生産ライン向けデジタルツイン：主要電気メーカーからの教訓

これを考えてみてください：新しいサーキットブレーカの生産プロセスを始めようとしています。機械が溶接を開始したりケーブルが接続される前に、画面上で全プロセスを確認できます。原材料が投入され、機械に供給され、最終製品が梱包担当者に渡されるまでの様子を目にすることができます。ボトルネックとなる工程を特定し、生産ラインの設定を変更し、装置を構築する前に異なる製品でPLCプログラムをテストすることができます。どれだけの時間、コスト、労力を節約できるか想像してみてください！これが製造業に提供されるデジタルツイン技術です。デジタルツインは、ソフトウェア製品の助けを借りて作成された製品、装置、またはラインの仮想的な表現です。データの送受信を通じて実際の対象物と接続する能力を持っています。.

Siemens、Schneider Electric、ABB、Eatonなどの企業はすでにツイン技術を導入し、その成果を共有しています：生産時間の短縮、市場投入の迅速化、材料移動時間の約40％削減、立ち上げ時間の80％削減、リードタイムの半減。このガイドは、製造業におけるデジタルツインの概念、どの企業がこの技術を使用しているか、そして自動化された組立ラインやテストを導入したい中小企業にとってどのように有益であるかを説明するのに役立ちます。

最も簡単に言えば、デジタルツインは実際のデータにリンクされ、実物の性能を模倣できる製品、機械、生産ライン、または製造プラントのオンラインモデルと定義できます。この技術は、プロセスシミュレーションや生産開始前のテスト（バーチャルコミッショニング）、ボトルネックの発見、メンテナンスニーズの予測、製品変更の確認のために企業によって利用されています。Siemens、Schneider Electric、ABBによると、この技術の採用により、市場投入までの時間を40％以上、エネルギー消費を32％、立ち上げ時間を最大80％削減できます。.

デジタルツインとは何か？製造業者の理解

デジタルツインとは正確には何でしょうか？それは、物理的な対象物やプロセスの特徴や仕様を含む仮想的な表現を指します。以下の3つの特徴が、デジタルツインを標準的なCADモデルや一般的なモデリング技術と区別します。.

• 第一に、デジタルツインは形状ではなくプロセスをモデル化します。つまり、デジタルツインはサーキュラーの動きを追跡し、測定に必要な時間を計算し、不良部品で何が起こるかを把握できます。.
• 第二に、デジタルツインはリアルタイムデータを取得します。センサー、PLCシステム、MES、品質に関する情報から得られたデータが実際のシステムからデジタルモデルに転送されます。.
• 最後に、デジタルツインは情報に基づいた意思決定を支援します。簡単に言えば、エンジニアはデジタルツインに一連の「もしも」の質問を投げかけ、生産に関して合理的な回答を選択します。.

最新のデジタルツイン技術は、3Dモデリングソフトウェア、物理および論理シミュレーションソフトウェア、産業用IoT、人工知能の活用を統合しています。この目的のために、Siemens（NX、Tecnomatix Process SimulateおよびPlant Simulation）、ABB（RobotStudio）、Dassault Systèmes、Rockwell Automation、NVIDIA（Omniverse）などの企業が挙げられます。.

製造業のデジタルツインの三層構造

工場に関して言えば、製造業のデジタルツインは三つの異なる層で構成されていると考えると便利です。Siemensや他のサプライヤーも同様の構造を適用しています。.

真の利点は三層間の連携にあり、製品ツインの変更がプロセスツインの更新を引き起こし、ラインからのパフォーマンス情報がそれらにフィードバックされます。.

スケールによるデジタルツインの四種類

デジタルツインを分類するもう一つの一般的な方法は、その規模に基づくものです。.

• コンポーネントツインは、バイメタルストリップ、スプリング、またはコンタクトなどのユニットを指します。.
• アセットツインは、完全な機械または装置を扱います。.
• システムツインは、MCB組立ラインのように複数のユニットが連携して動作するものを含みます。.
• プロセスツインは、物流、計画、エネルギー供給を含む生産プロセス全体のラインを意味します。.

通常、製造業者はシステムツインまたはアセットツインの使用から始めることが多く、これらが最も扱いやすいタイプのツインです。.

主要な電気メーカーによるデジタルツインの活用方法

デジタルツイン工場の例は主に電気および自動化機器の生産で見られ、企業は自社工場を例として成功を示しています。様々な企業のウェブサイトから取得したデータを利用できます。.

Siemens：製品デジタルツインから工場デジタルツインへ

エアランゲン、ドイツ – 材料の流れと自動誘導車（AGV）運用。シーメンスのエアランゲン電子工場ではSINAMICS周波数変換器を生産しています。Tecnomatix Plant SimulatorおよびProcess Simulateプログラムを使用することで、エンジニアはAGVが工場内でどのように動作し材料を輸送しているかを追跡できるようになり、ツイン内のプロセスシミュレーションによって生産現場での材料循環率がほぼ40％低減しました。さらに、シーメンスはロボット、コンテナ、部品のデジタルツインを使用してAIシステムを訓練し、すべての部品ごとに手動でプログラムする代わりにシミュレートされたロボットを材料取り扱いに使用しています。ITとOT、そして産業用AIの両方を活用することで、シーメンスは4年間で生産性を69％向上させ、エネルギー消費を42％削減しました。.

シーメンスによると、同社が約8秒の目標生産サイクルタイムを達成できた理由はデジタルツインの作成にあります。中国の成都工場はアンベルク工場のデジタルツインとして作成され、異なる地域で同じプロセスを実行しています。.

南京、中国 – 仮想的に存在する工場。南京にあるシーメンス数値制御工場はCNC機械、ドライブ、モーターの生産を専門としています。建設前に、製造施設全体がまず仮想空間で設計およびテストされました。現在、工場の面積は73,000平方メートルで、50以上のAI駆動の運用に従事しています。2022年から運用効率は78％向上し、故障は46％減少しました。この工場は2026年1月に世界経済フォーラム（WEF）理事会によってグローバル・ライトハウスに選ばれました。.

シュナイダーエレクトリック：エネルギー、運用、速度のためのデジタルツイン

EcoStruxureプラットフォームにおけるデジタルツイン技術の適用により、シュナイダーエレクトリックはスマート工場に独自の拡張ツールを装備し、工場をエネルギーおよびITソリューションに接続できるようになりました。同社は多くの製造施設でデジタルツインを活用し、大きな利益を得ています：

無錫、中国 – デジタルツインの適用により暖房および換気コストが32％節約されました。5Gの助けを借りてロボット性能を向上させた最新の開発により、この工場では納期遵守率が30％向上し、市場投入までの時間が25％短縮されました。.

ル・ヴォードルイユ、フランス – AR技術、エネルギー消費、予知保全を含むEcoStruxure Augmented Operator Advisorアプリケーションを提供する最初のライトハウスの一つです。このライトハウスによりエネルギーを25％節約し、排出量を25％削減しました。.

レキシントン、アメリカ合衆国 – IoTと予測分析の活用によりリアルタイムデータを取得し、エネルギー消費を26％削減しています。.

Shanghai, China – 工場はエンジニアリングとGENAICに機械学習技術を導入し、注文納期を67%短縮し、生産性を82%向上させました。

すべての場合において、シュナイダーエレクトリックはエネルギー消費の削減を10%から30%の範囲で宣言しており、メンテナンスコストの削減は30%から50%です。さらに、上海の例は低電圧製品メーカーにとって非常に示唆に富んでいます。.

ABB：ロボットデジタルツインによるバーチャルコミッショニング

ABBは1998年にRobotStudioシミュレーションソフトウェアを発売しました。2026年3月には、NVIDIA Omniverseの進歩と製品、環境、ロボットツインの概念を取り入れたRobotStudio HyperRealityが発売されました。同社は、このプラットフォームによりシミュレーションと実際のロボットの相関を約99%で達成できること、コミッショニング時間を80%短縮し、開発コストを40%削減できることを強調しています。この結果の主な理由の一つは、ABBが仮想コントローラーと物理ロボットコントローラーで同じファームウェアを使用していることです。.

Eaton：生産におけるシミュレーターとデジタルツイン

中国のEaton常州工場は年間164,000SKUと約5,000の新設計を処理しています。デジタルツイン、シミュレーション、人工知能、ロボティクスの導入により、同社は時間を39%短縮し、効率を50%向上させ、収益を129%増加させることができました。.

デジタルツインの結果比較

自動化生産ラインにおけるデジタルツインの提供価値

自動組立・検査ラインを購入またはアップグレードする製造業者にとって、デジタルツインの利点は実用的かつ測定可能です。特に4つの点が際立っています。.

バーチャルコミッショニングによる立ち上げの短縮

バーチャルコミッショニングのプロセスを検証すると、物理的な機械設備が利用可能になる前に、その実際のPLCプログラムが機械の仮想版に接続されます。エンジニアはシーケンス、インターロック、安全ロジック、HMIの操作、故障管理をテストでき、以前の生産でのプログラミング失敗を減らします。削減率は、高精度ロボットモデルを使用した場合で80%に達することもあります。基本的なシミュレーターでも、立ち上げ時の混乱の大部分が軽減されます。.

容量とボトルネックのシミュレーション

すべての自動化ステーションは、その中で最も遅いものと同じ速度です。実際の生産プロセスのシミュレーションの助けを借りて、エンジニアは物理的に作る前に各ステーションの作業時間を最適化できます。回路遮断器の例を考えてみましょう： MCB自動組立ライン ��ニットあたり3秒で稼働すると、1時間あたり約1,200台のブレーカーを生産しますが、 MCB自動試験ライン は1時間あたり1,800～2,400個をテストできます。シミュレーションにより、組み立てがテストよりもプロセスの制約要因であると結論付けられます。.

メンテナンス予測とクローズドループ品質管理

ラインが稼働を開始した後、パフォーマンストゥインはシリンダーのサイクル数、モーターの電流、プレス力などの情報を提供します。その後、傾向が分析され、ラインの破損や品質の逸脱が起こる前に摩耗を把握するのに役立ちます。例えば、トリップ時間の長期的な変動は、IEC 60898-1の限界に達する前の装置のパーチメントの故障を意味します。.

迅速な切り替えと検証の実行

低電圧用途のメーカーは、新しい電圧定格やその他のパラメータを追加する必要性が常にあります。 MCCB自動生産ライン 100～1,600 Aをカバーする装置では、フレームサイズの切り替えに30～60分かかり、クイックチェンジツーリングを使用しており、新しいレシピを検証することでその切り替え時間を仮想的に保護します。.

遮断器の組立および試験ラインにおける典型的な課題

中小規模メーカーが始める方法

シーメンスやシュナイダーの事例研究は大規模なチームと数年にわたる取り組みを含みます。. 多くの中規模工場は、利益を得るために全工場のデジタルツインを必要としません。. こうした取り組みは小規模に始めて、以下のように開発プロセスの多くを経ることができます：

1. ��のラインまたは1つの重要な工程を選択してください。. 選んだステーションおよびコンベヤーベルトシステムの3Dモデリングを行い、実際のPLCプログラムを接続して仮想立ち上げを行う。.
2. 動作とロジックを備えた3Dモデルを構築する。. 実際の製品サンプルを稼働させ、ボトルネックや変更点を見つける。.
3. 容量とバリエーションをシミュレートする。. ライン稼働後、時間間隔、故障、試験結果をMESまたはプロバイダーのストレージに送信し、すべてが予想通りに動作するようにする。.
4. ライブデータを接続する。. ラインが稼働したら、サイクルタイム、故障、試験結果をMESまたはデータベースにストリームし、モデルが現実を反映するようにする。.
5. メンテナンスと品質分析を追加する。. 上記のデータを分析することで、設備のメンテナンス時期を判断できるようになる。.
6. 次のラインへ拡張する。. 次のプロジェクトのためにモデル、ライブラリ、およびデータ構造を再利用します。.

コストに関しては誠実さが鍵です。. シミュレーションプログラム、モデリング、およびデータ統合の導入には時間と費用がかかり、もしあなたの親戚が利用可能な有用なデータを持っていなければ。自動化レイヤーの連携についての背景は、当社の記事をご覧ください 完全統合自動化 そして 製造運用の実行方法を; ；投資範囲については、こちらをご覧ください 産業オートメーションの効率向上の利点; ；ラインタイプの選択については、当社のガイドをご覧ください 自動化生産ラインの選び方ガイド.

結論：デジタルツインは競争力のあるツールとなった

デジタルツインを導入することで、シーメンスはエアランゲンの資材循環プロセスを40%削減し、南京の工場の実際の建設前に仮想モデルを作成することに成功しました。シュナイダーエレクトリックは、デジタルツイン技術を適用し、他のスマート工場でのワークフロー効率を向上させることで、無錫の施設のエネルギー消費を削減しました。ABBは、立ち上げ時間を最大80%短縮したと主張しています。これらの成果は単なるマーケティングの革新ではなく、真のパフォーマンス結果です。.

生産ラインの近代化によって技術導入プロセスの生産性を向上させたい企業にとって、デジタルツインは不可欠なソリューションとなり得ます。.

参考文献

• シーメンス – エレクトロニクス工場エアランゲンのデジタルツイン – 資材循環、AGVシミュレーション、AIトレーニング、タイム・トゥ・マーケット。.
• Siemens – ErlangenがデジタルLighthouseに指定（2024年） – 生産性とエネルギーの結果。.
• Siemens – シーメンス エレクトロニクス ワークス アンバーグ – バリアント、切り替え、デジタルエンタープライズデータ。.
• Siemens – 南京がグローバルLighthouseに指定（2026年） – 仮想設計工場とAI結果。.
• シュナイダーエレクトリック – レキシントンおよび無錫のライトハウス認定（2021年） – デジタルツインのエネルギー結果とIoTエネルギー管理。.
• シュナイダーエレクトリック – 上海およびモンテレイのライトハウス（2024年） – 製品、技術、結果。.
• Assembly Magazine – シュナイダーエレクトリックのスマート工場の内部 – 拡張現実と全社的なエネルギーおよびメンテナンスの節約。.
• ABB – RobotStudio HyperReality（2026年） – シム・トゥ・リアルの相関と立ち上げ時間。.
• Eaton – 常州スマートファクトリーがグローバルLighthouseネットワークに参加 – シミュレーションとデジタルツインの結果。.

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