標準の定義、AIとシミュレーションを含む技術の実現に取り組んでいる。エンジニアがこの作業に惹かれている。創設メンバーにはAnsys、Dell、GE、Lendlease、Microsoft、Northrop Grummanが名を連ねる。

「IoTとMLは原材料とツールだ──インサイトはプロセスをモデリングしコンテキストを作るリポジトリにある。それがデータベースやデータレイクかもしれないが、私にとって最も興味深い例はデジタルツインだ」と、AI、IoT、サプライチェーンの交差点に焦点を当てるアナリスト、Scott Lundstrom氏がブログ「Supply Chain Futures」で記している。

サプライチェーンでのデジタルツインモデルでは、センサーがどこにあっても現在と過去のパフォーマンスデータを比較できる。温度調節器のようなコンポーネント、トラックや機械のような資産、サービス技術者のような従業員、製造のようなプロセスなどだ。「デジタルツイン能力の一部は、複雑な資産、プロセス、システムを記述するためのモデルのモデルを持つこの複雑さによって駆動される」とLundstrom氏。

サプライチェーンでは、デジタルツインモデルがコンテナに詰められたアイテム、ディストリビューターと顧客へ物理的に移動する過程を包含できる。モデルはチェーンの一端での製品製造プロセスからデータを継承し、他端での顧客モデルに情報を提供できる。

「サプライチェーンと製造資産は始まりに過ぎない。この技術がより理解され、展開が容易になれば、より複雑な領域へ用途が拡大する。ライフサイエンスでのデジタルツイン開発も既に進んでおり、人間の心臓のような複雑な臓器のシステム生物学モデリングを支援している」とLundstrom氏（BioITWorldの「Virtual Twins: Their Roles in Healthcare, Drug Discovery and Pandemic Response」参照）。

理想的にはサプライチェーンでは、多くの複雑マルチモデルユースケースが特徴だが、インクルーシブなデジタルツインが、サプライヤーのサプライヤーから顧客の顧客までサプライチェーン全体を見渡せるようになる。資産とプロセスのステータスと履歴を理解することで、機械学習ツールを方程式に組み込み、モデルにシミュレーション、最適化、予測機能を実行できる、とLundstrom氏は提案する。

「この莫大な機会のメリットを実現するには、標準、合意されたタクソノミー、商用開発ツールとプラットフォームが必要だ」と同氏。「サプライヤーコミュニティがこの機会に反応し、PLM（製品ライフサイクル管理）、IoT、分析/データサイエンス市場の多くの実務家がこれらの基盤標準の解決に注力し始めている。」

大手プラットフォームサプライヤーは、ツールとPaaS（Platform as a Service）提供でシェア獲得と「事実上の標準」開発を目指し前進している。Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、GEのPredix Platform、IBM、Microsoftはすべて、既存IoTツールとプラットフォームを拡張し、デジタルツイン作成サポートを追加している。

Lundstrom氏は、MicrosoftのAzure Digital Twinsをより完成度の高い初期提供の一つとして指摘する。2020年5月開催の仮想Microsoft Build 2020イベントでフィーチャーされたプレビューリリースは、JSON-LD（Linked Data用JavaScript Object Notation）実装に基づく新しいDigital Twin Definition Language（DTDL）をサポートする。

「よく受け入れられシンプルなオブジェクトフレームワークであるJSON-LDを活用することで、Microsoftは最初からオープン標準をサポートしている」とLundstrom氏。「これは重要な要件だ。ユーザーがデジタルツインに継承と複数インスタンスの要件をサポートするオープンなオブジェクト指向アプローチが必要だと理解し始めているためだ。複雑なマルチティアモデルの作成、移植性、広く利用可能なクラウドプラットフォームとAIフレームワークの利用をサポートする。」

サプライチェーンデジタルツインは単なる一時的ブームか？

サプライチェーンデジタルツインはただの流行りか？と、River Logicのブログ投稿が問う。2000年創業のダラス拠点同社は、デジタルツインを用いたサプライチェーン最適化のための指示的分析技術を提供し、ビジネスプラニングと最適化の知識を持つ事前構築アプリケーションを提供している。

シミュレーションとモデリングソフトウェアにより、組織は現実的で検証可能なサプライチェーンデジタルツインを作成できる。データマイニング技術とIoTセンサーからの入力でリアルタイムデータをモデルに供給。モデルは現実世界で何が起きているかを監視・判断し、適切な是正措置を計画できる。

2018年7月のGartner IoT実装調査では、IoTプロジェクトに取り組む企業の13%が既にデジタルツインを持ち、さらに62%が実装に向けて取り組んでいた。「デジタルプラニングツインは単なる流行り以上のようだ」とRiver Logic投稿は述べる。

1970〜80年代、エンジニアは複雑工学機器の3次元CADモデルでバーチャルウォークスルーを行っていた。CAD技術進化で物理応力表現が可能になり、バーチャルストレステストが可能に。今日は航空機、自律走行車、掘削機器など実機器の「ほぼ完璧な」デジタルモデルを構築し、航空機離陸時の静的・動的荷重など実データを入力して性能測定が可能だ。

「こうして現実世界をシミュレートし、物理とデジタル環境のギャップを埋められる」とRiver Logic。同社サイトで複数の企業デジタルツイン経験が紹介されている。

DHLサプライチェーンが構築した太平洋アジア倉庫のデジタルツイン

DHLサプライチェーンが、スイス拠点の多国籍食品包装・加工企業Tetra Pak向けに、太平洋アジアで初の倉庫デジタルツインを構築。シンガポールの物理倉庫から継続的にリアルタイムデータが供給され、DHLがサプライチェーン統合用に開発したと、Supply Chain magazineの記事で伝えている。

「このようなデジタルソリューションの共同実装でTetra Pakの倉庫と輸送活動を改善することは、未来のスマート倉庫の優れた例だ」と、DHLサプライチェーンシンガポール、マレーシア、フィリピンCEOのGillet Jerome氏。「アジャイルでコスト効率が良く、スケーラブルなサプライチェーン運営を可能にする。」

倉庫では、DHLコントロールタワーが入出庫貨物を追跡し、受領30分以内に全貨物が正しく保管されることを保証。入庫トラックにはIoT技術を搭載。Tetra Pak開発のスマートストレージソリューションが物理状態と個別在庫レベルをリアルタイムで追跡・シミュレートし、運営のノンストップ調整を可能にする。

「DHLサプライチェーンとのパートナーシップで、更なる生産性向上とサプライチェーンの高水準維持が期待できる」と、Tetra Pak統合ロジスティクスディレクター（南アジア、東アジア、オセアニア）Devraj Kumar氏。

パリのデジタルツインが北海の風力タービンを強風から守る

パリのGEエンジニアが、グローバルエンジニアリングシミュレーションソフトウェアサプライヤーAnsysと提携し、北海の風力タービンのデジタルツインを構築。目標の一つは、予期せぬ停止につながる前に問題を発見し、出力最大化とダウンタイム最小化。予知保全は機械上の物理センサーだけでなく、物理センサーを設置できない場所に配置されたバーチャルセンサーにも依存する、とGE Newsの記事で伝えている。

バーチャルセンサーは、他のセンサーデータと履歴データまたはモデルベースのスマートアルゴリズムを用いて、温度や圧力などの値をかなりの精度で推測できる。

例えば、GEエンジニアはHaliade 150-6風力タービンのヨーモーター（6メガワットタービンを回転させ風に向ける）のデジタルツインを開発。バーチャルセンサーでモーター各部の温度をシミュレート。

Predix（GEの産業用インターネットソフトウェアプラットフォーム）上に構築されたアルゴリズムと、Ansys開発のモデリングアプローチを用いて、エンジニアは任意の瞬間のモーター温度を推定可能。Foundryでは、モーターが時間とともに異なる応力下でどう振る舞うかも監視できる。現場では、ダッシュボード接続アプリでモーター温度を監視できる。

「シミュレーションでは、デジタルツインのおかげで電流さえ分かれば温度を理解し、モーター使用を最適化できる」とSabot氏。

GEによれば、ジェットエンジン、ガスタービン、機関車の120万個のデジタルツインが既に現場で稼働中。

ソース記事とアカウントはSupply Chain Futures、Digital Twin Consortium、River Logicブログ、Supply Chain magazine、GE Newsでお読みいただけます。