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工場の生産性向上やコスト削減の切り札として注目される「デジタルツイン」。
しかし、「具体的に何ができるのか」「他社はどう活用しているのか」と疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、デジタルツインとは何か、工場での具体的な活用メリット、国内外の事例、そして導入時に直面しやすい課題とその解決策まで、現場視点でわかりやすく解説しますので、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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|デジタルツインとは何か
デジタルツインとは、現実世界の物理的な工場や設備、製品をデジタル空間上にリアルタイムで再現し、シミュレーションやモニタリングを行う技術です。
単なる3Dモデルではなく、IoTセンサーやPLCから得られる実データと連携し、現場の動きを忠実に反映するのが特徴です。
この技術の目的は、可視化だけではありません。設計・製造・運用・保守といった工程全体をつなぎ、仮想空間上で「予測」と「最適化」を行うことにあります。
たとえば、ライン稼働率や故障予兆の分析、作業手順の検証などを事前に実施でき、リスクとコストを最小限に抑えることが可能です。
「3Dの工場を作ること」ではない
デジタルツインという言葉から「3Dの仮想工場を作ること」と誤解されることが多いですが、本質はそこではありません。
単なる3Dモデルでは現場の変化に対応できず、静的な情報しか得られません。
デジタルツインは、現実の工場で稼働している設備やラインの状態をリアルタイムに反映し、動的に可視化・分析・改善を行う仕組みのことなのです。
なぜ工場でデジタルツイン活用が進んでいるのか
近年、製造業で急速に導入が進んでいる背景には、「物理的な試行錯誤の限界」と「労働力不足」という2つの大きな要因があります。
従来の現場改善では、実際にラインを止めたり、試作品を作って壊したりする「物理的なトライ＆エラー」が必要でした。
しかし、これでは時間もコストもかかりすぎ、変化の激しい市場スピードについていけません。
また、熟練技術者の引退に伴い、これまで人の勘や経験に頼っていた「設備の不調検知」や「段取り替え」をデジタル化し、技術継承する必要性も高まっています。
|工場でデジタルツインを活用するメリット
デジタルツインを導入することで、工場は従来の「リアルの制約」から解放され、コスト構造や生産プロセスを劇的に改善できます。
ここでは、製造業において特にインパクトの大きい4つのメリットについて解説します。
生産ラインの最適化とリードタイムの短縮
最大のメリットは、生産ラインを止めずに最適な配置や設定を検証できる点です。
従来の現場改善では、設備の配置変更やパラメータ調整を行う際、実際にラインを停止させるリスクやコストが伴いました。
しかし、デジタルツインであれば、仮想空間上で「もしA工程の速度を上げたらどうなるか」「在庫置き場を移動させたら効率が上がるか」といったシミュレーションを何度でも試すことができます。
これにより、ボトルネックを事前に特定して解消できるため、生産リードタイムを大幅に短縮し、スループット（単位時間あたりの処理能力）を最大化することが可能です。
予知保全によるダウンタイムの削減
デジタルツインは、設備の故障を「起きてから直す（事後保全）」のではなく、「起きる前に防ぐ（予知保全）」スタイルへと変革します。
工場内の設備に取り付けられたセンサーから、振動、温度、電流値などのデータをリアルタイムに収集・分析することで、通常とは異なる微細な予兆を検知します。
例えば、「あと2週間以内にモーターが故障する可能性が高い」という予測ができれば、計画的なメンテナンス期間中に部品交換を行うことができます。
突発的な設備停止（ドカ停）によるダウンタイムを極小化し、稼働率を維持できる点は、工場の利益率に直結する大きなメリットです。
製品開発のスピードアップと品質向上
設計から製造までのプロセスを同時並行で進める「コンカレントエンジニアリング」が加速します。
従来は、設計図が完成してから試作を行い、そこで不具合が見つかれば設計の手戻りが発生していました。
デジタルツインを活用すれば、設計段階のデジタルモデルを使って、製造ラインでの組み立てやすさや干渉チェックを仮想的に検証できます。
物理的な試作回数を減らすことで、製品の市場投入期間（タイム・トゥ・マーケット）を短縮しつつ、設計初期段階で品質を作り込むことが可能になります。
リモート監視と技能継承
物理的に離れた場所にいても、工場の詳細な状況を把握できるため、リモートワークや広域管理が容易になります。
例えば、海外工場のトラブルに対して、日本の熟練技術者が現地に行くことなく、同じデジタルツイン画面を見ながら的確な指示を出すことが可能です。
また、熟練者が機械を操作する際の「微妙な調整」や「判断基準」をデータとして蓄積・可視化することで、これまで暗黙知とされていた「匠の技」を若手へ効率的に継承するツールとしても活用されています。
|工場でのデジタルツイン活用事例
ここからは、実際にデジタルツインを導入し、成果を上げている企業の事例を4つ紹介します。
BMW
BMWは、米NVIDIA社のプラットフォーム「Omniverse（オムニバース）」を活用し、実在する工場と全く同じ環境を仮想空間上に構築しています。
この取り組みの最大の特徴は、新工場を建設する際や生産ラインを変更する際に、まずデジタル上でシミュレーションを完了させてしまう点です。
世界中のエンジニアが同じ仮想工場にアクセスし、設備の配置やロボットの動作を検証・最適化します。
これにより、現実の工場での試運転にかかる時間を大幅に短縮し、生産計画の効率を約30%向上させることを目指しています。
物理的な手戻りをゼロに近づける、製造業DXの象徴的な事例です。
ダイキン工業
空調機メーカーのダイキン工業では、「止まらない工場」の実現を目指し、デジタルツインによる設備の予知保全システムを導入しています。
以前は設備の異常停止やトラブル対応によって生産ロスが発生していましたが、設備の稼働データをリアルタイムに収集・分析することで、異常の予兆を早期に検知する仕組みを構築しました。
仮想空間内で設備の組み立て作業などを再現し、トラブルの原因特定を迅速化させています。
経済産業省のDX取組事例集によると、この取り組みによってラインの停滞で生じていた時間やコストを3割強削減することに成功しています。
キリンビール
キリンビールでは、製造ラインの効率化と従業員の負担軽減を目的に、IoTとデジタル技術を活用した遠隔監視システムを導入しています。
具体的には、多品種少量の製品を製造する際に発生する「ラインクリアランス（配管内の残留確認）」作業の効率化です。
従来、ライン上に前の製品が残っていないかを目視で確認していましたが、これをカメラとセンサーによるデジタル監視に切り替えました。
これにより、現場への移動や目視確認の手間が解消され、1工場あたり年間約800時間の工数削減を実現しています。
人手に頼らない品質保証体制のモデルケースと言えます。
ブリヂストン
ブリヂストンでは、タイヤの設計・開発から生産に至るプロセス全体でデジタルツインを活用しています。
特に効果を上げているのが、タイヤの性能評価です。
走行シミュレーションをデジタル上で行うことで、物理的な試作タイヤの製作数を減らしました。
報告によると、年間約10,000本のテスト用タイヤを削減し、従来3ヶ月程度かかっていた試作品の性能評価プロセスを最短で90分程度まで短縮できるとされています。
また、熟練工の技能（匠の技）をデジタルデータ化し、AIに学習させることで、高品質なタイヤを自動で安定生産するシステムの構築も進めています。
|工場がデジタルツインを導入する際に直面しやすい壁と解決策
デジタルツインは大きなメリットをもたらす一方で、導入にあたってはいくつかの「壁」が存在します。
特に、データや設備の分断、コスト対効果の不透明さ、人材や組織の課題は多くの工場が直面する共通の課題です。以下に、それぞれの課題と現実的な解決策を紹介します。
データと設備の「分断」
多くの工場では、設備ごとに異なるメーカーや年代の機器が混在しており、データの形式や通信規格もバラバラです。
この「データのサイロ化」により、統合的なデジタルツインの構築が困難になります。
解決策
OPC UAなどの共通通信プロトコルを採用し、異なる設備間のデータ連携を可能にするアーキテクチャを構築することが有効です。また、既存の設備には外付けのセンサーやエッジデバイスを活用し、段階的にデータ統合を進める方法も実用的です。
コストと対費用効果（ROI）
デジタルツイン導入には、システム構築、データ収集機器、解析基盤などの初期投資が必要です。
ROIが明確でない場合、経営層からの理解が得られず、プロジェクトが停滞するリスクもあります。
解決策
PoC（概念実証）を通じて、小規模なユースケースから着手し、効果を「見える化」することが鍵です。たとえば、1つの生産ラインでのリードタイム短縮や品質向上といった成果を数値で提示すれば、経営層からの支持を得やすくなります。
人材と組織
デジタルツインはITと製造現場の両方の知見が必要なため、社内に適切な人材が不足しているケースが少なくありません。
また、従来の業務フローを変えることへの心理的抵抗も障壁となります。
解決策
社内での教育・研修体制を整えると同時に、外部の専門企業やベンダーと連携して導入を進めることが効果的です。成功事例の共有やプロジェクトチームによる定期的な対話も、組織の巻き込みに役立ちます。
|まとめ
デジタルツインは単なる「3Dシミュレーター」ではなく、現実世界のデータをリアルタイムに取り込み、未来を予測して最適な意思決定を支援する技術です。
事例でご紹介した先進企業だけでなく、多くの製造業で「スモールスタート」による導入が進んでいます。
まずは自社の工場にある「見えない課題」や「無駄な作業」を特定し、そこを可視化することから始めてみてはいかがでしょうか。
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