製造業におけるデジタルツインについて知っておくべきことすべて

インテリジェント製造の分野では、AI 駆動型デジタルツインが重要な技術となっています。デジタル ツインは、現実世界のシステムのデジタル モデル/コピーとして、センサーやモノのインターネット (IoT) デバイスからのデータを使用してデジタル表現を提供し、物理的なオブジェクトまたはシステムをリアルタイムでシミュレートします。

しかし、実際のアプリケーションでは、デジタルツインに対する人々の理解が不均一であることがよくあります。よくある誤解をいくつか挙げます。

• 設計段階でシミュレーションを実行するために作成されたデジタル モデル (オブジェクトの 3D モデル) は、デジタル ツインには属しません。設計段階では、シミュレーションを通じてさまざまな設計オプションを検討することが重要ですが、デジタル モデルは実際の物理システムの状態ではなく、理想的な状態を表します。
• リバース エンジニアリング プロセスを通じて作成されたモデル (「デジタル シャドウ」とも呼ばれます) も、物理システムに影響を与えることができないため、デジタル ツインではありません。

上記の例とは異なり、デジタル ツインはセンサー データを使用してモデルを継続的に更新し、物理システムの現在の状態を反映します。情報は物理システムからデジタル ツインへ流れ、その逆も同様です。この双方向の情報フローは、デジタル ツインと従来のデジタル モデルの主な違いです。

つまり、現実世界での製造業に真に役立つためには、デジタル ツインは次の特性を満たす必要があります。

• 不確実性の定量化: センサーが関与する場合は常に、対象システムの状態に関する不確実性が存在します。この不確実性を考慮に入れなければ、賢明な決定を下すことは不可能です。デジタル ツインは、適切なレベルの信頼性で推奨事項を提供できるように、不確実性を定量化する機能を備えている必要があります。
• 動作とパフォーマンスの予測: デジタル ツインは、システムの現在の状態に基づいて、将来の動作やパフォーマンスを予測できる必要があります。これには、デジタル ツインがリアルタイムでシミュレーションを実行し、さまざまな将来のイベントや関連する影響を評価し、システム状態の不確実性を考慮する必要があります。
• 物理システムの監視: デジタル ツインは、物理的な製造システムのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、プロセスを監視するコントローラーに実用的な情報を提供できる必要があります。

デジタルツインは製造業でどのように機能するのでしょうか?

デジタルツインの概念を明確にしたところで、この技術が製造業にどのように応用されているかを見てみましょう。

• デジタル ツインは、製造システムの状態に基づいて意思決定を行うための情報をミッション プランナーとスケジューラーに提供します。
• デジタルツインは、機械や設備の状態とパフォーマンスをリアルタイムで監視し、メンテナンスが必要になる時期を予測します。
• デジタル ツインは欠陥を識別し、リアルタイムの品質管理を実行できます。
• システムがエラー状態になると、デジタル ツインを使用して問題を診断し、必要な回復アクションを推奨できます。
• デジタル ツインはプロセス データを分析することで、最適化または改善が必要な領域を特定できます。
• デジタル ツインは、処理や動作条件の詳細な記録を提供し、関連する規制への準拠を保証します。
• デジタル ツインは、製造業務をリアルタイムで最適化し、パーソナライズされた製品のオンデマンド生産をサポートします。

AIテクノロジーはデジタルツインにどのような影響を与えるのでしょうか?

AI テクノロジーは、デジタル ツインの機能を強化するためにますます利用されています。注目すべき重要なトレンドをいくつかご紹介します。

• ロボット表面仕上げセルのセンサーを使用して部品のモデルを構築し、従来の高価な部品専用機器をカスタマイズ可能なソリューションに置き換えることができます。偶発的な衝突の可能性を排除するには、ツールパスでセンサーによって作成された部品モデルの不確実性を考慮する必要があり、そのためには AI の力が必要です。
• 表面仕上げを行うロボットでは、多くの場合、ツールにホースやケーブルを接続する必要がありますが、これらのアタッチメントによってロボットの動きが制限される可能性があります。デジタル ツインは、ロボットにインストールする必要があるすべての周辺機器のモデルを構築できます。 AIの助けを借りて、システムはロボットに接続された周辺機器に基づいて実際の状態を推定し、ロボットの可能性のある活動制限を予測することができます。
• デジタル ツインは、AI ベースの予測と健康状態管理を使用して、有害事象を自動的に検出できるようにします。たとえば、デジタル ツインは機械的データと視覚的データを使用することで、ロボットによる仕上げ中にツールが急速に摩耗した理由を特定し、再発を防ぐための是正措置を講じることができます。

組織はどのようにしてデジタルツインテクノロジーを効果的に導入できるのでしょうか?

上記のトレンドの利点は明らかですが、製造組織がデジタル ツインを正常に導入するには、いくつかの手順を実行する必要があります。組織が直面する可能性のある実際の問題は次のとおりです。

• データ品質: センサーはデジタル ツインをサポートするために大量のデータを生成します。組織は、センサーが確実に正確なデータを生成できるように適切な手順を踏む必要があります。 AI ツールはデータのノイズを除去し、正しい形式で提供されるようにすることができます。
• スケーラブルなシステムを統合する: システム統合は、デジタル ツインを展開する上で重要な要素です。基盤となるテクノロジーは急速に変化しており、新しいデータ ストリームが絶えず追加されています。スケーラブルなシステム統合プロセスにより、システム統合がボトルネックにならないことが保証されます。スケーラブルなソリューションを実現するには、適切なミドルウェアを使用したモジュール式のアプローチが必要です。
• 強力なコンピューティング インフラストラクチャ: デジタル ツインはデータを処理するために強力なコンピューティング能力を必要とするため、十分な容量と冗長リソースを備えた強力なコンピューティング インフラストラクチャを取得する必要があります。
• 労働力: デジタル ツインを実装するには、独自のスキルを持つ労働力が必要であり、既存の従業員のスキルアップとソリューション プロバイダーのサービスの活用が必要です。
• 長期的な持続可能性: デジタル ツインは、正確な予測を継続的に生成するために、定期的なメンテナンスとアップグレードが必要です。組織は、デジタルツインの良好で健全な発展を確保するために、長期にわたる持続可能な開発計画を策定する必要があります。ソリューションプロバイダーのサブスクリプションモデルも、予期せぬ事故を回避するための重要なツールとなるでしょう。
• サイバーセキュリティとプライバシーの問題: 接続性が高まると、サイバーセキュリティのリスクも高まります。データの保存と使用によってプライバシーの問題が発生する可能性もあります。これらの問題に対処するには、最新のサイバーセキュリティ対策を実施する必要があります。さらに、プライバシー問題に関する規制遵守を確保するには、データの暗号化と定期的なセキュリティ監査が必要になる場合があります。

デジタル ツインを導入する場合、製造企業は上記の問題に対処するための全体的な計画を策定する必要があります。このテクノロジの導入が成功すると、コストの削減、故障の削減、品質とパフォーマンスの向上が効果的に行われ、企業がインテリジェント製造の新時代を積極的に受け入れるのに役立ちます。