デジタルツインとは、物理的な工場や製品の状態をリアルタイムにデジタル空間上に再現する技術です。センサーデータとシミュレーションを組み合わせることで、「もし設備をこう変えたら生産性はどう変わるか」といった問いをバーチャル空間で素早く試算することができます。製造業における意思決定の質とスピードを劇的に向上させると期待されています。
デジタルツインの仕組みと製造業での活用領域
デジタルツインは、現実世界のオブジェクト（機械、ライン、工場）から収集したセンサーデータをリアルタイムでデジタルモデルに反映し、そのモデル上でシミュレーションや分析を行うことで現実世界にフィードバックする仕組みです。製造業での活用領域は多岐にわたります。①設備の予知保全：振動・温度・電流データから故障発生を事前予測、②生産ライン最適化：ボトルネックを仮想空間で特定して改善策を検証、③製品開発：試作品を作る前にデジタルモデルで性能検証、④工場レイアウト設計：新ライン導入時の影響を事前シミュレーション、といった用途が代表的です。シーメンスのNXやダッソー・システムズの3DEXPERIENCEなど、主要PLMベンダーがデジタルツインソリューションを提供しています。
国内製造業でのデジタルツイン導入事例と課題
国内では日立製作所が自社の那珂工場でデジタルツインを導入し、生産ラインの稼働率を向上させた取り組みが注目されています。また、重工業分野では三菱重工業が発電設備のデジタルツインを構築し、遠隔監視・保守サービスに活用。ブリヂストンはタイヤ製造プロセスのデジタルツインで品質向上と材料無駄の削減を実現しています。一方、課題としてはデータ収集のためのセンサー整備コスト、デジタルモデルの精度維持（データ品質管理）、そして使いこなせる専門人材の不足が挙げられています。経済産業省は2021年からデジタルツイン普及に向けたガイドライン策定に着手しています。
Harryの着眼点
デジタルツインは「工場の鏡」とも言うべき技術で、現場の状況をリアルタイムかつ多角的に把握できる点が革命的です。特に私が注目しているのは、工場全体ではなく「特定の工程・設備」から小さく始められる点です。まずは老朽化した重要設備1台のデジタルツインを作り、予知保全での費用対効果を確認してから拡大するアプローチが現実的です。デジタルツインは目的なく導入するのではなく、「具体的にどの意思決定の質を上げたいか」から逆算して設計することが成功の鍵です。
出典：シーメンス「Digital Twin for Manufacturing」白書2020 / 経済産業省「デジタルツイン活用事例調査報告書」2020年