デジタルツイン

digital twin の潜在的な用途は、製品ライフサイクルのどの段階をモデル化するかによって異なります。一般的に、デジタルツインには、製品、生産、パフォーマンスの3種類があります。3つのデジタルツインが一緒に進化しながら組み合わせて統合することをデジタルスレッドと呼びます。「スレッド」という用語が使われているのは、製品と生産ライフサイクルのすべての段階からのデータが組み込まれ、まとめられているからです。

1. 製品のデジタルツイン

   製品のデジタルツインは、物理的な製品をデジタル形式で複製します。それらは製品設計、テスト、シミュレーションに使用されます。製品のデジタルツインは、エンジニアやデザイナーがさまざまな条件下で製品がどのように機能するかを分析するのに役立ち、物理的な生産が始まる前に製品の設計と機能を最適化することができます。

2. デジタルツインを処理します

   プロセスデジタルツインは、物理的なプロセスやシステムの動作をシミュレートして分析します。製造工場、サプライチェーン、エネルギーグリッドなどの複雑なシステムの運用を監視、制御、最適化するために使用されます。プロセスデジタルツインにより、組織はプロセスをリアルタイムで視覚化、シミュレーション、分析できるため、より良い意思決定とパフォーマンスの最適化が容易になります。

3. システムデジタルツイン

   システムデジタルツインは、デジタル環境のシステムまたはecosystems 全体を複製します。製品、プロセス、その他のコンポーネントの複数のデジタルツインを統合して、複雑なシステムの動作を包括的にシミュレートします。システムデジタルツインは、スマートシティ、交通ネットワーク、工業団地などの大規模システムのモデル化と分析に使用されます。

主に監視と分析に使用される従来のデジタルツインとは異なり、実行可能なデジタルツインは、入力に応答してシナリオをシミュレートできるアクティブで動的なモデルです

そして、自律的に、または人間の介入を得て意思決定を行います。実行可能なdigital twin（またはxDT）。簡単に言うと、xDTはチップ上のdigital twin です。xDTは、物理製品に埋め込まれた（比較的）少数のセンサーからのデータを使用して、次数を減らしたモデルを使用してリアルタイムのシミュレーションを実行します。これらの少数のセンサーから、オブジェクトの任意の点（センサーを配置することが不可能な場所でも）の物理的状態を予測できます。

リアルタイムのシミュレーションとインタラクション

xDTは、物理的資産またはシステムの動作とパフォーマンスをリアルタイムでシミュレートできます。入力に応答したり、さまざまな動作条件をシミュレートしたり、外部のシステムやユーザーと動的にやり取りしたりできます。

自律性と意思決定

xDTは、事前に定義されたルール、アルゴリズム、または機械学習モデルに基づいて自律的に意思決定を行うことができます。データを分析し、結果を予測し、パフォーマンスを最適化したり、状況の変化に対応したりするための措置を講じることができます。

クローズド・ループ制御

xDTはクローズドループ制御システムで動作することが多く、センサーやアクチュエータからのリアルタイムデータが仮想モデルにフィードバックされて、パラメータを調整し、性能を最適化し、望ましい動作条件を維持します。

予測分析と最適化

xDTは、予測分析と最適化の手法を使用して、将来の行動を予測し、潜在的な問題や機会を特定し、パフォーマンスを向上させたりリスクを軽減したりするための行動を推奨します。

IoTとAIテクノロジーとの統合

xDTは、モノのインターネット（IoT）センサー、接続、人工知能（AI）アルゴリズムを活用して、リアルタイムのデータを収集し、複雑なパターンを分析し、情報に基づいた意思決定を行います。また、適応行動や継続的な改善のための機械学習モデルを組み込むこともできます。

動的な適応と学習

xDTは経験から学び、時間の経過に伴う環境や動作条件の変化に適応することができます。新しいデータやフィードバックに基づいて、モデル、パラメーター、戦略を継続的に更新できます。

実行可能なデジタルツインは、製造、エネルギー、輸送、医療、スマートシティなど、さまざまな業界に応用されています。これにより、リアルタイムの監視と制御が不可欠な複雑なシステムにおいて、予知保全、自律運用、プロセスの最適化、意思決定支援が可能になります。全体として、実行可能なデジタルツインはdigital twin テクノロジーの次の進化を表しており、物理的資産やシステムのリアルタイムシミュレーション、意思決定、最適化のための機能が強化されています。実行可能なdigital twin は、物理的な資産やシステムの仮想レプリカを表すだけでなく、仮想モデルをリアルタイムで実行、シミュレーション、操作する機能も備えた、digital twin の高度な形式です。

物理ベースのモデル

物理ベースの実行可能なdigital twin は、複製されるシステムの物理的な動作を説明する数学モデルに依存しています。これらのモデルは通常、力学、熱力学、流体力学、電磁気学などの物理学の基本原理に基づいています。これらの物理現象を支配する方程式を解くことで、digital twin は仮想環境における現実世界のシステムの動作をシミュレートできます。

物理プロセスのシミュレーション

digital twin は、物理ベースのモデルを使用して、システム内の物理プロセスと相互作用をシミュレートします。これにより、さまざまな動作条件、入力、シナリオでシステムがどのように動作するかを予測できます。

リアルタイムシミュレーション

物理モデルに基づいた実行可能なdigital twin は、物理システムの動作をリアルタイムまたはほぼリアルタイムでシミュレートできます。これにより、システムとその環境の現在の状態に基づいて、動的な相互作用と意思決定が可能になります。

クローズド・ループ制御

物理ベースの実行可能なデジタルツインは、多くの場合、センサーやアクチュエーターからのリアルタイムデータを使用してシミュレーションパラメーターを調整し、仮想モデルの動作を制御するクローズドループ制御システムで動作します。これにより、digital twin は望ましい動作条件を維持し、パフォーマンスを最適化できます。

検証と検証

実行可能なデジタルツインで使用される物理ベースのモデルは、その正確性と信頼性を確保するために検証および検証する必要があります。これには、シミュレーション結果を実際の測定値や実験データと比較して、digital twin が物理システムを正確に表していることを確認することが含まれます。

物理ベースのモデリングは実行可能なデジタルツインで一般的に使用されますが、アプリケーションの特定の要件や制約によっては、データ駆動型モデリング、経験的モデル、物理とデータ駆動型手法を組み合わせたハイブリッドモデルなど、他のモデリングアプローチも採用される場合があることに注意してください。

デジタルツインモデリングは、対象となるソフトウェアの特定の機能や機能に応じて、CAD（コンピューター支援設計）ソフトウェアとシミュレーションソフトウェアの両方に含めることができます。

CADソフトウェア

CADソフトウェアは主に、物理的なオブジェクトやシステムの詳細な3Dモデルを作成するために使用されます。デジタルツインのコンテキストでは、CADソフトウェアを使用して、物理資産の仮想表現またはジオメトリを作成できます。これには、物理オブジェクトの形状、構造、コンポーネント、アセンブリのモデリングが含まれます。CADソフトウェアは通常、幾何学的表現と設計意図に重点を置いているため、エンジニアは製品やシステムの正確な仮想モデルを作成できます。

シミュレーションソフトウェア

一方、シミュレーションソフトウェアは、さまざまな条件下での物理システムの動作とパフォーマンスをシミュレートするために使用されます。シミュレーションソフトウェアは、リアルタイムデータ、物理ベースのモデル、およびシミュレーション技術を統合して物理資産の仮想表現を作成することにより、digital twin モデリングを組み込むことができます。これには、物理システムの動的動作、相互作用、および性能特性のシミュレーションが含まれます。シミュレーションソフトウェアは、基礎となる物理原理に基づいてシステムの動作を分析および予測することに重点を置いています。

実際には、digital twin モデリングには多くの場合、次の組み合わせが含まれます CADソフトウェア と シミュレーションソフトウェア。CADソフトウェアは物理的資産の幾何学的表現を作成するために使用され、シミュレーションソフトウェアはdigital twin の動作と性能をシミュレートするために使用されます。CADとシミュレーションソフトウェアを統合することで、エンジニアは物理システムとその動的な動作を正確に表す包括的なデジタルツインを作成できます。さらに、一部のソフトウェアプラットフォームは、CADとシミュレーション機能を1つのプラットフォームに組み合わせた統合ソリューションを提供しているため、ユーザーは同じ環境内で設計から分析にシームレスに移行できます。これらの統合ソリューションにより、エンジニアはデジタルツインをより効率的かつ効果的に作成、シミュレーション、最適化できます。