デジタルツイン事例で製造業の生産性向上

デジタルツインで製造業の生産性向上

デジタルツイン事例：ダイキン工業の製造ライン効率化

ダイキン工業は、堺製作所臨海工場において、デジタルツインを活用した新しい生産管理システムを導入し、製造ラインの効率化に成功しています。2020年から稼働を開始したこのシステムでは、製造ライン上に設置された各種センサーから取得した生体データ、制御データ、温度・CO2濃度データなどをリアルタイムにデジタルツイン上に反映させています。

 

このシステムの最大の特徴は、生産ラインの停止原因を事前に予測し、迅速に対応できる点です。製造設備や組立作業、ワークフローなどの状態を常時監視し、仮想空間上に再現することで、過去に発生した事象を詳細に分析し、将来起こりうる問題を予測します。これにより、前年度比で3割強のロスを削減できる見込みとなっています。

 

ダイキンのケースは、「止まらない工場」を実現するためのデジタルツイン活用の好例といえるでしょう。部品の流れや組み立て、塗装、プレスなどの工程状況をリアルタイムに監視することで、異常の早期発見と対応が可能になり、生産性の大幅な向上につながっています。

 

デジタルツイン事例：日立製作所の生産時間50%短縮

日立製作所の大みか事業所では、製造現場においてデジタルツインを生産の進捗把握や品質改善、設備不良の自動検出などに活用し、生産性を大幅に向上させています。

 

同工場では、非接触で人やモノの個々の情報を識別・管理できるRFIDタグ約8万枚と約450台のRFIDリーダー、ビデオカメラを導入しました。これにより、製造ライン上の人とモノの流れをデータで可視化した「製造ラインのデジタルツイン」を構築しています。その結果、代表製品の生産のスタートから出荷までにかかる時間が50%短縮されるという驚異的な成果を上げました。

 

日立の事例の特筆すべき点は、工場の「見える化」「分析」「対策」の循環システムを生み出したことです。特に、ヒトが行う作業の多い非量産品を扱う工場でこのような成果を上げたことは、多品種少量生産を行う製造業にとって大きな参考になるでしょう。

 

また、日立は製造現場以外でも、列車の運行管理システムにデジタルツインを活用しています。走行中のすべての電車の位置情報や速度情報、乗車人数などの情報を自動的に取得し、モニターにマッピングすることで、運行状況をひと目で瞬時に把握できるようになっています。

 

デジタルツイン事例：旭化成の技術伝承と遠隔監視

旭化成は、プロセス設備のデジタルツインにより運転の最適化、保守保全の高度化と遠隔監視を実現しています。同社のプロジェクト「福島水素エネルギー研究フィールド」では、世界最大級の水素の製造プラントにデジタルツインを導入し、リモートでの運転監視を行っています。

 

旭化成の課題は、プラントごとに製造する化学製品が異なり、それぞれの専門性を持った熟練者が必要だという点でした。しかし、熟練者が常に現場にいることは難しく、技術伝承も課題となっていました。

 

そこで同社は、熟練者が現場に出向かずとも遠隔で対応できる体制づくりを目指し、デジタルツインを活用しました。熟練者がウェブアプリケーションやスマホのアプリケーションから作成したデジタルツインへとアクセスし、離れた場所からでも現場の状況をリアルタイムに把握できるシステムを開発しました。このシステムにより、旭化成はプラントの安全性と生産性の改善を実現しています。

 

この事例は、特に技術伝承や人材不足に悩む製造業にとって、デジタルツインが有効な解決策となることを示しています。熟練技術者の知識や経験をデジタル化し、若手技術者への技術伝承を効率的に行うことができるのです。

 

デジタルツイン事例：トヨタ自動車のWoven City構想

トヨタ自動車は、自動運転などの様々な技術・サービスの実証実験を行うスマートシティである「Woven City」を静岡県裾野市の自社工場跡地に建設しています。このプロジェクトは2021年2月に着工され、2025年に実際の入居が開始される予定です。

 

トヨタはこのスマートシティにおける都市やサービスの設計・運営のシミュレーションにデジタルツインを活用しています。街の様々な箇所に設置されたセンサーや自動車、住民の利用するデバイスなどから収集された膨大なデータを1つのデータプラットフォームに統合することで、モビリティや医療、教育など様々なサービスの構築・改善に繋げる計画です。

 

特筆すべきは、トヨタが自動車という業界の枠を超え、社会問題解決のイノベーションに取り組んでいる点です。自動運転やモビリティ、ロボットなど新領域のテクノロジーを仮想空間上でシミュレーションすることで、技術開発や検証をスピーディに行うためのプラットフォームとしてデジタルツインを活用しています。

 

この事例は、製造業がデジタルツインを活用して自社の製品やサービスの枠を超えた価値創造を行う可能性を示しています。切削加工業界においても、単なる部品製造にとどまらず、顧客の課題解決や新たな価値提案につながる可能性があるでしょう。

 

デジタルツイン事例：切削加工業界での精度向上と工具寿命最適化

切削加工業界においても、デジタルツインの活用が始まっています。特に注目すべきは、切削工具の寿命予測と最適な交換タイミングの決定への応用です。

 

切削加工において、工具の摩耗は加工精度や効率に大きく影響します。従来は経験則や定期的な点検に基づいて工具交換のタイミングを決定していましたが、デジタルツインを活用することで、工具の実際の使用状況や摩耗状態をリアルタイムで監視し、最適な交換タイミングを予測できるようになります。

 

具体的には、切削機械に取り付けられたセンサーから、切削抵抗、振動、温度、音響などのデータをリアルタイムに収集し、デジタルツイン上で工具の状態をシミュレーションします。AIがこれらのデータを分析することで、工具の残存寿命を高精度に予測し、最適な交換タイミングを提案します。

 

これにより、以下のようなメリットが得られます：

1. 工具の過剰交換による無駄なコストの削減
2. 工具の使用限界までの使用による経済性の向上
3. 工具破損による突発的な生産停止の防止
4. 加工精度の安定化による品質向上
5. 工具管理の効率化による作業者の負担軽減

さらに、蓄積されたデータを分析することで、特定の材料や加工条件に最適な切削パラメータ（回転速度、送り速度、切込み量など）を導き出し、加工プロセス全体の最適化も可能になります。

 

切削加工業界でのデジタルツイン活用はまだ発展途上ですが、今後ますます普及していくことが予想されます。特に多品種少量生産や高精度加工が求められる現代の製造環境において、デジタルツインは競争力強化の重要なツールとなるでしょう。

 

デジタルツイン導入のメリットと課題

デジタルツインを製造業に導入することで、様々なメリットが得られます。主なメリットとしては以下が挙げられます：

1. 生産性の向上：日立製作所の事例のように、生産時間を大幅に短縮できる可能性があります。

    

2. 品質の向上：製造プロセスをリアルタイムで監視し、異常を早期に検出することで、不良品の発生を防止できます。

    

3. コスト削減：ダイキン工業の事例のように、製造ラインのロスを削減することで、コスト削減につながります。

    

4. 予知保全の実現：設備の状態をリアルタイムで監視し、故障の予兆を検知することで、計画的なメンテナンスが可能になります。

    

5. 技術伝承の促進：旭化成の事例のように、熟練技術者の知識や経験をデジタル化し、若手技術者への技術伝承を効率的に行うことができます。

    

6. シミュレーションによるリスク低減：新しい製造プロセスや設備の導入前に、仮想空間でシミュレーションを行うことで、リスクを低減できます。

    

一方で、デジタルツイン導入には以下のような課題もあります：

1. 初期投資のコスト：センサーやカメラ、サーバーなどのハードウェア、ソフトウェアの導入には相応のコストがかかります。

    

2. データの収集と管理：大量のデータを収集・管理するためのインフラや体制が必要です。

    

3. セキュリティリスク：デジタル化に伴い、サイバーセキュリティのリスクが高まります。

    

4. 人材の育成：デジタルツインを活用するためには、ITやデータ分析のスキルを持った人材が必要です。

    

5. 既存システムとの統合：既存の生産管理システムとの統合が必要となる場合があります。

    

これらの課題を克服するためには、段階的な導入や外部専門家の活用、従業員の教育・訓練などが重要です。また、自社の課題や目的を明確にし、それに合ったデジタルツイン導入計画を立てることが成功の鍵となります。

 

デジタルツイン導入のステップと成功のポイント

デジタルツインを自社の製造プロセスに導入するためには、以下のようなステップを踏むことが重要です：

1. 目的の明確化：何のためにデジタルツインを導入するのか、どのような課題を解決したいのかを明確にします。

    

2. 対象範囲の決定：工場全体を対象とするのか、特定の製造ラインや設備に限定するのかを決定します。

    

3. 必要なデータの特定：目的達成のために必要なデータを特定し、データ収集の方法を検討します。

    

4. センサーやカメラの設置：必要なデータを収集するためのセンサーやカメラを設置します。

    

5. データ収集・分析基盤の構築：収集したデータを保存・分析するためのシステムを構築します。

    

6. デジタルツインモデルの構築：収集したデータを基に、仮想空間上に製造プロセスを再現します。

    

7. シミュレーションと最適化：構築したモデルを用いて、様々なシナリオをシミュレーションし、最適な製造プロセスを導き出します。

    

8. 実装と検証：シミュレーション結果を実際の製造プロセスに適用し、効果を検証します。

    

9. 継続的な改善：検証結果を基に、デジタルツインモデルや製造プロセスを継続的に改善します。

    

デジタルツイン導入の成功のポイントとしては、以下が挙げられます：

• トップダウンのコミットメント：経営層の理解と支援が不可欠です。

   

• 段階的な導入：一度に全てを導入するのではなく、小規模なプロジェクトから始め、徐々に拡大していくことが重要です。

   

• 横断的なチーム編成：製造、IT、品質管理など、様々な部門のメンバーからなるチームを編成することで、多角的な視点からの検討が可能になります。

   

• 従業員の教育・訓練：デジタルツインを活用するためには、従業員のITリテラシーやデータ分析スキルの向上が必要です。

   

• 外部専門家の活用：必要に応じて、デジタルツイン導入の経験を持つ外部専門家の支援を受けることも検討しましょう。

   

• ROIの明確化：投資対効果を明確にし、経営層や関係者の理解を得ることが重要です。

   

これらのステップとポイントを踏まえることで、自社に最適なデジタルツイン導入が可能になります。

 

まとめ：デジタルツインが切り拓く製造業の未来

デジタルツインは、製造業の生産性向上、品質向上、コスト削減、技術伝承など、様々な課題解決に貢献する強力なツールです。ダイキン工業、日立製作所、旭化成、トヨタ自動車など、多くの企業がすでにデジタルツインを活用し、大きな成果を上げています。

 

特に切削加工業界においては、工具の寿命予測や最適な加工条件の導出など、精度と効率の向上に大きく貢献する可能性を秘めています。多品種少量生産や高精度加工が求められる現代の製造環境において、デジタルツインは競争力強化の重要なツールとなるでしょう。

 

デジタルツイン導入には初期投資や人材育成などの課題もありますが、段階的な導入や外部専門家の活用、従業員