デジタルツインの事例｜製造業の用途別・業種別に活用法を整理

製造業のデジタルツイン事例は、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・工場レイアウトの最適化、設備保全・遠隔監視、品質・運用の最適化です。事例を読むときに「これはどの用途か」を意識すると、自社のどの工程に当てはまるかが見えてきます。

デジタルツインは、現実の設備や工場を仮想空間に再現し、IoTで集めたデータと連動させて分析・予測する技術です。単なる3Dモデルやシミュレーションと違い、現実とデータでつながり続ける点が特徴になります。この特徴があるため、設計段階の検証から、稼働中の設備の予知保全まで、ライフサイクルの幅広い場面で使われます。

事例を見るうえでもう一つ押さえておきたいのが、用途によって使われるプラットフォームの種類が変わる点です。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、工場全体を3Dで可視化する事例では3D統合系、設備をクラウドでモデル化する事例ではIoT基盤系が使われます。どの用途にどの種類が向くかは、後半の「自社導入を成功させる条件」で整理します。まずは用途別の事例を見ていきます。

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は、NVIDIA Omniverseを使って工場のデジタルツインを構築し、生産ネットワーク全体へ展開を進めています。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、実際の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が、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、この用途の価値になります。

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、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しています。仮想環境でロボットを訓練してから現場に展開することで、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ため、立ち上げ時の手戻りを前倒しで潰せます。自動化の度合いが高いラインほど、この事前検証の効果が大きくなります。

こうした事例で使われているのは、3D可視化と複数ツールのデータ統合に強いプラットフォームです。設計部門と生産技術部門が別々のツールを使っていても、データを一つの仮想工場にまとめられる点が、大規模な工場の事前検証を支えています。一方で、これらの取り組みは大量の3Dデータ整備を前提とするため、データが揃っていない企業がそのまま真似るのは難しい面もあります。

編集部コメント：BMWとFoxconnの事例は華やかですが、編集部が注目したいのは「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」という共通点です。この用途で効くのは設備や工場そのものの規模ではなく、立ち上げの遅れがどれだけ大きなコストになるかという一点に尽きます。大量の3Dデータ整備という前提を逆手に取れば、自社で再現すべきは全工場のツインではなく、立ち上げが最も遅れがちな一工程だけ、と読み替えるのが現実的です。

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、ボトルネックや滞留を見つけて改善することが狙いになります。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。

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し、生産の状態を把握しやすくする取り組みです。現場で起きていることをデータとして見えるようにすることで、どの工程が詰まっているかを把握し、改善につなげられます。

生産ラインの最適化では、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が土台になります。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、最も生産性の高い構成を選ぶ使い方が一般的です。実機を動かす前に問題を洗い出せるため、立ち上げ後の手戻りを抑えられます。ただし、再現の精度を上げるほどモデル作りの手間が増えるため、検証したい範囲を絞ることが現実的な進め方になります。

この用途は、多品種を扱いラインが複雑な企業ほど効果が出やすくなります。製品ごとに段取りが変わる工程では、人の経験だけで最適なレイアウトを見つけるのが難しく、シミュレーションによる検証の価値が高まるためです。逆に、単一製品を流す単純なラインでは、得られる改善幅が小さくなる傾向があります。

設備保全・遠隔監視の用途では、稼働中の設備の状態をデータで捉え、故障の予兆を見つけて計画的にメンテナンスすることが狙いになります。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し、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る体制を整えています。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いため、遠隔監視による省人化と、熟練者の知見を場所を問わず活かせる点が効果になります。

川崎重工業は、Microsoftと連携し、工場を仮想空間に再現する「インダストリアルメタバース」に取り組んでいます。Azure Digital TwinsやHoloLensを使い、生産ラインの状況把握、ロボットの障害発生時の対応、予知保全、遠隔地の専門家によるリアルタイム支援を実現する構想です。過去・現在・未来の稼働状況を仮想空間で扱い、問題の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す。

これらの事例では、設備や工程をクラウド上でモデル化するIoT基盤系のプラットフォームが使われています。設備の状態を継続して取り込み、変化を捉える仕組みが核になるためです。予知保全は、従来の「壊れてから直す」事後保全や「一定期間ごとに点検する」時間基準保全と比べ、設備の実際の状態に応じて必要なときに手を打てる点が違います。過剰な点検も突発停止も減らせるため、保全コストと稼働率の両面で効果が見込めます。ただし、予兆を捉えるには十分なセンサーとデータの蓄積が前提になり、データが取れていない設備には適用しにくい制約があります。

編集部コメント：旭化成と川崎重工の事例から編集部が読み取るのは、予知保全・遠隔監視の本当の価値が「省人化」だけでなく「熟練者の知見を場所から切り離せること」にある、という点です。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という製造業共通の悩みに直結します。ただし両事例ともセンサーとデータ蓄積という前提の上に成り立っているため、自社で検討する際はまず「予兆を捉えられるだけのデータが取れているか」を確認することが、事例を真似る前の最初の関門になります。

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、運用フェーズの最適化や品質向上につなげることが狙いになります。製品単位のデジタルツインや、街・施設レベルの大規模な実証も含まれます。

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事例として知られます。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、保守のタイミングを最適化する取り組みです。製品が出荷された後も、運用データを使って状態を追い続ける点が、製品単位デジタルツインの特徴になります。航空機エンジンのように、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。

トヨタ自動車は、実証都市「Woven City」を、自動運転・モビリティ・ロボットなどを仮想空間で検証する基盤として活用しています。街そのものを実験の場とし、デジタル上のシミュレーションと現実の検証を組み合わせる大規模な取り組みです。ダイキン工業はこのWoven Cityで、空調・換気システムの実証実験を進めており、製品を実際の生活空間で検証する場として活用しています。製品単体の検証にとどまらず、使われる環境ごと再現して評価する点が、運用・社会実装フェーズの事例の広がりを示しています。

これらの事例は規模が大きく、そのまま中堅企業が再現できるものではありません。ただし、「製品の運用データを使って状態を追う」「実際の使用環境を再現して検証する」という考え方は、規模を縮めれば自社にも応用できます。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は、製品単位のデジタルツインの入口になります。

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なります。

条件1：設備停止や手戻りの損失が大きい

一つ目は、設備停止や手戻りの損失が大きいことです。旭化成のプラントや川崎重工の工場のように、止まると損失が大きい設備ほど、予知保全や遠隔監視の投資が回収しやすくなります。BMWやFoxconnのように、立ち上げの遅れが大きなコストになる新ライン構築でも、事前検証の効果が金額に表れます。

条件2：設備投資の頻度が高いか、多拠点を抱えている

二つ目は、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は、事前検証のノウハウが積み上がり、投資ごとに効果が出ます。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。

条件3：用途を絞って小さく始めている

三つ目は、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なく、特定のプラント、特定のラインといった範囲から取り組んでいます。最初から工場全体を狙うとデータ整備とモデル作りの負担が膨らむため、効果の見えやすい工程に絞るのが現実的な進め方になります。

編集部コメント：3つの条件を並べると規模の大きい企業向けに見えますが、編集部が最も重視するのは三つ目の「用途を絞って小さく始めている」点です。BMWも旭化成も、最初から全社をツイン化したわけではなく特定のラインやプラントから着手しており、これは規模に関わらず真似できる進め方です。一つ目と二つ目の条件は投資回収のしやすさを左右しますが、三つ目は失敗の確率そのものを下げる条件であり、どの規模の企業でも最初に守るべき原則だと考えます。

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、自動車・電機は設計検証や生産ライン最適化、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ると、どの用途から検討すべきかの当たりがつけやすくなります。自社の用途に合う製品を具体的に探す場合は、ITトレンドのデジタルツインカテゴリで、用途やクラウド対応などの条件から絞り込んで比較できます。

製造業のデジタルツイン事例は、設計・製造準備、生産ライン最適化、設備保全・遠隔監視、品質・運用という用途で整理すると、自社への当てはめがしやすくなります。BMWやFoxconnは設計・製造準備、ダイキン堺は生産ライン、旭化成や川崎重工は設備保全・遠隔監視、GEやトヨタWoven Cityは品質・運用フェーズの代表例です。

効果が出ている事例には、設備停止コストが大きい、設備投資の頻度が高い、多拠点を抱える、用途を絞って小さく始めている、といった共通点があります。自社がこれらに当てはまるほど、デジタルツインの投資対効果は出やすくなります。

自社に近い用途・業種の事例が見つかったら、次は具体的な製品の比較です。事例で使われているプラットフォームは用途ごとに種類が分かれるため、ITトレンドのデジタルツインカテゴリで、自社の用途に合う製品を確認できます。