デジタルツイン技術で製造効率とコスト削減を実現

デジタルツイン技術は、センサー、カメラ、その他IoTデータ収集手段を用いて、プロセスや製品の仮想モデルを作成するソフトウェアソリューションです。このモデルは物理的な対応物とインタラクティブに更新されるだけでなく、部品やプロセスが異なるシナリオでどう反応するかをテストするにも使用できます。適切に活用すれば、デジタルツイン技術は企業の製品とプロセスをより効率的かつコスト効率よく最適化するのに役立ちます。

概念はまだ比較的新しいですが、デジタルツインはすでに深い実用的応用を示しています。例えばサプライチェーン管理分野では、変更実装前に倉庫レイアウトと条件をモデリングするために使用され、McKinseyの研究によれば倉庫効率を最大25%向上できます。製造業者に特に関連する2つのアプリケーションがあります：加工・製造、および予知保全。それらの仕組みを解説します。

デジタルツイン：データ駆動型仮想モデル

製造におけるデジタルツインの最初の関連アプリケーションは、部品が作られ、後処理される過程でその仮想コピーを作成するために技術を使用します。エンジニアが製造プロセスを十分に理解していれば、部品が作られる前に、各プロセスと生産フェーズで部品特性がどう変化するかをモデリングできます。

デジタルツインは、製品のリアルタイム条件でのバーチャルフィールドテストも可能にします。これは、長期間にわたり常に異なる条件にさらされる部品やコンポーネントに特に有用です。これらの部品は条件により6ヶ月後や数年後に故障する可能性がありますが、温度、湿度、稼働時間、各種運転条件（モーターシステムの一部かどうかなど）の測定値をデジタルツインに入力することで、メーカーは製品がリアルタイムでどう機能しているか、またその寿命がどうなるかをより明確に把握できます。

デジタルツインは、特定部品の故障確率が高まる時期を予測し、運用中断を避けるために事前にサービスできるように支援します。現状では、部品の相対的な摩耗を測ったり、寿命を精度よく予測したりするのは難しく、コストのかかる部品故障や不必要に早い部品交換を招く可能性があります。適切なサービスタイミングは用途、耐久性、摩耗、環境など多くの要因に依存しますが、デジタルツイン技術はデータ駆動型の戦略的サービスを通じて、部品の実効的な寿命と価値を延ばすのに役立ちます。

デジタルツイン技術の主な欠点は、有用であるために良質なデータとモデルを必要とすることです。適切なデータを収集し、異なるデータソースを統合し、データを正しく分析するデジタルツインを構築するために必要な技術インフラは、部品自体の設計より複雑になる可能性があります。

最も関連するデータソースは部品用途により異なりますが、一般に部品の環境・運転条件（温度、湿度、稼働速度など）が不可欠です。部品の材料情報は形状と同等に重要で、それらの情報を重ね合わせる必要があります。

デジタルツイン技術の未来

デジタルツイン技術は大規模データセットを活用して様々な部品の状態への可視性を高め、企業がクリティカルなインフラニーズを特定し、予知保全を実践するのを支援します。そのため、市場セクターを問わず多くの企業がデジタルツインのメリットを素早く取り入れているのは当然です。実際、Gartnerは2021年までにすべての産業企業の半分が何らかの形でこの技術を使用すると予測し、さらなる研究では、2025年までにほぼ90%のIoTプラットフォームがデジタルツイニングをサポートし、IoTアプリの標準機能になると予測しています。この技術には幅広い潜在的用途があり、その多くはまだ未開拓です。

デジタルツインが提供する製品やプロセスへの実用的インサイトを得るには、メーカーと製品チームはデータ収集と分析を支援するソフトウェアパートナーを見つけるか、それらの能力を内部で開発する必要があります。データ収集は重要ですが、包括的ソリューションとは程遠いです。貴重なインサイトを得るには、多様なデータと、それを適切に分析するためのツールとスキルセットの両方が必要です。複雑システムのデジタルツインが5〜6の異なるソースからデータを収集する場合、そのデータを1箇所に集約するには、統合された方法でデータを探査・分析するための専門ソフトウェアソリューションが必要になることがあります。

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