製造業におけるデジタルツイン: 導入とその主なメリットについて

製造業の生産プロセスにデジタルツインがもたらす革命についてご説明します。製造効率の最適化に必要な継続的なモニタリング、リアルタイムデータ分析、充実したトレーニング体験を、デジタルツインの活用でどのように実現できるかがわかります。デジタルツインの導入により、業務の分析結果を確認することができ、意思決定の改善や生産性の向上が図れます。dataPARCのようなプラットフォームを用いてこれらの先進技術を取り入れ、製造能力を高めましょう。

製造業におけるデジタルツインとは

デジタルツインとは、物理的な対象物を仮想的に複製したものです。これを製造業に当てはめると、製造業におけるデジタルツインとは、プロセスやシステムの仮想レプリカということになります。メーカーはこのレプリカを用いることで、現場に出向いたり、物理的な機器を使ってコストのかかる試験を行ったりする必要なく、プロセスのモニタリング、分析、設計、最適化を行うことができます。デジタルレプリカには、グラフィックでの機器データのモニタリングから、生産ライン全体をシミュレーションするモデルまで、さまざまなものがあります。プロセス製造におけるデジタルツインソリューションをお探しの場合には、幅広い選択肢があります。

仮想レプリカでは、物理的な製造プロセスやプラントをミラーリングすることができます。仮想レプリカの表現は動的に進化するため、メーカーにとってはプラントの仮想サンドボックスとなります。パフォーマンスを最適化し、メンテナンスの必要性を予測し、イノベーションを促進するための強力なツールとなります。物理アセットのデジタル版を作成することで、よりスマートな意思決定を促進し、全体的な効率を改善するための知見を得ることができます。

抄紙機がグラフィックで包括的に表現され、必要に応じてボタンから詳細ページに移動できます。OEE、ダウンタイム、ブロークストレージのデータがシームレスに組み込まれていて、製造工程にまつわる分析や意思決定が強化されます。

歴史的背景と近年の傾向

デジタルツインの概念は2000年代初めに登場し、技術の進歩とともに大きく進化しました。当初、この用語は製品ライフサイクル管理と結び付けられていました。しかしその後、製造業におけるシステムやプロセス全体を対象とするまでに発展しました。今日ではデジタルツインの採用が加速しています。その背景には、相互接続性、自動化、機械学習、リアルタイムデータに重点を置く、インダストリー4.0革命があります。

近年、製造業においてはデジタルツインを統合する傾向が顕著になっています。企業はこの技術を活用することで、より俊敏で効率的かつ即応性の高い生産環境を実現しようとしています。企業が求めているのは、機器の故障を予測し、業務を合理化し、製品開発を加速する機能です。デジタルツインはこのような目標の実現に役立ちます。

補完的技術

製造業におけるデジタルツインは、単独で機能するのではなく、以下のようなさまざまな最先端技術と連携することでその能力を高めます。

• Internet of Things (IoT): IoTデバイスからデジタルツインにリアルタイムデータが提供され、正確なシミュレーションや分析が可能になります。センサーや接続されたデバイスが物理環境のデータをモニタリング・収集し、そのデータがデジタルツインにミラーリングされます。
• 人工知能(AI)と機械学習(ML): デジタルツインによって生成される膨大な量のデータを、AIとMLのアルゴリズムが分析することで、予測的な分析結果の提供や自動意思決定の実現が可能になり、製造プロセスが最適化されます。
• 仮想現実(VR): エンジニアやオペレーターは、VR技術を利用することでより没入的かつ直感的にデジタルツインを操作でき、製造プロセスをより適切に把握して分析できます。

製造業におけるデジタルツインは、これらの技術を統合することでより堅牢で汎用性の高いツールとなります。そして企業は、急速に進化する業界情勢の中で優位に立つことができます。企業が製造業におけるデジタルツインの可能性を最大限に高めるには、データヒストリアンやソフトウェアプラットフォームがこれらの技術やサードパーティー製品の統合に対応していることを確認する必要があります。対応していれば、さまざまな技術とのシームレスなデータ交換や統合が可能になり、デジタルツインの精度や機能性が向上します。

デジタルツインを利用するメリット

プロセスの最適化やモニタリングなど、製造業においてデジタルツインを利用するメリットは数多くあります。デジタルツイン技術の導入により、メーカーは効率性と生産性を高め、業務を新たな段階に押し上げることができます。デジタルツインはプロセスを合理化し、より安全で迅速な修理、より効率的なトレーニング、作業ペースの加速を実現します。

デジタルツインは意思決定に役立つ強力なツールです。製造業におけるデジタルツインは、戦略的計画の作成において非常に重要となる、詳細な分析結果とデータに基づく予測を提供します。さらにデジタルモデルが、豊富なデータと分析を提供し、内部改善のきっかけをつくります。

デジタルツインは、投資家や利害関係者に対しても説得力のあるシナリオとなります。デジタルトランスフォーメーションに対するこの投資は、技術的な前進とオペレーショナルエクセレンスに対する企業の積極的な姿勢を示します。デジタルレプリカは技術的なアップグレードであり、今日のメーカーにとって必要不可欠なものであることが、話を進めるにつれて明らかになるでしょう。次のセクションでは、製造業においてデジタルツインを使用することのメリットについて引き続き考察していきます。

デジタルツインのユースケース

デジタルツイン技術は、業務の効率化とイノベーションを著しく促進する多くのアプリケーションを提供し、製造業に革命をもたらしています。特に影響の大きいユースケースは機器モニタリングです。デジタルツインは、製造アセットについて、従来にない可視性と制御性を実現します。

機器モニタリング

リアルタイムデータ分析:

デジタルツインデータにアクセスし、リアルタイムで収集されたデータを分析することで、物理アセットの機器のパフォーマンスを継続的にモニタリングできます。詳細に可視化されるので、異常を即座に検出でき、ダウンタイムを減らして生産性を向上させることができます。リアルタイムデータが表示されるトレンドまたはHMIグラフィック画面のいずれを使用している場合も、デジタルツイン技術のこのような機能は、オペレーターが情報に基づいた意思決定を迅速に行えるようにするための、実用的な分析結果を提供します。リアルタイムのデータモニタリングと分析は、製造企業が進めるデジタルトランスフォーメーションの第一歩となります。

リアルタイムデータとdataPARCのマルチトレンド表示でデジタルツインビューを強化し、リアルタイムでの分析結果とスマートなマウス操作で正確な機器モニタリングを実現します。

予知メンテナンス:

デジタルツインの予測的分析機能を活用することで、メーカーは故障を発生前に予測できます。このようにメンテナンスに対する予防的アプローチをとれば、コストのかかる修理を回避できるため、コスト削減につながります。また、機器の寿命を延ばすとともに、計画外のダウンタイムを最小限に抑えることもできます。

運用の最適化:

デジタルツインを用いた機器モニタリングは、機器の運用を微調整してパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。メーカーはさまざまなシナリオをシミュレーションして、最も効率的な運用パラメーターを特定し、エネルギーの削減、摩損の低減、製品品質の向上につなげることができます。

ライフサイクル管理:

デジタルツインでは、日常業務だけでなく、設置から廃棄までの機器のライフサイクルを包括的に把握できます。このような総合的な視点は、戦略的計画の作成、投資決定、持続可能性への取り組みに役立ちます。また、メンテナンス計画と連携させることで、設備効率がアセットの経年や耐用年数に適合しているかどうかも確認できます。

トレーニング

充実した学習体験:

製造業におけるデジタルツインは、没入型の対話的な学習体験を提供することで、トレーニングプログラムに革命をもたらします。学習者は製造環境の仮想モデルを体験できます。物理的なシステムに伴うリスクを負わずに実践的な経験を積むことができます。この方法によって機器やプロセスに対する理解が深まり、学習曲線が短縮されます。

実際のシナリオをシミュレーション:

トレーニングにデジタルツインを使用する特筆すべき利点の1つは、現実世界では再現が不可能かまたは危険であるような緊急事態を含む、多様な業務シナリオをシミュレーションできることです。それにより、従業員はさまざまな課題に効率的かつ安全に対処できるようになり、問題解決力や即応能力が高まります。

一貫性と拡張性:

デジタルツインを通じてトレーニングを標準化することで、従業員全体に一貫した知識の伝達と品質を確保することができます。さらに、デジタルツインをベースとしたトレーニングは、参加者の増加や多様な施設に対応して容易に拡張可能であるため、組織の成長と変化する市場の要求への適応にも対応できます。

トレーニングにデジタルツインを活用することで、トレーニングプログラムの効果と効率を高めるだけでなく、最も貴重なアセットである人材への投資を行うことができます。この将来を見据えたアプローチにより、従業員は、ますます複雑化し、技術的に高度化する業界で活躍するために必要なスキルと知識を身につけることができます。

ツアーとゲスト

インタラクティブな操作:

デジタルツインでは、ゲストは単なる分析結果の確認にとどまらず、インタラクティブな操作ができます。仮想環境に入り込み、要素を操作したり、シミュレーションプロセスに参加したりすることも可能です。このようなインタラクティブな構成要素が、デジタルツインをより興味深く有益なものにします。製造業務や企業の高い技術力について、ゲストにより深く理解してもらうことができます。

教育支援:

学生に先進的な製造業の概念を伝えることを目的とする教育機関やプログラムにとって、デジタルツインは非常に優れたツールです。デジタルツインなら業界の内部構造をリアルに垣間見ることができます。次世代のエンジニア、技術者、業界専門家にインスピレーションを与え、教育を行うのに役立ちます。

ステークホルダーとの関わり:

デジタルツインはステークホルダーに対して施設の能力や将来の計画を示すことができる強力なツールとなります。ステークホルダーは製造プロセスの複雑性やイノベーションについて理解を深めることができます。そして、より多くの情報に基づいた議論や意思決定が可能になります。

マーケティングとブランディング:

デジタルツインをツアーやゲストの体験に活用すれば、戦略的なマーケティングやブランディングのツールにもなります。イノベーションや技術に対する企業の積極的な姿勢を強調できます。競争の激しい市場で差別化を図ることで、潜在的な顧客、パートナー、人材の注目が集まります。

デジタルツインをツアーやゲストの体験に組み込むことで、メーカーは最新式で没入感のある情報豊富な業務への窓口を提供することができます。これはエンゲージメントを高めるだけでなく、幅広い対象者とのコミュニケーションを可能にします。

設計計画

反復的な設計探求:

デジタルツインが提供する設計計画のための動的プラットフォームでは、エンジニアや設計者が仮想環境で自分のアイデアをテストし、反復することができます。それにより、物理的なプロトタイピングにかかる時間とコストを大幅に削減でき、より俊敏で実験的な設計アプローチが可能になります。

共同設計プロセス:

異なる場所に分散しているチームがシームレスに連携できるため、デジタルツインでは共同設計プロセスが容易に行えます。関係者はデジタルツインを操作してフィードバックを提供し、情報に基づいた意思決定を行うことができ、整合性の確保と設計期間の短縮を実現できます。

dataPARCのデジタルツインによる精密な可視化: タンク、ライン、トレンドを統合した漂白プラントの詳細なグラフィックにより、包括的なアセットモニタリングを実現します。

リスクを軽減:

設計計画にデジタルツインを使用すれば、潜在的な問題や設計上の欠陥をプロセスの早い段階で特定できます。このような予防的アプローチにより、タイムリーな調整が可能になり、製品開発の後半段階に、コストのかかるエラーや手直しが発生するリスクを低減できます。

持続可能性とリソースの最適化:

設計者はデジタルツインを使用して、設計が環境に与える影響やリソースの使用状況を評価でき、より持続可能な製造を推進できます。仮想モデルで材料やエネルギー消費量を最適化することで、企業は廃棄物を最小限に抑え、製品の全体的な持続可能性を向上させることができます。

デジタルツインを設計計画に組み込めば、メーカーはより効率的にイノベーションを起こし、市場の要求に迅速に対応し、高品質だけでなく持続可能性も兼ね備えた製品を生み出すことができます。このようなデジタルツインの戦略的な活用は、製造業における設計の様相を一変させ、効率性、コラボレーション、環境責任の新たな標準を確立します。

施設のデジタルツインを作成する方法

製造施設へのデジタルツインの導入は、業務の効率化と意思決定に向けての一歩となります。プラントマネージャーは、dataPARCで提供されるツール群を使用して、デジタル環境の一部としてアセットパフォーマンスを作成し、利用することができます。ここでは、デジタルツインアプリケーションを導入する際の効率的な方法をご紹介します。

1.アセットの選択:

まず、施設の構成要素のうち、デジタルで表現することによって最も効果が期待できるものを特定することから始めます。可視性を高めることが、効率の改善やダウンタイムの削減、またはパフォーマンスの向上につながる可能性のあるアセットに注目します。データ不足のプロセスについては、優先度を上げるか、ギャップ追跡分析を行い、潜在的な影響と実現可能性を判断します。

2.デジタル表現の作成:

選択したアセットのデジタルモデルを開発します。これは、利用可能なソフトウェアに応じてさまざまな方法で行えます。既存のデジタル設計図を活用してグラフィックに変換したり、あるいはアセットの物理的特性を反映したモデルを手作業で作成したりします。

施設のデジタルツインをdataPARCのDashboard Designerで作成します。画像を使ってバッチダイジェスターなどのプロセスを説明したり、タグを取り込んでデータモニタリングを組み込んだりします。これらはデジタル表示を正確なものにするのに役立ちます。

3.センサーの設置とデータ収集:

選択したアセットに適切なセンサーを設置し、運用データを収集・送信できるようにします。これは、デジタルツインにリアルタイムの状況を確実に反映させるために欠かせないステップです。データの収集と履歴化については、「データヒストリアン: 製造データの正しい保存先」をご覧ください。dataPARCを使用すれば、このようなデータの統合が容易になり、デジタルツインに実際の運用を反映させる際の堅牢性と正確性を確保できます。

4.分析モデルの開発:

dataPARCの分析機能を利用して、収集されたデータを解釈するモデルを構築します。このモデルがあれば、運用を予測し、結果が生じる前にプロセスを調整できます。このステップで、デジタルツインがオペレーショナルエクセレンスと戦略的計画のための予防的ツールに変化します。より複雑なモデルの場合は、サードパーティー製ソフトウェアが、お使いのソフトウェアとシームレスに統合可能であることを確認してください。

5.アクティブ化と運用への統合:

開発したデジタルツインを日常業務に統合します。継続的なモニタリング、シナリオ分析、意思決定支援を行うための動的ツールとして活用します。dataPARCは、デジタルツインが運用エコシステムを反映するコンポーネントとなり、継続的に価値をもたらしながら適応し続けることを可能にします。このようなリアルタイムデータは、オペレーターがデータに基づいた意思決定を行うために必要不可欠なものです。

6.継続的な改善とトレーニング:

dataPARCのトレーニングリソースを活用し、チームがデジタルツインを使いこなせるようにします。継続的なフィードバックを奨励し、デジタルツインから得られた分析結果を活用することにより、プロセスとアセット管理の継続的な改善を推進します。

このアプローチは、デジタルツインを導入するための構造的かつ柔軟性のあるフレームワークを提供し、dataPARCの機能を利用してプロセスの各ステップを改善します。施設固有のニーズや目標に合わせたソリューションを作成することに重点を置いており、デジタルツインが運用戦略の基盤となることは確実です。