もうご存知のとおり、デジタル ツインは現実の製品のデジタル形式のみのクローン、つまり単に物理的な現実のプロセスの仮想モデルです。これは、センサーからの安定したデータの流れによって現実のオブジェクトと関連付けられた画像であり、オブジェクトの状態をリアルタイムで表現できるようになります。そのより高度なバージョンは、物理的オブジェクトの現在またはリアルタイムの状態を表すだけでなく、特定のオブジェクトの履歴デジタル プロファイルを記録して提示することもできます。モノのインターネットの出現により、デジタル ツイン テクノロジーは IoT アプリケーションで人気を博しただけでなく、IoT によりよりコスト効率の高い方法での実装も可能になりました。
IoT により、デジタル ツイン テクノロジーに手頃な価格が追加されました
デジタル ツイン テクノロジーはモノのインターネットが効果的に機能するための基盤を確立するため、IoT プラットフォームの大部分がこのテクノロジーを採用する予定です。 GE やオプティマなどの製造大手が、モノのインターネットの助けを借りてデジタル ツイン テクノロジーを大規模に導入しているという事実がその証拠です。 GE は建設前に各風力タービンの構成に関する情報を取得するためにデジタル環境を採用していますが、オプティマはシーメンスが導入したこの技術を使用して輸送システムのデジタル マッピングと評価を行っています。
クラウド サービスを使用すると、運用データを使用して有益な洞察を提供する、あらゆる製品や資産の仮想レプリカを簡単に構築できるようになりました。これが、このテクノロジーが定着し、ほとんどの製造組織が遅かれ早かれそのメリットを享受するためにこのテクノロジーを検討したいと考える理由です。
デジタルツインテクノロジーが製造業にどのようなメリットをもたらすか
デジタル ツイン テクノロジーは、人間と機械の間の緊密な対話が必要な製造設備やプロセスに関して、特別な利点をもたらします。デジタル ツイン テクノロジーが製造業にとって有望であることが証明された主な方法は 2 つあります。
視覚化を可能にします
人間の感覚を帯域幅で測ると、視覚が最も優れています。その結果、人間の意思決定は、状況を完全に把握し、必要な措置を講じることができるかどうかに依存しています。このため、工場の現場管理者は通常、工場の現場を見下ろすフロアを設けていました。
現代世界の製造設備と機械は、ますます複雑になっています。そして、この場合に一般的に起こることは、これらの複雑な機械の場合、意思決定は通常、関連データを供給するコンピュータ化されたシステムによって作成されたデータシートまたは基本チャートに依存するようになるということです。重要なビジネス上の意思決定を行う場合、視覚化できると製造効率を次のレベルに引き上げることができます。
このような場合、デジタル ツインは、製造業が関連データをリアルタイムで利用したり、製品の正確な視覚的レプリカを利用したりするのに役立ち、意思決定を可能にするプロセス全体に視覚的な側面を追加します。
コラボレーションを促進します
デジタル ツイン テクノロジーにより、ビジネスの意思決定者が製品と状況を視覚化できるだけでなく、多数の関係者や個人が世界レベルで製造設備を確認および追跡することも可能になります。これにより、経営陣や他のチームメンバーへのアラートや問題の報告の遅れなどの不具合が解消され、専門家の意見を得ることが可能になり、人的ミスによる潜在的な単一点障害の範囲を排除することができました。製造チームは、機械の設置状況を共同で表示して議論する機能を備えているため、このテクノロジーによってプロセスとシステムをより効率的にしながら、潜在的な問題を事前に予測して物理モデルの構築にかかる時間と材料の無駄を回避できます。間違った方向に。
したがって、デジタル ツイン テクノロジーの導入を検討している製造業の場合は、意思決定を行うために製造業務について知っておくべきことを考慮する必要があります。これにより、どのような種類のデータを取得する必要があるか、そしてそれに応じてどのような種類の視覚化を実装する必要があるかを理解することができます。段階的に構築されたデジタル ツイン テクノロジーの好例は、数年前に比べてより詳細かつ正確に位置データと交通データを照合する Google マップです。
デジタル ツイン テクノロジーの利点には、製品の改善、効率の向上、市場投入までの時間の短縮によって可能になる持続可能な競争上の優位性が含まれており、これらすべてが製造ビジネスに導入する価値があります。小規模なプロジェクトから始めて、小規模な製造企業は、各フェーズで達成された ROI に基づいて、このテクノロジーへの投資を継続することを検討できます。
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