Ansysのエキスパートによるハイブリッドデジタルツインの解説

「デジタルツイン」という言葉は、おそらく耳にしたことがあるでしょう。Digital Twin Consortiumによると、デジタルツインとは、指定された頻度と忠実度で同期される、実世界のエンティティやプロセスの仮想的表現です。では、ハイブリッドデジタルツインとは何か、そしてどのように作成するのでしょうか。ハイブリッドデジタルツインは、データモデルと物理モデルを組み合わせて、デジタルツインの価値を高めます。人工知能（AI）／機械学習（ML）の統合を通じて、シミュレーションベースのデジタルツインプラットフォームであるAnsys Twin Builderと、AIを活用したデジタルツインソフトウェアであるAnsys TwinAIを使用して作成できます。

Ansysのプロダクトマーケティング担当シニアマネージャーであるAsmaa Lapougeは、「The Twin Talks」というAnsysのインタビューシリーズで、Ansysの2人のエキスパートを迎えて、一般的な適用分野やユースケースを含めたハイブリッドデジタルツインの概要についてインタビューしています。インタビュー内の特筆すべき部分をいくつか抜粋して紹介します。

Manzoor Tiwana: Ansysは、ほぼすべての業界にお客様がいます。航空宇宙、自動車、製造、ヘルスケア、エネルギー、石油およびガスなど、さまざまな業界のお客様です。ハイブリッドデジタルツインでは、お客様が取り組んでいることや直面している課題について、そのアセットやプロセスを迅速かつスケーラブルに、そして非常に正確な方法で表現できます。

実際に、あるお客様は、ポンプ、バルブ、配管で構成されるシステムから形成されたフローネットワークでハイブリッドデジタルツインを使用し、コンポーネント故障の予測や、エネルギー効率の高い運用のための最適化に役立てています。運用の最適化や故障の予測のためにハイブリッドデジタルツインを導入することもできるのです。また、Ansysはこのユースケースに基づいた論文をIEEEで発表しており、純粋な分析的アプローチで約80%の精度を達成できることが示されています。そしてケースごとに異なりますが、この特定のユースケースでは分析的アプローチで精度が約80%であったのが、シミュレーションを使用したことで約90%の精度を達成し、さらに両方を組み合わせることで98%の精度を達成できました。また、別のお客様は、ハイブリッドデジタルツインを使用してエンジンからの排気ガスを予測しました。このハイブリッドアプローチを採用したことで、実行するシミュレーション回数を減らすこともできました。シミュレーションと実データを組み合わせることで、結果を迅速に得ることができます。多数のシミュレーションを実行する代わりに、この2つを組み合わせることで、極めて高い精度を迅速に達成できるようになりました。

質問: Ansysのソリューションという観点から、ハイブリッドデジタルツインがどのように統合されているのか、そして物理アセットの包括的表現を作成する上で分析におけるシミュレーションの役割について教えてください。

Manzoor Tiwana: Ansys Twin Builderは、物理ベースのデジタルツインを作成するためのソフトウェアです。また、このAI/ML統合を行うためのプラットフォームが、Ansys TwinAIです。TwinAIプラットフォームで、データモデルと物理モデルを組み合わせて、高度なデジタルツインを作成できます。ユーザーは、パラメータのキャリブレーションや融合を行い、物理データとセンサーデータの両方を組み込んだモデルを作成できます。

ここで、設計が完了したプロジェクトを想像してみてください。実環境での稼働を目指していますが、まだコミッショニング段階にあります。コミッショニングの時間とリスクを最小限に抑えるために、オフラインのデジタルツインとして使用できます。製品の製造を開始する前から、その製品の運用方法や現場（または）製造ラインで故障が発生する状況を理解できるようになります。このように、さまざまなユースケースがあります。

あるいは、製品開発の早い段階では、デジタルプロトタイプが作製されているだけの状態かもしれません。この段階では、アセットは設計中であるため、実際にはまだ存在していません。しかし、モデルを使用して、設計の妥当性を確認し、設計を最適化して、さまざまな性能を達成するためのより良い運用方法を理解できるようになります。これは仮想プロトタイピング、仮想環境での妥当性確認やセンサーの配置場所の決定といった概念です。

質問: さまざまな分野におけるデジタルツインの影響の例として、具体例を教えてください。

Vitor Lopes: エネルギー、金属、鉱業など、非常に過酷な条件でありながら、非常に厳しい運用管理が必要となる業界では、デジタルツインを使用することで、仮想センサーを用いてアセットやシステムの特定のポイントで何が発生しているかを理解できるようになります。これまでは、実際に何が起こっているのかを完全に把握しきれていない、手探りでの運用管理を行っていました。しかし、デジタルツインを接続することで、温度が高すぎる箇所や圧力が低すぎる箇所など、具体的なポイントでの状況を把握できるようになります。これにより、収率の向上、あるいはリスク、コスト、性能低下を最小限に抑えるための運用方法を理解して、運用向上に向けて取り組むことができます。

先ほどは製造現場での例を挙げましたが、たとえば、航空宇宙および防衛業界でもデジタルツインは力を発揮しています。実際にデジタルツインを航空機に接続することで、より的確にメンテナンスが必要となるタイミングを把握できるようになりました。ハイブリッドデジタルツインの概念により、データモデルに加えて、実際の物理現象や、故障の発生、その具体的な箇所と原因を理解するための物理モデルも組み合わせることができます。

詳細については、ウェビナー「Ansys TwinAI: 物理特性の精度とデータ駆動型の知見の組み合わせ」をご覧ください。