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製造業のDXが加速する中で、注目を集めているのが「デジタルツイン」です。
仮想空間に現実の工場を再現することで、設備の故障予知や生産性の向上、安全管理の強化など多様な用途に活用されています。
本記事では、デジタルツインの基本から工場での具体的な活用事例、導入のメリット・デメリットまでを詳しく解説しますので、是非最後までご覧ください！
製造・建設・物流業界の業務効率化と安全性を高める「デジタルツイン」
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資料をダウンロードする目次
|そもそも「デジタルツイン」とは？
デジタルツインとは、現実世界のモノやプロセスを仮想空間上に再現し、リアルタイムで連携させる技術です。
この技術の背景には、IoTやAI、クラウドなどの進展があり、センサーで収集した現場データをデジタル上に可視化・分析することが可能になりました。
たとえば、製造装置の温度・振動・稼働状況といった情報をリアルタイムで取得し、仮想空間で再現・予測することで、トラブルの予兆検知や業務の効率化を実現できます。
実際に、製造業では生産性向上や人材不足への対応といった課題に対し、デジタルツインが有効なソリューションとして注目されています。
工場での注目が高まっている背景
工場におけるデジタルツインの注目度が高まっている背景には、複数の要因があります。
まず、労働力不足や熟練工の退職による「技能継承の課題」が深刻化していることが挙げられます。
デジタルツインを用いれば、作業ノウハウの可視化と再現が可能となり、技能伝承の一助となります。
さらに、2020年代に入って加速したDXの流れや、カーボンニュートラルへの対応も一因です。
エネルギー使用量や排出量を仮想空間で分析・最適化することで、環境負荷を低減しつつ生産性を維持できるというメリットがあります。
このような社会的・技術的な背景が、工場でのデジタルツイン活用を後押ししています。
|工場での「デジタルツイン」活用シーン
デジタルツインは、製造現場において多岐にわたる活用が進んでいます。
特に設備の保全、生産の最適化、安全管理といった領域で、その効果が実証されています。
以下では、代表的な活用シーンを3つ紹介します。
設備の故障予知・保全に活かす
デジタルツインは、設備の異常を早期に検知し、トラブルを未然に防ぐための手段として注目されています。
従来、設備のメンテナンスは定期点検や経験に基づく方法が主流でしたが、これでは突発的な故障リスクを完全に排除できません。
そこで、センサーから得られる温度・振動・電流値などの稼働データを活用し、仮想空間で設備の挙動を監視することで、異常兆候をリアルタイムで把握できます。
たとえば、製造ラインで使用されるモーターやポンプにおいて、微細な振動変化からベアリングの摩耗を早期に検出することで、突発停止による損失を防ぐ事例もあります。
生産ラインの最適化・シミュレーション
デジタルツインは、生産ライン全体の流れを仮想空間で再現し、最適化するための強力なツールです。
多品種少量生産が主流となるなかで、製造プロセスの変更や新製品の導入には柔軟な対応が求められています。
デジタルツインを活用すれば、実機を用いずにレイアウト変更や工程間バランスの調整を事前にシミュレーションできるため、導入リスクやコストを大幅に削減できます。
例えば、自動車部品メーカーでは、部品供給タイミングの調整やAGV（無人搬送車）のルート検証をデジタル空間上で行い、物流と生産の効率を同時に最適化しています。
作業者の安全管理や省力化への応用
作業者の動線や姿勢を可視化することで、安全性向上と作業負荷の軽減が可能になります。
製造現場では、高温・高所作業や重量物の取り扱いなど、人の安全が脅かされる場面が多々存在します。
デジタルツインでは、作業員の動きをモーションキャプチャやウェアラブル端末で記録し、仮想空間上で再現・分析することにより、危険箇所の洗い出しや動作の改善提案が行えます。
|導入前に知っておきたい「メリット」と「デメリット」
デジタルツインは、工場のDXに有効な技術ですが、導入前にはその利点と注意点をしっかり理解しておく必要があります。
まずメリットとして、リアルタイムな可視化と分析による迅速な意思決定が可能になる点が挙げられます。
設備の状態や生産の進捗を常に把握できることで、トラブル発生時の対応スピードが格段に向上します。
また、仮想空間でのシミュレーションにより、コストを抑えながら生産性や品質の改善施策を試すことができます。
これにより、試作やライン変更に伴うダウンタイムの最小化も期待できます。
さらに、人材不足や技術継承といった課題の解消にも貢献します。
熟練工の動作や判断をデジタル化して再現することで、新人教育の効率化や作業の標準化が進みます。
これは、製造業における長年の課題解決にもつながる利点です。
一方でデメリットとしては、初期導入コストや技術的なハードルが大きな課題となります。
高精度なデジタルツインを構築するには、センサーやネットワーク、解析ソフトウェアなどの投資が必要です。
また、データ収集・整備に時間と労力を要するため、短期的な成果が出にくい傾向もあります。
このように、デジタルツインは多くの価値をもたらす一方で、導入・運用には慎重な計画が求められます。
|工場でのデジタルツイン活用事例
デジタルツインの導入は、既に国内外の先進企業において成果を上げています。
ここでは、代表的な3社の活用事例を紹介します。
ダイキン
空調機器を製造するダイキン工業では、大阪府堺市にある堺製作所臨海工場に向けて、デジタルツイン機能を取り入れた新たな生産管理システムを構築しました。
このシステムでは、部品の供給から組み立て、塗装、プレスなどの各製造プロセスを仮想空間上で再現できるように設計されています。
これにより、現場で発生しうるトラブルの兆候を事前に把握し、停止要因への迅速な対応が可能になります。
具体的には、製造装置の稼働状況や作業手順、ワークフロー全体をリアルタイムにモニタリングし、仮想環境で再構築し、さらに、過去のトラブル事例を詳細に解析し、同様の問題が発生する前にシミュレーションで予測・対策を講じる仕組みです。
このようなデジタルツイン技術を取り入れた結果、2021年度には2019年度と比較して生産ロスを30％以上削減できる見込みがあると発表されています。
日立
同事業所では、生産の進捗把握や品質管理、さらには設備異常の自動検知といった複数の業務において、デジタルツイン技術を導入し、これにより、リアルタイムかつ高精度な現場の可視化が可能になりました。
具体的には、約8万枚のRFIDタグと約450台のリーダー、加えてビデオカメラを活用し、工場内の人やモノの動きを非接触でデータ化しています。
こうした情報を基に製造ライン全体の仮想モデル、すなわち「製造ラインのデジタルツイン」を構築し、業務の流れや滞留を把握しています。
この取り組みにより、主要製品の生産開始から出荷に至るまでのリードタイムが従来比で50％短縮されるという成果が得られました。
BMW
BMWは、世界中の自動車工場を対象に3Dスキャンを実施し、デジタルツインの活用によって生産性の向上を図る取り組みを本格化させています。
このプロジェクトは、同社が掲げる生産プロセスのデジタル変革戦略「BMW iFACTORY」の中核であり、工場の仮想化＝「バーチャル工場」構想として位置づけられています。
これは、従来の設備改善とは異なり、工場全体のデータを仮想空間に再構築するという新たなアプローチです。
その手段として、BMWは可搬式の3Dレーザースキャナーやドローンを活用し、工場敷地内の全エリアを高精度でスキャンします。
これらの作業は2023年上半期中に完了予定であり、スキャンデータは米NVIDIAが提供するメタバース統合ツール「Omniverse」に取り込まれます。
このバーチャル空間では、各部署の関係者がリアルタイムで同じ工場モデルを共有し、コミュニケーションや意思決定の効率化が実現されています。
また、蓄積されたデータは設備のレイアウト見直しや新規導入計画などにも活用されており、工場全体の生産性向上に直結する成果が得られています。
|まとめ
工場におけるデジタルツインの導入は、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の重要な一手となっています。
その理由は、現場の可視化やリアルタイムデータの活用により、生産性の向上・設備保全の最適化・安全性の強化といった多くの効果が得られるためです。
一方で、導入には初期コストやデータ整備、人材確保といった課題もあるため、自社の目的や状況に応じた段階的な導入が成功のカギとなります。
今後の製造業において、デジタルツインは「現場の見える化」だけでなく、「意思決定の高度化」を支える基盤技術として、より一層重要性を増していくことでしょう。
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