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Japan IT Week 2024 パンフレット一式
デジタルツイン（DIGITAL TWIN）とは・・・
［総務省］
デジタルツイン（Digital Twin）とは、現実空間の物体・状況を仮想空間上に「双子」のように再現したものである。製造業やヘルスケアなど多様な分野でのシミュレーションや最適化及び効果・影響・リスクの評価などでの活用が進んでおり、世界のデジタルツインの市場規模は2020年の2,830億円から2025年には3兆9,142億円に成長すると予測されている。
※引用「総務省」・・・デジタルツイン（第2部 情報通信分野の現状と課題（ICTサービス及びコンテンツ・アプリケーションサービス市場の動向）
［東京都］
センサーなどから取得したデータをもとに、建物や道路などのインフラ、経済活動、人の流れなど様々なフィジカル空間（現実空間）の要素を、
※引用「東京都」・・・デジタルツイン実現プロジェクト
サイバー空間（コンピューターやコンピューターネットワーク上の仮想空間）上に「双子」のように再現したものです。
製品概念
デジタルツイン（双子のよう）に、現実とデジタルを相互につなぎ、経営課題解決と事業承継へと繋げます。
現実空間で「収集～評価～活用」と人間が経営として実施してきたアナログ活用を 「仮想空間（デジタルツイン）」で補完しあい品質やリスクを高める時代がやってきました。
- 人の世界での「収集」は、デジタル空間では、様々なデータの「蓄積」
- 人の世界での「評価」は、デジタル空間では、計算、アルゴリズムによる「分析」
- 人の世界での「活用」は、デジタル空間では、分析からでた手法や、生成AI（＋ 人、熟練者）による「応用」となる。
PLM（Product Lifecycle Management）製品ライフサイクル
DIGITAL TWIN PLM SOLUTIONでは、大きくこの様にPLMを定義しました。
企画＞研究開発＞製品開発・設計・試作＞製造・組み立て＞アフターサービス＞再販外販といった流れを繰り返し、主に製造業におけるものづくりは成り立っています。
日本国における「製造開発・設計・試作」から「製造組み立て」に関する品質やすり合わせ力の事細かさは、世界の製造業を支えたといっても過言ではないでしょう。しかしながら昨今、①新たな研究開発投資や、②過度な品質を追求する設計・製造のありかた、③ものづくり製品の応用、アフターサービスや再販・外販 の今後の課題があることも重要な事ではないでしょうか。世界における品質とコストのバランスやスピード力、新たな製品を生み出す競争力、そういった面をどう経営課題として解決できるかが重要なキーともなります。
BOM
※各PLMの工程には様々なBOMが存在します。
- E-BOM(設計）
- Engineering-BOM（エンジニアリングボム）設計部品表
開発が完了した段階の設計部品表、CADの設計情報から出力したデータより作成され各部品の仕様詳細や生産に必要な技術内容が含まれる。
- Engineering-BOM（エンジニアリングボム）設計部品表
- BOP（Bill Of Process）
- どのような工順（工程やリソース含む）・手順・設備・工具・金型を使って造るのか、基準となる製造プロセス情報が記載されたもの。
- M-BOM(製造）
- Manufacturing-BOM（マニュファクチャリングボム）製造部品表
生産段階に落とし込んだ部品表で、詳細な部品の組み立て手順や工程数などの生産に必要な情報を追加されている 。ストラクチャ型が多く、E-BOMとM-BOMの仲介としてBOP（Bill Of Process）が使用される。
- Manufacturing-BOM（マニュファクチャリングボム）製造部品表
- Se-BOM（保守）
- Service-BOM（サービスボム）保守部品表（点検・メンテナンス）
製品を顧客に納入した後のメンテナンス情報を管理するための部品表で、主にサービスエンジニアやサポート部門で利用され、メンテナンスに必要な部品表のこと。生産ライン自体の環境保全や外回り機械のメンテナンスに必要なものも含まれる。
- Service-BOM（サービスボム）保守部品表（点検・メンテナンス）
- Sl-BOM(営業)
- Sales-BOM（セールスボム）販売部品表（営業・アフターサービス）
販売管理に必要な情報が記載された部品表、主に営業や販売部門で利用され、製品の販売後のサポートなどのアフターサービスに利用される。
- Sales-BOM（セールスボム）販売部品表（営業・アフターサービス）
- P-BOM（会計）
- Purchasing-BOM（パーチェシングボム）購買部品表
資材係や調達部門が部品調達を行うために使用する部品表。部品ごとに仕入れ先・地域・必要数量・部品の仕様・原価・環境情報などと共に トライエスでは今後、管理会計やインパクト加重会計に類するものと連携するしくみを提案している。
- Purchasing-BOM（パーチェシングボム）購買部品表
- KSF-BOM（要因）
- KSF-BOM（ケイエスエフボム）重要成功要因BOM
（Key Success Factor recipe） ※トライエス独自機能
横断してBOM分析したデータ解析と、熟練技術者とのブラッシュアップで、組み合わせ構造、機械学習計算式等のレシピデータとなる部品表と定義している。
- KSF-BOM（ケイエスエフボム）重要成功要因BOM
各種BOMに連携するアイテム・関連情報群
各BOM（部品表）に付随する関連情報として以下のものがあります。
今後、連携していくことで次世代ものづくりの支援となるものもあります。
- 企画（Plan)
- 成功要因＋会計 連携
- 事業判断
- 管理会計
- インパクト加重会計
- 成功要因＋会計 連携
- 研究開発（R&D)
- ３次元図面＋スケジュール連携
- CAD/CAM/CAE
- CADデータ管理
- CAEデータ管理
- 設計課題一覧表
- 感性工学情報
- ノウハウ情報
- ３次元図面＋スケジュール連携
- 製品開発・設計・試作）（Engineering Design）
- ３次元図面＋スケジュール連携
- 図面・部品管理
- 構成の順展開・逆展開
- データ変換管理
- 環境情報管理
- 調達管理
- 製品化リスク管理
- SRM＋GX連携
- コスト管理
- コスト計算
- 受注・見積仕様確定
- 受注案件管理
- 生産計画
- 生産管理
- 調達計画
- 資材所要量計画（MRP）
- 製品含有化学物質情報chemSHERPA
- CO2排出量/GHG管理
- ３次元図面＋スケジュール連携
- 製造組み立て（Manufacturing）
- ドキュメント 連携
- 製造指示書
- 製造実績収集
- 予実管理
- 設備管理
- 品質検査管理
- 在庫管理
- 出荷管理
- 組立性検査
- 施工検査
- 位置情報管理
- 顧客情報管理
- ドキュメント 連携
- アフターサービス（Service・Maintenance）
- MES連携
- リモート管理
- センサー監視
- 生データ集計管理
- 不具合情報管理
- 問い合わせ対応履歴
- MES連携
- 再販・外販（Next Sales）
- フィードバック連携
- 管理
- ライフサイクルアセスメント情報
- 廃棄・リサイクル管理
- 材料製品逆検索
- フィードバック連携
生成AIにより 改善できるPLMの「重要成功要因」領域
トライエスでは、改善できるPLMの「重要成功要因」領域のノウハウレシピの構造部品表を「KSF-BOM」と定義しました。前段で列記した「情報管理表、一覧表、データ関連」の各種BOMからノウハウとなるKSF-BOMの組み合わせを収集・解析します。
| 暗黙知 | ノウハウレシピ生成（形式知化すること ）による効果 |
|---|---|
| ☑重要成功要因分析 | 相互関係・もつれ分布の発見（新商品・新たなバリエーション・見えなかった関連性分布） |
| ☑仮説「組立検証」 | コンカレントエンジニアリングの工程の発見（時間短縮・コスト削減・ユニット化・GX対応） |
| ☑３D＋時間 検証 | 現状の設計の仕方から後工程への影響度の発見（後工程との関連性と品質バランス分布） |
| ☑ CAE連携活用・検証 | 解析された製品と部品の適切な組み合わせ設計の発見（適切化・材料・リスク係数） |
| ☑設計・管理対象の最小化分析 | モジュラーデザイン（新たな製品ラインナップ、コストバランス係数） |
| ☑標準化・流用設計 | 設計管理対象の削減の発見（開発コストの最適化係数） |
| ☑設計工程の見直し | フロントローディング（開発コストの削減・GX対応） |
| ☑仮想「設備検証」 | 生産工程の設備投資と故障率間隔からみる最適化設計（設備投資最適化係数） |
| ☑パラメトリック設計 | 既存製品のデータを改良して新規設計を行う設計効率が向上する部分の発見（設計効率係数） |
| ☑製品構成の見直し | 受注設計生産型（ETO）コンフィグレーターのユースケース抽出分析（パターン） |
| ☑設計せずに造る手段を見出す | 見込み生産型（ATO）への拡大対応、（見積もり迅速化係数） |
| ☑BOM横断分析 | 設計効率アップ検証（要因係数） |
| ☑３D取説 | 顧客満足度・プロモーション と フィードバック |
| ☑AR/MR据付保守・マニュアル | ドキュメント削減・現場対応力の向上 とフィードバック |
- コンカレントエンジニアリング（concurrent engineering）
- 製品開発における複数のプロセスを同時並行で進め、開発期間の短縮やコストの削減を図る手法
- フロントローディング（Fron Loading）
- 製造の工程において前倒しが可能な工程を初期段階で行うこと。 製造途中で修正を入れる回数を減らすことができ、コストを大幅に落とすことが可能になるだけでなく、生産効率を向上させることができる
- モジュラーデザイン
- 互換性が高い少数の部品（モジュール）を事前に複数設計しておき、それらを組み合わせて多様な製品を設計する計画的な設計手法
- エンジニアリングオーダー
- 設計変更の指示を関係部門に通知するためのドキュメントのこと、設変、設計変更指示、設計変更命令
- 受注設計生産型（ETO Engineer to Order）
- 受注してからそれぞれの仕様に合わせて生産をする受注形態（受注設計生産型）のこと。金型、試作品、船舶、発電設備などに多い生産方式
- 見込生産型（ATO Assemble to Order）
- 受注組立生産方式とも呼ばれる生産形態です。部品や中間製品などの在庫を予め揃えておき、受注後すぐに生産・組立をおこない完成とともに出荷するという生産形態のこと
- トライエスのDIGITAL TWIN PLM Solution では、ある意味、PLMソフトウェアのATOともいえる。製品の流れや仕様変更が早いこの時代にマッチする様、お客様から言われてからゼロ発動でなにかを作成するのではなく、個々の部品群・モジュールを制作しておきより早くフィット＆ギャップできる様にするためのソフトウェア開発の提供方式。
製品概要
シリーズ名 DIGITAL TWIN PLM SOLUTION Ⓡ ※商標登録出願済
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
・モバイルメディア (現場フル活用・現場スマホから簡単に、どこでもBOM管理）...NEW
DIGITAL TWIN PLM Analyzer [D2A]
・生成AI-BOM（生成AI-BOM横断解析）...NEW
・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
・Web UI EXCHANGE（PLM/BOM製品の初見操作・カンタン画面・機密保持） ...NEW
デジタルツインコネクター（IoTサービス接続エンジン）
| 製品名 | デジタル ツインコネクター DIGITAL TWIN CONNECTOR IoTサービス接続 エンジン |
|---|---|
| センサー [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 |
| ＡＩ カメラ [D2C] AI Camera | 画像・動画を AIによって個体判別やアラート、数値化を取得するコネクタ |
| モバイル メディア [D2C] Mobile Media | 鉛筆・ノートのように現場スマホから簡単BOM管理。現場棚卸しや現場エビデンスをダイレクトイン！JITを実現します。 場所時間を選ばず、利用現場を最大価値化。 |
| アセット コレクター [D2C] Asset Collector | Asset Administration shell に則ったデータ管理収集コレクタ（Industry 4.0） データ連携支援コネクタ ・Catena-X ・AAS / OPC UA |
デジタルツイン PLMアナライザー（データ解析エンジン）
| 製品名 | デジタルツインPLMアナライザー DIGITAL TWIN PLM Analyzer データ解析エンジン |
|---|---|
| センサーデータアナライザー [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 |
| 生成AI -BOM横断解析 [D2A] D2AI-BOM | 横断してBOM分析したデータ解析と、熟練技術者との組み合わせで機械学習用レシピデータを生成 |
| ＥＮＯＶＩＡアナライザー [D2A] Enovia Analyzer | Dassault Systèmes社の製品によるCAD連携/PLM/BOM管理 |
| ＣＳＶコンバーター [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 |
デジタルツイン エデュケーション（専門教育 支援 エンジン）
| 製品名 | デジタルツイン エデュケーション DIGITAL TWIN EDUCATION 専門教育 支援 エンジン |
|---|---|
| タブレット 教育支援システム [D2E] Q-Robee | 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 （シンニチロ製品） |
| ＱＣ活動支援システム [D2E] QC Management System | 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。 （シンニチロ製品） |
| ＡＩ エデュケーション [D2E] Doc AI Education | CADモデルをカタログ化、近似値係数を数値化し、現場での技能指導に役立てます。 |
| ヒューマンセーフティーＭＧ [D2E]Human Safety Mg | 生体計測センサーで取得したデータを元に熱中症など危険予知予防に役立てられます。 |
デジタルツイン ビルダー（運用構築 支援 エンジン）
| 製品名 | デジタルツイン ビルダー DIGITAL TWIN BUILDER 運用構築 支援 エンジン |
|---|---|
| [D2B] Web UI EXCHANGE | 初見操作・機密制限・カンタン画面・マニュアルレス 難しそうなPLM製品を、マニュアルレスな直感的操作・研修・教育なしで使える操作感をカスタマイズ提供！ |
| [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]Auto tester | 「品質監査・テスト」自動化ツール 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、レスポンス測定を自動化支援します。 |
| [D2B] Response checker | 「レスポンス測定」 支援ツール 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。 |
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.
■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
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.