従来、エンジニアリングシミュレーションソフトウェアは新しい製品設計に使用されていましたが、高度な組込みセンサーの出現により、エンジニアはこのデータを使用してデジタルツインを作成できるようになりました。デジタルツインをリアルタイムシステム解析に使用して、予測メンテナンスをスケジュールし、パフォーマンス最適化を実装できます。Ansysのハイブリッド解析機能を使用すると、機械学習（ML）ベースの解析と物理ベースのアプローチを組み合わせることで、エンジニアは予測解析を使用して比類のないレベルの精度を達成できます。
Ansys Twin Builderを使用したハイブリッドデジタルツインの構築、検証、導入
Ansysのデジタルツイン
Ansys Twin Builderを使用すると、実際のシステムの完全な仮想プロトタイプを実装できます。これらは、製品と資産のライフサイクル全体を管理するために展開できます。このデジタルツインシミュレーションパラダイムにより、時間の経過とともに効率を飛躍的に向上させ、現実世界のテストと応答でより正確になる予測手法に基づいてメンテナンスをスケジュールすることができます。この情報にアクセスすることで、エンジニアは既存の資産からさらなる価値を引き出すことができます。これにより、予期しないダウンタイムを防ぎ、運用コストを削減しながら、最適な効率で作業し、すべてがあらゆるモノのインターネット（IoT）プラットフォームで行われます。
In 2023 R1, Ansys Twin Builder continues to innovate and provide our customers with the right technology, increasing their digital twin prediction.
Ansys Twin Builderは、シミュレーションベースのシステムおよびデジタルツインの構築、検証、導入のための強力なソリューションです。
「デジタルツイン」という用語はトレンドになっていますが、大部分の企業はまだこの高度なテクノロジーを利用していません。
デジタルツインとは、接続された仮想レプリカで、稼働中の物理資産を指します。資産に搭載されたセンサーがデータを収集し、シミュレーションモデルに中継することで、デジタルツインはその製品の実際の体験を反映することができます。
Hear from Tata Steel Nederland experts, who will uncover how they are digitalizing the thermal process management for their iron & steelmaking plants. Using simulation-based digital twins and AI/ML techniques, they can now pursue their initiatives in energy consumption optimization.
Get introduced to the latest PyAnsys package, “PyTwin,” giving easy access to the power of Ansys Digital Twins Runtimes through Python APIs.
Build, Validate and Deploy Simulation-Based Digital Twins
During these 60-minute sessions, our experts will demonstrate the power of Ansys Twin Builder to Build, Validate and Deploy Simulation-Based Digital Twins in various Industries and Applications.
Learn about the ANSYS Twin Builder Fluid Power Library for industrial applications from drills and gearboxes to automotive suspension systems and aircraft landing gear.
Digital twins — virtual representations of a physical product — can unlock value across the entire product lifecycle from design through operation and service.
Today, physics simulation-based digital twins are already representing the real world with a high degree of accuracy. In this webinar, our panel of experts will discuss how to bring together the best of AI and physics to create hybrid digital twins.
