産業イノベーションと産業基盤のためのデジタルツイン技術でクローズドループを作り上げる

クローズドループのデジタルツイン技術はインダストリアルIoT (IIoT) に直接大きな影響を与えます。

クローズドループのデジタルツインは、製品ライフサイクル全体を完全に繋ぎ、それをミラー化することで、生データに基づく変更を可能にします。

この生データを活用して、機械のパフォーマンスを追跡するほか、機械の想定用途と実際の用途を比較することも可能です。

最終的には、同じデータをそのまま設計案にフィードバックして、リアルタイムで調整を行い、シミュレーションの反復実行に進みます。

クローズドループのデジタルツインの完成形が産業イノベーションを牽引し、産業基盤を支えます。

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製造プロセスにおける技術革新

製造企業が競争優位性を獲得するためには、技術の境界線を押し広げ、製造プロセスを常に進化させていかなければなりません。

製造の世界はかつてないほどグローバル化し、競争は激化の一途を辿ります。そうしたなか、デジタライゼーションは今日のマシンビルダーの生き残りに不可欠とも言えます。

インダストリアルIoT (IIoT) の力は誰もが認めるところであり、先見性に長けた企業はそれを活用する新しい方法を模索し始めています。

デジタルツイン技術と製品ライフサイクル管理 (PLM) システムを統合することで、デジタルツインのクローズドループを作り上げ、製品・製造プロセスの最適化に役立てましょう。

インダストリアルIoTソリューションとIoTから製造が得られる利点

設計、製造から出荷後に至る製品ライフサイクルすべてにデジタルツインを適用すると、これまでマシンビルダーや機械メーカーの手の届かなかった領域にまでインダストリアルIoTソリューションを拡張できます。

製品、製造、パフォーマンスのデジタルツインをすべて繋いでフィードバックのクローズドループを作り上げることで、出荷後の製品や製造環境から得られたパフォーマンスデータを製品と製造に確実にフィードバックします。

そのほかにも以下の利点を期待できます。

• ダウンタイムの短縮


• 保守コストの削減


• 機器のパフォーマンスと信頼性の向上


• アセットの長寿命化

予知保全の機械学習 (ML)

クローズドループのデジタルツイン技術を活用する製造企業は、よりスマートで高度な保守を実現しています。

実世界の使用データと仮想シミュレーションを組み合わせることで、機械の使用年数、実行時間、過酷な環境にどれくらいさらされたかといったことに基づいて保守作業を最適化できるからです。

また、機械の操業停止時間が最小で済むように機械ユーザー自身が保守をスケジューリングすることも可能です。

さらに進めてMLを活用すると、将来の保守の必要性を判断しやすくなるため、結果として、アセットの長寿命と最小部品在庫を達成します。

クローズドループのデジタルツインを使って保守作業をスケジュールすれば、予期せぬ故障や緊急事態の可能性を抑えます。