現場主義では実現できない、デジタルツインの活用例

デジタルツインでは、三現主義では対応できない、いかなることが可能になるのでしょうか。いくつか例を挙げます。

まず、現場にいるとかえって見えにくい工場全体の状態や動きを俯瞰して可視化したり、逆に特定の装置のミクロレベルでの状態を検証したりできます。つまり、視野の高さや範囲を自在に変えながら、適切な視座・視点からの状態・状況把握が可能になります。

さらにモノの状態や動きをモニタリングするだけでなく、3Dモデルを活用している利点を生かして、多様なシミュレーションや解析を実施することも可能です。時間の流れを速くして10年間稼働させ続けた後の装置の状態や、現実の装置での故障発生が怖くて試せないような条件で稼働させた場合などの装置を再現することもできます。つまり、現実を超える検証が可能になるわけです。

加えて、ネットワーク環境の中で、世界中のさまざまな場所にいる複数の技術者が、デジタルツインで再現された世界中の装置を共同点検して、相談しながら最適な稼働条件を決めるといったこともできます。つまり、距離や場所の壁を超えた改善作業が可能になります。

こうしたデジタルツインを活用しないと得られない情報を効果的に活用すれば、カイゼン活動の業務コスト削減、対策効果の向上、将来発生する可能性のある故障や歩留まり・生産性の低下の先回り対策、遠隔地からのリアルタイムでの状態・状況把握、技術伝承の効率化などが実現できます。

まず、付加価値は高いが、極めて難易度の高いものづくりを実現するために、デジタルツインを活用する例を紹介します。「マスカスタマイゼーション」と呼ぶ、一品一様のカスタム製品の生産を大量生産と同等の生産性で実現する生産手法を実現する例です。

消費者ニーズの多様化・細分化が進んでいます。これまでの工業製品は、同じ仕様の製品を大量生産することによって、低コストで高品質な製品を多くの消費者に提供していました。しかし、一人ひとり異なる体の形やサイズ、体質、趣味・嗜好、製品を効果的に利用するためのユーザー側の知識やスキルなどに合わせて、仕様をカスタマイズした方が使いやすかったり、満足度が高まったりする製品は多いものです。マスカスタマイゼーションは、そうした消費者ニーズに応えて、製品の外形や機能、材質などをカスタマイズした、顧客満足度の高い製品を大量に生産・提供しようとする生産コンセプトです。

これまで一品一様のカスタム製品の生産は、人手による柔軟な作業が多く求められるため、生産に長い時間を要し、コストが高くて当たり前でした。自動車のオプション対応に見られる製品設計や生産工程のモジュール化・標準化に加え、デジタルツインやロボティクスをフル活用したフレキシブルな自動化生産ラインを構築すれば、こうした付加価値の高い製品をより多くの消費者に届けることができます。

既に、冷蔵庫などの家電製品やスニーカー、衣料、メガネ、歯科矯正器具、化粧品、塗料など多くの工業製品の生産で、マスカスタマイゼーションの事例が出てきています。こうした製品の生産現場では、設計データに基づいた試作品の製作、BOM（部品表）・生産工程・スケジュールの作成、さらには生産ライン上の製造装置や搬送機の制御条件設定などを、仮想空間上で実機・実物を使わずに自動的に行うためにデジタルツインを利用しています。

次は、市場やサプライヤの状況に合わせて、サプライチェーンを柔軟に構築するためにデジタルツインを活用する例です。

自動車業界に代表されるように、安定的で効率的な資材調達体制を構築するために“ケイレツ”と呼ばれる企業同士の結びつきが強いサプライチェーンが構築されている業界はいくつかあります。ケイレツでは、企業間で阿吽の呼吸での擦り合せを徹底しながら、技術的な仕様の面でも供給体制の面でもムダのない資材の供給を可能にしています。そして、結果的に競争力の高い最終製品を生産できる強みを醸成していました。その一方で、各サプライヤは、最終製品を作る大企業の動向を伺い、指示待ちでの資材の技術開発や供給体制の整備に陥るデメリットも抱えていました。そして、革新的技術革新やビジネス・イノベーションに対応できなかったり、災害など非常事態が発生した際にサプライチェーン全体が止まり対処できなかったりする場合もありました。

こうした状況を背景にして、直接的な取引関係がない企業であってもサプライチェーンに参画し、ムダのないものづくりに向けたデータやノウハウを共有。市場トレンドやサプライチェーンの状況に柔軟対応可能な“デジタル・ケイレツ”と呼べる体制を構築する動きが出てきています。特に、ドイツの自動車産業において、日本の自動車産業に対抗できるサプライチェーンを構築するために、こうした取り組みが積極的に進められました。

デジタル・ケイレツの中では、各企業での技術や資材のニーズと生産・保有の状況をリアルタイムで共有。サプライチェーン全体をデジタルツイン化して、技術や資材の流れを全体最適化しています。

最後に紹介するのは、デジタルツインが最も早く実用化された事例です。工場内で稼働している装置や設備をデジタルツインで再現し、時の流れを速めて未来の状態を予測。消耗品の劣化や故障の発生を予知し、未然に計画的なメンテナンスを行う「予知保全」と呼ばれる手法です。

予知保全は、米General Electric（GE）が、運用中の航空機のエンジンをデジタルツイン化して、運行計画への影響やコストを最小化したメンテナンスを実施したことで広く知られるようになった保守技術です。消耗品の摩耗の度合いや故障の時期が予想できれば、航空機の稼働が少なくビジネス的影響が小さい時期を選んで計画的にメンテナンスできます。また、故障してから対処すると交換部品の発注から納品、取り付けまで長い時間を要することになります。予知保全では計画的にメンテナンスできるため、正常稼働中の対応直前に発注可能なため時間のムダを抑えることができます。さらに、稼働中は常に状態を監視していることになるため、定期点検の回数を減らし、点検の人員を減らすこともできます。

GEでは、予知保全を応用して、発電機のデジタルツインを管理することで、状況に応じて故障に伴う損失を補填する損害保険の料率を変動させるという損害保険サービスも提供していました。同様手法の適用は、他分野にも広がっています。運転傾向を常時モニタリングし、各ドライバーの傾向に応じて保険の料率を変える自動車保険サービスとして提供する企業が出てきています。

まずは、工場で働く人の動きを仮想空間上に再現し、同じ現場に置かれたロボットなどの装置・設備を安全に動かす事例です。一定の出力以上の産業ロボットは、安全確保の観点から、安全柵の中に囲って利用するように法律で定められています。産業ロボットは、プログラムに従って計算通りに動きますが、人は状況に合わせて柔軟に行動するため、予想外の動きをすることがあります。このため、産業ロボットと作業者を共存させると、接触事故などが起きる可能性が出てきます。結果的に、人と共存できる産業ロボットは、稼働中に接触しても大事には至らないサイズ・出力のものだけに限定されています。

ところが、生産効率の高いラインを追求していくと、柔軟な作業が可能な人と定型作業を迅速にこなす産業ロボットの間で、単に役割分担するだけでなく、両者で連携しながら進めたい作業が出てきます。例えば、産業ロボットがワークを所定の場所から取り出して固定し、ワークの状態に合わせて人が臨機応変の処置をするといった工程です。こうした作業は、人と産業ロボットを隔離したのでは実現しません。

人の動きをデジタルツイン化すれば、人がいる場所や動きに把握し、予測しながら、産業ロボットを安全に動作させる制御が可能になります。たとえ、習熟度の異なるいつもと違う作業員がラインに入ったり、作業に疲れて動きが変わったりしても、産業ロボット側で呼吸を合わせた動きができます。

次は、遠隔地にいる技術者による装置の立上げや保守を実現する事例です。新しいラインを立上げる際、ラインに設置する装置を提供したメーカーの技術者が現場に集まり、立上げ作業することがあります。また、稼働中の装置が故障した場合にも同様に、技術者が派遣されたりします。しかし、技術者が出張するとコストや時間が掛かります。別の装置メーカーの技術者を集合させて作業しなければならないケースともなれば、スケジュール調整も大変。対象が海外工場ともなればなおさらです。さらに場合によっては、現場で対処できない問題が出てきて、一度課題を持ち帰って装置の設計者などとの対応の協議が必要な場合もあるかもしれません。そうなれば、立上げ期間は長期化してしまいます。

立上げ対象となる装置やライン上の周辺の装置をデジタルツイン化しておけば、技術者が現場に出向かなくても対処できるようになります。現場にいるユーザー企業の作業員にヘッドマウントディスプレイなどを通じて、仮想空間上のデジタルツインを利用して対処法を指し示すといったこともできます。別の場所にいる違う会社の技術者が同じデジタルツインが置かれた仮想空間にアクセスし、共同作業することも可能です。

最後は、技能継承や人材育成に活用する事例です。あらゆる業界の製造業において、人手不足が深刻化しています。特に日本の製造業は、海外諸国の企業に比べて、属人的な知見やスキルの高さに頼ったモノづくりを重視してきた傾向がありました。優れた人材の存在は誇るべきことではありましたが、現在のように人手不足、特にベテランの退職による技能の消失が顕在化してくると、一転して弱みになる可能性があります。高度な属人的技能のシステム化や、デジタル化した技能を活用した効果的な人材育成が必要になってきます。

既に、熟練した作業者の動きをカメラやセンサーでデータとして記録し、デジタルツイン化できるようになってきています。そして、そのデータをロボットに教え込んで作業を自動化したり、ヘッドマウントディスプレイなどで作業手順やワークの扱いなどを指し示したりすることで人材育成に利用することができるようになりました。1人の作業者の技能を継承するだけでなく、グループの動きをデジタルツイン化。最適な配置や動きといったライン内でのフォーメーションをナレッジとして蓄積できます。

新興国企業の競争力強化や人材不足の顕在化など、日本の製造業を取り巻く環境は刻々と厳しさを増しています。世界の中でものづくり大国として誇るべき立場にあった日本企業ですが、新たな発想で、強みを再構築する必要に迫られています。三現主義を徹底するなど、従来日本企業の強みの源泉となる取り組みにも、発展的な革新を加える必要がありそうです。

そんな日本の製造業にとって、デジタルツインは、ありのままの問題を直視する三現主義の利点と、思いのままの状態・状況を想定した検証が可能なデジタルモデルに基づくシミュレーション・解析の利点を併せ持つ、これからの製造業に欠かせないツールになることでしょう。