デジタルツインがもたらす製造業効率化の具体的メリット

製造セクターは大きな課題に直面しています。サプライ不足、旺盛な需要、不安定な市場が、企業に競争力維持のための新戦略採用を迫っています。

多くのメーカーが、産業用IoT、人工知能、クラウドコンピューティングといったインダストリー4.0の革新に目を向け、生産性向上、運用コスト削減、変化する市場環境への対応を図っています。

IoT、AI、その他の技術を活用して現実世界の施設の高精度なコピーをシミュレートする新技術「デジタルツイン」は、オーナーにプラント運営と生産性の潜在的障壁について、より深い理解を提供する可能性があります。

デジタルツインとは？

デジタルツインとは、既存のオブジェクト、製品、ワークフロー、施設の仮想的な表現です。通常、そのソースと可能な限り正確に一致するように設計されています——理想的には、ツインがレプリカとして機能できるレベルまで。

例えば、建物のデジタルツインは1対1スケールのモデルかもしれません。同じHVACシステム、配管、照明、さらには材料を持つ可能性があります。ネットワークセンサからの情報——IoT気流、人流、照明モニターなど——が追加データを提供します。

レプリカの高精度により、エンドユーザーはシミュレーション、予測、建物プロセスの可視化など、さまざまな目的で活用できます。

あるエンドユーザーは、HVACモデリングと気流アルゴリズムを活用して、建物の空調システムの弱点を特定するかもしれません。別のユーザーは、IoTデバイスからのデータを用いてデジタルツインをリアルタイム監視システムに変え、建物ネットワークとパフォーマンスの強力な可視化を提供するかもしれません。

建物のモデリングに加え、企業はデジタルツインを用いて、会社のサプライチェーン全体から個々のプラント機械やコンポーネントまで、さまざまなスケールのオブジェクトとプロセスを表現できます。

製造業におけるデジタルツイン

デジタルツインは、製造プラントオーナーに多様な潜在的メリットを提供します——監視の改善、品質管理の合理化、データ可視化など。

IIoTデータの可視化

デジタルツインはIIoT監視フリートと相性が良く、これは製造セクターでますます一般的になっています。IIoTモニターからのデータを用いてより正確なツインを作成し、モデルの予測力を向上させられます。

エンドユーザーはまた、デジタルツインを用いてIIoTデータを可視化でき、IIoTシステムが取得する膨大な情報を解析する際の混乱を軽減できます。

例えば、企業はIIoTと既存プラントのデジタルツインを用いて、プラント内の気流、人流、物品の移動を表現できます。施設内に大きな生産ボトルネック——コンベアベルトがプラントスループットを制限しているなど——があれば、この可視化により管理者がそれらを特定できます。

同じアプローチで、レイアウトの非効率、輸送ボトルネック、メンテナンスアラート、さらには潜在的な安全違反の特定にも使用できます。

IIoTセンサが追跡するデータが何であれ、デジタルツイン上のどこかの場所に紐づけられるため、管理者はプラントの実世界でのパフォーマンスに関する貴重なIIoT取得情報をより良く理解できます。

予知保全とリアルタイム設備監視

ネットワーク接続されたセンサと機械は、プラント設備のパフォーマンスに関する情報を継続的に報告できます。このデータをデジタルツインに提供することで、管理者に機械の健全性の俯瞰図を提供できます。

プラント内の機械がベースラインと比較して異常な振る舞いを始めた場合、システムは管理者にアラートを出し、問題の正確な場所を提供できます。デジタルツインにより、故障した正確なコンポーネントを特定することさえ可能になります。

予防保全戦略とリアルタイム監視の組み合わせにより、オーナーはメンテナンスコストを削減し、ダウンタイムリスクを低減できます。

AIにより、さらに踏み込むことが可能です。IIoT機械センサからの履歴データとメーカーデータを組み合わせてアルゴリズムを訓練し、機械がいつ故障するかを予測できるかもしれません。企業がすでに持っているデータを使用することで、アルゴリズムは予知保全戦略を可能にし、運用コストとダウンタイムをさらに削減できます。

アップグレードとレイアウト変更の計画

デジタルツインは、プラントのアップグレードや再編の監査と計画に特に有用です。例えば、一般的なラインレイアウトのミスは、デジタルツインをトラフィックやリソースフローのデータ——作業員と物品がどこで詰まっているかを示すデータ——と組み合わせると、より明確になります。

デジタルツインとHVACシステムモデリングにより、現在のシステムの有効性を見直し、新しいHVAC運用が気流改善、プラント快適性向上、現場空気質維持にどう役立つかをシミュレートできます。

一部の企業は、作業員の浮遊粒子状物質への曝露に関する業界基準を満たす必要があります。管理者は空気質モデルを用いてその曝露をシミュレートし、アップグレードが現場作業員を安全に保つのに十分効率的かどうかを判断できます。

プラントプロセスの分析

デジタルツインは、管理者が自社プラントの運営と、ビジネス全体の構造への適合をより良く理解するのに役立ちます。デジタルツインはワークフロー、プロセス、サプライチェーンをモデリングでき、これらを組み合わせることで、管理者はプラントから「ズームアウト」し、倉庫やベンダーからの物品の流れを観察できます。

同じ技術で「ズームイン」し、パレットや部品に取り付けられたRFIDトラッカーなどを通じて、個々のコンポーネントやアイテムがプラント内と製造プロセスをどう移動するかを把握できます。

これらのシステムからのデータは、サイトのトレーサビリティイニシアチブの改善にも役立ちます。適切な情報により、生産ラインから出るすべてのアイテムの原材料と製造条件を特定できます。

特定のロットやアイテムセットに問題があると疑うメーカーは、管理者が生産データを見て影響を受けやすいものを特定し、リコールの範囲を縮小できます。

デジタルツインを活用した製造プラントプロセスの合理化

デジタルツインは、メーカーが新しい市場環境に適応するための最良のツールの一つになり得ます。

管理者はこの技術を用いて、IIoTフリートが取得したデータやAIアルゴリズムが分析したデータをより効果的に可視化できます。デジタルツインはまた、プラント運営をシミュレートし、ワークフローの潜在的な脆弱性やボトルネックを特定するのにも役立ちます。

市場の変動と需要の増大が製造効率をより重要にする中、デジタルツインはメーカーにとって不可欠な投資になる可能性があります。