ジェレミー・クック
デジタル ツイン の概念は、「モノ」を表現する新しい方法です。しかし、どのようにしてここに至ったのでしょうか?エンジニアリングにおける完全なデジタルツインの未来に向けて、私たちはどのように進歩しているのでしょうか?
1980年代半ば以前に工学部に通っていた人は、実際の印刷された紙に2次元の技術図面を作成し、解釈する方法を教えられたはずです。1990年代から2000年代初頭にかけて、同様の2D図面を2D CADプログラム (最も有名なのはAutoCAD) を使用して作成できるようになりました。これにより製図プロセスはスピードアップしましたが、設計のデジタル化における真の革命は、SolidWorksやPro Engineerなどの3D CADソフトウェアの普及によってもたらされました。
ソリッド モデリングは大きな進歩であり、エンジニアはオブジェクトの寸法をより正確に表現し、有限要素解析などのシミュレーションを実行できるようになりました。また、CNC機器とのより高度な統合も可能になり、最終的には 3Dプリントも可能になりました。現在、デジタル ツイン テクノロジーの統合により、エンジニアが設計に取り組み、最適化する方法にさらなる革命が起ころうとしています。
エンジニアリングにおけるデジタルツインテクノロジー
デジタル ツインは情報のコンテナであり、理想的には、実物または理論上のものに関するすべての相対的な現在のデータと履歴データを取得します。データは製造中にキャプチャされ、 IoTテクノロジー を使用してモノの状態をさらに監視し、特定のデジタル ツイン (つまりデジタル ツイン インスタンス) を適切に更新します。
デジタルツインのデータはそれ自体はシミュレーションではありませんが、 シミュレーションで使用できます。物体の瞬間的な特性（または過去の特性）をシミュレートされた環境に入力し、仮想の外部入力でテストして、どのように反応するかを判断できます。エンジニアは、AIの助けを借りて、物理的に何かを作る前に設計、テスト、改良を行うことができます。
デジタルツイン、AR、メタバース
設計が現場に導入されると、IoTフィードバックを使用して、そのパフォーマンスに関する統計を取得できます。このデータは、他のツインインスタンスのデータと組み合わせることが可能であり、現実世界のフィードバックに基づいて設計をさらに改良することができます。これは、設定されたスケジュールではなく、実際の状態に基づいて実行される、真の 予測メンテナンスにも役立ちます。これにより、不必要なメンテナンスの実行を防ぎ、機械の故障に対応した事後メンテナンスを大幅に回避できます。
デジタルツインデータの使用は、必要に応じて、 メタバースコンセプト、 仮想現実（VR）、拡張現実（AR）、拡張現実（XR）によって強化できます。設計段階では、メタバース環境で同僚と一緒にシーンに入り込み、物事やシナリオを視覚化して改善できることを想像してください。仮想の物体が物理的に構築され、現場に設置されると、技術者はARヘッドセットを使用して、機械で実際に実行されているコード、温度データ、マニュアルなどを重ね合わせながら、比喩的に、または文字通り、レンチを正確な仕様に合わせて回すことができます。…
デジタルツイン技術と未来の工学教育
デジタルツイン、AI、AR、メタバースなどの概念が普及するにつれ、エンジニアの必要性が減るのではないか、あるいは今日私たちが当然のことと思っている基礎的な物理学、化学、数学の教育が軽視されるのではないかと考えたくなるかもしれません。ここで説明した概念により、技術者は大幅に拡張された役割で作業できるようになりますが、エンジニアは依然としてデジタル ツインとそれが表現するものがどのように動作するかを理解する必要があります。これにより、適切な入力を適用し、どのような出力が現実的な結果につながるかを理解できるようになります。
たとえ、共同メタバース環境でそれを適用することができ、コンピューターが私たちの日常の計算の大部分を、しばしば天文学的な規模で実行するとしても、基礎的なエンジニアリングの知識は依然として不可欠です。
