デジタルツインの成功事例4つ

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[51CTO.com クイック翻訳]人間は物理的な世界をよりよく理解するためにデータを収集してきました。デジタルツインを通じてデジタル世界と物理世界を融合させようとする企業が増えています。デジタル ツイン テクノロジーは、2 つの分野をつなぐ橋渡しとして機能し、物理的なオブジェクトとプロセスのリアルタイムの仮想表現を提供できます。

物理的な操作のこれらの仮想クローンにより、企業は物理的な資産を使用してテストまたは実装するには時間とコストがかかるシナリオをシミュレートできます。これらは、企業が業務を監視し、予測メンテナンスを実行し、投資決定のための洞察を提供し、長期的な事業計画を策定し、新しい発明を特定し、プロセスを改善するのに役立ちます。

調査会社MarketsandMarketsは、2020年9月に発表した調査レポートの中で、世界のデジタルツイン市場規模は2020年には31億米ドルで、2026年には482億米ドルに達し、この期間の年平均成長率は58%になると予想されていると指摘した。

企業がデジタル ツイン テクノロジーを効果的に活用している例をいくつか紹介します。

1. ロールスロイス、デジタルツインを活用してジェットエンジンの効率を向上

英国の航空宇宙・防衛メーカー、ロールス・ロイス社は、自社が製造するジェットエンジンの使用状況を監視するためにデジタルツイン技術を導入した。同社は、各エンジンの飛行状況、飛行条件、パイロットによる使用状況を監視できる。

「メンテナンスマニュアルに記載されている寿命ではなく、エンジンの寿命に合わせて最適化できるよう、メンテナンス体制を調整しています」と同社の最高情報・デジタル責任者、スチュアート・ヒューズ氏は述べた。「各ジェットエンジンを個別に扱えば、より柔軟なサービスが受けられます。」

同社は長年にわたり顧客にエンジン監視サービスを提供してきましたが、デジタルツイン機能により、特定のエンジンに合わせてサービスをカスタマイズすることが可能になりました。これにより、同社は一部のエンジンのメンテナンス間隔を 50 パーセント延長することができ、ユーザーは部品やスペアパーツの在庫を大幅に削減できるようになりました。この技術はロールス・ロイス社のエンジン効率向上にも役立ち、これまでに2万2000トンの二酸化炭素排出量を削減した。

ヒューズ氏のアドバイス: 顧客を理解してください。デジタル ツインの力をどのように、そしてなぜ使用するかを理解することは、テクノロジー自体を理解することと同じくらい重要です。このサービスを提供することは、ロールス・ロイス社とその顧客に明らかな利益をもたらすため、大きな勝利です。

「顧客にとってのメリットは、航空機のエンジンの稼働時間が長くなるため、中断が少なくなり、エンジンをより長く使用できることです」と同氏は述べた。「私たちにとってのメリットは、エンジンの実際のメンテナンス方法を最適化できることです。」

2. マースはデジタルツインを通じてサプライチェーンを最適化

世界的に有名な菓子、ペットケア、食品会社であるマースは、ビジネスをサポートするために生産サプライチェーンでデジタルツインテクノロジーを活用しています。同社は、Microsoft Azure クラウド プラットフォームと人工知能テクノロジを使用して、生産施設や機械によって生成されたデータを処理および分析します。

「当社はデジタルを、デジタルそのもののためではなく、巨大なビジネス加速装置とみなしている」とマース・インコーポレーテッドの最高デジタル責任者、サンディープ・ダドラニ氏は語った。

Mars, Incorporated は、デジタル製造および運用コンサルタントの Accenture の支援を受けて、Microsoft Azure Digital Twins の IoT サービスを活用し、160 の生産施設での運用を強化しています。同社では、ソフトウェア シミュレーションを使用して、生産機械の稼働時間を増やし、製品の廃棄を削減するための予測メンテナンスを含む、容量とプロセス制御を改善しています。同社はデジタルツイン技術を使用して、事業ライン全体で再利用できる仮想の「ユースケースアプリケーションストア」を生成しました。

今後、同社はデジタルツインのデータを活用して自社製品に影響を与える気候やシナリオ要因を考慮し、製品の原産地から消費者までのサプライチェーンをより深く理解することを計画している。

ダドラニ氏のアドバイス: 挑戦して失敗を受け入れましょう。 Mars, Incorporated では、従業員に対し、意味のある問題解決のために AI やその他の新興テクノロジーの活用を検討するよう奨励しています。これはすべて、積極的に実験し、失敗から学び、それを将来の成功に活かす企業文化へと変える取り組みの一環です。同社は昨年 12 月、事業分野全体で導入された 200 件の AI ユースケースを祝うため、バーチャル AI フェスティバルを開催しました。

「問題をうまく定義できれば、AIを使って解決できるはずだ」とダドラン氏は語った。

3. TIAAはデジタルツインを活用して顧客サービスの複雑さを軽減

全米教員保険年金協会 (TIAA) の主な業務は、教員の退職金、年金基金、個人保険サービスの管理を支援することです。この非営利の金融サービスプロバイダーは、顧客への年金および保険サービスの提供の複雑さを軽減するために、グラフ データベースを活用したデジタル ツイン テクノロジーを使用しています。

「当社が提供する退職・保険サービスは、IRS の規制をすべて満たしており非常に複雑です。そのための設定には、豊富なビジネス知識を持つ専門家のチームが必要です」と、全米教職員保険年金協会 (TIAA) のゼネラルマネージャー兼退職サービス技術責任者のアレックス・ペコラロ氏は語ります。

TIAA のアウトソーシング サービスには 600 を超える機能が含まれており、多数のクライアント構成を生成できます。デジタル ツイン テクノロジーを導入する前に、協会の専門チームは、顧客が必要とするサービスに基づいて構成を手動で作成し、テストしました。その結果、チーム メンバーは専門知識を駆使して問題に対処する任務を負いましたが、膨大な作業量のために特定の種類の見積もりしか処理できず、業務の拡張も困難になりました。

この問題に対処するために、ペコラロ氏はチームを率いて、600 を超える機能を表すグラフ データベースと、複雑なグループ化ロジックを表すために使用される制御ノードで構成されるデジタル ツイン モデルを作成しました。データ ノードは機能の実装に必要なデータ フィールドを表し、リレーションシップ リンクは依存関係、検証、および除外を表します。データベースにより、クライアント向けのサービスを設定するために必要な時間と専門知識が削減されます。

ペコラロ氏のアドバイス: 視点を変えましょう。ペコラロ氏は、このプロジェクトの鍵は、技術構成の問題として捉えるのではなく、製品採用のアプローチを取ることだと語った。

「チームのメンバーの 1 人が、構成から顧客の行動や購入している製品に焦点を移すというアイデアを思いつきました」と Pecoraro 氏は言います。「この視点の転換が鍵でした。振り返ってみると当然のことですが、細部にまでこだわると、『木を見て森を見ず』になってしまう可能性があります。」

4. バイエル クロップサイエンス、仮想工場で戦略を再構築

バイエル クロップサイエンスは、デジタル ツイン テクノロジーを使用して、北米の 9 つのトウモロコシ種子生産拠点に「仮想工場」を構築しました。 バイエルは自社の畑から種子を収穫し、生産拠点で加工・包装し、農家に販売しています。

「機械学習アルゴリズムやシミュレーションを適用することで、ビジネスプロセスや意思決定を再考できるようになりました」と、バイエル クロップサイエンスのデータサイエンス センター オブ エクセレンス (COE) の責任者である Naveen Singla 氏は述べています。

Bayer CropScience は、9 つ​​の生産拠点の設備、プロセス、製品フローの特性、部品表、運用ルールを動的にデジタル表現し、各拠点で「what-if」分析を実行できるようにしました。

商業チームが新しいシードや新しい価格戦略を開始する場合、仮想工場を使用して、それらの生産拠点が新しい戦略を実行するために業務を調整する準備ができているかどうかを評価できます。仮想工場は、投資の決定、長期事業計画の策定、新しい発明の特定、プロセスの改善にも使用できます。 Bayer CropScience 社では、9 つ​​の生産拠点の 10 か月の運用プレゼンテーションを 2 分に圧縮できるようになり、SKU ミックス、機器の機能、プロセス オーダーの設計、ネットワークの最適化に関する複雑な質問に答えられるようになりました。

Singla 氏のアドバイス: ビジネス領域を理解してください。シングラ氏は、同社の成功の鍵は、意思決定科学責任者のシュリカント・ジャルグミリ氏が率いるデジタルツイン技術の構築を担当する意思決定科学チームが、現場で多くの時間を費やして業務を理解し、利害関係者の賛同を得たことだと語った。

「データ サイエンティストがビジネス領域を理解することは非常に重要であり、シュリカント氏と彼のチームが重要な役割を果たすのはそこです」とシングラ氏は語ります。「彼らは種子製造現場で何週間も過ごし、業務を理解し、ニュアンスを理解します。そうすることで、幹部とコミュニケーションをとるときに、情報は機械学習の言語ではなく、彼らが理解できる言葉で伝えられるのです。」

原題: デジタルツイン: 4 つの成功事例、著者: Thor Olavsrud

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