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作成と検証、デプロイ、スケーリング
Ansysのデジタルツイン
Ansys Digital Twin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。こうしたデジタルツインを使用することで、製品やアセットのライフサイクル全体を管理できるようになります。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リングできます。この情報にアクセスすることで、エンジニアは既存のアセット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。
2025年1月
Ansys 2025 R1では、ハイブリッド解析、調整可能な展開、柔軟性と操作性を向上させる新機能により、デジタルツイン機能が強化されました。主なアップデートには、Ansys Unified Installer、次数低減モデル（ROM）用のスクリプト可能なPythonインターフェース、Hybrid Analyticsのポストプロセス機能強化などがあります。Ansys TwinAIでは、SysML v2スニペットのエクスポート、メニューベースのヘルプ、拡張ファイルのエクスポートオプション、PyAEDTおよびPyTwinの新しいサンプルをサポートして開発を効率化しています。
AI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シームレスに統合するAnsys TwinAIについてご紹介します。
Tata Steel Nederland社のエキスパートが、鋼鉄製造プラントの熱プロセス管理をどのようにデジタル化しているかについてご紹介します。シミュレーションベースのデジタルツインとAI/ML技術を使用して、エネルギー消費最適化のイニシアチブを追求できるようになりました。
Pythonを介してAnsys Digital Twinランタイムの優れた機能に簡単にアクセスできる、PyAnsysパッケージ「PyTwin」の最新のアップデートについてご紹介します。このウェビナーでは、ユーザーのPythonアプリケーションを実装するためのPyTwinとAPIについて詳しく説明します。
ROMの背後にある中心概念、ROMの利点、さまざまな業界におけるROMの適用事例をご紹介します。Ansys Twin Builderを使用してROMを作成、検証、および導入する方法について説明します。
IIoTとデジタルツインの統合に関するさまざまなユースケースについてご紹介します。このウェビナーでは、AI、COVESA EVパワートレインの最適化などに関する知見を得ることができます。また、Ansysのエキスパートがこのソリューションのライブデモをお見せします。
内部または外部の環境に影響されるバイオリアクターの変化をほぼ瞬時に予測して、是正措置を講じることができるとしたらどうでしょうか。
このカスタマイズされたデジタルツインソリューションは、すでに大手バイオ医薬品企業で採用されています。
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