没入型エンジニアリング、共同協力、およびそれがメタバースと関係していること
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公開：2025年2月18日 /更新：2025年2月18日 - 著者： Konrad Wolfenstein
没入型エンジニアリング、共同協力、およびそれがメタバースと関係していること - 写真：Xpert.Digital
VR、AR、XR：これらは、生産が好転するツールです
産業メタバースにおける没入型工学と協力協力：変革的共生症
産業生産の世界は、業界4.0と産業メタの範囲を備えたまったく新しいタイプの製品開発であり、没入型エンジニアリング、高度な協力方法、メタバースの新興技術の融合によって推進されています。一般的には、多くの場合、エンターテインメントやソーシャルメディアに関連して、メタは経済的な関連性に苦労していますが、すでに実際のエコノミードライバーとして機能している特定の分野が現れています。この開発は、製品の設計、開発、製造、製造、およびサービスの方法のパラダイムシフト以上を約束します。
このレポートは、この変革の多層的な側面を明らかにし、産業メタバースにおける没入型エンジニアリングと共同作業の統合に起因する技術的、組織的、経済的影響を分析します。私たちは、この開発がもたらす機会と課題の包括的な絵を描くために、現在の研究イニシアチブと先駆的な産業プロジェクトの調査結果に依存しています。
に適し：
メタバースの没入型工学の技術的基盤
産業のメタバースは、その組み合わせで製品開発と生産の完全に新しい次元を可能にする多くの主要なテクノロジーに基づいています。この技術革命の中心にあるのは、没入型のエンジニアリングです。これにより、エンジニアとデザイナーは仮想的でインタラクティブな環境に浸り、デジタルモデルとシミュレーションが現実的であるかのように対話できます。
ネットワーク化されたXRエコシステムは、インフラストラクチャベースとして
産業メタセバースの実現のための基本的な前提条件は、強力でネットワーク化されたXRエコシステムです（XRは、拡張現実、仮想現実、拡張現実、混合現実の傘の用語を表します）。従来の仮想現実のメガネは、すでに多くの地域で確立されていますが、多くの場合、産業用途を要求する限界に達します。これは、プログレッシブXRインフラストラクチャの開発が登場する場所であり、これは単純なヘッドマウントディスプレイを超えています。
Fraunhofer Iaoのインスタンスなどのイニシアチブは、未来への道を示しています。複雑なシステムに基づいて、ここではセクターのハードウェアとソフトウェアのインフラストラクチャが作成されます。 VRメガネの代わりに、高解像度プロジェクター、強力なリアルタイムグラフィックアーキテクチャ、および正確な追跡システムが実行されます。これらのネットワーク化されたXR研究所により、さまざまな場所のチームを同時に、リアルタイムで同一の仮想プロトタイプと相互作用させることができます。
この開発の代表的な例は、仮想工学センターで使用されているような、いわゆる洞窟環境（洞窟自動仮想環境）です。このような部屋では、明るい4Kプロジェクションを使用して、ユーザーが仮想世界に完全に没頭できるようにする没入型の360°表現を作成します。正確な追跡は、ユーザーの動きをキャプチャし、従来のVRメガネの可能性をはるかに超える仮想環境との直感的な相互作用を可能にします。
このようなネットワーク化されたXRエコシステムの利点は、非常に複雑な仮想環境を提示する能力と同時に、分散チーム間の協力を可能にすることにあります。エンジニアとデザイナーは、実際には異なる場所にいても、物理的なプロトタイプで一緒に作業しているように感じることができます。これは、開発プロセスを加速するだけでなく、効果的なアイデアを交換し、ソリューションを一緒に開発できるため、創造性と革新を促進します。
CAD/PLMシステムとXRインターフェイスのハイブリダイゼーション
産業用メタの没入エンジニアリングのもう1つの重要な成功要因は、仮想作業環境における既存のエンジニアリングツールとシステムのシームレスな統合です。特に、XRインターフェイスでのCAD（コンピューター支援設計）とPLMシステム（製品ライフサイクル管理）の双方向接続は非常に重要です。
CADシステムは、現代の製品開発の中心です。ここでは、3Dモデルは、コンポーネント、アセンブリ、完全な製品によって作成されます。一方、PLMシステムは、最初のアイデアから開発や生産、メンテナンスと廃棄まで、製品のライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。これらのシステムを産業用メタの詩に統合すると、仮想プロトタイプがCADデータから直接生成され、それらをPLMシステムからリアルタイムでリンクすることができます。
この開発の例は、Sonyと協力して開発されたSiemensのNX没入型デザイナーです。このソリューションは、CADシステムNXのパラメトリック3DモデルデータをSony Mixed Reality Glassesにシームレスに送信する方法を示しています。これについての特別な点は、双方向のコミュニケーションです。仮想環境で実行される設計変更は、リアルタイムでPLMシステムに同期します。
このいわゆる「クローズドループ」アプローチは、メディアのブレークを排除し、異なるシステム間で手動でデータを送信する必要性を回避します。また、仮想環境でのコンテキストに敏感なツールパレットの提供を可能にします。これは、XR環境でユーザーが利用できるツールと機能が、現在のエンジニアリングタスクに動的に適応することを意味します。たとえば、アセンブリ計画やメンテナンスシミュレーションよりも、設計テストには他のツールが必要です。
したがって、CAD/PLMシステムとXRインターフェイスのハイブリダイゼーションは、産業用メタバーズをエンジニアリングワークフローの不可欠な部分にするための重要なステップです。エンジニアとデザイナーは、没入型で共同環境で通常のツールとプロセスを継続し、同時にXRテクノロジーの利点から恩恵を受けることができます。
物理的に正確なシミュレーション環境
メタバースの没入型エンジニアリングのもう1つの重要な側面は、仮想環境で物理的に正確なシミュレーションを実行するオプションです。レイトレースエンジンや物理シミュレーションなどの分野で進行すると、材料特性、流れの挙動、機械的ストレス、その他多くの物理的現象をリアルタイムで高精度で提示することが可能になります。
レイトレースエンジンは、仮想環境での光と影の現実的な表現を保証します。これは、視覚的な没入だけでなく、表面の品質、反射、着色などの設計側面の評価にとっても重要です。一方、物理シミュレーションにより、仮想オブジェクトの動作をさまざまな条件下で調べることができます。たとえば、コンポーネントに対する力と負荷の影響をシミュレートするか、液体とガスの流動挙動を複雑なシステムで分析できます。
Holo-LightsのAR3Sシステムは、拡張現実でこのような物理的に正確なシミュレーションをどのように使用できるかの例です。ここでは、機械的ストレスと変形を計算する方法である有限要素分析（FEA）の結果は、物理的プロトタイプに関するホログラフィックオーバーレイとして直接配置されます。これにより、エンジニアは実際のオブジェクトのコンテキストでシミュレーションの結果を直接視覚化および評価できます。
Nvidia Omniverseは、この開発を前進させる別のプラットフォームです。 Omniverseは、従来のCPUベースのシステムよりもはるかに速く計算を実行するGPU加速多目的シミュレーションを可能にします。これにより、製品開発における反復サイクルが大幅に加速されます。エンジニアは、さまざまな設計バリアントをより速くシミュレートして比較することができ、最適化された製品と開発時間が短くなります。このような技術の使用は最大40％削減できると報告されています。
したがって、産業のメタバーでの物理的に正確なシミュレーションは、製品開発をより効率的かつ高品質にするための大きな可能性を提供します。物理的なプロトタイプを構築する必要がある前に、実質的に製品をテストおよび最適化することを可能にします。これにより、時間とコストを節約するだけでなく、材料の消費を削減するため、より持続可能な製品開発に貢献します。
産業メタバースの共同作業モデル
産業用メタバースは、技術的なプラットフォームであるだけでなく、新しい形態の協力の触媒でもあります。メタバーの没入型でインタラクティブな可能性は、身体的位置に関係なく、チームのコラボレーションのために完全に新しい視点を開きます。
に適し：
マルチモーダル相互作用パラダイム
最新のXRシステムは、仮想環境の直感的かつ自然な動作を可能にするために、マルチモーダル相互作用パラダイムに依存しています。クラシックキーボードとマウスの入力の代わりに、音声制御、ジェスチャー認識、触覚フィードバックなど、さまざまな入力方法が組み合わされています。
音声制御により、ユーザーはコマンドを発行し、単に話すだけで仮想環境と対話できます。ジェスチャー認識は、手と体の動きを記録し、仮想世界でのアクションに変換します。触覚フィードバックは、たとえばコントローラーや特別な手袋の振動エンジンによって触覚感覚を伝えます。これにより、没入感が増加し、仮想オブジェクトとのより正確で自然な相互作用が可能になります。
シーメンスとソニーのパートナーシップは、産業用途におけるこのようなマルチモーダル相互作用パラダイムの統合を示しています。たとえば、XRソリューションでは、6番目のコントローラー（6度の自由度）が使用されており、仮想アセンブリの正確な操作を可能にします。 6thofとは、コントローラーが6つの自由度で動きを記録できることを意味します。前方/後方、左/右、高/下、3つの軸すべての周りにねじれます。これにより、仮想環境で非常に直感的で正確な制御が可能になります。
さらに、アイトラッキングシステムが統合されており、視野の方向とユーザーの焦点をキャプチャします。目の追跡は、たとえば、設計チームの注意分布を分析するために、さまざまなアプリケーションで使用できます。目のデータを評価することにより、仮想プロトタイプのどの領域が特に激しく見られ、設計上の問題や最適化の可能性がある可能性がある場所を決定できます。
最新のXRシステムのマルチモダリティは、新しいユーザーのトレーニング期間を短縮し、テクノロジーの受け入れを増やすことに大きく貢献しています。古典的なVRインターフェイスと比較して、トレーニング期間を平均60％短縮できると報告されています。これは、さまざまなバックグラウンドや以前の知識を持つさまざまな従業員が、多くの場合、システムを操作することになっている産業環境で特に重要です。
AIベースのアバターによる非同期コラボレーション
産業のメタバースにおける共同作業モデルの分野におけるもう1つのエキサイティングな開発は、非同期協力をサポートするための人工知能（AI）の使用です。非同期協力とは、チームメンバーが同時に同じ場所でプロジェクトで働く必要がないことを意味します。これは、世界的に分散されたチームや、タイムゾーンや異なる労働時間を介して実行されるプロジェクトに特に関連しています。
AIベースのアバターはここで重要な役割を果たすことができます。彼らは、実際の人々がいない限り仮想環境で行動できるチームメンバーのデジタル表現です。これらのアバターは、たとえば、記録的な決定、タスクを追求し、履歴相互作用データに基づいてアクションの推奨事項を生成することができます。
産業ソフトウェアのプロバイダーであるAvevaは、そのようなアバターの開発について集中的に研究しています。彼女の研究は、KI-Avatarsが大陸間開発プロジェクトの一貫性を大幅に向上させることができることを示しています。一貫性の増加を最大35％達成できることが報告されています。これは、たとえば、標準化された形式の情報と決定を文化的および時間的に文化的および時間的障壁を橋渡しし、場所やタイムゾーンに関係なく、すべてのチームメンバーがアクセスできるようにすることにより、文化的および時間的障壁を橋渡しできるためです。
Ki-Avatarsは、知識の喪失を回避し、プロジェクトの継続性を確保するのにも役立ちます。チームメンバーが休暇を出したり、休暇をとったりした場合、彼のKi-Avatarはタスクを引き受け続け、重要な情報と決定が失われないようにします。
AIアバターは人間の従業員に取って代わることを意図していないことを強調することが重要です。むしろ、コラボレーションの効率と有効性を改善し、チームが複雑で分散した環境で協力することを可能にする支援ツールとして機能する必要があります。
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コンテキスト - 適応知識データベース
産業用メタバースにおける共同作業モデルのもう1つの重要な側面は、コンテキスト適応知識データベースの統合です。複雑なエンジニアリングプロジェクトでは、CADモデル、材料データシート、標準、ガイドライン、以前のプロジェクト情報など、膨大な量の情報とデータがあります。課題は、この情報を適切なタイミングで適切なコンテキストで利用できるようにすることです。
統合された知識グラフは、ここでソリューションを提供できます。ナレッジグラフは、ノットとエッジの形で情報を提示し、異なる情報要素間の関係をマップするセマンティックネットワークです。産業用メタの詩の文脈では、知識グラフは、たとえば、CADモデルを標準、材料データシート、履歴プロジェクト情報とリンクすることができます。
ITサービス会社であるDXC Technologyは、Meta-Verse環境を使用して、このデータコンテキストに敏感なホログラフィックオーバーレイとして表示されます。エンジニアが仮想環境で特定のコンポーネントを調べると、材料仕様、製造ガイドライン、以前のテストの結果など、知識グラフからの関連情報が自動的に表示されます。
このようなコンテキストナレッジデータベースを使用すると、設計レビューのエラー率が最大28％減少する可能性があると報告されています。これは、エンジニアが関連する情報をより速く簡単にアクセスできるため、ますます適切に発生した決定を行うことができるためです。
さらに、機械学習アルゴリズムを使用して、仮想環境でのユーザーインタラクションを分析し、関連情報を積極的に提案できます。たとえば、エンジニアが特定の標準または材料データを検索することが多い場合、システムはこの情報を前景に自動的に配置したり、ユーザーが検索する前に積極的に表示することもできます。
コンテキスト - 産業メタバーの知識データベースを除去するため、情報の洪水を管理し、エンジニアとデザイナーがより効率的に作業してエラーのない作業を可能にするために、いつでも必要な情報にアクセスできるようにします。
経済的影響と市場開発
産業用メタバースにおける没入型エンジニアリングと共同作業の統合は、技術的にエキサイティングであるだけでなく、かなりの経済的利点を約束します。この分野の市場開発は動的であり、有望な成長の見通しが出現しています。
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成長予測と投資戦略 - 背景分析
市場調査とイノベーション：メタバースが産業を変革する理由
ABI Researchなどの市場調査会社は、産業メタヴェース市場の印象的な成長を予測しています。 2034年までに32.05％の平均年間成長率（CAGR）が想定されています。企業の焦点は、明確で短期の投資収益率（ROI）を伴うスリムな実装にますますあります。
デロイトによる調査では、産業メタバーにおける投資戦略の3つの主要なクラスターを特定しています。
デジタルツイン
企業の約45％がデジタル双子への投資を優先しています。デジタルツインは、物理的なオブジェクト、プロセス、またはシステムの仮想表現です。企業は、仮想世界で実際のプロセスをシミュレート、分析、最適化できます。
AIベースのコラボレーションツール
企業の約30％がAIベースのコラボレーションツールに依存しています。これらのツールは、チームの協力を改善し、知識管理をサポートし、意思決定プロセスを最適化することを目的としています。
独自のXRエコシステム
企業の約25％が独自のXRエコシステムを開発しています。これには、没入型のエンジニアリングおよびメタバースの共同アプリケーションのための独自のハードインフラストラクチャの構築が含まれます。
シーメンスとソニーのパートナーシップは、戦略的提携が産業メタヴェースの開発コストを削減する方法の例です。テクノロジーの共有とノウハウの一般的な使用を通じて、企業はリソースをバンドルし、イノベーションをより速く推進できます。そのようなパートナーシップは、開発コストを最大40％削減できると報告されています。
分析された投資収益率（ROI）
産業用メタの競争技術への投資と、さまざまな方法で企業の支払いを行います。多くの研究と産業プロジェクトは、これらの技術の肯定的なROIを示しています。
重要な利点は、仮想プロトタイピングによって物理的なプロトタイプを削減し、テストサイクルを削減することです。シミュレーションと仮想モデルを使用することにより、物理的なプロトタイプを構築する前に、製品を広くテストおよび最適化することができます。仮想プロトタイピングでは、物理テストサイクルの数を平均62％減らすことができると報告されています。これにより、材料コストを節約するだけでなく、貴重な開発時間も節約できます。
仮想環境での同時学際的なレビューも、製品開発の加速に貢献しています。さまざまな専門分野のチームが仮想プロトタイプを同時に調べて議論することができる可能性があるため、調整プロセスがより効率的であり、決定がより速くなります。このような同時レビューにより、市場までの時間を最大35％短縮できると報告されています。
プラスチック製品のメーカーであるIgusの「Iguversum」は、仮想化された自動化テストを通じて節約の可能性を示しています。 IGUSは仮想環境を使用して、自動化システムを計画、テスト、最適化します。 IGUは、IGUの検証を使用して年間節約780,000ユーロを達成し、同時に旅費を89％削減することが報告されています。
に適し：
コンプレッサーシステムのメーカーであるBurckhardt Compressionは、拡張現実（AR）を使用してシステムを維持しています。 ARベースのメンテナンス手順とリモートサポートは、より効率的かつ効果的に実行できます。 Burckhardt圧縮により、ARベースのメンテナンスによりシステムの可用性が43％高いと報告されています。
これらの例は、アプリケーションと産業のさまざまな分野における産業界のメタバーにおける没入型のエンジニアリングと共同技術のROIが重要であることを示しています。利点は、コストの節約や時間の節約から品質の向上、システムの可用性の向上にまで及びます。
新しいビジネスモデルとバリューチェーン
産業のメタバーの開発は、既存のビジネスモデルの効率の向上とコスト削減につながるだけでなく、まったく新しいビジネスモデルとバリューチェーンを開きます。
この例は、ハイエンドシミュレーションリソースへのペイパーユーザーアクセスを提供するサービスとしてのメタバースプラットフォームです。特に中小企業（SME）の場合、高価なシミュレーションソフトウェアとハードウェアへのアクセスが大きなハードルになる可能性があります。サービスとしてのメタバースプラットフォームにより、これらの企業は、予備的な投資を行うことなく、必要に応じて安価なシミュレーションリソースを使用できます。
Holo-Lightによる「XR Now」は、このようなプラットフォームの例です。 XRは、XRアプリケーション用のスーパーコンピューティングリソースへのペイパーUSアクセスを提供しています。企業は、GPU時間あたりわずか0.12ユーロでスーパーコンピューティングリソースの使用を受け取ることができると報告されています。これは、中小企業が複雑なシミュレーションを実施し、没入型エンジニアリングの利点から利益を得ることができるため、特に中型企業にとって破壊的な可能性を秘めています。
同時に、XRの統合のための専門的なコンサルティングサービスが既存のPLMプロセスに発展します。企業に没入型エンジニアリングとメタバーステクノロジーの導入には、多くの場合、プロセス、構造、スキルに大きな変化が必要です。コンサルティング会社は、この変革の設計に成功するのをサポートしています。このようなコンサルティングサービスの市場は、2026年までに124億ユーロの量に達すると予測されています。
産業メタバースの開発は、企業が製品やプロセスを改善するための新しい機会を生み出すだけでなく、新しい企業向けの革新的なサービスとビジネスモデルを開発することもできます。
コラボレーションの未来：OpenXRTとブロックチェーンが産業のメタの詩をどのように形成するか
産業のメタバーの大きな可能性にもかかわらず、企業が実装する際に考慮しなければならない課題と重要な成功要因もあります。
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相互運用性と標準化
最大の課題の1つは、XR形式とCADシステムの不均一性です。さまざまなファイル形式、追跡プロトコルと物理エンジンがありますが、これは互いに互換性がないことがよくあります。これにより、さまざまなシステムとプラットフォーム間のデータと協力を交換することが困難になります。
この課題に対処するために、標準化イニシアチブは非常に重要です。たとえば、Fraunhofer IAOは、ファイル形式、追跡プロトコル、物理エンジンを標準化することを目的とした「OpenXRT」規格に取り組んでいます。目的は、産業文脈でXRテクノロジーのオープンで相互運用可能な標準を作成することです。
OpenXRT標準を使用した最初のテストは、有望な結果を示しています。データ変換時間は最大70％削減できるのに対し、モデルの精度は92％改善されることが報告されています。このような標準は、異なるXRシステムとエンジニアリングツール間のデータ交換を大幅に簡素化し、開発プロセスの効率を高めます。
分散環境のデータセキュリティ
もう1つの重要な側面は、分散環境のデータセキュリティです。産業のメタバーでは、さまざまな場所やパートナーで機密性の高い建設データと生産情報が交換されることがよくあります。したがって、このデータが不正アクセスと操作から保護されることを保証することが重要です。
Siemensの「産業データスペース」などのブロックチェーンベースのソリューションは、ここで有望なアプローチを提供します。産業データスペースにより、企業間の安全で自信のあるデータ交換が可能になります。ブロックチェーンテクノロジーとゼロ認識防止の使用により、プライバシーが同時に保存されている間、承認された関係者によってのみ、機密データを表示および使用できるようになります。
暗号化されたデータティックは、中央PLMシステムを完全に公開することなく、外部パートナーに一時的なアクセス権を授与することを可能にします。これは、限られた期間の特定のデータにのみアクセスする必要があるサプライヤーやサービスプロバイダーとの協力にとって特に重要です。
したがって、データセキュリティとデータ保護は、受け入れおよび企業の産業メタ詩の使用の中心的な成功要因です。これらの新しい技術における企業の信頼を獲得し、機密データの保護を確保するには、堅牢なセキュリティの概念と技術が不可欠です。
資格開発と変更管理
没入型エンジニアリングおよびメタバーステクノロジーの導入には、技術的な調整だけでなく、包括的な資格開発と効果的な変更管理も必要です。従業員は、新しいテクノロジーと協力するための訓練を受け、変更された作業方法の準備ができている必要があります。
DXCテクノロジーは、産業用メタのニーズに合わせて特別に調整された約200時間の資格プログラムを報告しています。これらのプログラムは、XRシステムとシミュレーションソフトウェアを扱う際の技術的スキルと、仮想チームでの作業に不可欠な共同ソフトスキルの両方を伝えます。
ゲーミフィケーション要素は、参加者の動機とコミットメントを高めるために、これらの資格プログラムで使用されます。ゲーミフィケーションにより、資格プログラムの最終レートが大幅に上昇することが報告されています。多くの場合、最終レートが約67％である従来のトレーニングと比較して、ゲーミフィケーション要素を備えたVRベースの資格プログラムは最大89％の最終レートを達成しています。
同時に、産業のメタバーの導入と協力する文化的変化を制度化することが重要です。 MLC（製造業リーダーシップ評議会）の調査によると、製造会社の68％が文化的変化を積極的に形成し、新しい技術の統合を促進するために専用のメタヴェース部門を設立していることが示されています。
したがって、資格開発と変更管理は、産業メタバーの実装を成功させるための重要な成功要因です。企業は、従業員のトレーニングとさらなる教育に投資し、イノベーションへの開放性と新しい働き方をサポートする企業文化を促進する必要があります。
産業用メタバースの量子コンピューティング：将来のシミュレーション
産業のメタバーの発展はまだ最初にあり、すでにエキサイティングな将来の見通しがあり、これらの技術の可能性をさらに高める研究に焦点を当てています。
ニューロカ適応XRシステム
有望な研究領域は、脳コンピューター界面（BCI）に基づく神経動員XRシステムです。 BCIは、人間の脳とコンピューター間の直接的な通信を可能にします。産業用メタの詩の文脈では、BCIを使用して、認知信号を設計プロセスに直接統合し、仮想環境との相互作用をさらに直感的かつ効率的にすることができます。
Fraunhofer IAOの最初のプロトタイプは、すでに神経適応性XRシステムの可能性を実証しています。これらのシステムは、仮想会議の応力レベルを特定し、周囲の明るさを自動的に適応させるために、EEGデータ（脳波）を読み取ります。目的は、仮想環境の労働条件を最適化し、ユーザーの認知ストレスを軽減することです。
Sonyは、無意識の設計の好みを記録し、生成AIシステムの入力として使用するFMRIベースのシステム（機能的磁気共鳴画像法）を実験しました。これらの好みに基づいて、生成AIは設計の提案を自動的に生成し、設計プロセスを加速して改善できます。
ニューロダプティブXRシステムは、仮想環境との相互作用を根本的に変化させ、新しい形式のヒューマンコンピューターとの相互作用を可能にする可能性があります。ただし、これらのテクノロジーを市場の成熟に導き、脳データの使用に関連して倫理的な質問を明確にするには、多くの研究が依然として必要です。
リアルタイムシミュレーション用の量子コンピューティング
もう1つの有望な将来の視点は、産業メタバーでのリアルタイムシミュレーションのための量子コンピューティングの使用です。量子コンピューターは、量子力学の原則を使用して、特定のコンピューティングタスクをクラシックコンピューターよりもはるかに速く解決します。
量子シミュレータとXRの視覚化の組み合わせにより、複雑なフロー分析または材料シミュレーションの計算を数週間から数分まで減らすことができます。これにより、製品開発の反復サイクルが再びかなりの繰り返しを加速し、仮想テストと最適化の可能性を拡大します。
ETHチューリッヒの研究プロジェクトは、物質疲労の量子予測における最初の成功を示しています。これらのシミュレーションの結果は、ホログラフィックダメージカードとして視覚化され、産業メタバースで使用されて、その寿命と信頼性について実質的にコンポーネントをテストすることができます。
量子コンピューティングには、産業メタの逆にシミュレーション技術に革命をもたらし、まったく新しいアプリケーション領域を開く可能性があります。ただし、量子コンピューティングはまだ開発の初期段階にあり、このテクノロジーを産業用途で使用するまでには時間がかかります。
仮想工場による持続可能性の可能性
産業のメタバースは、重大な持続可能性の可能性も提供します。デジタルツインは、設計段階での生産システムのエネルギーを最適化した計画を可能にします。さまざまな生産シナリオとエネルギーフローをシミュレートすることにより、企業は工場のエネルギー消費を最適化および保護できます。
バッテリーセルのメーカーであるFreyrは、GigaFactoryシミュレーションを使用して、生産施設のエネルギー消費を削減しています。 Freyrは、仮想バランスの生産ラインによってエネルギー消費を23％減らすことができると報告されています。
産業用メタバースにおけるAIサポートされたロジスティクスシミュレーションは、サプライチェーンの持続可能性の改善にも役立ちます。輸送ルートと倉庫を最適化することにより、企業はサプライチェーンのCO2排出を削減できます。 AIベースのロジスティクスシミュレーションにより、サプライチェーンのCO2排出量が平均18％削減できると報告されています。
産業用メタバーの仮想工場は、物理的なリソースを消費せずに生産プロセスを計画、シミュレート、最適化することを可能にします。これは、より持続可能な生産に貢献し、環境バランスを改善するための企業を支援します。
統合とアクションの推奨事項
分析は、産業メタバースの没入型エンジニアリングは未来的なビジョンではなく、競争力のあるイノベーションのための運用レバーであることを示しています。この開発に戦略的に取り組む企業は、大きな利点を達成し、エンジニアリングの新しい時代の責任者に自分自身を位置付けることができます。
Decision -Makersの企業の場合、これにより、アクションに関する次の推奨事項が得られます。
増分実装戦略を追求します
高速ROIを約束する明確に定義されたユースケースから始めます。仮想設計レビューまたはARベースのメンテナンスは、初期の経験を獲得し、会社の受け入れを促進するための優れたエントリポイントです。
学際的な能力センターを設立します
ITの専門家、機械工学、認知科学を集めるチームを作成します。これらのチームは、会社の特定のニーズに合わせたユーザー中心のXRソリューションを開発できます。
オープンエコシステムを優先します
APIインターフェイスを介して柔軟性と適応性を確保するオープン標準とモジュラーアーキテクチャに配置します。これにより、新しいテクノロジー世代を迅速に統合し、ベンダーロックインエフェクトを回避できます。
AIコラボレーションのために倫理ガイドラインを実装します
共同環境でAIを使用するための明確なガイドラインを開発します。アルゴリズムの決定の透明性 - メイキングプロセスと人間の制御インスタンスは、信頼を生み出し、倫理的リスクを最小限に抑えるために不可欠です。
共同、没入型、変革的
産業メタの発展は、孤立したツールとしてはなく、ネットワーク化されたバリューチェーンの不可欠な部分として、イムシブテクノロジーが理解できない程度に大きく依存します。この変革に戦略的に取り組み、行動の推奨事項を考慮している企業は、産業のメタの詩の最大限を活用し、決定的な競争上の優位性を確保することができます。エンジニアリングの未来が始まり、没入型、協力的で、変革的です。
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