デジタルツインテクノロジーとは何ですか?
デジタルツインは、物理オブジェクトの仮想モデルです。オブジェクトのライフサイクル全体にわたって、オブジェクトのセンサーから送信されたリアルタイムデータを使用して動作をシミュレートし、オペレーションをモニタリングします。デジタルツインは、工場内の 1 つの機器から、風力タービンや都市全体といった完全な設備まで、多くの現実世界の物をレプリケートできます。デジタルツインテクノロジーにより、資産のパフォーマンスを監視し、潜在的な障害を特定し、十分な情報に基づいて、メンテナンスやライフサイクルに関するより良い意思決定を行うことができます。
デジタルツインにはどのようなメリットがありますか?
デジタルツインはユーザーに多くのメリットをもたらします。それらをいくつか次に示します。
パフォーマンスの向上
デジタルツインによって提供されるリアルタイムの情報とインサイトにより、機器、工場、または施設のパフォーマンスを最適化できます。問題が発生したら直ちに対処できるため、システムがピーク時にも稼働するようにでき、ダウンタイムを短縮できます。
予測機能
デジタルツインは、何千もの機器で構成されている場合でも、製造工場、商業ビル、または施設の視覚的かつデジタルの完全なビューを提供します。スマートセンサーは、すべてのコンポーネントの出力をモニタリングし、問題や障害が発生したときにフラグを立てます。問題の最初の兆候が現れたときに行動を起こすことができます。機器が完全に故障するまで待つ必要はありません。
リモートモニタリング
デジタルツインの仮想的な性質により、施設をリモートでモニタリングおよび制御することが可能となります。また、リモートモニタリングにより、潜在的に危険な産業機器を確認する人員を減らすことができます。
生産時間の短縮
デジタルレプリカを構築することで、製品や施設が存在するようになる前に生産時間を短縮できます。シナリオを実行することで、製品や施設が障害にどのように反応するかを確認し、実際の生産の前に必要な変更を加えることができます。
デジタルツインテクノロジーは、どのような業界で使用されていますか?
多くの業界で、現実世界のシステムの仮想表現を構築するために、デジタルツインが使用されるようになっています。それらの業界をいくつか次に示します。
建設
建設チームは、住宅、商業、およびインフラのプロジェクトをより適切に計画し、既存のプロジェクトの進捗状況をリアルタイムで把握するために、デジタルツインを作成しています。建築家も、建物の 3D モデリングとデジタルツインテクノロジーを組み合わせることによって、プロジェクト計画の一環としてデジタルツインを使用しています。商業ビルの管理者は、室内やオープンスペース内のライブおよび過去の温度、占有率、大気質データをモニタリングし、居住者の快適性を向上させるために、デジタルツインを使用しています。
製造
デジタルツインは、設計や計画から既存施設のメンテナンスまで、製造ライフサイクル全体で使用されています。デジタルツインのプロトタイプを使用すると、常に機器をモニタリングし、工場の特定の部分または全体がどのように機能しているかを示すパフォーマンスデータを分析できます。
エネルギー
デジタルツインは、戦略的プロジェクト計画をサポートし、オフショア設備、精製施設、風力発電所、太陽光プロジェクトなどの既存の資産のパフォーマンスとライフサイクルを最適化するために、エネルギー分野で広く使用されています。
自動車
自動車業界では、車両のデジタルモデルを作成するために、デジタルツインを使用しています。デジタルツインは、ソフトウェア、機械、電気モデルだけでなく、車両の物理的挙動に関するインサイトも提供します。デジタルツインは、コンポーネントのパフォーマンスに問題が見つかったときに、サービスセンターやユーザーにアラートを発信できるため、これは予知保全が有益である領域の 1 つです。
医療
デジタルツインは、医療業界におけるいくつかのインスタンスで使用されています。これらには、病院全体、他の医療施設、ラボ、人体の仮想ツインを構築して臓器をモデル化し、シミュレーションを実行して患者が特定の治療にどのように反応するかを示すことが含まれます。
デジタルツインにはどのような種類がありますか?
デジタルツインには複数の異なるタイプがあり、多くの場合、同じシステム内で並行して実行できます。一部のデジタルツインはオブジェクトの単一部分のみをレプリケートしますが、それらはすべて仮想表現を提供する上で重要です。デジタルツインの最も一般的なタイプは次のとおりです。
コンポーネントツイン
コンポーネントツイン、またはパーツツインは、システム全体の単一部分のデジタル表現です。これらは、風力タービン内のモーターなど、アセットの運用に不可欠な部分です。
アセットツイン
デジタルツインの用語では、アセットは、より包括的なシステムの一部として連携して機能する 2 つ以上のコンポーネントです。アセットツインは、コンポーネントがどのように相互作用し、十分な情報に基づいて意思決定するために分析できるパフォーマンスデータをどのように生成するかを仮想的に表します。
システムツイン
システムツインまたはユニットツインは、アセットツインからのより高いレベルの抽象化です。システムツインは、さまざまなアセットがより広範なシステムの一部としてどのように連携するかを示します。システムツインテクノロジーによって提供される可視性により、パフォーマンスの向上や効率に関する決定を下すことができます。
プロセスツイン
プロセスツインは、オブジェクト全体のデジタル環境を示し、そのさまざまなコンポーネント、アセット、およびユニットがどのように連携するかについてのインサイトを提供します。例えば、デジタルプロセスツインは、製造施設内のすべてのコンポーネントをまとめて、その製造施設全体の稼働状況をデジタルで再現できます。
デジタルツインはどのように機能しますか?
デジタルツインは、機能、特徴、動作など、仮想環境内の物理アセットをデジタルでレプリケートすることで機能します。アセットのリアルタイムのデジタル表現は、製品からデータを収集するスマートセンサーを使用して作成されます。この表現は、最初の製品テストから現実世界での運用および廃止まで、アセットのライフサイクル全体で使用できます。
デジタルツインは、アセットのデジタルモデルを提供するためにいくつかのテクノロジーを使用します。それらのテクノロジーには次が含まれます。
IoT
モノのインターネット (IoT) とは、コネクテッドデバイスの集合的なネットワークと、デバイスとクラウドの間、およびデバイス自体の間の通信を円滑にするテクノロジーをいいます。安価なコンピュータチップと高帯域幅の通信の出現により、今では何十億ものデバイスがインターネットに接続されています。デジタルツインは、IoT センサーデータを利用して、現実世界の物からデジタル世界のオブジェクトに情報を送信します。データはソフトウェアプラットフォームまたはダッシュボードに入力されます。ここでは、リアルタイムでデータの更新を確認できます。
人工知能
人工知能 (AI) は、学習、問題解決、パターン認識など、通常は人間の知能に関連している認知的問題の解決に取り組むコンピュータサイエンスの分野です。機械学習 (ML) は、明示的な指示なしに、代わりにパターンや推論に依拠して、コンピュータシステムがタスクを実行するように統計モデルとアルゴリズムを開発する AI 技術です。デジタルツインテクノロジーは、機械学習アルゴリズムを使用して大量のセンサーデータを処理し、データパターンを識別します。人工知能と機械学習 (AI/ML) は、パフォーマンスの最適化、メンテナンス、排出量、および効率に関するデータインサイトを提供します。
シミュレーションと比較したデジタルツイン
デジタルツインとシミュレーションはどちらも 仮想モデルベースのシミュレーションですが、いくつかの重要な違いがあります。通常、シミュレーションは、設計や、場合によってはオフラインでの最適化に使用されます。設計者は、what-if シナリオを観察するために、シミュレーションに変更を入力します。一方、デジタルツインは、リアルタイムでインタラクションしたり、更新したりできる複雑な仮想環境です。規模はより大きく、用途はより幅広いです。
例えば、自動車のシミュレーションを考えてみましょう。新しい運転手は、没入型のトレーニングエクスペリエンスを経て、さまざまな自動車部品の挙動を学び、仮想運転中にさまざまな現実世界のシナリオを経験できます。ただし、シナリオは実際の物理的な車両にはリンクされていません。自動車のデジタルツインは物理的な車両にリンクされており、重要なパフォーマンス統計、過去に交換された部品、センサーによって観察された潜在的な問題、以前の修理に関する記録など、実際の車両に関するあらゆることを把握します。
AWS はデジタルツインテクノロジーをどのようにサポートできますか?
AWS IoT TwinMaker は、現実世界のシステムのデジタルツインを作成することで、オペレーションとパフォーマンスの最適化をサポートします。AWS IoT TwinMaker は、建物、工場、製造施設、生産ライン、産業機器をデジタルでレプリケートするためのツールを提供します。Computer-Aided Design (CAD) や Building Information Modeling (BIM) ファイルなどの既存の 3D モデルを AWS IoT TwinMaker にインポートして、システムの 3D 視覚化を作成できます。AWS IoT TwinMaker では、次のことができます。
- 建築業務を最適化します。
- 生産量の増加を加速します。
- 機器のパフォーマンスを改善します。
- プロセスの異常を検出して対処します。
- 建物の状態をモニタリングおよび強化します。
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AWS デジタルツインプロジェクトとは何ですか?
AWS は、デジタルツインプロジェクトで多くのエンタープライズと協力しています。このようなプロジェクトをいくつか次に示します。
Carrier
ビルディングおよびコールドチェーンソリューションのプロバイダーである Carrier は、AWS を使用してデジタルソリューションを迅速に開発しています。同社は AWS IoT サービスを使用して、共有サービスプラットフォームである carrier.io を開発しています。また、アセットのモデリングや、物理的なシステムをレプリケートするためのデジタルツインの作成と統合のためにも、AWS のテクノロジーを使用しました。
INVISTA
Koch Industries の子会社である INVISTA は、衣料品、自動車、コンピュータなど、いくつかの分野で使用される特殊材料を専門としています。同社は AWS と協力して製造オペレーションのデジタルツインを構築し、スタッフにアセットとデータの完全なデジタルビューを提供しました。
John Holland
John Holland は、オーストラリアを代表する統合インフラおよび不動産会社の 1 つです。デジタルトランスフォーメーションの一環として、建築物のデジタルツインを作成し、プロジェクトのデジタル画像を管理者に提供することができました。AWS は、パフォーマンスのモニタリング、環境のモニタリング、クレーム、および履歴データのために運用データをキャプチャします。
