過熱を克服：RAUCH社がデジタルツインを活用して溶解炉の予知保全を実現

デジタルツインの統合は3つの段階で行われました。エンジニアは最初に流体シミュレーションソフトウェアAnsys Fluentを使用して、炉室内の溶解流体の数値流体力学（CFD）計算と非予混合燃焼の化学計算を実施しました。このチームは、これらの結果を、プロセス統合および設計最適化ソフトウェアAnsys optiSLangを用いたパラメトリックスタディと組み合わせました。

Ansys optiSLangでは、実験計画法（DOE）の複数の手法を利用することができます。グリッドなどの従来の決定論的DOEは、パラメータ数が少ない場合に適していますが、パラメータが複数ある場合は、ラテン超方格サンプリング（LHS）などのより適切なアルゴリズムや高度な手法が使用されます。

RAUCH社のエンジニアは、LHS法を用いて、約100個のサンプリングポイントを選択しました。次に、optiSLangの自動機械学習（AutoML）アルゴリズムの1つであるアダプティブ最適予測メタモデル（AMOP）と、結果として得られる予測係数（COP）行列を使用して、DOEを評価しました。

メタモデルは基本的に「モデルのモデル」であり、AMOPはその名前が示すように適応性があります。これは、最初のDOEの後、AMOPによって出力用の予測メタモデルが自動的に作成されることを意味します。AMOPでは、メタモデリングを使用すべき領域と、新しい観測によって品質が向上する領域が識別されます。この知見に基づいて、AMOPでは将来の反復計算のために新しいシミュレーションが自動的に実行されます。モデルを縮減し、機能モックアップユニット（FMU）を作成するための最初のステップとして、坩堝表面における熱流束のモーダル解析が実施されました。

第1段階では、流体と最適化が、第2段階では、構造物が対象となりました。このチームは、構造の有限要素法解析（FEA）ソフトウェアAnsys Mechanicalを使用して、ジェットポンピングやその他のプロセスにおける過渡効果などの特性を解析しました。 Ansys Parametric Design Language（APDL）の有限要素法モデリングツールは、温度の影響と機械的荷重を考慮しながら、過渡効果に基づいて局所応力を計算するのに役立ちました。熱機械の次数低減モデル（ROM）の構成と定義には、坩堝の形状に関する事前に定義された測定点が使用されました。ワークフローのこの部分は、CADFEM社の指導の下で行われました。

産業機器および製造業界におけるデジタルトランスフォーメーション

RAUCH社の予知保全への移行は、産業機器および製造業界全体でデジタルの導入が急速に進んでいる傾向と一致しています。Mordor Intelligence社のレポートによると、製造業におけるデジタルトランスフォーメーションの世界市場規模は、2024年に3,670億ドルを超えると推定され、2029年には8,760億ドルを超えると予測されています。

シミュレーション、デジタルツイン、およびその他のコンピュータ支援エンジニアリング（CAE）ツールは、産業機器の効率、信頼性、耐久性、性能を向上させることで、このデジタルトランスフォーメーションに貢献しています。

AI/MLをバックグラウンドで活用

人工知能（AI）および機械学習（ML） 手法は、製造業界を含むさまざまな業界の設計・開発に適用されています。Ansysの最適化ソリューションは、こうしたAI/ML手法を活用する組込み機能を備えています。たとえば、optiSLangは、AI/MLを含む最先端のAIアルゴリズムを使用して、最もロバストな設計構成を自動的に検索するため、時間のかかる手動プロセスを排除し、効率を向上させることができます。 

従来の保全から予知保全へ移行するには、デジタルツールに対する開かれた姿勢が必要ですが、RAUCH社の経験が示すように、シミュレーションやデジタルツインの豊富な経験は必ずしも必要ではありません。実際、多くの場合、デジタルツールは、時間のかかる複雑なプロセスを簡素化する組込みアルゴリズムを使用することで、シミュレーションの民主化に貢献しています。

その一例が、Twin BuilderのROM機能です。Twin BuilderとROM機能がRAUCH社の溶解炉プロセスの効率と効果にどのように寄与しているか尋ねられたSipek氏は、ワークフローの改善と顧客満足度の向上が実現したことを認めています。

同氏は次のように述べています。「現在、非常に伝統的な鋳造業界でも、デジタル化への取り組みが活発になっています。最初はデータロギングと手動解析から始めましたが、これはかなり問題でした。しかし、時が経つにつれて、お客様がデジタル化への取り組みとデータから得られる結果をますます高く評価するようになりました。」

展望

Sipek氏は、1つのデジタルツインプロジェクトが成功裏に完了したことで、この技術を他の機器にも統合したいと考えています。

Sipek氏は次のように述べています。「次のステップは、大型・中型溶解炉へのデジタルツイン導入です。お客様の現場での作業は、高温、汚れ、ほこり、シフト勤務など、非常に過酷なものです。この業務に対応できる優秀で意欲的な人材はそう簡単には見つかりません。私たちは、当社のデジタルツイン技術によって、プラントで働く人々や炉の運転に従事する人々の生活をより楽にしたいと考えています。」

RAUCH社は、顧客の生活をより楽にすることを目指しています。統合によって、顧客が得られるメリットは以下のとおりです。

• ダウンタイムの最小化
• 予知保全
• 予知清掃
• シフト予測の改善
• プロセスベースの問題に対する解決策
• 坩堝の寿命の向上
• 炉状態のリアルタイム監視
• 正確なトレーニング
• 所有コストの削減