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ベルギーのエンジニアリング専門家と研究者は、第4次および第5次産業革命の主要技術に関する実践的な経験を積んでいます。長年の歴史を持つHELMo Gramme Instituteとその研究センターであるHELMo Link（旧CRIG）は、Interreg Euregio Meuse-Rhine（EMR）デジタルツインアカデミープロジェクトに参加しています。Interreg EMRプロジェクトは、欧州地域開発基金の支援を受けています。このプロジェクトの目的は、デジタルツインに焦点を当て、業界向けの最先端技術の専門家や研究者を育成することにあります。デジタルツインコンソーシアムでは、デジタルツインを、一定の頻度と精度で現実と同期しながら相互作用する、実際のエンティティやプロセスの仮想的表現と定義しています。
AnsysエリートチャネルパートナーであるInfinite Simulation Systems社とAnsysアカデミックプログラムの支援のもと、プロジェクト参加者は、Ansysのマルチフィジックスシミュレーションとデジタルツインソリューションを統合し、実際の業界課題を調査しました。参加者はシミュレーションを実際に活用しながら、Ansysのデジタルツイン技術の価値を見出すことができました。
産業用途でのデジタルツインについて
参加者はベルギーの産業界と協力してユースケースを完了させました。その中には、プラントメンテナンスの設計と統合のほか、産業用冷凍および地域エネルギーネットワーク向けの水ループ処理などのマルチテクニカルサービスを専門とする企業も含まれていました。
この研究の目的は、周囲温度などの外部要因に応じた水ループサイクルの運転条件をデジタルツイン技術で予測することにありました。プロジェクトチームは、熱交換器を含む水ループ要素をモデル化するだけでなく、さまざまな周囲温度でのシステムの運転条件のデータ履歴を確認する必要もあります。
2つ目のケースには、地方自治体のために飲料水の生産と分配を管理する別の企業が参加しました。
この研究では、それぞれの水位に応じてバランスをとる必要のある2つの貯水池間の配水管網を、1時間ごとのエネルギーコストを考慮しながらモデル化することを目指しました。プロジェクトでは、このシナリオを調査するため、2つのタンク、バルブ、センサー、ポンプ、パイプで構成される飲料水分配モデルを研究することになります。
プロジェクト参加者は、2つ目のケースの熱的側面を除き、両方のケースのシステムが類似していることに気づきました。そのため、両方の研究で同じツールを用いて、同じアプローチをとることができました。
この図は、産業ユースケースを解析するために、2つの貯水池間に配置された配水管網を示したものである。
HELMo Gramme Instituteの研究コーディネーター兼助教授であるSarah Nyssen氏は、次のように述べています。「Ansysのソフトウェアは、有限要素法を用いた数値シミュレーションに特化しており、数値有限要素法シミュレーションに必要なすべての段階（ジオメトリ処理、メッシュ生成、解析、結果処理、最適化）をカバーしています。提供されるソフトウェアは、機械工学、エネルギー、自動車、鉄道、航空宇宙、医療、エレクトロニクスなど、幅広い産業分野で役立ちます。」
シミュレーションとデジタルツインを産業ユースケースに適用
HELMoプロジェクトの参加者は、シミュレーション統合プラットフォームAnsys Workbenchを使用したことで、流体シミュレーションソフトウェアAnsys Fluentや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Ansys Twin Builderなどの複数のツールを同時に簡単に扱うことができました。
Sarah Nyssen氏は次のように語っています。「さまざまなマルチフィジックスソフトウェアを検討した結果、特に数値ツイン用のAnsys Twin Builderプラットフォームと、システム内の数値流体力学（CFD）の解析をサポートするFluentを採用しました。」
次数低減モデリング機能を備えたTwin Builderプラットフォームは、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術を活用して、実際のデータから得られる知見と物理モデルの精度を統合します。
このチームは、両方の研究に取り組むために、以下の5つの主要なステップでAnsysのツールを適用しました。
1. Twin Builderプラットフォームの基本コンポーネントを使用して、プロセス全体を作成します。
2. Fluentを用いて、複雑なコンポーネントの流体力学をモデル化します。
3. Twin Builderの次数低減モデル（ROM）ビルダーを使用して、簡略化モデルを作成し、プロセス全体に組み込みます。
4. Twin Builderからデータをエクスポートした後、AIを活用したデジタルツインソフトウェアAnsys TwinAIを利用して、ツインを外部機器やエンティティと相互作用させ、さらにTwinAIの包括的なPythonアプリケーションプログラミングインターフェース（API）を用いてスタンドアロンアプリケーションを作成します。
5. シミュレーション結果と実際のフィールドデータを比較してデジタルツインを検証し、それをプラントに接続することで、プラントの監視と制御が効果的かつリアルタイムに行えるかを確認します。
ご存知でしたか？
ROMとは、ソースモデルの振る舞いを捉えた複雑なモデルを簡略化したものです。エンジニアや設計者は、ROMと最小限の計算リソースを使用して、システムの主要な特性を迅速に調査できるようになります。
ROMは、短い設計期間内に高品質の製品を開発しなければならない業界にとって欠かせない機能です。
プロジェクト参加者は、Fluentを使用して熱交換のシミュレーションを行った後、Twin Builderプラットフォームを用いてROMを作成した。
最初のユースケースでは、専門家や研究者がFluentを使用して熱交換をシミュレーションしました。次に、最適な状態の空気-水熱交換器を観察し、モデルをできる限り簡略化して適切なROMを作成しました。同様に、2つ目のユースケースでも、Fluentを使用してポンプの流れを解析するとともに、 Twin Builderを用いて、簡略化されたROMを作成しました。
Sarah Nyssen氏は次のように述べています。「これらの応用事例により、デジタルツインを強固で安定した開発体制に統合した場合に得られる可能性の別の側面も把握することができました。
プロジェクト参加者は、Fluentを使用してポンプの流れを解析するとともに、Twin Builderを用いて、ROMを作成した。
さらに、プロジェクト参加者は、Functional Mockup Unit（FMU）とFunctional Mockup Interface（FMI）の経験を積みました。FMIはさまざまなシミュレーションツール間の相互運用性を実現する無料の標準規格です。FMIを使用すれば、熱交換器とポンプのROMを必要に応じてFluentやTwin Builderプラットフォームから他のソフトウェアに簡単に転送することができます。
プロジェクト参加者は、Ansysのソリューションを使用してデジタルツインワークフローと開発体制を確立した。
基本的に、このプロジェクトでは、デジタルツインプロセスの概念を拡張し、解析、開発体制、共有可能なデータアーキテクチャ、モニタリングなどの重要な要素（通常、いずれも、シミュレーションとAI/MLの統合を伴う）が含まれるようにしました。
Ansysが実現するデジタルツイン
Ansysは、次数低減モデリング、AI/ML、デジタルツイン技術など、革新的なツール、技術、機能を通じて、次世代の産業エンジニアリングとシミュレーションの民主化の推進に取り組んでいます。
Ansys Digital Twinソリューションをご覧になり、詳細をご確認ください。
Advantageブログ
Ansys Advantageブログでは、専門家が投稿した記事を公開しています。Ansysのシミュレーションが未来のテクノロジーにつながるイノベーションをどのように推進しているかについて最新の情報をご覧ください。