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利用者:Irgenwodubist/Digital twin

デジタルツイン はさまざまな目的で使用できる物理的資産、プロセス、人、場所、システムおよびデバイスのデジタル複製を指す[1]。デジタル表現は IoT デバイスの動作と、物理オブジェクトのライフサイクルに依存する[2]。

定義

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研究で用いられているデジタルツインの定義は、2つの重要な特徴が挙げられる。

  1. 物理モデルと対応する仮想モデルとの間の接続に重点を置く。
  2. この接続は、センサを用いてリアルタイムデータを生成することによって確立される。
文献に使用されるデジタルツインの定義
定義 著者
"デジタルツインは実空間に対応するライフサイクルを反映するためのマルチフィジックスかつマルチスケールな統合システム。実オブジェクトに対応する物理モデル、センシング、それらの履歴などを利用し統合したシステム群により構築される。" Glaessgen&Stargel,(2012)[3]
"クラウドプラットフォームで動作する実機の結合モデルであり、データ駆動分析アルゴリズムと他の利用可能な物理的知識の両方から統合された知識で損耗状態をシミュレートする" Lee、Lapira、Bagheri、Kao(2013)
"デジタルツインは、物理データ、仮想データ、およびそれらの間の相互作用データを使用して、製品ライフサイクルのすべてのコンポーネントを実際にマッピングしたもの" Tao、Sui、Liu、Qi、Zhang、Song、Guo、Lu＆Nee(2018年)
"理解、学習、推論を可能にするリアルタイムのデータを使用して、ライフサイクル全体にわたる物理的なオブジェクトまたはシステムの動的な仮想表現" ボルトン、マッコール・ケネディ、チョン、ガレン、オーシンガー、ヴィテル＆ザキー(2018年)
"物理システムのデジタルコピーを使用してリアルタイム最適化を実行する" Söderberg,Wärmefjord,Carlson,J.S.,&Lindkvist,L.(2017)
"デジタルツインは、物理デバイスのリアルタイムデジタルレプリカ" Bacchiega(2017)

起源と種類

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デジタルツインはDavid Gelernterの1991年の著書ミラーワールドによって予想されていた。2002年にミシガン州トロイで開催された製造技術者協会の会議において、当時ミシガン大学のマイケル・グリーブスによって提唱された。のちにフロリダ工科大学所属となったグリーブスが最初にデジタルツインのコンセプトを製造に適用したデジタルツインのコンセプトとモデルを公開しており、製品ライフサイクル管理(PLM)の概念モデルとしてデジタルツインを提案した[4][5][6][7][8][9][10][11]。

当初の異なる名前を持っていたこの概念は、その後、2010ロードマップレポートでNASAのジョン・ビッカースによって「デジタルツイン」と呼ばれた。デジタルは、物理的な製品、デジタル/バーチャル製品、2つの製品間の接続という3つの異なる部分で構成されており、物理製品とデジタル/仮想製品の間の接続は、物理製品からデジタル/仮想製品に流れるデータと、デジタル/仮想製品から物理環境に提供される情報を示す。

コンセプトはその後下記のように分類された。

  • デジタルツイン プロトタイプ (DTP)：　物理製品を実現するための設計、解析、プロセスで構成されている。DTP は、物理製品の製造前に存在する。
  • デジタルツイン インスタンス (DTI)：　製品が製造されると、製品の個々のインスタンスのデジタルツインとして表現される。
  • デジタルツイン 集計 (DTA) ：　物理製品、予後、および学習に関する問い合わせにデータと情報を使用できる DTI の集合体。

デジタルツインに含まれる特定の情報は、ユース ケースによって制御される。デジタルツインは論理的な構造であり、実際のデータと情報が他のアプリケーションに含まれている可能性がある。

概念

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デジタルツインの概念は、クロスリアリティ環境やコスペース、ミラーモデルなどの他の概念と比較することができる。

デジタルツインは、モノのインターネット (IoT)、人工知能、機械学習、ソフトウェア分析を空間ネットワークグラフ[12]と統合して、物理的な対応物の変化に応じて更新および変化する生きたデジタルシミュレーションモデルを作成する。デジタルツインは、複数のソースから継続的に学習および更新して、ほぼリアルタイムのステータス、作業状態、または位置を表現する。この学習システムは、動作状態のさまざまな側面を伝えるセンサーデータや、深く関連する業界領域の知識を持つエンジニアなどの人間の専門家から学習する。また、デジタルツインは、過去のマシンの使用状況からの履歴データを統合して、デジタルモデルに組み込む。


さまざまな産業部門で、デジタルツインは物理的資産、システム、製造プロセスの運用と保守を最適化するために使用されている[13]。これらは、物理的なオブジェクトが他のマシンや人々と仮想的に共存および相互作用できる産業用モノのインターネット（IIoT）の形成技術である[14] 。IoTのコンテキストでは、これらは「サイバーオブジェクト」または「デジタルアバター」とも呼ばれる[15]。デジタルツインは、サイバーフィジカルシステムのコンポーネントでもある。

例

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デジタルツインが機械を最適化するためにどのように使用される例は、発電タービン、ジェットエンジン、機関車などの発電設備のメンテナンスに挙げられる。エンタープライズアーキテクチャでは、建築家は組織のためのデジタルツインとして青写真を作成します。[16][17]

デジタル双子のもう1つの例は、3Dモデリングを使用して物理的オブジェクトのデジタルコンパニオンを作成することが挙げられる。[18][19][20] 物理的オブジェクトをデジタル世界に投影する方法を提供する、実際の物理的オブジェクトの状態を表示するために使用できる。[21] センサが接続されたデバイスからデータを収集する場合、例えばセンサデータは、リアルタイムでデバイスの状態のデジタルなコピーを更新するために使用することができる。[22][23][24]デジタルツインは、形状、位置、振る舞い、状態、動作など、物理的なオブジェクトの属性と状態について最新で正確なコピーを意味する。[25]

デジタルツインは、資産のパフォーマンスと利用を最適化するために、 監視、診断、および故障予測にも使用できます。この分野では、感覚データを過去のデータ、人間の専門知識、またその統合システムおよびシミュレーション学習と組み合わせて予後診断の結果を改善することができます。[26][27][28][29] したがって、複雑なシミュレーションとインテリジェントメンテナンスシステムプラットフォームは、問題の根本原因を見つけるためにデジタルツインを使用して生産性を向上させることができる。[30][31]

産業応用例:

製造業

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体の製造物を仮想化ととして表されるデジタルツインモデル(アバター）をシームレスと一貫性やサイバー空間[41]です。 的なツインモデルとの互恵的です。

産業レベルの動力学

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デジタルツインは攪乱は、製品の全ライフサイクルマネジメント（PLM）の製造からサービスや業務です。[42] 今日では、PLMは非常に時間のかかる効率性、製造、インテリジェンス、サービス段階で、かつ持続可能な製品設計を行います。 デジタル-ツインが合併し、製品の物理的-仮想空間です。[43] また、デジタル-ツインが期待できるデジタルフットプリントのすべての製品は、設計から開発全体での製品ライフサイクルします。[44] 具体的には、産業の高い乱によるデジタル双子は産業と製造業としての重要な要素です。 また、製造工程におけるデジタルツインは仮想のレプリカは、近時に発生します。 数千のセンサーされているのが全体の製造工程のすべてのデータを収集から異なる寸法などの環境条件行動特性の機作を行っています。 すべてのデータを継続的にコミュニケーションで収集したデジタルツインです。

により、モノのインターネット、デジタル双子となっております手頃な価格のものの製造業です。 海外生産拠点に技術者を配置し、実使用の製品が実質的になるように設計されているデジタルツインです。 先端の製品と資産維持管理内のとあのデジタルツインの本当のこと"を実時間力します。[45]

デジタル双子の提供大量のビジネスの可能性を予測することを通じて将来の代わりに分析し、過去の製造工程です。 の表現の現実を作成したデジタルtwinsできるメーカーの進化に向けての事前的な事業運営を図ってまいります。 "ものづくりの未来"をドライブは、下記に示す四つの側面のモジュール性、自主性、接続性、デジタルツインです。 として多くのデジタル化の段階、製造工程の機会を始め、より高い生産性です。 この開始し、モジュラー性と意識を高めるために、実効性の生産体制を確立しました。 また、自立可能にする生産システムへの対応想定外のイベントを効率的かつ知的です。 最後に、接続のようなモノのインターネットには閉館のデジタル化ループでは、それを次のサイクル製品設計の推進のために最適化されました。 この増加お客様の満足度とロイヤリティー製品ができる問題ない。 さらに、保管及び計算コストがかつてのようなものデジタル双子の使用が拡大しています。

企業レベルの動力学

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がより具体的には、企業レベルは、複数の既存の企業に出資デジタルツインの増加効果がある。 これらの企業は 一般の電気は、北極海風、機械ソリューションズ株式会社

まずは、一般電システムデジタルツインズ-このソフトウェアの管理とデータの分析から の風力タービンは、 石油掘 、 航空機 が作られます。[46] システム用航空機を収集し、エンジンは、すべてのデータのフライトとロンドンとパリがあります。 のデータを転送するデータセンターを生成する実時間デジタルツインのエンジンです。 このように、一般電機を検出できる潜在欠陥または断層での飛行になります。 そのため、一部のエンジンが故障では、人事を担当するメンテナンスの交換部品の準備、空港の航空機ます。

Secondly, Arctic Wind, a firm that owns and operates multiple wind power plants in Norway, wanted a solution to keep track of the health of their wind turbines they produce. These turbines are costly, and all parts require constant monitoring. The maintenance of these turbines is challenging because of long periods of darkness and low temperatures. To find a solution against the elements, they have installed sensors on all their wind turbines and the data that comes from these sensors is transported over 1,000 miles away to the office. This provides the digital twin real-time data of the wind turbines, therefore employees are able to visualize any problems as they happen. In addition, the digital twin provides the firm with future prognoses, so they can run simulations of how the turbines will perform under different extreme circumstances. In this way, Arctic Wind knows if they have to shut down operations during an extreme storm or not.

Lastly, Mechanical Solutions Inc. (MSI), a company which specializes in turbomachines, used Siemens STAR-CMM+ software. This software enables product development organizations to make use of a digital twin. MSI successfully implemented this software in their process chain as a troubleshooting and design tool. This enabled the cost-efficient engineering process to solve very complex problems, they could not have solved without the digital twin.[47]

組み込みデジタルツイン

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るということを思い出しの定義のデジタルツインはリアルタイムデジタルレプリカの物理デバイスは、メーカーの埋め込みをデジタルツインにそのデバイスです。 例di I.R.S.エスアールエルではこの技術を用いることに空調分野です。 実績のある優位性の改善品質の早期の故障検出によりフィードバック製品の使用製品のデザイナーです。

Healthcare is recognized as an industry being disrupted by the digital twin technology.[48] The concept of digital twin in the healthcare industry was originally proposed and first used in product or equipment prognostics. With a digital twin, lives can be improved in terms of medical health, sports and education by implying healthcare in a more data-driven way. The availability of technologies makes it possible to build personalized models for patients, continuously adjustable based on tracked health and lifestyle parameters. This can ultimately lead to a virtual patient, with detailed description of the healthy state of an individual patient and not only on previous records. Furthermore, the digital twin enables individual's records to be compared to the population in order to easier find patterns with great detail. The biggest benefit of the digital twin on the healthcare industry is the fact that healthcare can be tailored to anticipate on the responses of individual patients. Digital twins will not only lead to better resolutions when defining the health of an individual patient but also change the expected image of a healthy patient. Previously, ‘healthy’ was seen as the absence of disease indications. Now, ‘healthy’ patients can be compared to the rest of the population in order to really define healthy. However, the emergence of the digital twin in healthcare also brings some downsides. The digital twin may lead to inequality, as the technology might not be accessible for everyone by widening the gap between the rich and poor. Furthermore, the digital twin will identify patterns in a population which may lead to discrimination.[49]

見より具体的には、企業レベルは、複数の既存企業の投資や開発のヘルスケア-ソリューションのデジタルツインです。 まず、フィリップスち出したデジタル版です。 デジタル双子の提供な機会トラックの状況を物理システムや装置に組み込んご自身の健康管理による追跡状況を作成し、行動力のある予防の代わりに反応します。[50]

Secondly, ‘The Living Heart”, a collaboration between Stanford University and HPE where multi-scale 3D models of the heart were created to monitor circulation and to virtually test medications, which are still in development in order to ultimately prevent harmful side effects.[51] Lastly, Siemens has developed a similar digital health twin. By making use of artificial intelligence, doctors can make more precise diagnoses.[52]

コスト開発のデジタルツインにとってかなり大きな投資です。 これにより、今だ現役の企業に資源を開発します。 しかし、クラウドプラットフォームとモジュール組織である可能性がより小さな組織に貢献するモジュールです。 その一つの組織はSim&治、業における患者のベースシミュレーションモデルの治療に動脈瘤ます。 この処理できる予測の展開医療機器です。 製品のSim&サイズはインプラント表層に使用したアプリケーションで癒して患者の神経血管疾患などの動脈瘤ます。[53]

自動車産業

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産業レベルの動力学

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他の業界は崩壊によるデジタルツイン技術は、自動車産業です。 デジタル双子の自動車産業の実施による既存データを利用のためのプロセスの削減の限界費用です。 現在、自動車のデザイナーの拡大は、既存の物理的重要性を組み込むソフトウェアベースデジタルの力がある。 具体例をデジタルツイン技術は、自動車業界では自動車技術用デジタルツイン技術と組み合わせの分析ツールを解析するためにはどのように特定の車で駆動します。 そうすることを提案することができ取り入れ新しい特徴の車を軽減することができる事故発生のしたではできないような短時間フレーム [54]

Firm-level Dynamics (Volkswagen & Tesla)

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の既存の自動車企業の考え方が取り入れられているんだデジタルツイン技術をビジネスプロセスでフォルクスワーゲンします。 この技術を利用することであるとしてバーチャル-インスティテュートツイン"にいて、フォルクスワーゲンをデジタル3Dプロトタイプの異なるカーモデルなどのゴルフがあります。[55] 前シリーズセンター Wolfsburgの専任部門のバーチャル試作チームは、もとのデジタル表現の自動車に使用されるから組み立てのライフサイクル全体にわたって車です。 デジタル双子の生産プロセス開発の自動車が提供することにより、従業員は世界中の詳細を、リアルタイムデータのモデルです。 Leingangのリーダーの仮想試作チームとしてどのように実施のデジタル双子をフォルクスワーゲンの最適化製品のライフサイクル管理します。 "我々の作業を人のデザイン、品質保証体工、組立まで行なっています。 (します。ます。ます。)このデジタルツインの可能性が当社の同僚と知り早くようにする必要に取り付ける際は特定のコンポーネントです。"ます。 他の革新的な部Wolfsburgフォルクスワーゲンの仮想工学研究室のさらなる発展と利用のデジタル表現とデジタルツールと組み合わせた拡張現実です。 ここではMicrosoft Hololensできる技術者やデザイナーの表示-変更-デジタル当店の商品在庫は実店舗と共通の支援によるその他の技術などのジェスチャコントロール、音声コマンドです。[56]

とは違いは既存の自動車産された包装のデジタル技術を伝統的な製品の数年、比較的新しいプレイヤーテスラに関わってきた(デジタル)の革新で、これらの産業界からの市場に参入します。[57] ほかに刺激的なスイッチの採用、電気自動車の主流テスラは革新的な車の実施によりソフトウェア-ツールの物品を含むデジタルツイン技術です。[58] テスラを作成し、デジタルツイン毎に電気自動車も製造業の企業一定のストリームのデータから、車両の製造工場とその逆に、テスラの信頼性を向上させるために車を予測し、どのようなメンテナンスにより、距離です。 デジタルの自然をテスラ-車可能にする会社を解決するもメンテナンスの問題を遠隔による受信データのデジタルツインなので、例えば、"もしドライバーがガタにフィードバックで指定することができるソフトウェアをダウンロードするポートの水のドア"です。[59] テスラの発展と最新のソフトウェアおよびその他のデジタル技術を維持するためには、その支援にも力を注いでいますの成功のイノベーターです。

比較する戦略のこれら二つの有名自動車企業は、このフォルクスワーゲンを実施してデジタルツイン技術として攻撃的反応テスラの革新的なアプローチには、自動車産業となります。 に移行することで、新しい技術フォルクスワーゲンを図ることを好む"にチャレンジ"は、フレームこの脅威と機会の創出、新しい専門部門のための仮想試作によって逃げるいずれかの新しい市場はニッチです。[60]

デジタルツイン技術の特徴

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デジタル技術には、他の技術と区別する次のような特性がある。

接続性

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最大の特徴は、デジタルツイン技術を接続します。[61] 最近の発展の"モノのインターネット"(IoT)を組み合わせながら数多くの新しい技術です。 の開発IoTも組み合わせながら、開発のデジタルツイン技術です。 この技術は多くの特性が類似の性質のIoTと、その結合です。 第一に、やはり技術により接続の心霊コンポーネントのデジタルタです。 のデジタル双子はこの接続なので、デジタルツイン技術は存在しない。 のように、前節で説明したが、この接続が作成されたセンサーの製品を通じて得たデータを伝えるこのデータを統合技術です。 この他にも明らかな接続は、デジタルツイン技術により増加しの接続性と、組織、製品、およびお客様です。[62] たとえば、ネットワークとのパートナーサプライチェーンを増すことができるよう可能なメンバーのサプライチェーンマネジメントにチェックデジタルツインの製品又は資産となります。 これらのパートナーでチェックの状況を本製品だけでチェックデジタルツインです。

また、接続性のお客様を増すことができるので、たとえば、組織を製造するエンジンそのお客様はチェックすることができるデジタルツインのエンジンもしくずしも一致するものではない適切に保守お客様が必要です。 この最後の例は、例の結果、接続性の技術であるというservitizationます。

Servitizationは、組織の付加価値をコア企業の提供を通じてサービスです。[63] の場合の例のエンジンの製造、エンジンは、コアの提供この組織は、その付加価値を提供するサービスのチェックのエンジンの提供に維持します。

均質化

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デジタル双子化できるのが特徴として、デジタル技術の両方の結果、非常に均質化のデータです。 この情報またはコンテンツで保存および送信のデジタル形式で利用することができます仮想的に表現し、製品の形でデジタルツイン）とデカップリングの情報からその物理的形式ます。[64] そのため、均質化のデータとのデカップリングの情報から物理的な知して、デジタル双子に存在します。 しかし、デジタルツインズもますます情報物理的な製品を保存するデジタルな分割型から製品そのものです。[65]

データとしてはますますデジタル化でき、転送、保存および計算の高速かつ低コストな方法です。 によるムーアの法則は、計算能力は今後も飛躍的に増加し、コストの計算が大幅に減少する。 このことは、その低下の効果が期待される限界コスト開発のデジタル双子で比較的お安くステムの予測、問題解決をバーチャル表現ではなくテスト物理モデルを待つという物理的な製品を打ち破る前に介入します。

の他の均質化とデカップリングの情報は、ユーザー体験が収束します。 としての情報から物理オブジェクトデジタル化は、単一の案件で複数の新しいaffordancesます。 デジタルツイン技術ができる詳細な情報物理的なオブジェクト有意義な時間を過ごすことができ、より多くの剤形による物理的な場所や時間です。[66] 彼の白書のデジタルツイン技術、製造業はマイケル-パイ博士Grieves [67] 注記につきましては下記の影響の均質化によるデジタル双子:

"過去には、工場経営者がその事務所一望でき、工場のっとって何が起きているの工場です。 デジタルツインの工場長が、皆様に伴う工場生産できる仮想のウィンドウは単一工場で工場は全てのものです。 (Grieves,2014,p. 5)

リプログラマブルかつスマート

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大きな特徴は、デジタルツイン技術reprogrammableます。 また、上述した以外にも、デジタル-ツインが可能に遠隔の調整を通じて、デジタルコンポーネントのツインです。 できる物理的な製品をreprogrammableある。 また、デジタルツインはもreprogrammable自動で行う。 を通じて、センサーの身体製品人工知能技術の予測分析、デジタルツインズ調整ができる自分を自動的にめましょう体の製品、仕事とが可能です。[68] こreprogrammable自然の登場機能します。 した場合に引き付けて言うならば、エンジン、デジタル双用に関する情報を収集するためのエンジンのパフォーマンスに必要な場合には調整し、エンジンを新しい製品のタイプ:コンポーネントです。 また、servitizationでの結果としてreprogrammableがとても好きになります。 製造業に対し責任を負える方に限りを観察するデジタルツインなので、調整やリプログラミングのデジタル-ツインが必要で提供することもあるかもしれないサービスです。

デジタルトレース

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もう一つの特徴が観察できるので、このデジタルツイン技術を離デジタルパターンを決めていきます。 これらの痕跡を利用できる技術者たとえば、機械が誤動作に戻り、チェックの痕跡をデジタルツインは、診断の問題が発生しました。[69] これらの診断でき、今後も使用するリーディングカンパニー機械向上のためのデザインでも同様の不具合が発生しますが、今後ます。

モジュール性

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最終的特性と定義し、特徴的なモジュール化します。 モジュール性に特に重要なものは、製造業です。 という意味におい製造業では、モジュール化できるとともに、デザインのカスタマイズ製品の生産モジュールです。[70] 追加モジュール化のモデルは、メーカーのゲインの調節のためにモデル機です。 デジタルツイン技術をメーカーの機械に使用されると通知可能な領域の改善の機械です。 これらの機械はモジュール用デジタルツイン技術、メーカーである部品の機械が発揮およびこれらに代わり嵌合部品の製造プロセスの改良ます。

今後の方向性のための新たなプレイヤー

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この技術のデジタルツインを作成し複数の機会のための新たなプレイヤーしたい≪この新興市場です。 この技術は，持ち込むことのできより運営の枠組みは、或ることができる機会をすることにあります。 以下の部分について議論しま二つの起みを開拓する機会が生まれるこの新しい技術です。

課題が生じたデジタルツインはどのように、企業が実施す技術を容易にし、さらにこの企業は投資レガシーシステムです。 一部の問題は人の運用管理をデジタルツインすか？ してきていることを保証することデジタルツインと通信を行い、既存のERPソフトウェアおよびその他の用途ですか？ 例えば、泳ぎの請求、その技術(EDX)focussesにこれらの課題を克服することがより多くのデータをデジタルツインから学ぶことのできる現実の世界です。 さらに、遊泳は我が実施に技術を必要としない新しいインフラおよび社内の必要がない新しい技術です。[71] 泳ぐように作成して解決されたい会社様な資源をデジタル-ツインがEDXです。 とは異なり、大きなプレーヤーとしてのMicrosoft、Dell、Google者のベンダーの生態系、EDXの一部ではなくなるわけで、プラットフォームは、き意見を表明するものではなく、不利益のために泳ぎます。

別の機会には利用される新たなプレイヤーの削減のリスクに伴うコストとスケジュールに超過、業界の主なプロジェクトです。 をデジタルツインの建設現場では、VEERUMをプロジェクトチームがより確実により次のことが明らかになったデザインや建設のプロジェクトです。[72] VEERUMをプロジェクトチームの進捗を確認する建築物の建築等に関する携帯サイトです。 これは仮想の現場かを予測することができ課題解決の仮想環境で実際に起こる世界です。 これらの問題が指摘する前に実際に起こり、多額の費用における問題点の予定を超過を未然に防ぐことができると考えます。

最後に、デジタルツインでも使用できる最適な都市の持続可能性を取り込むことにより、時間的-空間的意味を持つ。[73] チャージすることができる仮想プの都市は、デジタルツインで市内事業者の開発は、これまでとは違う戦略に基づ問題への対処を事前に実施により最適な溶液とする。[74] 複数の都市シンガポールをはじめとするとジャイプールは既に実施しているデジタルツインです。 しかし、その多くの都市で行っているこの技術は、今後ます。[75]

関連技術

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参考文献

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