IRISのDigital Twinモジュールは、物理資産、生産ライン、プロセスの包括的なデジタル表現を作成します。あらゆるセンサー値、機械の状態、プロセスパラメータがリアルタイムで反映され、実物とまったく同じように振る舞う仮想工場が手に入ります。
UnityとWebGLによる3D可視化により、オペレーターやエンジニアは現場のインタラクティブなモデルをナビゲートし、個々の資産を点検し、ライブのテレメトリデータを重ね合わせできます。シミュレーションエンジンを使えば、What-ifシナリオ——新しい生産スケジュールの検証、能力増強のモデル化、プロセス変更の検証——を実行し、リソースを1つも投入する前に予測される結果を確認できます。
デジタルツインは合成データ生成の基盤にもなり、稼働中の業務を妨げずにAIモデルの学習を可能にします。DATA_AIモジュールの予測分析と組み合わせれば、デジタルツインは投資のたびにROIを定量化する意思決定支援エンジンになります。
機能
工場を完全にデジタル化
センサー取り込みから3Dシミュレーションまで——デジタルツインを大規模に構築・運用・最適化するために必要なすべて。
デジタルツイン管理
資産、生産ライン、プロセス全体のデジタルレプリカを作成。ツインモデルを設定し、バージョンを管理し、関係を定義し、施設全体で状態を追跡します。
センサー統合とテレメトリ
数千のセンサーを接続し、毎秒1万件以上のイベントまで大規模にテレメトリを収集。時系列データをリアルタイムで集約・保存・ストリーミングします。
リアルタイム同期
WebSocket接続により、デジタルツインを物理的な対応物と完全に同期。双方向通信で変更が即座に両方向に流れます。
3D可視化とUnity
UnityとWebGL統合で現場のインタラクティブな3Dモデルを描画。シーンをナビゲートし、資産を点検し、視覚表現上にライブデータを重ね合わせます。
シミュレーションとWhat-ifシナリオ
可変パラメータでシミュレーションを実行し、現実世界でリソースを投入する前に、生産変更、能力調整、プロセス最適化を検証します。
検証と妥当性確認
ツイン構成を検証し、モデルの挙動を実データと照合し、検証レポートを生成。デジタルツインが物理的現実を正確に反映することを保証します。
統合ダッシュボードと分析
リアルタイム指標、過去のトレンド、カスタマイズ可能なウィジェット、より深い分析のためのエクスポート機能を備えた単一のダッシュボードから、すべてのデジタルツインを監視します。
アラームと異常検知
しきい値ベースのアラームとAI主導の異常検知を構成。センサー値が期待されるパターンから逸脱したときに即時通知を受け取り、完全なエスカレーションに対応します。
人工知能
未来をシミュレーション。確信を持って意思決定。
予知保全
AIモデルがセンサーのテレメトリを分析し、設備故障を数日〜数週間前に予測。早すぎず遅すぎない最適なタイミングで保全をスケジュールします。
合成データ生成
デジタルツインでシミュレーションを実行し、機械学習モデル向けの現実的な学習データを生成。生産の中断もデータプライバシーの懸念もありません。
ROIの検証
新しい設備やプロセス変更に投資する前に、スループット、品質、コストへの影響をシミュレーション。自社の運用データに裏打ちされた予測ROIを得られます。
異常検知
センサーストリームのAIによる継続監視が、通常の挙動からの逸脱をリアルタイムで検知。停止や品質欠陥に連鎖する前に問題を浮かび上がらせます。
実際にご覧ください
ライブのセンサーオーバーレイ、リアルタイムのステータス表示、シミュレーション操作を備えた、現場のインタラクティブな3Dモデルをナビゲートします。
統合
オペレーション全体を貫くデジタルスレッド
Digital Twinは現場のセンサーからAIモデルまで、IRISプラットフォームのあらゆる層に接続し、統一されたデジタルスレッドを作り出します。
MES
リアルタイムの監視とシミュレーションのため、生産ラインとプロセスをミラーリング。
CMMS
予知保全のモデル化のため、資産ツインを保全レコードにリンク。
QMS
デジタルツインに品質データを重ね、欠陥パターンを空間的に可視化。
HSE
リスクを意識したシミュレーションのため、安全・環境データを統合。
IoT
IoT層のセンサーテレメトリを取り込み、デジタルツインの状態をリアルタイムで供給。
DATA_AI
予測モデル、異常検知、最適化の推奨を支える。