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物理世界と仮想世界を橋渡しするデジタルツイン

 

 

 

 

June 2022

エリクソンのヨン・ギャンブル(Jon Gamble)がImagine Studioから、画面の向こうにあるデジタル世界へとあなたを誘います。

What?


物理オブジェクト、プロセス、システムの動的な仮想レプリカであるデジタルツインは、リスクのないテストとプロトタイピング、効率・生産性・安全性の向上、市場投入までの時間の短縮を実現します。

Why?


デジタルツインは仮想ラボとして予測と予知保全を可能にし、ダウンタイム、無駄、コストを削減すると同時に、サプライチェーンの効率を高め、二酸化炭素排出量の多い移動の必要性を減らす効果的なリモートコラボレーションを促進します。

How?


接続性、クラウドコンピューティング、AI、リモートセンシング分野のイノベーションの産物であるデジタルツインは、常に更新される実世界のデータのフローに依存して物理的な対応物に同期します。

重要なポイント

デジタルツインは、生産性、安全性、品質を向上させ、出張の必要性と無駄を排除することで持続可能な目標達成を支援します。


デジタルツインはエリクソンの工場で重要な役割を果たし、計画外のダウンタイムを約50%削減しています。


世界のデジタルツイン市場の価値は、2026年までに482億ドルに達すると予測されています。


アンテナ/基地局設置の「調査完了」から「設計完了」までのリードタイムが50%短縮されました。


デジタルツインは「サイバーフィジカル連続体」を形成します。ここではどちらかの現実の出来事がもう一方方に影響を及ぼし、仮想と現実の区別が曖昧になります

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デジタルツインは目に見えない部分を見る力をもたらします。

デジタルツインは、私たちに、近い将来に何が起こるかを知る力を与えてくれます。

人々は実生活の仮想レプリカによって場所、オブジェクト、システムのシミュレーションを生成し、リスクや混乱なしにそれらの実験することができます。

たとえはあなたが風力タービンの新しい設計を試したいエンジニアだとしましょう。離れた場所にある実物を使うよりも仮想世界でこれを試験する方がいいと思いませんか。一連のリモートファクトリーを担当していて、それぞれの性能を比較したい場合はどうでしょう。デスク上ですべての現場にアクセスできればとても便利ですね。

デジタルツインは、現実の世界で判断を下す前に、変更や改善の影響を調査するためのテストベッドや仮想的な視点を提供します。デジタルツインが熱狂的に歓迎される理由はこれです。

5G、センサー、拡張現実デバイスなどのテクノロジーの融合により、このテクノロジーが広く利用できるようになったのは、ごく最近のことです。1960年代にNASAはその宇宙ミッションのために、制御された環境で機器を試験し、最終的に1970年のアポロ13号の打ち上げをサポートするために、二重化システムを導入しました。1992年にデイヴィッド ガランター(David Gelernter)は、自著のミラーワールド(Oxford University Press、USA)で、コンピューターシステムが相互接続される未来において、システムが生成した画像を相互作用させて実世界を制御することで何が可能になるかを説明しました。

デジタルツインの実際のコンセプトを構築したのは、2002年に製品ライフサイクル管理の研究にそれを導入した、マイケル・グリーブス(Michael Grieves)博士です。それ以降のデジタルツイン実現のための取り組みにより、港や工場などで、複雑なシステムの可視化と自動化がすでに実現されています。デジタルツインは最も有望な技術トレンドの一つであり、2026年までにその潜在的な市場価値は世界全体で480億米ドルに達すると予測されています(出典:MarketsandMarkets)。

モデリングとシミュレーション

ところでデジタルツインの定義はどのようなものでしょう。インターネットで検索すると膨大な数の定義が見つかります。デジタルツインは、たとえば「実際には存在しない機能で強化されている資産とプロセスのソフトウェア表現」と定義できます。あるいはもっと簡単に、「現実を予測する、または現実と相互作用するために利用できる何かの仮想コピーとそれに関連するプロセス」と説明されることもあります。

リビングルームの仮想レプリカを入力することを考えてみましょう。すべてが正確にあなたの認識している位置にありますが、それはデジタルな形で表現されています。家族が自宅でTVの電源を入れると、仮想化されたデジタルの部屋のTVもほぼリアルタイムで電源がオンになります。つまり二つの異なる現実の間でアクションを転送できるのです。デジタルツインの基盤にあるのは、現実世界のイベントに絶えず適応し学習する仮想世界において、多数の物理的要素を複製する能力です。

デジタルツインをシミュレーションと区別することも重要です。これらは同じ特性を共有していますが、いくつかの重要な違いもあります。

シミュレーションは設計者の想像力によって作られるもので、設計者はそれらを用いて、多くの場合はオフラインでさまざまなシナリオの原因と結果を分析します。ほとんどの場合、シミュレーションは1回限りであり、設計と分析調査を支援するために使われます。一方でデジタルツインは、現実世界と仮想世界の間で情報をタイムリーに同期することによって稼働し、どちらの世界の変化にも適応します。シミュレーションは主に理論的なものですが、デジタルツインは具体的で実際的なものです。

同様に、デジタルツインはメタバースといくつかの類似点を共有しています。メタバースは人々が仮想的に対話できるデジタル空間です。メタバースは開発者によってゼロから構築され、通常は仮想現実(未来の風景やおとぎ話の城など)を提示しますが、デジタルツインは実世界のレプリカを生成するもので、たとえば仮想空間と物理空間を定常的に行き来するデータによって、生きたり死んだりします。デジタルツインは現実世界の反映であって、二つの世界の同期を維持するために定期的に更新されるものととらえることができますが、メタバースが提示する世界は、現実世界とまったくあるいは部分的にしか似ていないこともあります。

デジタルツインの四つの特徴

  1. 対象となる実世界のオブジェクトの観測、状態、関係性を表すデータモデルとデータ構造
  2. デジタルツインを生成するために実世界のオブジェクトからデータを転送すること。通常これは、デジタルツインにおいて正確で最新の視点を実現するために継続的に実行されます。
  3. デジタルツインの機能と洞察をフルに活用するためのデータ分析ツール。これには単独または複数のセンサーからの単純なデータ収集や、将来の動作を予測し、さまざまなシナリオやその他の分析タスクをシミュレートするために使われる複雑なアルゴリズムなどがあります。
  4. さまざまなAPI、GUI、その他のヒューマンインタフェースを介してデジタルツインと対話する手段。これらの手段を通じて得られた洞察は、直接またはデジタルツインを介して、実世界でより良い意思決定を行うために使われます。
暴露
ポジショニング
センシング
認知ネットワーク
視覚化
実現させる

このように幅広い機能を備えたデジタルツインには、温度センサーや流量検出器などの主システムの最も単純な要素から始め、時間とともに生成・進化させることができるさまざまなアプリケーションと種類があります。デジタルツインはいくつかの異なるコンポーネントを組み合わせることでさらに進化し、それらの相互作用の様相や、コンポーネントを個別に見ても得られない新しい情報をもたらします。たとえば特定の場所の完全なデジタル表現があれば、デジタルツインは、生産性、品質、安全性を向上させることができます。

いずれも、場所を問わず他の人と協力してデジタルツインにアクセスできます。異なるデジタルツイン間を制限なく接続すれば、システム間の学習が可能になり他の場所や同様の産業セグメントからさらなる洞察が得られることでしょう。

デジタルツインと産業

エリクソンの現在の研究の多くの契機となったのは、進行中のデジタルトランスフォーメーションにおけるモバイル接続の可能性を最大限に引き出すことへの関心です。デジタルツインがこの変革に主要な役割を果たしていることは、多くの人が認めています。テキサスにあるエリクソンの工場では、デジタルトランスフォーメーションプログラムの一環として導入されたSMA(Surface Mount Assembly)ラインのデジタルツインにより、計画外のダウンタイムが50%減少し、廃棄物が30%削減されました。

エリクソンはイタリアのリボルノ港と提携し、デジタルツインを使って技術革新によって運用を最適化する方法を調査し、経済的、社会的、経済的利益の実現性を特定しました。これは対象に取り付けたカメラ、GPS、その他のセンサーを介して港湾活動を継続的に監視することで実現されました。この取り組みの結果行われた変更は、目に見える影響をもたらしました。

  • 船舶の作業完了時間が推定13%、フォークリフトの使用量が17%、CO2排出量が8%以上削減されました。
  • 中規模の港湾貨物ターミナルが実現するコスト削減は、年間約6,000万米ドルと見積もられています。
  • リボルノ港の調査では、接続性向上の直接的な結果として、環境の持続可能性と人員の安全に関連する13の直接および間接的な利益が得られた証拠も示されました。
  • 資産と性能のトレンドをサイト全体で監視し、予知保全、予防保守、一部のリモート保守を実現します。

自動車生産においては、世界各地に拠点を置く設計チーム、エンジニアリングチーム、生産チーム間のコラボレーションを強化し、開発ペースを加速するためにデジタルツインが使われています。

BT、エリクソン、NVIDIA、自動車用バッテリーメーカーHyperbatのコンソーシアムでは、デバイスの3D等身大レプリカが工場フロアを可視化し、人々がそれを共有し、仮想化、制御されたスペースで操作できるようにしています。Hyperbatは製造プロセスを効率化すると同時に、さまざまなチームが多様な製品やプロジェクト管理システムを使った結果として生じる複雑性を排除できました。

最先端のヘッドセットメーカーであるVarjoの創業者兼CTO、ウルフォ・コントーリ(Urho Konttori)氏は、自社のチームにもたらされたメリットについて述べています。

「チームはもはや本社や工場のサテライトのようには感じられませんが、共通の仮想空間内で完全に接続された単一のアイテムであり、出張の必要がありません」

Varjo創業者兼CTOウルフォ・コントーリ

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Varjo の CTO である Urho Konttori が、人間の目の品質のヘッドセットを製造する際の課題について説明します。

さまざまな業界で見られるメリット

利点

概要

危機管理 シナリオのモデリング、予測、意思決定
生産性向上 性能分析、ダウンタイム削減
予知保全 信頼性、コスト削減
リモートコラボレーション 設計カスタマイズ、出張ニーズ低減
リアルタイム監視 カスタマーサービス改善、既存製品検討強化、サプライチェーン効率化
リモート運用 超低遅延を要するクリティカルミッション運用をリモートでサポートする新技術、従業員の安全性向上

次世代の技術

より多くのデバイスとアプリケーションが接続され、業界と企業がデジタルツインを使うようになると、システムの接続性がもたらす可能性は無限に広がります。

それと並行したAIアルゴリズムのデジタルツインへの組み込みは、あらゆる種類のアプリケーションやサービスに新しい技術とソリューションを提供できる可能性があり、産業にとっての重要性が高まります。ただしこれを実現するためのデータ伝送量と伝送頻度に起因して、ネットワークに求められる要件はよりいっそう高度なものとなります。

抽出する十分なデータがない場合でも、デジタルツインはさらなる知性を獲得できる上、トレーニング能力も備えています。この場合AIアルゴリズムによってデジタルツインの意思決定を継続し、センサーやネットワークの位置に関わる制約を補うことができます。

現時点で、デジタルツインの可能性の認識を高めるための取り組みはまだあります。エリクソンIndustry Labの最近の報告によると、デジタルツインのメリットとして知られているのは「メーカーが気づかなかった機能」ですが、デジタルツインを導入したメーカーはすぐにそのメリットを認識します。

以下の動画でデジタルツインによる建設と医療分野の学習の効率強化についてご紹介します。

デジタル ツインが建設業界と医療学習をより効果的にしている方法を発見してください。

未来を垣間見る

ネットワークのアップグレードと構築は、ネットワーク品質の維持、新しいサービスの有効化、新技術の利用の中心であり、投資を決定する主たる要因です。そのためには正しいタイミングで最適なソリューションを選択することが不可欠です。

ネットワーク内の多数のセンサーと位置からデータを収集してデジタルツインを生成することでシナリオプランニングが容易になり、投資を最適化したり、運用業務を適応させたりできます。たとえば顧客の期待の実現とSLA逸脱による財務リスクの両方をより詳細に評価することで、投資収益率と顧客満足度を最大限に高めることができます。

2030年までに、デジタルツインは医療をサポートする役割を果たす可能性があります。身体をデジタルで表現することで、継続的な診断と予防措置を講じることができます。Philips Healthcareは、「測定、スキャン、検査のたびに継続的に更新される、行動データや遺伝子データを含むパーソナライズされた生涯患者モデル」の導入もあり得ると考えています。

たとえば糖尿病に使われるセンサーを、同等の機能を備えた新しい形式のウェアラブルで拡張できれば、モビリティ、環境の変化、日常生活について洞察を深めることができます。デジタルツインがいれば、医師や外科医は全体的にあなたの健康状態を観察できるので、従来よりもはるかに大規模な知識を活用できるでしょう。パターン認識やその他の関連するシミュレーションなどの認知機能を使うことで、医師が利用できる情報は、現在よりも桁違いに大きくなります。

「Games for Good」の導入は、効率の向上や移動と無駄の削減が結果として持続可能性にもたらす利益を超えて、社会に大きな影響を与えるかも知れません。

Games for Goodは、ゲーミフィケーションと個人的な習慣の認識を通じて、物理世界と仮想世界の間の相互作用をサポートします。たとえば子供が学校の敷地からゴミを集めてゴミ箱に捨てると、ネットワークがその重量を計算し、お気に入りのゲームで使えるデジタルな利益を子供に提供します。

一方でゲーマーは、物理的な世界のレプリカである仮想世界をナビゲートできます。それによって彼らは、ビーチからゴミを取り除く装置を制御することができました。この事例ではビーチとビーチ上のオブジェクトがデジタルな手段で捕捉され、リアルタイムで更新されます。そのような状況で完全な安全性を確保するため、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)の高次元化とディープラーニングを導入して、実際の衝突や損傷を防ぐこともできます。

欧州委員会は、2030年までに、気候変動対策をサポートするためのDestinEと呼ばれる地球のデジタルツインが誕生すると考えています。DestinEは、AIがサポートするリアルタイムの継続的な現場監視を通じて、自然と人間の活動を予測するのに役立つと考えられています。すでにエディンバラ大学は、氷上または氷下の融雪水の所在など、南極の環境と地理の重要な変数を追跡する事が可能です。接続性は、複数の異なるソースと場所からのデータの収集を可能にする上で主要な役割を果たします。

デジタルツインを産業と社会に組み込む上でのエリクソンの役割

近い将来、デジタルツインは私たちの生活のほとんどの側面に何らかの影響を与えるでしょう。そのためエリクソンは、特殊なソリューションを開発するための関係者との協力の在り方、そしてデジタルツインを進化したネットワークアーキテクチャーに統合する方法を常に模索しています。

エリクソンは業界内の協力に積極的な役割を果たしており、デジタルツイン技術の語彙、アーキテクチャー、セキュリティ、相互運用性における一貫性ある標準化を先導するため次の五つの分野に焦点を当てています。

50.00 % decrease
in planned downtime
30.00 % reduction
in waste

デジタルツインは、仮想側のソフトウェアと物理側のセンサーに依存しています。モバイルネットワークはこれらを統合し、部分的にAIを利用するデジタルツインアプリケーションソフトウェアのための効率的で信頼性の高い接続と、ネットワークに組み込まれたコンピューティング機能を提供します。さらにネットワーク自体にも、以下で説明するように、位置情報やセンシングなど、デジタルツインにとって価値あるデータがあります。

デジタルツインは、その利用方法に合わせてネットワークサービスを調整します。たとえばデジタルツインによるリアルタイムレプリケーションに低遅延のチャネルが必要な場合、ネットワークは、接続性と最適なエッジデータ内のソフトウェアコンポーネントの位置の両方について、この需要を動的に満たすように調整されます。

デジタルツインの根幹をなすのは、情報を空間的および時間的文脈に関連付ける機能です。位置の精度はさまざまであり、各種の性能レベルと制限があります。たとえばGPSはリピーターを使わない限り屋内では機能しません。高精度なカメラも動作範囲は約50〜60メートルに制限されます。位置とタイミングのデータはすでにセルラー接続によって利用可能で少しずつ進化と改善を重ねています。

新世代のネットワークはセンシングの強化により、パッシブデバイスを観測できるようになります。たとえば工場環境内では、デバイスまたは許可されたネットワークアプリケーションの位置を他の独立した測位情報で検証できます。ネットワーク検証は、こうしたクリティカルな通信環境で、なりすまし、妨害、悪意のあるソフトウェアに対する耐性を確保するために重要です。

デジタルツインの領域では、車両や貨物などのオブジェクトを追跡したり、動いている被写体にリアルタイムでARコンテンツを提供したりする必要がある場合に特に当てはまります。なお位置情報の精度はタスクによって異なります。

たとえば港湾の倉庫区域で貨物を扱う場合、精度は20〜30センチメートルの範囲に収めなくてはなりませんが、デジタルツインによる折り返し運転操作中のフォークリフトは0.5〜1メートルの範囲で追跡できれば十分かも知れません。ARを使う場合、位置精度はアプリケーションの分野に大きく依存します。スイッチやボタンなど、オブジェクトの詳細な部分に関する追加情報を得る必要があるのであれば、精度は数ミリ~数センチメートルの範囲でなくてはなりません。

新世代のネットワークでは高度なレベルのセンシングが可能となり、利用可能なデータのレベルが上がります。

デジタルツインの入力データは、真に有益なものでなくてはなりません。入力は外部のソースやネットワーク自体のさまざまなソースからなされる可能性があります。これはJCAS(Joint Communication And Sensing)などと呼ばれるものです。通信ノードから受信信号強度の情報を収集することで、たとえば地域の気象状況に関する詳細な入力を無料で取得し、天気予報の精度を高めるために利用できます。

もう一つの可能性は、通信目的ですでに展開されている多数の通信ノードを活用してレーダーのような機能を生成することです。この機能を使って作成した環境のデジタルマップは、交通管理、医療、セキュリティなどあらゆる種類のアプリケーションに利用できます。

センシングはこれらすべての例において、展開されたネットワーク上で提供される付加価値サービスとなります。これによりコスト効率の高いセンシングと、専用のセンシングシステムを補完または置換する広いカバレッジが実現できます。この無線リソースの効率化を実現するには、結果を配信するためのスケーラブルなメカニズムと、AIベースの結果の解釈が不可欠です。当然ながら収集された情報のプライバシーを確保するためのメカニズムは最も重要です。

ネットワークの自律性が高まるにつれて、産業にさらなる利益をもたらす多くのインテリジェンスレイヤーが発生します。認知機能の支援を受けたシステムは、デジタルツインのサポートを受けて、人間の関与をほとんど要せずにアクション、変更、決定を実行できます。

これらの機能は時間とともに拡張され、今日人間だけが実行できる責任と決定を担うことになります。最良のオプションの選択を保証する上で、デジタルツインはこの認知的意思決定プロセスに重要な情報を提供できます。以下にさまざまなアプリケーションの可能性をご紹介します。

  1. コグニティブシステムはデジタルツインに対し、人間の入力がほぼあるいは全くなくても安全に動作するよう、さまざまな構成オプションとシナリオを評価するように要求し、あるいはさまざまなサービスの性能目標を達成する最善の方法を決定することができます。
  2. デジタルツインは、他のインテリジェントシステムからの知識と予測を使ってより良い選択を行うことができます。たとえばさまざまなリアルタイムデータのセットを使うことで、敷地内のさまざまな移動オブジェクトから情報を取得できます。この情報を利用してネットワークリソース(スケジューリングメカニズムなど)を最適に使うことができます。
  3. AIアルゴリズムはデジタルツイン環境において安全な方法でトレーニングすることが可能で、また十分なトレーニングデータを生成することもできます。結合されたシステムはこれによってより効率的に学習し、過去のフィードバックと経験に基づいて、生産性、品質、安全性を支援する最適なソリューションの選択肢を生成できるようになります。

人間のユーザーにとって+可視化の問題は、依然として課題として存在します。XR(eXtended Reality)技術、特にVRとARは、3Dジオメトリー、空間コンピューティング、音声、動画、テキスト、複数のソースから得た他の媒体を活用することで、デジタルツイン情報を表示する理想的な可視化および対話ツールです。具体的に説明しましょう。

  • VRを使うことで、ユーザーは怪我や機器の損傷のリスクなしにオブジェクトを操作したり、離れた場所にいる同僚と共同で作業したりできます。
  • ARを使うことで、デジタルツインの要素を、物理的な相手先個々人の知覚に融合させることができます。つまりデジタルのデジタルコンテンツを利用したAR体験は、現実とそのデジタル表現が交わる位置にあります。

今日のVRデバイスとARデバイスは、いずれもセンチメートル単位のオーダーの空間精度を備えています。機械的な精度が重要な場合、精度によってユースケースが制限される可能性があります。しかしこれらの視覚化技術は、新製品の継続的な市場投入と共に進化を続けます。やがて可視化の精度が向上すると、デジタルツインはその可能性を最大限に発揮することになるでしょう。

デジタルツインをさらに没入的かつ効果的なものにするVRおよびAR技術については、こちらをご覧ください。

結論

今後数年間のデジタルツインの進化によって、サイバーフィジカル連続体に向かう、二つの異なる実現可能なことが統合され、それぞれの世界の行動が、他の世界に影響を与えることができるようになるでしょう。二つの世界が絶えず監視し、他方から学び合い、適応するデジタルツイン、それらがもたらすものの可能性は無限にあるように思えます。

デジタルツインは何らかの形で、あなたやあなたが働く場所、あなたの周りの世界に影響を及ぼすでしょう。

Imagine Studioにいるエリクソンのヨン・ギャンブル(Jon Gamble)が、革新的なテクノロジーを使ってデジタルな現実を構築する方法について説明します。

Imagine Studioにいるエリクソンのヨン・ギャンブル(Jon Gamble)が、革新的なテクノロジーを使ってデジタルな現実を構築する方法について説明します。

2030年のビジョン

Contributors

Giulio Bottari

Master Researcher

Peter Öhlén

Principal Researcher

Fredrik Gunnarsson

Expert in RAN Automation and Positioning

Fedor Chernogorov

Master Researcher

Marzio Puleri

Master Researcher