デジタル・ツインは、製品またはプロセスの正確な仮想表現であり、製品またはプロセスの物理的なカウンターパートのパフォーマンスをバーチャルに検証する際に使用します。デジタルツインは、物理的なプロトタイプに投資する前に、製品と生産システムのシミュレーション、予測、最適化に使用されます。
デジタルツインは、物理的なオブジェクト、システム、またはプロセスの仮想表現またはデジタル対応物です。リアルタイムデータ、シミュレーション、モデリング技術を使用して作成され、物理的な対応物の動作、特性、およびパフォーマンスを反映します。デジタルツインは、製造、ヘルスケア、輸送、エネルギーなど、さまざまな業界で、パフォーマンスの最適化、運用の監視、意思決定の促進に使用されています。
関連製品: NX CAD |Simcenterシミュレーション・ソフトウェア |Solid Edge
デジタルツインは、物理世界とデジタル世界のギャップを埋めることで、さまざまな業界で洞察を得てパフォーマンスを最適化し、イノベーションを推進するための強力なフレームワークを提供します。
デジタルツインは、設計・開発から運用・保守まで、製品やシステムのライフサイクル全体をサポートします。設計の検証、テスト、トレーニング、さらには廃止措置にも使用できます。
デジタルツインは、データの共有、分析、意思決定のための共通プラットフォームを提供することで、エンジニア、オペレーター、メンテナンス担当者など、さまざまな関係者間のコラボレーションを促進します。
デジタルツインは、マルチフィジックスシミュレーション、データ分析、機械学習を組み合わせて、設計変更、使用シナリオ、環境条件、その他の変数の影響を実証することで、物理的なプロトタイプの必要性を排除し、開発時間を短縮し、品質を向上させます。
デジタルツインは、センサー、IoTデバイス、その他のソースからのリアルタイムデータで継続的に更新され、いつでも物理的な資産やシステムを正確に表現できます。
デジタルツインには、多くの場合、シミュレーションとモデリングの手法が組み込まれており、さまざまな条件下での物理的な資産やシステムの動作とパフォーマンスをシミュレートします。これにより、予測分析、最適化、シナリオプランニングが可能になります。
デジタルツインは、仮想モデルと物理モデル間の双方向通信を可能にします。つまり、デジタルツインからのデータやインサイトは、物理的な世界での意思決定や行動に情報を提供し、その逆もまた然りです。
デジタルツインは、仮想環境から物理的な資産やシステムをリアルタイムで監視・制御することを可能にします。これにより、リモート監視、診断、予知保全が可能になり、パフォーマンスが最適化され、ダウンタイムが短縮されます。
製造
製造プロセスと機器のデジタルツインは、生産スケジュールを最適化し、機器の故障を予測し、全体的な効率を向上させることができます。
スマートシティ
交通網や公益事業などの都市インフラのデジタルツインは、交通の流れを最適化し、エネルギー消費を管理し、公共サービスを強化することができます。
医療
患者の生理学と医療機器のデジタルツインは、パーソナライズされた治療計画をサポートし、健康指標をリモートで監視し、外科的処置をシミュレートすることができます。
エネルギー
発電所と再生可能エネルギーシステムのデジタルツインは、エネルギー生産を最適化し、機器の故障を予測し、グリッドの安定性を管理することができます。
デジタルツインモデリングは、CAD(コンピュータ支援設計)ソフトウェアとシミュレーションソフトウェアの両方の一部であり、問題のソフトウェアの特定の機能や機能に応じて使用できます。
CADソフトウェア
CADソフトウェアは、主に物理的なオブジェクトやシステムの詳細な3Dモデルを作成するために使用されます。デジタルツインのコンテキストでは、CADソフトウェアを使用して、物理資産の仮想表現またはジオメトリを作成できます。これには、物理オブジェクトのジオメトリ、構造、コンポーネント、およびアセンブリのモデリングが含まれます。CADソフトウェアは通常、幾何学的表現と設計意図に重点を置いているため、エンジニアは製品やシステムの正確な仮想モデルを作成できます。
シミュレーション・ソフトウェア
一方、シミュレーションソフトウェアは、さまざまな条件下での物理システムの動作とパフォーマンスをシミュレートするために使用されます。シミュレーションソフトウェアは、リアルタイムデータ、物理ベースのモデル、シミュレーション技術を統合して、物理資産の仮想表現を作成することで、デジタルツインモデリングを組み込むことができます。これには、物理システムの動的な動作、相互作用、およびパフォーマンス特性のシミュレーションが含まれます。シミュレーションソフトウェアは、基礎となる物理原理に基づいてシステムの動作を解析および予測することに重点を置いています。
実際には、デジタルツインモデリングには、 CADソフトウェア と シミュレーションソフトウェアの組み合わせが含まれることがよくあります。CADソフトウェアを使用して物理資産の幾何学的表現を作成し、シミュレーションソフトウェアを使用してデジタルツインの動作とパフォーマンスをシミュレートします。CADとシミュレーションソフトウェアの統合により、エンジニアは物理システムとその動的動作を正確に表現する包括的なデジタルツインを作成できます。さらに、一部のソフトウェアプラットフォームでは、CADとシミュレーションの機能を1つのプラットフォームに統合した統合ソリューションを提供し、ユーザーは同じ環境内で設計から解析にシームレスに移行できます。これらの統合ソリューションにより、エンジニアはデジタルツインをより効率的かつ効果的に作成、シミュレーション、最適化できます。
デジタルツインの潜在的な用途は、製品ライフサイクルのどの段階をモデル化するかによって異なります。一般的に、デジタルツインには、製品、生産、パフォーマンスの3種類があります。3つのデジタルツインが一緒に進化するにつれて、それらが組み合わさって統合されることは、デジタルスレッドとして知られています。「スレッド」という用語は、製品および生産ライフサイクルのすべての段階に織り込まれるように、データがまとめられていることを表しています。
製品デジタルツインは、物理的な製品をデジタル形式で複製します。これらは、製品の設計、テスト、およびシミュレーションで使用されます。製品デジタルツインは、エンジニアや設計者がさまざまな条件下で製品がどのように機能するかを分析するのに役立ち、物理的な生産が始まる前に設計と機能を最適化できます。
プロセスデジタルツインは、物理的なプロセスやシステムの動作をシミュレートし、分析します。これらは、製造工場、サプライチェーン、エネルギーグリッドなどの複雑なシステムの運用を監視、制御、および最適化するために使用されます。プロセスのデジタルツインにより、組織はプロセスをリアルタイムで視覚化、シミュレーション、分析し、より良い意思決定とパフォーマンスの最適化を促進することができます。
システムデジタルツインは、システム全体またはエコシステムをデジタル環境で複製します。製品、プロセス、その他のコンポーネントの複数のデジタルツインを統合して、複雑なシステムの動作を包括的にシミュレートします。システムデジタルツインは、スマートシティ、交通ネットワーク、工業団地などの大規模システムのモデル化と分析に使用されます。
主に監視と分析に使用される従来のデジタルツインとは異なり、実行可能なデジタルツインは、入力に応答し、シナリオをシミュレートし、自律的に、または人間の介入で意思決定を行うことができるアクティブで動的なモデルです。実行可能なデジタルツイン(またはxDT)。簡単に言うと、xDTはチップ上のデジタルツインです。xDTは、物理的な製品に埋め込まれた(比較的)少数のセンサーからのデータを使用して、低次元化されたモデルを使用してリアルタイムシミュレーションを実行します。これらの少数のセンサーから、センサーを配置することが不可能な場所でも、対象物の任意の箇所での物理的状態を予測できます。
リアルタイムのシミュレーションとインタラクション
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、物理的な資産やシステムの動作やパフォーマンスをリアルタイムでシミュレーションすることができます。入力に応答し、さまざまな動作条件をシミュレートし、外部システムやユーザーと動的に対話できます。
自律性と意思決定
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、事前定義されたルール、アルゴリズム、または機械学習モデルに基づいて自律的に意思決定を行うことができます。データを分析し、結果を予測し、パフォーマンスを最適化したり、変化する状況に対応したりするためのアクションを実行できます。
クローズドループ制御
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、多くの場合、クローズドループ制御システムで動作し、センサーやアクチュエーターからのリアルタイムデータを仮想モデルにフィードバックして、パラメータを調整し、性能を最適化し、望ましい動作条件を維持します。
予測分析と最適化
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、予測分析と最適化の手法を使用して、将来の行動を予測し、潜在的な問題や機会を特定し、パフォーマンスの向上やリスクの軽減のためのアクションを推奨します。
IoTおよびAIテクノロジーとの統合
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、モノのインターネット(IoT)センサー、コネクティビティ、人工知能(AI)アルゴリズムを活用して、リアルタイムデータを収集し、複雑なパターンを分析し、情報に基づいた意思決定を行います。また、適応行動と継続的な改善のための機械学習モデルを組み込むこともできます。
ダイナミックな適応と学習
実行可能なデジタルツイン(xDT)は、経験から学習し、時間の経過に伴う環境や動作条件の変化に適応することができます。新しいデータやフィードバックに基づいて、モデル、パラメータ、戦略を継続的に更新することができます。
実行可能なデジタルツインは、製造、エネルギー、輸送、ヘルスケア、スマートシティなど、さまざまな業界で使用されています。予知保全、自律運転、プロセスの最適化、リアルタイムの監視と制御が重要な複雑なシステムにおける意思決定支援を可能にします。全体として、実行可能なデジタルツインは、デジタルツイン技術の次の進化を表しており、物理的な資産とシステムのリアルタイムシミュレーション、意思決定、最適化のための強化された機能を提供します。実行可能なデジタルツインは、デジタルツインの高度な形式であり、物理的な資産やシステムの仮想レプリカを表すだけでなく、仮想モデルをリアルタイムで実行、シミュレーション、および操作する機能も備えています。
物理ベースのモデル
物理ベースの実行可能なデジタルツインは、複製されるシステムの物理的動作を記述する数学的モデルに依存しています。これらのモデルは通常、力学、熱力学、流体力学、電磁気学などの物理学の基本原理に基づいています。デジタルツインは、これらの物理現象を支配する方程式を解くことで、仮想環境で現実世界のシステムの動作をシミュレートすることができます。
物理プロセスのシミュレーション
デジタルツインは、物理ベースのモデルを使用して、システム内の物理的なプロセスと相互作用をシミュレートします。これにより、さまざまな動作条件、入力、シナリオでシステムがどのように動作するかを予測できます。
リアルタイム・シミュレーション
物理モデルに基づく実行可能なデジタルツインは、物理システムの動作をリアルタイムまたはほぼリアルタイムでシミュレートできます。これにより、システムとその環境の現在の状態に基づいた動的な相互作用と意思決定が可能になります。
クローズドループ制御
物理ベースの実行可能なデジタルツインは、多くの場合、センサーやアクチュエーターからのリアルタイムデータを使用してシミュレーションパラメータを調整し、仮想モデルの動作を制御するクローズドループ制御システムで動作します。これにより、デジタルツインは望ましい動作条件を維持し、パフォーマンスを最適化できます。
妥当性確認と検証
実行可能なデジタルツインで使用される物理ベースのモデルは、その精度と信頼性を確保するために、検証と検証を行う必要があります。これには、シミュレーション結果を実際の測定値や実験データと比較して、デジタルツインが物理システムを正確に表していることを確認することが含まれます。
物理ベースのモデリングは、実行可能なデジタルツインで一般的に使用されますが、アプリケーションの特定の要件と制約に応じて、データ駆動型モデリング、経験的モデル、物理演算とデータ駆動型手法を組み合わせたハイブリッドモデルなど、他のモデリングアプローチも採用される可能性があることに注意することが重要です。
デジタルツインは、製造、ヘルスケア、輸送、エネルギーなど、さまざまな業界で、パフォーマンスの最適化、運用の監視、意思決定の促進に使用されています。
生産デジタルツインは、メーカーが新しいビジネスモデルを構築し、チームや組織間のコラボレーションを改善し、プロセスを強化し、製品と生産の品質を向上させ、市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。
デジタルツインを使用して製造を可能にし、製造現場の相互接続された機械にリアルタイムのインテリジェンスを接続し、生産全体を効率的な方法で調整および実行できるようにします。
このチームは、Siemens Xceleratorポートフォリオを使用して、アディティブ・マニュファクチャリングで使い捨てアセンブリを設計、分析、検証し、2人の患者を1つの人工呼吸器にしっかりと接続できました。
