デジタルツインの導入事例｜導入前の課題や導入後の効果を解説！

事例を読む前に、デジタルツインの特徴と用途の分け方を押さえておきましょう。用途によって、必要なデータも使われる製品の種類も変わります。

デジタルツインの仕組み

デジタルツインは、現実の設備や工場を仮想空間に再現する技術です。IoTで集めたデータと連動させ、状態の分析や将来の予測に使います。

単なる3Dモデルやシミュレーションとの違いは、現実とデータでつながり続ける点です。この特徴により、設計段階の検証から稼働中の設備の予知保全まで、幅広い場面で活用されています。対象も、建設前の工場から出荷後の製品まで広がっています。用途ごとに、再現する対象と取り込むデータの種類が変わる点も押さえておきましょう。

製造業での4つの用途

製造業の事例は、大きく4つの用途に分けると整理しやすくなります。設計・製造準備、生産ライン・工場レイアウト最適化、設備保全・遠隔監視、品質・運用の4つです。

設計・製造準備は、実機を作る前の検証で手戻りを減らすことが狙いです。生産ラインでは、ものの流れを再現してボトルネックや滞留を探します。設備保全では、稼働中の設備の状態から故障の予兆を捉えます。品質・運用の用途は、出荷後の製品や使用環境までデータで追う点が特徴です。

用途ごとに異なるプラットフォーム

用途によって、使われるプラットフォームの種類も変わります。生産ラインの流れを検証する事例では、離散事象シミュレーション系が中心です。工場全体を3Dで可視化する事例では、複数ツールのデータを統合する3D統合系が使われます。設計部門と生産技術部門のデータを、1つの仮想工場にまとめられる点が強みです。

設備をクラウド上でモデル化する事例では、IoT基盤系が土台です。事例を読むときにこの3種類を意識しておくと、製品比較へ進むときの手がかりになるでしょう。

編集部メモ：デジタルツインは、1つの製品で工場のすべてを再現する仕組みではありません。編集部では、用途と製品の種類をセットで捉えると、事例を自社に当てはめやすくなるとみています。

事例は、企業名や規模の大きさだけで読むと自社との距離がつかめません。次の3点を確認しながら読むと、自社に近い事例を見分けやすくなります。

• どの用途の事例かを確認する
• 使われているプラットフォームの種類を見る
• 前提となるデータ整備の状況を見る

どの用途の事例かを確認する

最初に確認したいのは、その事例が4つの用途のどれに当たるかです。同じデジタルツインでも、設計検証と設備保全では必要なデータも効果の表れ方も異なります。

設計・製造準備の効果は、立ち上げ時の手戻りの減少として表れます。設備保全の効果は、突発停止や過剰な点検の減少として表れるでしょう。生産ライン最適化なら、ボトルネックの解消による生産性の向上が効果の中心です。用途を意識して読むと、自社のどの工程に当てはまるかが見えてきます。

使われているプラットフォームの種類を見る

各事例の裏で使われているプラットフォームの種類にも目を向けます。例えば、BMWの事例ではNVIDIA Omniverseが使われています。川崎重工業の事例で使われているのは、Azure Digital Twinsです。

前者は3D可視化とデータ統合に強い系統で、後者は設備をクラウドでモデル化するIoT基盤系です。種類を押さえておくと、事例を読んだ後に製品比較へ進みやすくなります。同じ効果を狙う場合に、どの系統の製品を候補にするかの見当もつけられます。

前提となるデータ整備の状況を見る

事例の多くは、大量の3Dデータやセンサーデータの蓄積を前提にしています。BMWやFoxconnの取り組みは、工場の3Dデータ整備が土台です。予知保全の事例は、十分なセンサーとデータの蓄積を前提に成り立っています。

データが揃っていない企業が、そのまま同じ取り組みを始めるのは難しい面があるでしょう。事例を読むときは効果だけでなく、その前に必要だったデータ整備も確認しておきましょう。予知保全の事例なら、対象設備でセンサーデータが取れているかをまず確かめます。

設計・製造準備の用途では、実機を作る前に仮想空間で検証し、手戻りを減らすことが狙いになります。投資規模の大きい自動車・電機業界で、新工場やライン構築の事前検証に使われる事例が目立ちます。

BMWの工場計画

• 業界：自動車
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、ラインの組み替えに大きな費用と時間がかかり、問題が建設後に判明するおそれもあった。導入後は、建設前に仮想空間で複数のレイアウト案を試し、流れの良い構成を選べるようになった

BMWは、NVIDIA Omniverseを使って工場のデジタルツインを構築しています。この仕組みは、生産ネットワーク全体へ展開が進められています。新工場の計画段階で、レイアウトや生産ラインを仮想空間に再現し、建設前に検証する取り組みです。

物理的にラインを組み替えるには、大きな費用と時間がかかります。仮想空間なら複数の案を試し、最も流れの良い構成を選べます。建設後に問題が判明する事態を避けられる点が、この取り組みの価値です。

Foxconnのロボットセル設計

• 業界：電機
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、ロボットの据え付け後に現場で動作を調整する時間がかかっていた。導入後は、仮想環境でロボットを訓練してから現場に展開し、据え付け後の調整時間を抑えている

Foxconnは、Siemensのソフトウェアとデジタルツイン基盤を組み合わせています。ロボットの作業セルや組み立てラインを、仮想空間で設計する取り組みです。仮想環境でロボットを訓練してから現場に展開し、据え付け後の調整時間を抑えています。

制御プログラムやロボットの動作を、現実に持ち込む前に確認できる点が特徴です。立ち上げ時の手戻りを前倒しで潰せるため、自動化の度合いが高いラインほど効果が大きくなります。

編集部メモ：編集部が注目するのは、両社とも実機を動かす前に潰せる手戻りに投資している点です。この用途の効果は、工場の規模より、立ち上げの遅れが生むコストの大きさに左右されると考えられます。大量の3Dデータ整備が前提のため、自社では遅れがちな一工程から再現するのが現実的でしょう。

生産ライン・工場レイアウトの用途では、ものの流れを仮想空間で再現します。ボトルネックや滞留を見つけて改善することが狙いです。稼働中の工程状況を映し続けることで、計画と実態のずれを早期に捉えられます。

• 業界：空調機器
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、どの工程が詰まっているかをデータで把握しにくかった。導入後は、部品の流れや組み立て・塗装・プレスの工程状況を仮想空間で把握し、改善につなげることを目指している（システムは開発中）

ダイキン工業は、堺製作所の臨海工場向けに、デジタルツイン機能を持つ生産管理システムを開発しています。部品の流れや、組み立て・塗装・プレスといった工程の状況を仮想空間に再現する取り組みです。現場の状況をデータとして見えるようにし、詰まっている工程の把握と改善につなげます。

この用途の土台は、離散事象シミュレーションと呼ばれる、ものの流れを扱う計算です。新ラインの構築前にレイアウトやタクトタイムを何通りも試し、生産性の高い構成を選ぶ使い方が一般的です。多品種を扱い、製品ごとに段取りが変わる複雑なラインほど効果が出やすくなります。

編集部メモ：ダイキン工業の取り組みは、稼働中の工程を映し続ける点に特徴があると考えられます。一方、単一製品を流す単純なラインでは、改善幅が小さくなる傾向があるため注意が必要です。自社のラインの複雑さと検証したい範囲を、先に見極めることが大切だと編集部ではみています。

設備保全・遠隔監視の用途の狙いは、稼働中の設備の状態をデータで捉え、故障の予兆をつかむことです。設備の停止が大きな損失につながる装置産業で、効果が出やすい用途です。

旭化成の水素製造プラント

• 業界：化学
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、異常時の対応にベテランの担当者が現地にいる必要があった。導入後は、プラントの状態を仮想空間で把握し、遠隔で対応を支援できる体制を整えた

旭化成は、福島の水素製造プラントにデジタルツインを導入し、遠隔での運転監視を行っています。プラントの状態を、仮想空間で把握する仕組みです。異常時には、ベテランの担当者が現地にいなくても遠隔で対応を支援できます。

設備が広範囲に分散するプラントでは、現地に人を常駐させるコストが大きくなります。遠隔監視による省人化に加え、熟練者の知見を場所を問わず活かせる点がこの事例の効果です。現地に行かなくても判断できる体制は、技能継承や人手不足の課題にも関わります。

川崎重工業のインダストリアルメタバース

• 業界：重工業
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、生産ラインの状況把握や障害対応を現地の人員で行う必要があった。導入後は、仮想空間の工場を通じて、遠隔地の専門家がリアルタイムで支援する体制を目指している（構想段階）

川崎重工業は、Microsoftと連携して「インダストリアルメタバース」に取り組んでいます。工場を仮想空間に再現し、生産ラインの状況把握や予知保全を実現する構想です。基盤には、Azure Digital TwinsやHoloLensが使われています。

ロボットの障害発生時の対応や、遠隔地の専門家によるリアルタイム支援も構想の一部です。過去・現在・未来の稼働状況を仮想空間で扱い、原因特定と解決につなげる狙いがあります。複数拠点を持つ企業が、専門家の支援を場所に縛られず届けたい場合に向く形でしょう。

編集部メモ：両社の事例は、設備をクラウド上でモデル化するIoT基盤系を使っています。この用途の価値は、省人化に加えて熟練者の知見を場所から切り離せる点にあると編集部ではみています。ただし、予兆を捉えるにはセンサーとデータの蓄積が前提です。自社で検討する際は、まず設備からデータが取れているかを確かめる必要があるでしょう。

品質・運用の用途では、製品や設備のライフサイクル全体をデータで追います。運用段階の最適化や品質向上につなげることが狙いです。製品単位のデジタルツインや、街・施設単位の大規模な実証も含まれます。

GEの航空機エンジン

• 業界：航空機エンジン
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、保守のタイミングを個々のエンジンの状態に合わせて決めることが難しかった。導入後は、運用データから個々のエンジンの状態をモデル化し、保守のタイミングを最適化している

GEは、航空機エンジンのデジタルツインを早くから手がけた企業として知られます。実際のエンジンから集めたデータをもとに、個々のエンジンの状態をモデル化しています。そのうえで、保守のタイミングを最適化する取り組みです。

製品の出荷後も運用データで状態を追い続ける点が、製品単位のデジタルツインの特徴です。安全性が高く求められ、保守の影響が大きい製品ほど、この用途の価値が高まります。個々の状態に応じて保守の時期を決めるため、一定期間ごとに点検する時間基準保全とは考え方が異なります。

トヨタ自動車のWoven City

• 業界：自動車
• 企業規模：大企業
• 導入前後の変化：導入前は、製品や技術の検証が単体での評価にとどまりやすかった。導入後は、街そのものを実験の場とし、仮想空間のシミュレーションと現実の検証を組み合わせている

トヨタ自動車は、実証都市「Woven City」を検証基盤として活用しています。対象は、自動運転やモビリティ、ロボットなどの技術です。街そのものを実験の場とし、仮想空間のシミュレーションと現実の検証を組み合わせる取り組みです。

ダイキン工業もこのWoven Cityで、空調・換気システムの実証実験を進めています。製品を実際の生活空間で検証する場として活用する例です。使われる環境ごと再現して評価する点に、この段階の事例の広がりが表れています。

編集部メモ：これらの事例は規模が大きく、中堅企業がそのまま再現するのは難しいと考えられます。ただし、運用データで製品の状態を追う考え方は、規模を縮めても応用できるでしょう。使用環境を再現して検証する考え方も同様です。出荷後の製品から稼働データを集め、品質改善に回す取り組みが入口になると編集部ではみています。

事例を自社に当てはめるときは、業種から用途を選び、対象工程とデータの状況を順に確認します。次の3つの手順で整理すると、検討の範囲を具体的にしやすくなります。

業種に近い事例から用途を選ぶ

業種別に見ると、化学・プラントなどの装置産業は設備保全・遠隔監視の事例が中心です。自動車・電機は、設計検証や生産ライン最適化の事例が目立ちます。機械・重工は、両方にまたがる傾向があります。

自社の業種に近い事例を起点にすれば、どの用途から検討すべきか当たりをつけやすいでしょう。同じ業種でも、損失が大きいのが立ち上げの遅れか、設備の停止かは企業によって異なります。自社で損失の大きい場面を確認し、用途を選ぶ判断材料にしてください。

効果の見えやすい工程に対象を絞る

用途を選んだら、最初に対象とする工程や設備を1つに絞ります。紹介した事例の多くも、特定のプラントや特定のラインといった範囲が起点です。

工場全体を一度に再現しようとすると、データ整備とモデル作りの負担が膨らみます。対象には、立ち上げが遅れがちな工程や、止まると損失の大きい設備が向いています。効果を金額で示しやすいため、投資の判断もしやすくなるでしょう。効果を確かめてから、別の工程や拠点へ広げる順序で進めると無理がありません。

必要なデータと製品の種類を確認する

対象を決めたら、その用途に必要なデータが揃っているかを確認します。設計検証なら3Dデータ、予知保全ならセンサーデータの蓄積が前提です。

あわせて、用途に合うプラットフォームの種類も確認しておきます。ライン検証なら離散事象シミュレーション系、工場の3D可視化なら3D統合系が候補です。設備の監視を目的とする場合は、IoT基盤系が候補になります。具体的な製品は、デジタルツインのカテゴリページで用途やクラウド対応などの条件から比較できます。

ここまでの事例を横断すると、効果が出ている取り組みにはいくつかの共通点があります。自社で始めるかどうかを判断する際の手がかりにしてください。

• 設備停止や手戻りの損失が大きい
• 設備投資の頻度が高いか、多拠点を抱えている
• 用途を絞って小さく始めている

設備停止や手戻りの損失が大きい

1つ目の共通点は、設備停止や手戻りの損失が大きい領域で使われていることです。旭化成のプラントや川崎重工業の工場は、止まると損失の大きい設備の例です。こうした設備ほど、予知保全や遠隔監視の投資を回収しやすくなります。

BMWやFoxconnのような新ライン構築でも同様です。立ち上げの遅れが大きなコストになるため、事前検証の効果が金額に表れます。自社で損失が大きい場面を洗い出しておくと、投資の根拠を示しやすいでしょう。

設備投資の頻度が高いか、多拠点を抱えている

2つ目は、設備投資の頻度が高いか、多拠点を抱えていることです。新工場やライン増設を繰り返す企業では、事前検証のノウハウが積み上がり、投資のたびに効果が出ます。BMWが工場のデジタルツインを生産ネットワーク全体へ広げている例も、この条件に当てはまるでしょう。

複数拠点を持つ企業は、遠隔監視や専門家支援の仕組みを横展開しやすくなります。川崎重工業の構想も、専門家の支援を場所に縛られず届けることが狙いの1つです。1拠点で作った仕組みを他拠点へ広げられるかどうかも、効果の大きさに影響します。

用途を絞って小さく始めている

3つ目は、用途を絞って小さく始めていることです。紹介した事例も、いきなり全工程をデジタルツイン化したわけではありません。BMWも旭化成も、特定のラインやプラントから着手しています。

1つ目と2つ目の共通点は、投資の回収しやすさに関わる条件です。一方で3つ目は、失敗の確率そのものを下げる条件といえます。小さく始めれば、データ整備とモデル作りの負担も抑えられます。規模に関わらず取り入れられるため、中堅・中小企業でも最初に意識したい進め方です。

デジタルツインの事例には、前提となる条件が見えにくいものが少なくありません。事例を参考に導入を進める際に、つまずきやすい点と回避策を整理しました。

• 3Dデータが揃わないまま工場全体を再現しようとする
• モデルの再現精度を上げすぎる
• 予兆を捉えるデータが足りない
• 単純なラインで大きな改善を見込む

3Dデータが揃わないまま工場全体を再現しようとする

BMWやFoxconnの取り組みは、大量の3Dデータ整備を前提としています。データが揃っていない企業が工場全体の再現を目指すと、整備の段階で負担が膨らみます。

回避策は、再現する範囲を立ち上げが遅れがちな一工程に限ることです。対象が小さければ、必要な3Dデータの量も抑えられます。まず一工程で効果を確かめ、そのあとで範囲を広げる順序が現実的でしょう。最初の工程で、データ整備にかかる手間と期間をつかんでおくと、次の計画も立てやすくなります。

モデルの再現精度を上げすぎる

生産ラインのシミュレーションでは、再現の精度を上げるほどモデル作りの手間が増えます。細部まで作り込むと、検証を始めるまでに時間と費用がかかりすぎるおそれがあります。

回避策は、検証したい範囲と問いを先に決めることです。ボトルネックの特定が目的なら、工程ごとの処理時間と流れが再現できれば十分な場合もあります。レイアウトやタクトタイムの比較でも、判断に必要な粒度でモデルを作れば足ります。精度は、検証結果を見ながら必要な部分だけ高めていくとよいでしょう。

予兆を捉えるデータが足りない

予知保全や遠隔監視は、十分なセンサーとデータの蓄積が前提になります。データが取れていない設備に導入しても、故障の予兆は捉えられません。旭化成や川崎重工業の事例も、設備の状態を継続して取り込む仕組みが核になっています。

回避策は、事例を真似る前に、対象設備でどんなデータが取れているかを確認することです。不足している場合は、センサーの追加とデータの蓄積から始める必要があります。予兆の把握には一定の蓄積期間が要るため、計画にはその時間も見込んでおきましょう。

単純なラインで大きな改善を見込む

生産ライン最適化の効果は、ラインの複雑さに左右されます。単一製品を流す単純なラインでは、シミュレーションで得られる改善幅が小さくなる傾向があります。人の経験だけで十分に最適化できている工程では、検証の価値が上がりにくいためです。

回避策は、人の経験だけでは最適な構成を見つけにくい工程を選ぶことです。製品ごとに段取りが変わる多品種の工程が、その代表例になります。自社のラインが単純な場合は、設備保全など別の用途から検討する方法もあるでしょう。

製造業のデジタルツイン事例は、4つの用途で整理すると自社に当てはめやすくなります。用途は、設計・製造準備、生産ライン最適化、設備保全・遠隔監視、品質・運用の4つです。効果が出ている事例には、停止や手戻りの損失が大きいという共通点があります。設備投資が多いか多拠点を抱えていることや、用途を絞って小さく始めていることも共通しています。

まずは自社の業種に近い事例から用途を選び、対象工程とデータの状況を確認しましょう。使われる製品の種類は用途ごとに異なります。デジタルツインのカテゴリページやデジタルツインの比較記事で、用途に合う候補を確認してください。