仮想モデルから実世界の洞察へ

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デジタル・ツインは、物理的な物体を表現し、リアルタイムで更新される仮想モデルである。この接続には、物理オブジェクトのセンサーからのデータが使用される。

このリアルタイムのリンクがモデルを変える。静的なシミュレーション以上のものになります。物理的なアセットとエンジニアの間のライブコミュニケーションの架け橋となるのです。データは双方向に流れ、センサーの生測定値を実用的な工学的知識に変換する継続的な対話が可能になります。

このブログでは、複雑なアイデアを明確にするための簡単な例として、磁気コイルを使用してこの技術を探求します。デジタル・ツインとは何か、どのように構築されるのか、そしてなぜ価値があるのかを探ります。

デジタル・ツインを理解する

デジタル・ツインとは何か？

デジタルツインとは、生きている仮想の複製です。現実世界のシステムや資産をミラーリングします。この資産は単一の部品かもしれない。工場や発電所全体かもしれない。

ツインは物理資産と同期している。この同期は指定された頻度で行われる。これにより、仮想モデルは常に現実世界を正確に反映します。

物理資産上のセンサーがデータを収集します。このデータには、温度、圧力、電流などが含まれます。データは継続的にバーチャルモデルに供給されます。このプロセスにより、ツインは正確で最新の状態に保たれます。

デジタルツインの価値

デジタルツインは、深いオペレーションインサイトを提供します。資産内部で何が起きているかをリアルタイムで表示します。これにより、継続的なシステム分析とパフォーマンス監視が可能になります。

この洞察により、予知保全が可能になります。企業は、問題が発生する前に予測することができます。この機能により、コストのかかる予定外のダウンタイムを防ぐことができます。エンジニアはまた、ツインを使用してパフォーマンスを最適化します。さまざまな運転シナリオをバーチャルで安全にテストすることができます。この最適化は、効率の向上と運転コストの削減につながります。

この継続的な運用データの流れは、根本的な転換をもたらします。従来のエンジニアリングは、発売時に正しく機能する製品を設計することに重点を置くことが多かった。設計フェーズは、製品が出荷された時点でほぼ終了します。しかし、デジタル・ツインは、物理的な同等品と一緒に、資産の全ライフサイクルを経験する。デジタル・ツインは、実際の使用、摩耗パターン、さまざまな環境での性能に関するデータを収集します。この情報は強力なフィードバック・ループを生み出し、ある世代の製品のオペレーティング・ツインからの洞察が、次の世代の設計に直接反映される。エンジニアリングの焦点は、1回の発売から製品ライフサイクル全体へと移る。これは、組織にとって複合的な知識の優位性を生み出す。

アンシス・ツインビルダー

Ansys Twin Builderはソフトウェアプラットフォームです。エンジニアがデジタルツインを作成できます。このプラットフォームはオープンなソリューションです。さまざまなツールやデータソースに接続できます。

Twin Builderは複数のモデルタイプを統合します。詳細な3D物理モデル、より広範なシステムモデル、組み込みソフトウェアを1つの環境に統合します。シームレスなツール統合のために、Functional Mock-up Interface (FMI)のような業界標準をサポートしています。

このプラットフォームは、ツイン作成プロセス全体を管理します。エンジニアはTwin Builderを使用してツインを構築、検証、配置します。この構造化されたワークフローにより、正確なモデルを作成するのに必要な時間を半分に短縮できる。また、完成したツインを産業用モノのインターネット（IIoT）プラットフォームに接続し、実稼働させるためのツールも提供します。

プラットフォームの価値は、ツインの作成だけにとどまらない。また、この技術をより身近なものにしている。複雑なシステムモデルの構築には、従来、プログラミングや複数のシミュレーション領域に関する深い専門知識が必要でした。Twin Builderは、”ローコード “インターフェース、ウィザード駆動のエディタ、豊富なビルド済みコンポーネントのライブラリを備えています。これらの機能により、参入障壁が低くなっています。これらの機能により、プログラミングの経験がほとんどないエンジニアでも、洗練されたデジタルツインを作成することができます。このような技術の民主化により、ドメインの専門家は、ソフトウェアの問題ではなく、エンジニアリングの問題の解決に集中することができます。

縮小順序モデル(ROM)

複雑な物理学を速くするROMとは？

フル3D物理シミュレーションは非常に正確です。流体の流れ、構造応力、電磁気学のような複雑な現象をモデル化します。しかし、これらのシミュレーションには計算コストがかかります。1回の解析に数時間から数日かかることもあります。

デジタル・ツインはリアルタイムの結果を必要とする。物理世界の変化に即座に対応しなければならない。シミュレーションのアップデートを何時間も待つことはできません。このスピード要件は、技術的に重要な課題です。

縮小モデル（ROM）がその解決策です。ROMは複雑なモデルを高精度に単純化したものです。完全な物理シミュレーションの本質的な振る舞いを捉えます。最小限の計算資源で、数秒以内に結果を得ることができます。

数時間から数秒へ：ROMができるまで

ROMの作成は、構造化されたプロセスに沿って行われる。エンジニアはまず、忠実度の高い3Dモデルを作成します。コイルの例では、ANSYS Maxwell で詳細な静磁場シミュレーションを行います。

次に、このモデルを使って多くのシミュレーションを実行します。このプロセスを実験計画法（DOE）と呼びます。DOEでは、広範囲の入力値を系統的にテストします。コイルの場合、これは多くの異なる電流レベルの磁場をシミュレートすることを意味します。

これらのシミュレーション結果は、ROM を「訓練」します。ROMは高度な数学的アルゴリズムを使って、入力と出力の関係を学習します。このプロセスにより、基礎となる物理をコンパクト、効率的、かつ正確に数学的に表現することができます。最終的なROMはエクスポートして、Ansys Twin Builderなどの他のツールで使用することができます。ROMは、フル3Dモデルの高速で信頼性の高い代替品として機能します。

ダイナミックROM動きのあるシステムのモデリング

静的な動作をするシステムもある。その出力は、現在の入力値のみに依存します。このような場合、応答曲面に基づく標準的なROMがよく機能します。

ほとんどの実世界の資産は動的です。その動作は時間とともに変化します。その出力は、現在の状態だけでなく、入力の履歴に依存する。例えばモーターの温度は、どれだけの時間、どれだけの負荷で運転されたかに依存する。

このようなシステムにはダイナミックROMが必要です。ダイナミックROMは、特に過渡的な非線形問題のために設計されています。動的ROMは、時間とともに変化する入力を受け付けます。それに応じて、システムの出力が時間とともにどのように変化するかを予測します。この機能は、稼働中の資産を反映した真のデジタル・ツインを作成するために不可欠です。

このプロセスは、シミュレーションが価値を提供する方法の根本的な転換を意味する。従来、シミュレーションの出力はデータファイルや静的なレポートでした。しかし、ROMは実行可能なモデルです。ROMは、FMU（Functional Mock-up Unit：機能モックアップ・ユニット）のような、標準的な自己完結型コンポーネントとしてパッケージ化することができます。これにより、シミュレーション結果は、データから機能的な “プラグアンドプレイ “ビルディングブロックに変換されます。サプライヤーはコンポーネントのROMを提供することができ、OEMはそれを大規模なシステムシミュレーションに直接統合することができます。このモジュール性により、ROMは配布可能な機能資産となり、「ブラックボックス」として機能することで、企業の知的財産を保護することもできます。

ソレノイド・コイルの例

物理的なセットアップ

この例では、磁気ソレノイドコイルと、コイルに電流を流す電源からなる、簡単な物理的セットアップを使用します。ソレノイド・コイルは、産業オートメーションから民生用電子機器に至るまで、多くの分野や用途に不可欠な電磁デバイスです。ソレノイド・アクチュエーターの心臓部として、その主な役割は、電気的および機械的システム内の様々な部品の自動スイッチング、ロック、または移動を可能にすることです。

ソレノイドコイルに電流が流れると磁界が発生し、アーマチュアを動かすことができます。 この磁界の強さを測定するために、物理センサーがコイルの近くに配置されます。オペレータは、電源の電流レベルを手動で調整し、実世界の磁場を変化させることができます。

コイルのデジタル・ツインを作る

コイルのデジタルツインは，ANSYS Twin Builder で作成します．このプロジェクトには、いくつかの主要なブロックが含まれています。これらのブロックを連動させることで、完全なツインが形成されます。

重要なブロックの一つはデータコネクターである。このブロックはツインと現実とのリンクである。電源から直接ライブ電流値を読み取ります。シンプルなPythonスクリプトは、物理ハードウェアと仮想モデル間のデジタルワイヤーとして機能し、この通信を容易にします。

最も重要なブロックはDynamic ROMである。このブロックはコイルの物理を表します。これは、詳細なAnsys Maxwellの静磁場シミュレーションから作成されました。

この例のROMは、データコネクターからライブ電流値を入力として受け取ります。そして磁場（B-field）の予測値を出力します。

ツインを働かせる

ライブ・デモンストレーションではツインが動作している。オペレーターが電源の電流を増加させる。データコネクタはこの新しい値を即座に読み取り、ツインに送信します。

このライブ電流データはダイナミック ROM に流れ込む。ROM は作成時に学んだ物理学に基づいて、即座に新しい B フィールド強度を計算する。そして双子の予測がスクリーンに表示される。

その結果、ツインの精度が検証される。デモでは、物理センサーが4.63mTの磁場を読み取っている。ツインの出力は同時に4.6mTの予測値を示している。このように物理的な測定値と仮想的な予測値が1対1で一致していることから、ツインが正しく動作していることが証明された。

ソレノイド・コイルから複雑系へ

なぜこの例が重要なのか

物理学は比較的単純でよく理解されているため、シングルコイル用のデジタルツインは過剰に見えるかもしれません。しかし、この例の目的は、単純な問題を解決することではなく、強力で再現可能な方法を実証することです。

ワークフローが重要なポイントです。まず、複雑な物理学を忠実度の高いツールでモデル化します。次に、そのモデルを高速で正確なROMに落とし込む。第三に、そのROMをシステムレベルの環境で実世界のデータに接続する。このプロセスは非常にスケーラブルである。

コンセプトの拡大

ここで、複雑な産業資産を考えてみよう。最新の風力タービンや商用ジェットエンジンが良い例だ。これらは非常に複雑なシステムである。空気力学、構造力学、熱効果、電子工学、制御システムなどの相互作用が関係している。

このようなシステム全体を、完全な3次元物理学でリアルタイムにシミュレートすることは、計算複雑度が高すぎるため不可能です。さらに、これらの産業用システムは予測不可能な環境で動作します。さらに、これらの産業システムは予測不可能な環境下で動作しており、多くの異なるコンポーネント間で複雑な相互作用が発生するため、さらに困難が増しています。

スケーラブルな手法の威力

コイルで実証された方法は、この複雑性の問題を解決します。エンジニアは、より大きなシステムの各主要コンポーネントを個別にモデル化することができる。発電機用のROM、ギアボックス用のROM、風力タービンのタービンブレード用のROMを作成する。

各ROMは、特定のコンポーネントの高速で正確な検証済みモデルです。これは、そのコンポーネントの物理的な挙動を完全にカプセル化した「ブラックボックス」として機能します。Ansys Twin Builderは、これらの個々のROMをアセンブルします。Twin Builderは、これらのROMを接続して、資産全体を表現する完全なマルチドメインシステムモデルを作成します。

このモジュラーアプローチは、不可能を可能にします。複雑な産業資産全体のリアルタイム性能解析と予測を可能にします。シンプルなコイル・デモは、これらの巨大な課題に取り組むために必要な正確な方法を教えてくれます。この方法論は、産業データを受動的な履歴記録から能動的な予測資産へと昇華させる。リアルタイムのセンサーデータと予測物理モデルを融合させることで、デジタル・ツインは、現代の産業で生成される膨大なデータストリームに眠っている将来を見据えた価値を解き放ちます。

結論

デジタル・ツインは生きた仮想モデルである。リアルタイムのデータを介して物理的な資産に接続されている。この接続により、資産の性能と健康状態に関する情報の絶え間ないストリームが提供される。

Reduced-Order Modelsは、この技術を実用的なものにします。ROMは、詳細な物理学の精度を犠牲にすることなく、リアルタイムのシミュレーションに必要な驚異的なスピードを提供します。この精度とスピードの組み合わせが、デジタルツインのコア技術です。

このテクノロジーは、エンジニアに強力な新しい洞察を与えます。ライフサイクル全体を通して、資産のパフォーマンスをモニターし、予測し、最適化することができる。この能力は、エンジニアリングの実践における基本的かつ価値ある転換を意味する。

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