デジタルツイン開発ロードマップ

製造業におけるサプライチェーン向けデジタルツイン：可視化、最適化、レジリエンス強化への応用

はじめに：不確実な時代におけるサプライチェーンの課題

近年のグローバル化の進展や予期せぬ事態（自然災害、パンデミック、地政学的リスクなど）の発生により、製造業のサプライチェーンはかつてないほど複雑化し、同時に脆弱性が露呈しています。部品供給の遅延、輸送コストの高騰、需要の急変など、様々な課題に直面し、これまでの静的な管理手法では対応が難しくなっています。

このような状況下で、サプライチェーン全体の状況をリアルタイムに把握し、将来を予測し、変化に迅速かつ柔軟に対応できる能力、すなわち「レジリエンス（強靭性）」を高めることが喫緊の課題となっています。そこで注目されているのが、サプライチェーンにデジタルツインを適用するアプローチです。

サプライチェーン向けデジタルツインとは

サプライチェーン向けデジタルツインとは、原材料の調達から、製造、在庫管理、物流、販売、顧客への配送に至るまで、サプライチェーン全体を構成する物理的な要素（工場、倉庫、輸送手段、在庫など）やプロセス、およびそれらの相互関係をデジタル空間上に仮想的に再現したものです。

このデジタルツインは、現実世界のサプライチェーンから収集される様々なデータ（生産状況、在庫レベル、輸送情報、需要予測、天候データなど）をリアルタイムまたは準リアルタイムに取り込み、常に最新の状態を反映します。これにより、サプライチェーンの現状を正確にデジタル空間上で把握し、分析することが可能になります。

構成要素としては、主に以下のものが挙げられます。

• データ収集基盤: IoTセンサー、SCM（サプライチェーンマネジメント）システム、ERP（統合基幹業務システム）、TMS（輸配送管理システム）、WMS（倉庫管理システム）など、様々なソースからデータを収集する仕組みです。
• データ統合・処理: 収集された多様なデータを統合し、デジタルツインモデルが利用できる形に加工・処理します。クラウド基盤やデータレイクなどが活用されます。
• デジタルツインモデル: サプライチェーンの構造、ルール、物理的な制約などをデジタル空間上に再現した中核部分です。シミュレーションモデルや最適化アルゴリズムなども含まれます。
• 可視化インターフェース: デジタルツインの状態や分析結果を、地図上、グラフ、ダッシュボードなど、分かりやすい形で表示するユーザーインターフェースです。
• 分析・予測機能: AIや機械学習を活用し、需要予測、リスク予測、パフォーマンス分析などを行います。
• シミュレーション機能: 「もしも」のシナリオ（例: 特定の工場が稼働停止した場合、輸送遅延が発生した場合など）をデジタルツイン上で実行し、その影響を評価します。

サプライチェーン向けデジタルツインの主な機能と役割

サプライチェーンにおけるデジタルツインは、以下のような機能を通じてビジネス価値を提供します。

1. リアルタイム可視化: サプライチェーン全体の現在の状況（各拠点の在庫量、輸送中の貨物の位置、設備の稼働状況など）を統合的に把握できます。これにより、問題の早期発見や迅速な状況判断が可能になります。例えば、特定の輸送ルートで遅延が発生した場合、それが最終的な顧客への配送にどの程度影響するかを即座に把握できます。

2. パフォーマンス分析とボトルネック特定: 収集されたデータに基づき、サプライチェーン全体のパフォーマンスを分析します。リードタイム、コスト、在庫回転率、オンタイム配送率などのKPIを計測・評価し、効率が低下している部分やボトルネックとなっている箇所を特定します。

3. シミュレーションによる将来予測とWhat-If分析: デジタルツイン上で様々なシナリオをシミュレーションできます。例えば、需要が特定の割合で増加した場合に必要な生産能力や在庫レベル、あるいは特定の供給元からの供給が停止した場合の影響などを予測できます。これにより、リスクへの対応計画を事前に検討したり、最適な意思決定を行うための根拠を得たりすることが可能です。

4. 自動化・最適化支援: シミュレーションや分析の結果に基づき、輸送ルートの最適化、生産スケジュールの調整、在庫配置の見直しなどを自動的または半自動的に提案します。これにより、効率的でコスト競争力のあるサプライチェーン運営を支援します。

製造業におけるサプライチェーン向けデジタルツインの応用例

製造業の文脈では、サプライチェーン向けデジタルツインは以下のような具体的な課題解決や効率化に貢献します。

• 需給計画の精度向上: 販売データや市場予測と連動したシミュレーションを行うことで、より正確な需要予測に基づいた生産・在庫計画を立案できます。これにより、過剰在庫や在庫不足のリスクを低減します。
• 在庫最適化: 各拠点の在庫レベル、輸送リードタイム、需要変動などを考慮に入れたシミュレーションを通じて、サプライチェーン全体で最適な在庫配置と量を導き出します。仕掛品、製品在庫、部品在庫など、種類ごとの最適化を図ることが可能です。
• 輸送ルートの効率化: リアルタイムの交通情報や輸送キャパシティ、コストなどを考慮し、最適な輸送ルートや手段をシミュレーション・提案します。複数の輸送モード（陸送、海運、空輸）を組み合わせた最適な選択も可能になります。
• リスク管理とレジリエンス向上: 特定のサプライヤーが停止した場合、自然災害で工場が被災した場合など、様々なリスクシナリオをシミュレーションし、代替供給ルートの確保や在庫配置の変更など、事前に対応策を検討・準備できます。事態発生時には、デジタルツイン上で現状の影響をリアルタイムに把握し、迅速な対策を講じることが可能になります。
• 複数拠点・企業間連携の円滑化: 自社の複数の工場や倉庫だけでなく、サプライヤーや販売代理店など、外部パートナーの情報も統合したデジタルツインを構築することで、サプライチェーン全体の情報共有と連携を強化できます。

導入における考慮事項

サプライチェーン向けデジタルツインの導入には、いくつかの考慮事項があります。

• データ収集・統合の課題: サプライチェーンを構成する各所から発生するデータの種類は多岐にわたり、フォーマットやシステムも異なります。これらのデータをリアルタイムに収集し、一貫性のある形で統合するための仕組みづくりが重要です。
• 連携対象範囲の決定: サプライチェーン全体を一度にデジタルツイン化することは、コストや技術的なハードルが高い場合があります。まずは特定の範囲（例: 主要部品の供給から完成品組立まで、特定の製品ラインなど）からスモールスタートし、段階的に拡張していくアプローチが有効です。
• ステークホルダーとの連携: サプライヤー、物流パートナー、販売代理店など、社外のステークホルダーとのデータ連携や協力体制の構築が不可欠です。デジタルツインの価値を共有し、導入への協力を得るためのコミュニケーションが重要になります。

まとめ

製造業におけるサプライチェーン向けデジタルツインは、複雑化する現代のサプライチェーンにおいて、その全体像を可視化し、非効率な部分を特定・改善し、将来のリスクに備えるための強力なツールとなり得ます。リアルタイムな情報に基づいた正確な現状把握、高度な分析に基づく意思決定支援、そしてシミュレーションによる将来予測は、サプライチェーンのレジリエンスを高め、競争優位性を確立するために不可欠です。

導入にはデータ連携や関係者間の協力など、いくつかの課題をクリアする必要がありますが、段階的なアプローチや明確な目的設定を行うことで、これらの課題を克服し、サプライチェーンのデジタル変革を実現することが期待できます。