デジタルツインが可能にする自律型オペレーション

インダストリー4.0のコンセプトが提唱されてから約10年の時間が経過する中で、多くのメーカーは働き方の変革におけるインダストリー4.0のポテンシャルについて理解を深めてきました。すでに世界では多くのパイロットプロジェクトが始動し、各企業はデータを活用した高度なアナリティクスや、予知保全のような自律型ソリューションの導入によってオペレーションの最適化を図ることで、どのような価値を創出できるかを見極めようとしています。

しかしながら、自律型オペレーションの迅速な実現を目指すメーカーは、共通する2つの課題に直面しています。まず、最も高い価値を生み出すユースケースでは、多くの場合、メーカーは複数のアセットやライン、機能に対して自律型ソリューションを導入しなければなりません。もう１つ、自律型ソリューションは膨大なデータを必要としますが、既存の製造オペレーション管理（MOM）アーキテクチャは、その多くですべてのデータにアクセスできない制約が存在します。

メーカーによっては、すべての製造データを単一のレポジトリに保存するための手法として、データレイクに投資するケースも見られます。ただし、この手法ではオペレーションをエンドツーエンドで最適化するために必要な、構造化された情報を取得することはできません。こうしたことから企業のCIOや製造部門のマネジャーは、デジタルツインを自律型ソリューションのワンストップショップとして活用することで、複数のソースからデータを収集・統合し、さらにコンテクスト化を行うアプローチを模索するようになっています。

デジタルツインは、物理的なアセットとプロセスの属性や挙動をソフトウェアで再現するモデルです。特定のインプットに対してアセットがどのような挙動を見せるかをシミュレーションできるデジタルツインによって、より良い意思決定を行えるようになります。

さらにデジタルツインは、漸進学習と暗黙知の取得を可能にし、差別化につながる重要なメリットももたらします。すべてのエンジニアやオペレーターが理解できる形で情報を保存し、構造化できるのです。

具体的には、デジタルツインは自律型オペレーションの実現プロセスを以下の方法でサポートします。

デジタルツインがメーカーにもたらす最大のメリットの1つは、既存のソリューションを置き換える必要がないという点です。つまり、より小さなコストで、より迅速に価値を創出することができます。メーカーの既存のMOMアーキテクチャを、デジタルツインの運用基盤として用いることも可能です。

メーカーはデジタルツインと既存のMOMアーキテクチャを併用することで、数年間にわたるテクノロジー投資からより大きな価値を引き出すことができます。しかも、既存のシステムを一から再構築する必要もありません。また、既存のすべてのシステムからデータを取得し、スピーディかつ効果的にコンテクスト化することができます。さらに、ユースケースの複雑さにもよりますが、こうしたメリットは3～6カ月という短期間で実現することができます。

デジタルツインの導入後も、製造実行システム（MES）は製造分野のITスタックの重要なエレメントとして引き続き活用することになります。MESベンダーでは現在、高まるデータ活用のニーズに対処するため、自社製品を高度に統合化されたプラットフォームへと進化させており、品質管理やアセットパフォーマンス管理といった機能の拡張を進めています。

さらにMESベンダーはクラウドベースのソリューションを活用して、新たな統合プラットフォームの導入の迅速化と価値の向上にも取り組んでいます。MESベンダーの柔軟な商用モデルを利用することで、メーカーは莫大なCAPEX（設備投資）モデルから、プロジェクトごとのメリットに最適化された漸増型のOPEX（運用費）モデルにシフトすることも可能です。

クラウドベースのソリューションによって、メーカーは必要に応じて製造現場のニーズに適したツールを導入することができます。たとえばモノのインターネット（IoT）、ローコード／ノーコード、アナリティクス、機械学習といったツールがそれに該当します。ベンダーはこうしたツールを外部から購入する、自社開発する、パブリッククラウドプロバイダーやIoTプレイヤーと提携するといった方法でクライアントに提供し、製品同士のシームレスな統合を実現しています。

インダストリー4.0を実践する中で自律型オペレーションへのシフトを実現するには、メーカーはMOMアーキテクチャを進化させ、デジタルツインが持つ柔軟性と拡張性を最大限活用しなければなりません。今後3～5年間でこのプロセスを成功に導き、クラウドを活用したデジタルツインベースのMOMアーキテクチャを構築できるメーカーなら、未来の課題にも確実に対処することができます。