デジタル ツイン – デジタル ツイン: 3D ビジュアライゼーションとデジタル サプライ チェーン管理

デジタル スレッドは、「設計、評価、ライフサイクル管理のためのデジタル ツールと表現の使用」と定義されます。

「デジタル スレッド」という用語は、アメリカ空軍グローバル科学技術ビジョン タスクフォースの報告書「Global Horizo​​ns 2013」で初めて使用されました。

デジタル スレッドという用語は、2018 年に MIT の Singh 氏と Willcox 氏によって、「Engineering with a Digital Thread」と題された論文でさらに洗練されました。 この学術論文では、デジタル スレッドという用語は、「製品ライフサイクル全体からの情報を結び付け、どの時点においても企業の製品にとって主要な、または信頼できるデータおよび通信プラットフォームとなることを目的としたデータ駆動型のアーキテクチャ」と定義されています。

より狭い意味では、デジタル スレッドは、物理的なアイテムのデジタル表現の最低レベルの設計と仕様を指すためにも使用されます。 デジタル スレッドは、モデルベース システム エンジニアリング (MBSE) における重要な機能であり、デジタル ツインの基盤です。

デジタル スレッドという用語は、物理的オブジェクトを構成する要件、部品、制御システムに対するデジタル ツインのトレーサビリティを説明するためにも使用されます。

スマート ファクトリー – ドイツにおける企業関連のコンセプトの使用 – 画像: Xpert.Digital

この図は、現在および将来のインテリジェント ファクトリーで使用されるテクノロジーに関して、2017 年にドイツの産業企業のマネージング ディレクターを対象に実施された調査の結果を示しています。 調査対象者の23％は、現在自社のスマートファクトリーで同製品のデジタルツインを使用していると回答した。 43％は将来的に製品のデジタルツインを使用する予定だと回答した。

これは自律的な社内物流にも当てはまります。17% が現在これを使用していると述べています (2017 年)。 35% が 2022 年までにこれを実施する予定です。

5年後（2022年）に使用

• データを活用したリソースの最適化 – 77%
• 統合された計画 – 61%
• ビッグデータ主導のプロセスと品質の最適化 – 65%
• モジュール式生産システム / モジュール式生産資産 – 36%
• ネットワーク化された工場 / 接続された工場 – 60%
• 予知メンテナンス – 66%
• プロセスの可視化/自動化 / プロセスの可視化/自動化 – 62%
• 製品のデジタルツイン / 製品のデジタルツイン – 43%
• 工場のデジタルツイン / 工場のデジタルツイン – 44%
• 生産工場のデジタル ツイン / 生産資産のデジタル ツイン – 39%
• 柔軟な生産方法 / 柔軟な生産方法 – 34%
• 工場内物流の自律化 / 工場内物流の自律化 – 35%
• 生産パラメータの移転 – 32%
• 完全自律型デジタル工場 – 11%

現在の使用状況 (2017 年)

• データを活用したリソースの最適化 – 52%
• 統合された計画 – 32%
• ビッグデータ主導のプロセスと品質の最適化 – 30%
• モジュール式生産システム / モジュール式生産資産 – 29%
• ネットワーク化された工場 / 接続された工場 – 29%
• 予知メンテナンス – 28%
• プロセスの可視化/自動化 / プロセスの可視化/自動化 – 28%
• 製品のデジタルツイン / 製品のデジタルツイン – 23%
• 工場のデジタルツイン / 工場のデジタルツイン – 19%
• 生産工場のデジタル ツイン / 生産資産のデジタル ツイン – 18%
• 柔軟な生産方法 / 柔軟な生産方法 – 18%
• 工場内物流の自律化 / 工場内物流の自律化 – 17%
• 生産パラメータの移転 – 16%
• 完全自律型デジタル工場 – 5%

ドイツの産業企業のマネージングディレクターがインタビューされました。 調査では、「次の概念はあなたの会社にとってどの程度関連していますか?」という質問が行われました。 情報源は、調査の種類や 100 パーセントを超えるポイントに関する情報を提供していません。

デジタルツインを使用して機械を最適化する例としては、タービン、ジェットエンジン、機関車などの発電設備のメンテナンスが挙げられます。

デジタル ツインのもう 1 つの例は、3D モデルを使用して物理オブジェクトのデジタル コンパニオンを作成することです。 これにより、実際の物理オブジェクトのステータスを表示できるようになり、物理オブジェクトをデジタル世界に投影する方法が提供されます。 たとえば、センサーが接続されたデバイスからデータを収集すると、そのセンサー データを使用して、デバイスの状態のコピーを「デジタル ツイン」としてリアルタイムで更新できます。 「デバイス シャドウ」という用語は、デジタル ツインの概念にも使用されます。 デジタル ツインは、形状、位置、ジェスチャー、ステータス、動きなどの物理オブジェクトのプロパティと状態の最新かつ正確なコピーであることを目的としています。

デジタル ツインは、資産のパフォーマンスと使用率を最適化するための監視、診断、予測にも使用できます。 この分野では、センサーデータを履歴データ、人間の専門知識、フリートおよびシミュレーション学習と組み合わせて、予測の結果を向上させることができます。 したがって、複雑な予測およびインテリジェントなメンテナンス プラットフォームはデジタル ツインを活用して問題の根本原因を特定し、生産性を向上させることができます。

交通シミュレーションや環境シミュレーションに埋め込まれた自動運転車とそのセンサーのデジタルツインは、特に対応するアルゴリズムが人工的なアルゴリズムに基づくアプローチに基づいている場合、自動車業界におけるアプリケーションの開発、テスト、検証における重大な課題を克服する手段としても提案されています。インテリジェンスには、広範なトレーニングと検証データセットが必要です。

物理的な製造オブジェクトは仮想化され、物理空間とサイバー空間の両方でシームレスかつ緊密に統合されたデジタル ツイン モデル (アバター) として表現されます。 物理オブジェクトとツイン モデルは、相互に有益な方法で相互作用します。

業界レベルのダイナミクス

デジタル ツインは、設計から製造、サービスと運用に至る製品ライフサイクル管理 (PLM) 全体を変えています。 現在、PLM は、製品設計における効率、製造、インテリジェンス、サービス フェーズ、持続可能性の点で非常に時間がかかります。 デジタル ツインは、製品の物理空間と仮想空間を統合できます。 デジタル ツインを使用すると、企業は設計から開発、製品ライフサイクル全体にわたるすべての製品のデジタル フットプリントを作成できます。 一般に、製造業を営む業界はデジタルツインによって深刻な影響を受けます。 製造プロセスにおいて、デジタル ツインは工場内のリアルタイム プロセスの仮想レプリカです。 物理的な製造プロセス全体に何千ものセンサーが配置されており、すべて次のようなさまざまな次元からデータを収集します。 B. 環境条件、機械の動作特性、および実行された作業。 このデータはすべて、デジタル ツインによって継続的に送信および収集されます。 モノのインターネットのおかげで、デジタル ツインはより手頃な価格になり、製造業の将来を決定する可能性があります。 エンジニアにとっての利点は、デジタルツインによって仮想的に設計された製品を実際に使用できることにあります。 リアルタイム機能を備えた本物の「モノ」のデジタルツインを使用すれば、製品と資産の保守および管理の高度な方法を実現できます。

デジタルツインは製造プロセスの過去を分析するのではなく未来​​を予測するため、大きなビジネスの可能性をもたらします。 デジタルツインによって作成された現実の表現により、メーカーは事前のビジネス慣行に向けて進化することができます。 製造業の未来は次の 6 つの側面に基づいています。

• スケーラビリティ、
• モジュール性、
• 柔軟性
• 自律性、
• 接続性
• そしてデジタルツイン。

製造プロセスの個々の段階のデジタル化が進むにつれて、より高い生産性を達成する機会が開かれています。 これはモジュール化から始まり、実稼働システムの効率性の向上につながります。 さらに、自律性により、本番システムは予期しないイベントに効率的かつインテリジェントに対応できます。 最後に、モノのインターネットのような接続により、次の製品設計とプロモーションのサイクルを最適化してパフォーマンスを向上させることができ、デジタル化のループを閉じることができます。 実際に障害が発生する前に製品が問題を検出できれば、顧客満足度やロイヤルティの向上につながります。 ストレージとデータ処理のコストが低下し続けるにつれて、デジタルツインの可能な用途も拡大しています。

デジタルツインは産業界にとって特に重要です。 産業価値創造のプロセスにおけるその存在と使用は、企業にとって決定的な競争上の優位性となります。 モノのインターネットによって、統合サービスを備えたあらゆる種類のデジタル制御およびネットワーク化された製品の製造が可能になって以来、これは 2010 年代初頭以降特に当てはまります。

産業界では、製品、生産システム、プロセス、サービスなどにデジタルツインが存在します。 これらは、将来の製品の設計モデルなど、実際の双子の前に存在することもあります。 そして、実際の双子の使用から得られたデータを分析および評価するために使用できます。 それらにはさまざまな目的と機能があります。

業界にとっての特別な価値は、物理的なプロトタイプの保存と、関連するあらゆる側面で実際のツインの動作、機能、品質をシミュレートできる可能性から生まれます。 この価値は、製品、システム、サービスのライフサイクル全体にわたる価値創造のあらゆる部分に使用できます。

デジタルツインにはさまざまな形があります。 たとえば、システム開発の動作モデル、実際のツインの機械的、電子的、その他の特性やパフォーマンス特性をモデルの過程で可能な限り現実的かつ包括的に描写する 3D モデルまたは機能モデルに基づくことができます。ベースのデザイン。

さまざまなデジタル ツインを相互にリンクすることができ、実際のツインとの広範な通信や対話も可能になります。 これはデジタル スレッドとも呼ばれ、製品ライフ サイクル全体を通じて実行され、他の製品関連情報を含めることができます。 企業は、このような一貫したデジタル スレッドから最大の利益を得ることができ、これにより、さまざまな価値創造プロセス全体の最適化や、提供される製品やサービスの幅広いデジタル ビジネス モデルの活用が可能になります。

生産技術は、多くの産業応用分野の 1 つにすぎません。 デジタル ツインは、システムのライフサイクル全体 (設計、作成、運用、リサイクル) をマッピングします。 計画中であっても、エンジニアはシミュレーション モデルを使用してプロセスを最適化できます。 システムが稼働すると、同じシミュレーション モデルを使用してプロセスをさらに最適化し、生産を変革できます。

輸送と倉庫の分野では、DHL や UPS などの国際物流会社が、トラック アンド トレースや倉庫と港湾施設全体のインテリジェントな制御などのデジタル ツインの新しいアプリケーションを常に開発しています。 SAP や Oracle などのソフトウェア メーカーは、自社の ERP システムを拡張し、サプライ チェーン管理のためのデジタル サプライ チェーンとして新しい IT ソリューションを提供しています。

デジタルツインの概念は、生産管理、物流、調達においてますます使用されています。 これは、この概念が制御技術や制御工学の手法や手段と密接に関連している可能性があることを意味します。

スマートシティ運動におけるデジタルテクノロジーへの関心の高まりにより、地理的デジタルツインは都市計画の実践において一般的になりました。 これらのデジタル ツインは、多くの場合、都市環境 (都市) とそこに含まれるデータをモデル化するために、3D および 4D 空間データをリアルタイムで取得および表示するための対話型プラットフォームの形で提案されます。

拡張現実 (AR) システムなどの視覚化テクノロジーは、建築環境での設計と計画のための共同ツールとして、また都市に埋め込まれたセンサーからのデータ フィードと API サービスを統合してデジタル ツインを形成するために使用されます。 たとえば、AR を使用すると、拡張現実の地図、建物、データをテーブルの上に投影して、建設業界の専門家が共同で閲覧できるようになります。

建設業界では、BIM (ビルディング インフォメーション モデリング) プロセスの導入などを通じて、計画、設計、建設、運営、メンテナンスの活動がますますデジタル化されており、建物のデジタル ツインは、両方のレベルで論理的な拡張とみなされています。個々の建物だけでなく国家レベルでも。 たとえば英国では、Center for Digital Built Britain が 2018 年 11 月に「国家デジタルツイン」開発の原則を定めたジェミニ原則を発表しました。

実用的な「デジタル ツイン」の最も初期の例の 1 つは、1996 年にヒースロー空港のターミナル 1 にヒースロー エクスプレス施設を建設する際に実現されました。 コンサルタントのモット・マクドナルドと BIM のパイオニアであるジョナサン・イングラムは、仮締切とボアホールのモーション センサーをデジタル オブジェクト モデルに接続し、モデル内の動きを表示しました。 デジタル注入オブジェクトは、地盤の動きを安定させるために地中にモルタルを注入する効果を監視するために作成されました。

ヘルスケアは、デジタルツインテクノロジーによって変革されつつある業界とみなされています。 ヘルスケア業界におけるデジタル ツインの概念はもともと提案され、製品やデバイスの予測に初めて使用されました。 デジタル ツインは、医療に対してよりデータ主導のアプローチを採用することで、医療、スポーツ、教育の分野での生活を向上させることができます。 テクノロジーの利用により、記録された健康状態やライフスタイルのパラメータに基づいて継続的に調整できる患者向けのパーソナライズされたモデルを作成することが可能になります。 これにより、最終的には、以前の記録だけに依存せず、個々の患者の健康状態を詳細に示す仮想患者が作成される可能性があります。 さらに、デジタルツインを使用すると、個人の記録と人口を比較して、詳細なレベルでパターンをより簡単に見つけることができます。 医療におけるデジタル ツインの最大の利点は、医療を個々の患者の反応に合わせて調整できるという事実です。 デジタルツインは、個々の患者の健康を定義する際の解像度の向上につながるだけでなく、健康な患者に期待されるイメージも変えるでしょう。 かつて「健康」とは、病気の兆候がないことと考えられていました。 「健康な」患者を残りの人口と比較して、真の健康を定義できるようになりました。 ただし、医療分野におけるデジタルツインの出現には、いくつかの欠点もあります。 デジタルツインは誰もがテクノロジーにアクセスできるわけではないため、不平等をもたらし、貧富の差が拡大する可能性があります。 さらに、デジタルツインは、差別につながる可能性のある集団内のパターンを特定します。

デジタルツインのアイデアは、患者の仮想画像を作成して医療アプリケーションをシミュレートすることにより、医療分野でもますます普及しつつあります。 このようにして、医師は治療前にそれぞれの患者の特定の状況に対処することができ、外科手術中に患者固有のインサート（人工関節など）を事前に製造して正確に挿入できるため、外科手術の結果が向上し、より迅速な手術が可能になります。回復プロセス。

自動車産業はデジタルツインテクノロジーによって改善されてきました。 自動車業界のデジタルツインは、既存のデータを活用してプロセスを簡素化し、限界コストを削減することによって実装されます。 現在、自動車設計者は、ソフトウェアベースのデジタル機能を組み込むことで、既存の物理的重要性を拡張しています。 自動車業界におけるデジタル ツイン テクノロジーの具体例としては、自動車エンジニアがデジタル ツイン テクノロジーを同社の分析ツールと組み合わせて使用​​し、特定の車がどのように運転されているかを分析することが挙げられます。 このようにして、道路上の事故の数を減らすことができる新しい機能を車に組み込むことを提案できます。これは、以前は短期間では不可能でした。

デジタルテクノロジーには、他のテクノロジーとは異なる特定の特徴があります。 これらの特性は、一定の結果をもたらします。 デジタルツインには次のような特徴があります。

接続性

デジタル ツイン テクノロジーの重要な機能の 1 つは接続性です。 近年のモノのインターネット (IoT) の発展により、数多くの新技術が生み出されています。 IoTの発展により、デジタルツイン技術の開発も進みます。 このテクノロジーには、IoT の特徴、つまり接続性と一致する多くの特徴があります。 何よりもまず、このテクノロジーにより、物理コンポーネントとデジタル対応部分の間の接続が可能になります。 デジタル ツインの基盤はこの接続に基づいており、この接続がなければデジタル ツイン テクノロジーは存在しません。 前のセクションで説明したように、この接続は、データを収集し、さまざまな統合テクノロジを通じてそのデータを統合および通信する物理製品上のセンサーによって実現されます。 デジタル ツイン テクノロジーにより、企業、製品、顧客間の接続性が向上します。 たとえば、サプライ チェーンのメンバーが製品または資産のデジタル ツインを検証できるようにすることで、サプライ チェーン内のパートナー間の接続性を高めることができます。 これらのパートナーは、デジタル ツインを制御するだけで、この製品のステータスを確認できます。

顧客とのつながりも強化できます。

サービタイゼーションは、企業がサービスを通じて中核となるサービスに付加価値を与えるプロセスです。 エンジンの例の場合、エンジンの製造がこの組織の中核となるサービスであり、エンジンの検査およびメンテナンス サービスを提供することで付加価値を提供します。

サービス化

サービタイゼーションは、製造会社に関連するビジネス モデルの革新であり、これまでの製品ポートフォリオを単なる有形財から有形財とサービスの組み合わせに変更することを指します。 したがって、これは企業レベルでのサービス社会に向かう全体的な経済傾向を反映しています。

サービタイゼーションの例は 100 年以上にわたって存在しています。 しかし、グローバリゼーションの影響で、ドイツのような高賃金国の企業は、このテーマを低賃金国との競争から身を守る手段とみなしているため、このテーマは過去 20 年間で急速に重要性を増しています。 科学においては、Sandra Vandermerwe 氏と Juan Rada 氏による専門論文のおかげで、サービタイゼーションは独立した研究テーマとしての地位を確立しました。

均質化

デジタル ツインは、データの均質化の結果として、またそれを可能にするデジタル テクノロジーとして特徴付けることができます。 あらゆる種類の情報やコンテンツを同じデジタル形式で保存および送信できるため、製品の仮想表現を (デジタル ツインの形式で) 作成し、それによって情報を物理的な形式から切り離すことができます。 データの均質化と物理的成果物からの情報の分離により、デジタル ツインの作成が可能になりました。 デジタル ツインにより、物理的な製品に関するますます多くの情報をデジタルで保存し、製品自体から切り離すことも可能になります。

データのデジタル化が進むにつれて、迅速かつコスト効率よく転送、保存、計算できるようになります。 ムーアの法則によれば、コンピューティング能力は今後数年間で指数関数的に増加し続ける一方、データ処理のコストは大幅に減少します。 したがって、これにより、デジタルツイン開発の限界コストが低下し、物理モデルで問題をテストし、物理製品が壊れるのを待って介入を試みるよりも、仮想表現を使用して問題をテスト、予測、解決する方が比較的安価になります。

情報の均質化と分離のもう 1 つの結果は、ユーザー エクスペリエンスの収束です。 物理的なオブジェクトからの情報がデジタル化されるにつれて、単一の人工物がさまざまな新しい可能性を提供する可能性があります。 デジタル ツイン テクノロジを使用すると、場所や時間に関係なく、物理オブジェクトに関する詳細情報をより多くのエージェントと共有できます。 Michael Grieves 氏は、製造業におけるデジタル ツイン テクノロジーに関するホワイト ペーパーの中で、デジタル ツインによって可能になる均質化の影響について次のように述べています。

以前は、工場管理者は工場を見下ろすオフィスを設けて、工場現場で何が起こっているのかを把握することができました。 デジタルツインを使用すると、工場長だけでなく、工場の生産に関わるすべての人が、単一の工場だけでなく、世界中のすべての工場に対して同じ仮想ウィンドウを持つことができます。

再プログラム可能でインテリジェント

前述したように、デジタル ツインを使用すると、物理的な製品を特定の方法で再プログラムできます。 さらに、デジタルツインは自動的に再プログラムすることもできます。 物理的な製品のセンサー、人工知能テクノロジー、予測分析の助けを借りて。 この再プログラム可能性の結果の 1 つは、機能の出現です。 再びエンジンを例に挙げると、デジタル ツインを使用してエンジンのパフォーマンスに関するデータを収集し、必要に応じてエンジンを調整して製品の新しいバージョンを作成できます。 サービタイゼーションは、再プログラム可能性の結果として見なすこともできます。 メーカーは、デジタル ツインの監視、必要に応じてデジタル ツインの調整、または再プログラミングを担当する場合があり、これを追加サービスとして提供する場合があります。

デジタルトレース

もう一つの特徴は、デジタルツイン技術がデジタルの痕跡を残すことです。 これらのトレースは、エンジニアが次の目的で使用できます。 たとえば、マシンに不具合が発生した場合、デジタルツインの痕跡をチェックして、問題が発生した場所を診断します。 これらの診断は、これらの機械のメーカーが将来同じ故障の発生頻度を減らすために設計を改善するために使用することもできます。

モジュール性

製造業の観点から見ると、モジュール性は製品と生産モジュールの設計とカスタマイズとして説明できます。 製造モデルにモジュール性を追加すると、メーカーはモデルと機械を最適化する機会が得られます。 デジタル ツイン テクノロジーを使用すると、メーカーは使用中の機械を追跡し、機械の改善の余地がある領域を特定できます。 これらの機械がモジュール式であれば、メーカーはデジタル ツイン テクノロジーを使用して、どのコンポーネントが機械のパフォーマンスに影響を与えているかを特定し、より適合性の高いコンポーネントと交換して製造プロセスを改善できます。