計測システムにおけるデジタルツイン技術：概念から現実世界への展開

スマートマニュファクチャリングとインダストリー4.0の時代において、デジタルツイン技術は単なる流行語から、ビジネスに不可欠なツールへと進化しました。石油・ガス、水処理、製薬、発電など、計測システムにおいて、デジタルツインは、物理的な資産をリアルタイムでミラーリング、監視、最適化するための手段を提供します。

しかし、概念から現実へとどのように移行するのでしょうか？実践的な実装パスを探ってみましょう。

1️⃣ 計測のためのデジタルツインの定義

デジタルツインとは、物理的な資産、システム、またはプロセスの動的な仮想表現です。計測においては、センサー、トランスミッター、アナライザー、制御ループのリアルタイム、データ駆動型モデルを作成することを意味します。主な特徴：

物理モデルと仮想モデル間の

• 双方向データフロー運用データとの
• 継続的な同期予測分析と最適化のための
• シミュレーション機能2️⃣

ステップバイステップの実装パスステップ1：資産のデジタル化

すべての計測器（圧力、流量、温度、振動など）の

• インベントリとマッピング各デバイスに
• 固有のデジタルIDとメタデータを割り当てる標準的な通信プロトコル
• （例：OPC UA、Modbus、HART-IP）との互換性を確保する例：ある製油所では、モデリングの前に2,000以上のフィールド計測器を統一された資産レジストリにマッピングします。

ステップ2：データ取得層高頻度データを収集するために、

エッジゲートウェイ

• またはアップグレードされたPLC/DCSモジュールを導入するエッジでのデータ前処理
• （フィルタリング、圧縮、異常値タグ付け）を実装するTLS暗号化されたMQTTまたはHTTPSを介して安全なデータ送信を行う
• ステップ3：デジタルモデルの作成物理ベースモデル

（例：熱交換器の熱力学方程式）を構築する

• パターン認識のために機械学習を使用してデータ駆動型モデルを統合する
• 精度を確保するために、履歴データとライブデータでモデルを調整する
• ステップ4：クラウドまたはオンプレミスプラットフォームとの統合デジタルツインプラットフォーム（Azure Digital Twins、Siemens MindSphere、またはカスタムビルド）を選択する

履歴トレンド分析のために

• 時系列データベースに接続するMES、ERP、CMMSシステムとの
• API統合を有効にするステップ5：可視化とインタラクション
• 制御戦略をテストロールベースのダッシュボードを開発する

3D資産ビュー

• , リアルタイムKPI、および予測メンテナンスアラートを含める“what-if”分析のためのシナリオシミュレーション
• を有効にするステップ6：継続的な最適化プラントに適用する前に、ツインを使用して
• 制御戦略をテストするメンテナンスをスケジュールし、ダウンタイムを削減するために、

予測分析

• を適用する新しいデータと運用上の洞察が得られるにつれて、モデルを継続的に洗練させる3️⃣
• 使用例：水処理プラントのデジタルツイン物理層：複数の処理段階にわたるpH、濁度、流量センサー
• デジタルツイン層：

化学薬品の投与をシミュレーションし、フィルターの目詰まりを予測し、ポンプスケジュールを最適化する結果：

• 化学薬品の使用量を15％削減、エネルギーコストを20％削減、コンプライアンス報告を改善4️⃣
• 課題とベストプラクティス課題：
• データの品質と標準化接続された資産のサイバーセキュリティ

初期モデリングの労力が多いベストプラクティス：

価値の高い、影響力の大きい資産

• から始める
• 相互運用性のために
• オープンスタンダード

を使用する

• 将来の拡張のためにスケーラブルなアーキテクチャ
• を構築する5️⃣ 戦略的な対価
• 効果的に実装された場合、計測システムにおけるデジタルツインは以下を提供します：リアルタイムの運用可視性予測メンテナンス機能

迅速なトラブルシューティングとダウンタイムの削減データに基づいた意思決定

企業全体で

• 最終的な考察：
• 計測信号
• から
• インテリジェントツインへの道のりは、単なる技術的なアップグレードではなく、戦略的な変革です。構造化された実装パスに従うことで、業界は計測システムを、効率性、安全性、イノベーションを推進する

生きた、学習する資産に変えることができます。