デジタルツインが金属製造に新たなレベルのインテリジェンスを追加する方法

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朝到着した工場管理者がラップトップまたは電話アプリを開き、「今日は何に注意すべきですか?」と尋ねることを想像してください。 その場合、システムは潜在的な問題を引き起こす可能性があります。 マシンが予期せずダウンしました。 前のシフトのジョブに予想より時間がかかりました。 おそらく、部門によっては数人が不足している可能性があります。 システムは変更を提案し、工場管理者は必要に応じて変更を受け入れるか調整します。

そのようなシナリオはSFではありません。 実際、この技術は早ければ来年にも実現する可能性がある。 この記事の執筆時点で、ノースカロライナ州チャペルヒルに本拠を置くデジタルツイン専門企業 Ultisim は、メーカーと協力してそのようなシステムを開発し、マシン、エンタープライズ リソース プランニング プラットフォーム、その他多数のソースからのデータを結び付けています。 ChatGPT で有名になったインターフェイスに似た大規模言語モデル インターフェイスを使用しますが、メーカーが直面する問題の解決に重点を置いています。

「このメーカーが受け取る注文はすべてカスタムです」と、機械学習と人工知能 (AI) のアルゴリズム構成要素に焦点を当てている Ultisim とその姉妹会社 Tanjo の CEO、リチャード・ボイド氏は述べています。 「その多様性こそが、それを困難かつ興味深いものにしているのです。 彼らの問題を解決できれば、他の問題にもっと簡単に対処できるようになります。」

このような高製品混合モデルはカスタム金属製造の領域にあり、これがボイド氏が自社のソリューションをその市場に持ち込むことを計画している理由の 1 つです (彼は 9 月にシカゴの FABTECH で講演する予定です)。 ほとんどのカスタム ファブ ショップでは、すべてのジョブに特定のバリュー ストリームを介した特定のルーティングを設定できます。 機械。 または、切断、曲げ、ハードウェア、溶接、粉体塗装、組み立てなどのプロセス中心の部門。 (ジョブ ルーティングに応じて) 間にさまざまな二次的な操作が散りばめられます。

組織内の全員が、ボイド氏の言う、特定の人や職務に合わせて調整された「レンズ」を通してデジタル ツインを表示できます。 財務部門の人は、販売、スケジュール管理、生産計画の人とは異なる視点を持っているでしょう。

さらに、ツインを構築するデータは元の場所から移動されません。 「大きなデータレイクは 1 つも必要ありません」とボイド氏は述べ、システムは必要なものを取り出して「データをそこに残す」ことができると付け加えました。 企業が最も望まないのは、データを中央の場所にコピーすることです。コピーすると、同じデータの複数のバージョンが作成され、あらゆる種類の不必要な複雑さが生じるからです。

これらすべてを実現するには、いくつかの重要な要素が必要であり、その 1 つ目はデジタル化されたデータです。 はい、ほとんどの製造業者は、大量のデータを収集する最新のマシンを所有していますが、おそらくいくつかの部門では依然として古い単純なマシンに依存している可能性があります。 古い鉄は壊れにくく、機械的に言えば、依然として仕事をうまくこなします。 ただし、作業内容 (特定の作業で 1 分または 1 時間あたりのストローク数、フィート数、個数など) をデジタル化するには追加のセンサーが必要になりますが、特に現在では、これはそれほど難しいことではありません。

「私たちはセンサーに革命を起こしました」とボイド氏は述べ、一部の活字は現在、3Dプリンターではなく、比較的古いドットマトリックス技術によって印刷されていると付け加えた。 光学センサーですら安価であるため、古いマシンに光学センサーを追加することは、もはや経済的、さらには技術的なハードルではありません。

障害となっているのは、彼が「ダークデータ」と呼ぶものだとボイド氏は説明した。 これには、分離されたソフトウェア内に存在し、共有されずに十分に活用されていないデータも含まれます。 Boyd 氏は、完全に透過的なアプリケーション プロトコル インターフェイス (API) を要求する防衛契約を結んだ企業など、さまざまな業界の企業と長年にわたって協力してきました。 これにより、ダークデータが有用な情報に変換されます。 ボイド氏によると、情報とは「保存されているデータ」または「移動中のデータ」であり、AI や機械学習の利用のためにデジタル的にメタタグが付けられています。

多くの組織が、長年にわたって取得したさまざまな施設でさまざまなシステムを寄せ集めて使用しています。 もちろん、製造業者はこの点で知られていますが、他の多くの業界も同様です。 「例えば病院では、人々はこれらの統合されていないシステムをすべて購入していますが、時には時刻さえ一致せず、データを共有していないこともあります」とボイド氏は語った。