製造におけるDigital Twins:使用例、メリット、開始方法

製造におけるデジタルツインは、製品、機械、生産ライン、または工場全体のリアルタイム仮想レプリカであり、ライブデータによって継続的に供給されるため、チームは物理的な床に触れる前にパフォーマンスの監視、シミュレーションの実行、変更のテストを行うことができます。1回限りの3Dモデルではなく、生きたシステムです。物理的なアセットが変更されると、双子もそれに合わせて更新します。双子がさまざまなシナリオでテストされると、それらの洞察が実際の意思決定に情報を提供します。

その定義は、さまざまな業界に当てはまる。具体的には、製造において、Digital Twinsはすでにプラント内を流れるデータに基づいて構築され、工場レイアウトの計画、ダウンタイムが発生する前の問題のキャッチ、オペレータのトレーニング、ライン内での作業の進め方の最適化に使用されます。製造業以外のDigital Twinsのより広い定義と背景については、デジタルツインとは

このガイドでは、メーカーが実際に使用するツインタイプ、デジタルツインの仕組み、シミュレーションやBIMと異なる点、現在の工場現場で価値を提供するユースケース、最初のプロジェクトを開始するための実用的なパスについて説明します。

製品、アセット、ファクトリー、エンド・ツー・エンドのツインの4種類

すべてのデジタルツインが同じ仕事をするわけではなく、最初のプロジェクトで間違った範囲を選択することは、デジタルツインのイニシアチブをストールさせる一般的な製造方法です。製造業のユースケースのほとんどは、4つのカテゴリのいずれかに分類されます。これらのユースケースは、何を表すのか、そしてどのような質問に答えるために構築されているのかによって区別されます。

ほとんどのメーカーは、エンドツーエンドのツインで開始しません。1つのアセットまたは工場レイアウトの質問から開始し、価値を証明し、そこから範囲を広げます。最初のプロジェクトの範囲を決める前に、このパターンは覚えておく価値があります。

製造デジタルツインの仕組み

製造デジタルツインは、工場の現場ですでに稼働しているシステムに3Dモデルやデータモデルを接続することで機能します。PLC（プログラマブルロジックコントローラ ） 、 IoTセンサー、MES（製造実行システム ） 、 ERP（エンタープライズリソースプランニング）プラットフォーム、HMI（ヒューマンマシンインターフェイス）はすべて、現場で実際に起こっていることに関するデータを生成します。マシンの状態、スループット、品質測定値、注文状況などです。デジタルツインは、そのデータを取り込み、物理アセットや環境のモデルにマッピングします。

リアルタイム3D（RT3D）は、そのデータを一目で使えるようにするものです。エンジニアや工場管理者は、数字の管理画面を読む代わりに、ラインを視覚的かつインタラクティブに表示し、ボトルネックが発生している場所を特定し、原因となっている特定のアセットをドリルダウンすることができます。メーカーは、そのライブモデル上でシミュレーションと最適化を実行します。仮説シナリオ、離散イベントシミュレーション、そして実際のラインで行われる前に生産スケジュールの変更を推奨する機械学習モデルも増えています。その結果、運用の物理的側面とデジタル的側面がデジタルスレッドと呼ばれるものに接続され、初期設計から日々の運用までが実行されます。

デジタルツインとシミュレーションとBIM

これら3つの用語は同じ意味で使用されますが、それぞれ異なる質問に答えます。製造プロジェクトの範囲を決める際には、この違いが重要です。

シミュレーションは、システムがどのような挙動をするかをモデル化します。通常、想定入力または履歴入力を使用して、1回限りまたは定期的な演習として行われます。仮説を検証するのには便利ですが、実際に今現場で起きていることと結びつかないのです。

BIM(ビルディング インフォメーション モデリング)は、構造化された詳細な設計データセットで、アーキテクチャ、エンジニアリング、建設で最も一般的なものです。建物や施設がどのように設計・建設されたかを示す豊富な静的または半静的モデルです

デジタルツインは、その両方とは異なります。それは、ライブです。CADやBIMデータとして始まったであろうモデルを、アセットの運用寿命にわたって実世界のデータに結び付け、単一の時点を表すのではなく継続的に更新します。実際には、デジタルツインはツールの1つとしてシミュレーションを使用し、BIMまたはCADデータをその開始ジオメトリとして使用することがよくあります。しかし、それを定義しているのは、ライブデータへの継続的な接続です。

工場の現場での使用例

Digital Twinsは、反復的で十分に実績のある一握りのアプリケーションで製造オペレーション全体に現れます。

工場レイアウトと想定計画。ラインの移動、機器の追加、セルの再設定を行う前に、メーカーはファクトリー・ツインを使用して変更を実質的に最初にテストし、事後の発見にコストがかかるクリアランスの問題、ワークフローの競合、スループットの問題をキャッチします。

予測メンテナンス。センサーデータによって供給されるアセットツインは、故障前にマシンの動作が正常からずれているときにフラグを立てることができます。これにより、メンテナンスを固定スケジュールから実際の機器の状態に基づいたものに変更し、予期しないダウンタイムを削減できます。

オペレータのトレーニング。機器または生産ラインの現実的でインタラクティブなツインにより、新しいオペレーターは、稼働中の機器でのトレーニングのリスク、コスト、またはラインの中断なしに、手順を練習できる安全な環境が得られます。

生産スケジューリングとボトルネック分析。ラインを実際に作業がどのように流れるかをモデル化することで、ファクトリーツインは出力が抑制されている箇所を表面化し、プランナーがスケジューリングの変更を仮想的にテストして、変更をコミットする前に全体的な設備の有効性（OEE）への影響をチェックすることができます。

品質管理とコンプライアンス。ラインや製品の現在の状態をミラーリングするツインは、仕様の確認、単位がどのように生産されたかのトレース、規制された製造環境でますます求められるドキュメントのサポートに使用できます。

これらのユースケースは相互に排他的ではありません。成熟したプログラムは、多くの場合、1つのツインタイプと1つのユースケースから始めて、値が証明されるにつれて外側に接続します。

Digital Twinsが製造以外の分野でも広く使用されている事例については、さまざまな業界のデジタルツインのユースケースを参照してください。

メリットとROI

製造業のDigital Twinsはアーリーアダプターの段階を過ぎています。マッキンゼーが産業の回答者を対象に実施した調査では、86％がデジタルツインが業務に応用できると回答し、44％がすでに導入済み、さらに15％が導入を予定していると回答した（マッキンゼー、2024年 ） 。

その価値は理論だけでなく具体的に現れます。McKinseyが文書化した1つの例では、工場のデジタルツインを使用してアセンブリ工場の生産スケジュールを再設計し、毎月5~7%のコスト削減を実現しました(マッキンゼー、2024年)。そのような結果は、プロセス全体のライブで視覚的なモデルがなければ見つけることが難しい、ツインサーフェシングのスケジューリングとシーケンスの改善から生まれます。

メリットは運用指標だけではありません。Unityの委託によるForrester Consultingの調査では、Digital Twinsを含むイマーシブ テクノロジーを導入していた企業の80%以上が、生産、製造、運用チーム間のイノベーションとコラボレーションの能力が向上したと報告しています(Forrester Consulting、UnityのDigital Twinユースケース ページより)。共有されたビジュアル・モデルにより、エンジニアリング、オペレーション、リーダーシップに、スプレッドシートや静的図面にはない共通の参照位置が与えられます。

CADやBIMからリアルタイムファクトリーツインへ

デジタルツインの議論をスキップするほとんどの製造ステップは、プロジェクトがまったくスタートするかどうかを決定するステップでもあります。つまり、すでに存在するソースデータ（CADモデル、BIMファイル、点群）から、人々が実際に使用できるライブでインタラクティブなツインに移行することです。

ほとんどのメーカーは、製品、設備、施設の詳細なCADデータまたはBIMデータをすでに持っています。問題は、通常、このデータは重く、エンジニアリング形式でサイロ化され、リアルタイムで実行できるように構築されていないことです。使用可能なデジタルツインに変換するとは、そのソースジオメトリをリアルタイム対応でウェブ展開可能な3Dモデルに変換して最適化し、そのモデルを先ほど説明したライブデータソース(PLC、センサー、MES、ERP)に接続することです。アセットの設計方法だけでなく、実際に起こっていることを反映します。

リアルタイムの3Dファーストアプローチは、主に静的設備スキャンとして、またはプロセスデータにレイヤーされたダッシュボードとして構築されたツインとは異なります。モデル自体は、単なる数値のセットやポイントインタイムキャプチャではなく、ビジュアルでインタラクティブであり、基盤となるジオメトリに接続されている状態を維持します。Unityのツールはこのワークフローをサポート。CADとBIMデータのリアルタイムツイン化もその一環であり、AutolivがCADをリアルタイム3Dに取り込んだ事例は、この種の変換の実践例を文書化したものです。他のプラットフォームもこのワークフローの一部を提供することができます。重要なのは、どちらかを1回限りのエクスポートとして扱うのではなく、元のエンジニアリングデータと稼働中の運用データの両方にモデルを接続したままにするパスを見つけることです。

初めてのデジタルツインプロジェクトの開始方法

最も確実な開始方法は、包括的ではなく小規模です。実行可能なパスは次のようになります。

まず、最初からエンドツーエンドのツインを試みるのではなく、スコープが狭く、ツインタイプが1つ（アセット、ライン、レイアウトのいずれか1つの質問）を選択します。

第2に、すべてのシステムを一度に統合しようとするのではなく、単一のPLCフィードや一連のIoTセンサーなど、そのスコープにとって最も重要な1つか2つのデータソースを接続します。

第3に、運用上の特定の1つの質問に答えることに焦点を当てた概念実証のビルド。

第四に、双子のアウトプットを床で実際に起こっていることと照らし合わせて検証 します。現実を信頼できる形で反映するまでモデルを調整します。

5番目は、ツインタイプ、データソース、またはユースケースを段階的に追加し、各段階がその価値を証明するときにスコープを拡大します。

これは、成熟したデジタルツインプログラムを持つ組織が、1回の大規模なDeploymentではなく、最初のプロジェクトで真の価値が実証された時点で拡張する反復的なビルドアウトによって、どのようにそこにたどり着いたかを反映しています。

専用の3D開発リソースを持たないチームの場合、大規模なエンジニアリングリフトなしで稼働する最初のツインを得るためのオプションとして、Unity Studioのノーコード3Dがあります。

製造デジタルツインのコストは？

製造用デジタルツインには単一の価格はありません。範囲がわからなくても特定の数字を教えてくれるガイドは、推測に過ぎません。コストは主に、スコープ（単一アセットのツインは、フルファクトリーやエンドツーエンドのツインよりもはるかに低コスト）、必要なデータ統合の数と複雑さ（1つのセンサーフィードを接続することは、PLC、MES、ERPデータを同時に統合するのとは別のプロジェクトである）、モデルの忠実度（単純化されたビジュアル表現は、非常に詳細で物理精度の高いシミュレーションよりもビルドとメンテナンスのコストが低い）の3つの要素によって決定されます。

実用的な意味合いとしては、狭い範囲の単一アセットまたは単一ラインのパイロット試験は、多くの先行投資を必要とするのではなく、ほとんどのメーカーにとって現実的なエントリーポイントとなります。双子の範囲が広がると、そこからコストと複雑さがスケールアップします。これも、1回目でエンドツーエンドのツインをビルドしようとするよりも、前述の反復アプローチの方がうまく機能する傾向がある理由です。