製品概要
| シリーズ | DIGITAL TWIN PLM SOLUTION Ⓡ ※商標登録出願済 |
| 製品概要 | DIGITAL TWIN CONNECTOR [D2C] ・IoTセンサーをリアルタイムで読み取るコネクタ ・AI画像処理・カメラ判定 ・アセットシェル管理コネクタ ・[D2C] モバイルメディア for Aras BOM …NEW DIGITAL TWIN PLM Analyzer [D2A] ・各種PLMに製品でのデータ・BOM管理 ・ビックデータの集計後のAI（機械学習）活用 ・故障・不具合の予知アナライザー DIGITAL TWIN Education [D2E] ・QC管理・安全教育支援システム ・AI指導マニュアル（組み立て作業支援） DIGITAL TWIN Builder [D2B] ・ローコード・ノーコード・テンプレート支援 ・テスト自動化ツール・レスポンス測定 ・[D2B] Notes/Domino テンプレート for Aras …NEW |
| 電話番号 | 0120-077-523 |
| お問い合わせ | c @d2plm.com |
In the era of 4th Industry revolution, PLM is also evolving toward a new area of “beyond manufacturing”,
where useage data is collected in real time via IoT systems, feed to Digital Twins model
for performance analysis and improvement application.
Thanks to new advanced tools such as Machine Learning, AI and Big Data Analytics,
this PLM system of new generation can help engineers to gather data beyond the design phase and improve the capacity to
non-quality issues prediction.
Our Digital Twin PLM Solution is currently providing different applications:
- Digital Twin connector (D2C): enhance the capacity of PLM to “sense” the reality thanks to sensors and smart device
- Digital Twin PLM Analyzer (D2A): allow PLM to collect then analyze data coming from the physical part of the model.
- Digital Twin Education (D2E): using data, the PLM system can be used as an educational support tool to users.
- Digital Twin Builder (D2B): to build new PLM apps, users can create new features using tools improving the
apps quality and help him to focus in his know-how instead in his coding skill.
| 製品名 | DIGITAL TWIN CONNECTOR [D2C] |
| [D2C] Sensor | IoTセンサー（温度・湿度・気圧センサー等各種）をリアルタイムで読み取るコネクタ |
| [D2C] AI Camera | 画像・動画を 機械学習によって個体判別やアラート、数値化を行い、ビックデータを取得するコネクタ |
| [D2C] Media | 音声・機械音から判別されたデータを読み取り数値化したデータを取得するコネクタ |
| [D2C] Asset Collector | Asset Administration shell に則ったデータ管理収集コレクタ（Industry 4.0） |
| 製品名 | DIGITAL TWIN PLM ANALYZER [D2A] |
| [D2A] Aras Analyzer | Aras社の製品 Aras INNOVATOR による管理・分析(BOM管理) |
| [D2A] Enovia Analyzer | Dassault Systèmes社の製品による管理 |
| [D2A] CSV Converter | レポート機能として標準フォーマットに出力し、互換性の高い入出力コンバータ |
| [D2A] Sensor Data Analyzer | 各種センサーで取得するビッグデータの分析（温度・湿度・気圧、音声や機械音、画像・動画など）AI（機械学習）を用いた不具合検知等 |
| 製品名 | DIGITAL TWIN EDUCATION [D2E] |
| [D2E] Duc AI Education | CADモデルをカタログ化、近似値係数を数値化して、現場での技能指導に役立てる |
| [D2E] Human Safety Management | 生体計測センサーで取得したデータを熱中症など危険予知予防に役立てられます |
| [D2E] Q-Robee | 教育支援システム ※シンニチロ製品 アプリとWebシステムにより社員教育をe-ラーニング化、充実したテキスト作成機能、問題の作成からテスト結果の集計・分析が可能です。 |
| [D2E] QC Management System | QC活動支援システム ※シンニチロ製品 QCナビで、フローに沿って質問に回答するだけで、QC活動が進められ、活動状況をグラフと表で把握可能です。登録した活動記録のデータをもとに、活動報告書が作成されます。 |
| 製品名 | DIGITAL TWIN BUILDER [D2B] |
| [D2B] No Code Builder [D2B] Low Code Builder | ドラック＆ドロップで基本的な構築を行えるツール。プログラムの知見が少しで、業務のワークフローに沿ったツールが構築できます。 現場業務でベースとして使える各種テンプレートが用意されていて、簡単なカスタマイズで使えるツールが出来ます。 |
| [D2B] Aras Template Builder | 電気製品、輸送用器具、医療機器など、あらゆる製造業向けに、テンプレートが用意されていて、スモールスタートが可能です。 |
| [D2B] Aras Auto tester for Ranorex | テクマトリックス株式会社 Ranorexを活用した テスト自動化ツール。PLMシステムの健康診断、レスポンス測定を「ラノレックス」というツールで自動化支援します。 |
| [D2B] Aras Auto tester for TAF | TAFを活用した、レスポンス測定支援ツールです。バージョンアップ時のレスポンス改善、生産性向上のための指標に活用します。 |
■予防保全
従来、製造ラインや製品に何らかのトラブルが発生した際、現場からの調査報告や顧客からのフィードバックをもとに、原因の究明と改善が行われてきました。一方でデジタルツインを導入すると、製造機器の稼働状況を同時進行で把握でき、故障予測を行うことで、ダウンタイムが縮小されます。機器の効率的なメンテナンスが可能になり製造ラインが正常に作動することによって、人員を適材適所に割り当てられます。
■品質保証
デジタルツインを導入すると、ビッグデータ解析や可視化による複合的要因の分析により、製品の不具合を特定しやすくなります。また、現実空間では限界のあった試作や試験を仮説空間で繰り返し行え、品質向上や顧客の満足度アップに貢献します。
■コスト・リスク削減
デジタルツインを導入すると、サイバー空間での試作・試験により、開発・設計段階でのコストを削りやすくなります。また、新しい開発・設計を始める前に、必要なコストや人員の試算も可能です。結果的に開発リスクを抑えながら、短期間での製造が期待できます。
■販売効果・売上アップ
サイバー空間で製品デモを実現できるため、より多くの消費者に対し製品やブランドの価値を訴求できます。遠方で実機を触れない、もしくは機械が大きく移動ができないといった場合でもより多くの人に製品の接触機会を設けることが可能です。これにより引き合い機会を拡大しながら、顧客獲得・売上アップに貢献します。
■アフターフォローの充実化
デジタルツインを採用すれば、製品が顧客の手に渡った後も仮想センサーによってデータを取得し、製品状況の把握・寿命予測が可能です。製品の消耗具合や部品の使用状況に合わせて、適切なタイミングでサポート案内を自動で送信し、きめ細やかなアフターフォローを提供できます。また、仮想マニュアルにより、顧客自身が製品の正しい取扱方法を把握しやすくなるといったサポートの充実度も増します。
■インダストリー 4.0 へ準拠した取り組み
「相互運用性」（Interoperability） 機械やデバイス、センサーと人間を相互に接続し通信する技術
「情報の透明性」（Information Transparency）基本データによって実世界の仮想モデルを作成し情報を解釈可能にする技術
「技術的アシスト」（Technical Assistance）人間にとって危険または困難な課題を支援する技術
「分散的意志決定」（Decentralized Decision-making）観測データをサイバー空間で定量的に分析し、意思決定を自律化させること
