デジタルツイン開発ロードマップ

製造業におけるデジタルツインでのシミュレーション活用：目的と効果

デジタルツインは、現実世界の物理的なシステムやプロセスをデジタル空間上に再現し、様々な分析や予測、最適化を行う技術として注目されています。このデジタルツインの力を最大限に引き出す上で、シミュレーション技術は非常に重要な役割を果たします。製造業においては、生産プロセス、設備、サプライチェーンなど、複雑で動的な要素が多いシステムを扱います。シミュレーションは、このようなシステムの挙動を仮想空間で再現・予測し、現実世界でのリスクを伴わずに様々なシナリオを検証することを可能にします。

本記事では、製造業におけるデジタルツインでのシミュレーション技術の活用に焦点を当て、なぜシミュレーションが不可欠なのか、具体的にどのように活用できるのか、そして導入にあたってどのような点を考慮すべきかについて解説します。

デジタルツインにおけるシミュレーションの重要性

デジタルツインは、現実世界のデータを取り込み、その状態をリアルタイムに反映するデジタルモデルです。シミュレーションは、このデジタルモデルを用いて将来の挙動を予測したり、仮想的な条件下での影響を分析したりするための強力なツールとなります。なぜデジタルツインにおいてシミュレーションが重要なのでしょうか。

1. 現実では困難な条件での検証: 現実の製造ラインや設備では、コストやリスクの観点から、特定の条件（例：最大負荷時、特定の設備の故障時など）を意図的に作り出して検証することは難しい場合があります。シミュレーションを用いれば、デジタルツイン上でこれらの仮想的な条件を設定し、その影響を安全かつコスト効率良く評価できます。

2. 将来挙動の予測と分析: 過去や現在のデータに基づき、将来の生産量、設備の劣化、サプライチェーンの遅延などを予測することが可能です。例えば、特定の設備投資が将来の生産能力にどのような影響を与えるか、あるいは材料価格の変動がコスト構造にどう波及するかなどをシミュレーションで分析できます。

3. 最適化と効率化: 様々なパラメータ（例：生産順序、人員配置、在庫レベル）を変更しながらシミュレーションを実行することで、最も効率的かつ最適な運用方法を見つけ出すことができます。デジタルツイン上で試行錯誤を繰り返すことで、現実世界での無駄な試行を省き、迅速な最適化を実現します。

4. リスクの低減: 新しい生産計画や設備導入、プロセスの変更などを現実世界で実行する前に、シミュレーションを用いて潜在的な問題点やリスクを洗い出すことができます。これにより、計画の不備による手戻りや予期せぬトラブルを未然に防ぎ、リスクを最小限に抑えることが可能になります。

製造業におけるシミュレーションの具体的な活用事例

デジタルツインとシミュレーションの組み合わせは、製造業の様々な領域で応用されています。

1. 生産ラインの最適化: 生産ライン全体のデジタルツインを構築し、シミュレーションを用いて生産計画、設備稼働率、作業員の配置などを最適化します。ボトルネックの特定、スループットの向上、リードタイムの短縮などを目的とした分析が可能です。例えば、新しい製品ラインの導入前に、仮想環境で様々なレイアウトや工程順序を試すことで、最も効率的な配置を見つけ出せます。

2. 製品設計・試作の削減: 製品のデジタルツイン（例：3Dモデル、CAEモデル）を活用し、強度、耐久性、熱伝導などの物理シミュレーションを行います。これにより、物理的な試作品を作成する回数を減らし、開発期間とコストを削減できます。製造プロセスにおける製品の挙動（例：組み立て性、加工時の応力）をシミュレーションで検証することも含まれます。

3. 設備保全・故障予測: 設備の稼働データ（振動、温度、電流など）を収集し、設備のデジタルツインと連携させます。シミュレーションにより、設備の劣化状態を予測したり、特定の条件下での故障リスクを評価したりすることが可能です。これにより、予知保全や状態基準保全をより高度に行い、設備の予期せぬ停止を防ぐことができます。

4. サプライチェーンの計画・最適化: 工場、倉庫、輸送手段、顧客などを含むサプライチェーン全体のデジタルツインを構築します。需要変動、輸送遅延、在庫切れなどの様々なシナリオをシミュレーションすることで、最適な在庫レベル、輸送ルート、生産計画などを立案できます。予期せぬ事態が発生した場合の影響をシミュレーションで評価し、迅速な対応策を検討することも可能です。

デジタルツインにおけるシミュレーション技術の種類

シミュレーション技術には様々な種類があり、デジタルツインで再現したいシステムや目的に応じて使い分けられます。

• 離散イベントシミュレーション (DES - Discrete Event Simulation): イベント（事象）が離散的に発生し、システムの状況がそのイベント発生時にのみ変化するシステムをモデル化するのに適しています。製造業では、生産ライン上の部品の流れ、機械の稼働・停止、作業員の移動など、イベント駆動型のプロセスをシミュレーションする際によく用いられます。スループット分析やボトルネック特定に有効です。

• 連続シミュレーション: 時間とともにシステムの状況が連続的に変化するシステムをモデル化します。物理現象（温度変化、流体の流れ、応力）や、微分方程式で表現できるような動的なシステム（PID制御など）のシミュレーションに用いられます。製品設計におけるCAE（Computer Aided Engineering）や、プラントのプロセスシミュレーションなどがこれにあたります。

• 物理ベースシミュレーション: 物理法則（力学、熱力学、流体力学など）に基づいてシステムの挙動を詳細に再現します。製品の落下試験、機械部品の応力解析、工場内の空気の流れや温度分布の解析などに用いられます。より高い精度が求められる場合に有効ですが、モデル構築や計算には高度な専門知識と計算リソースが必要です。

デジタルツインでは、これらのシミュレーション技術が単独で、あるいは組み合わせて利用されることで、現実世界のシステムの複雑な挙動を仮想空間で再現し、様々な分析や予測を可能にしています。

デジタルツインにシミュレーションを組み込む上での考慮点

デジタルツインにシミュレーション機能を組み込む際には、以下の点を考慮することが重要です。

• 目的の明確化: シミュレーションによって何を明らかにしたいのか、どのような課題を解決したいのかを具体的に定義することが出発点です。目的が曖昧なままでは、適切なシミュレーションモデルや手法を選択することができません。例えば、「生産能力を10%向上させるためのボトルネックを特定したい」といった具体的な目標設定が必要です。

• 必要なデータの種類と精度: シミュレーションモデルの精度は、入力となるデータの質に大きく依存します。シミュレーションの目的に応じて、どのようなデータ（例：設備稼働時間、製品のタクトタイム、在庫量、需要予測データなど）が必要か、またどの程度の頻度・精度で収集・連携する必要があるかを検討する必要があります。デジタルツインが持つリアルタイムデータとの連携が重要となります。

• シミュレーションツールの選定: 製造業向けのシミュレーションツールは数多く存在し、それぞれ得意とする分野や機能が異なります。対象となるシステムの種類（例：生産ライン、サプライチェーン、物理現象）、必要なシミュレーション技術、既存システムとの連携性、費用などを考慮して、最適なツールを選定する必要があります。専門家やベンダーとの協力も有効です。

• 現実との乖離をどう扱うか: シミュレーションはあくまで現実のモデルであり、完全に一致するわけではありません。モデルの前提条件や simplifications によって、シミュレーション結果が現実と乖離する可能性があります。シミュレーション結果を鵜呑みにせず、現実のデータとの比較検証を定期的に行い、モデルの妥当性を確認・改善していくプロセスが不可欠です。

まとめ

製造業におけるデジタルツインにおいて、シミュレーション技術は単なる分析ツールを超え、意思決定支援、リスク管理、効率化の実現に不可欠な要素です。現実世界では試すことが難しい様々なシナリオを仮想空間で検証し、将来を予測することで、より的確で迅速なビジネス判断を支援します。

生産ラインの最適化から製品設計、設備保全、サプライチェーン管理に至るまで、シミュレーションは製造業の幅広いプロセスにおいて、コスト削減、品質向上、リードタイム短縮などの具体的なビジネス効果をもたらす可能性を秘めています。デジタルツインの導入を検討される際には、シミュレーションの活用をどのように組み込むかを計画に含めることが、その価値を最大化するための重要なステップとなります。