仮想工場とは? 産業デジタル化の実現方法

仮想工場：バーチャルファクトリーは製造企業が計画から運用までの新たな可能性を切り開く助けとなっています。

電気自動車への移行、半導体需要の増加、製造業の国内回帰、そしてより優れた持続可能性を求める野心に対処するため、製造企業は新たな工場開発に投資し、既存施設のリエンジニアリングを行っています。

これらのプロジェクトは、複雑で手作業による計画過程、旧式のテクノロジインフラ、連携を欠いたツールやデータ、チームが原因で、しばしば予算オーバーとなり、スケジュールが遅れてしまいがちです。

仮想工場とデジタル化はこういった課題に対処するもので、各製造企業が採用しています。デジタルツインや Universal Scene Description (OpenUSD) エコシステム、および生成 AI などのテクノロジを活用した仮想工場は、計画から運用まで、新たな可能性をもたらします。

仮想工場とは何か

仮想工場は、実際の工場を物理的に正確に表現したものです。このような工場のデジタルツインによって、製造企業は実物の試作品やパイロットプラントを必要とすることなく、生産工程、リソース、運用をモデル化、シミュレーション、分析、最適化することができます。

仮想工場の利点

仮想工場は製造企業に以下のような多くの利点や可能性をもたらします。

効率的なコミュニケーション: 対面の打ち合わせや静的な計画書に頼って計画を統制するチームに代わって、仮想工場がコミュニケーションを効率化し、設計と運用に関する重要な意思決定が最新データに基づいて行われるようにします。
状況に即した計画: 仮想工場によって、プロジェクト関係者は、施設の設計、建設、試運転の間に、施設全体と生産工程の状況に即して設計を可視化できます。計画チームと運用チームは、仮想設計を使ってリアルタイムに建造物を比較、検証でき、確認工程の早い段階で不具合を見つけ、フィードバックを反映させることで、コストを抑えることもできます。
最適な施設設計: 仮想工場を工程および離散イベントのシミュレーションと結びつけることで、チームは施設設計を生産と資材の流れ、人間工学に基づく作業設計、安全、利用の全体像に合わせて最適化することができます。
賢明で最適な運用: 運用チームは、仮想工場をエッジにおいて IoT テクノロジからの有益な生産データと統合し、AI を用いてさらなる最適化を促進することができます。

仮想工場: AI とロボティクスのための試験場

ロボティクス開発者が実世界の工場で稼働する AI や自律システムのトレーニングとテストに、仮想工場を使用することがますます増えてきています。たとえば、仮想工場は、開発者および製造チームによるデジタル作業員や自律走行搬送ロボット (AMR) のシミュレーションと、視覚 AI エージェントやセンサーによる工場全体の作業員の活動を集約したマップの作製を可能にします。開発者はシミュレーションされたカメラストリームのデータを複数のカメラによる追跡と統合することで、AMR の最適ルートを知らせる占有マップを作成できます。

開発者はまた、この物理的に正確な仮想工場を使って、ロボット群を管理できる AI エージェントのトレーニングとテストをすることで、AI によって動くロボットが現実世界の予測不可能性に適応できるようにするとともに、人間とロボットの連携に適した効率的な配置を特定できます。

仮想工場の基礎は何か

こうした変革の可能性を切り開く大規模で物理的に正確な仮想工場を構築するには、現実世界の各側面の仮想表現をデジタル世界で調和させるために、多くのツール、データフォーマット、テクノロジを結集する必要があります。

Pixar Animation Studios が最初に発明した OpenUSD は、開発者と製造企業がデジタル化の目標達成のために必要とするデータの相互運用性を実現する、ツールおよび機能のコレクションを備えています。

OpenUSD の中核をなす特別な機能が柔軟性の高いデータモデリングです。ソースアプリケーションから 3D の入力を受け入れ、統合データパイプラインを通じて、コンピューター支援設計 (CAD) ソフトウェア、ライブセンサー、文書、メンテナンス記録などのさまざまなデータと組み合わせることができます。OpenUSD により、開発者はこれらのデータ形式を異なるシミュレーションツールや AI モデルの間で共有することができ、全関係者にインサイトを提供できます。データは工場の現場からデジタルツインに同期することができ、工場長およびチームにリアルタイムのインサイトをもたらします。

開発者は、OpenUSD で仮想工場ソリューションを開発することで、工場チームの連携を促進することができ、チームはリアルタイムに計画を見直し、最適化の機会について話し合い、決断を下せるようになります。

OpenUSD エコシステムの開発を支援、加速するために、Pixar、Adobe、Apple、Autodesk、NVIDIA は Alliance for OpenUSD (AOUSD) を結成しました。これは、コアの仕様、マテリアル、ジオメトリなどについて USD のオープン標準を構築する組織です。

仮想工場の産業界での使用例

仮想工場の可能性を解き放つために、Autodesk、Continental、Pegatron、Rockwell Automation、Siemens、Wistron といった産業界の主要な企業は、OpenUSD および NVIDIA Omniverse と相互運用性を有する仮想工場ソリューションを開発しています。NVIDIA Omniverse は、開発者が OpenUSD をベースに複雑な 3D の産業デジタル化ワークフローアプリケーションを構築することを可能にする、アプリケーションプログラミングインターフェース (API) とソフトウェア開発キットのプラットフォームです。

Autodesk 傘下の FlexSim は、OpenUSD を用いて、工場チームが複雑なシステムや運用をモデル化するシミュレーションによって、現実世界の工程の分析、可視化、最適化を行えるようにします。この離散事象シミュレーションソフトウェアは、直感的なドラッグ＆ドロップで操作可能なインターフェースにより、3D シミュレーションモデルを作成し、現実世界の変動性を再現し、「もしも」のシナリオを実行し、徹底的分析を行うことができます。

ドイツの大手自動車技術会社である Continental の開発者は、OpenUSD および NVIDIA Omniverse 上の工場計画および製造運用向けのアプリケーション、ContiVerse を開発しました。このアプリケーションは、Continental が工場のレイアウト最適化と生産工程の計画を連動して行うのに役立ち、これにより市場投入までに要する期間を 13% 削減することを見込まれています。

IT コンサルティングとデジタルサービスを提供する SoftServe と提携する Continental は、AI によるインサイトを没入感のある可視化と組み合わせ、エンジニアにリアルタイムのガイダンスや予測分析を提供する産業用 Co-Pilot の開発も行いました。これにより、メンテナンス作業とダウンタイムが 10% 減少されると予想されています。

世界最大のスマートフォンおよび家電製品メーカーの 1 つである Pegatron は、新工場の開発を加速するとともに、既存施設における変更指示を最小限に抑え、運用を最適化し、生産ラインの処理能力を最大限にするために、OpenUSD で仮想工場ソリューションを開発しています。

Rockwell Automation は NVIDIA Omniverse Cloud API と OpenUSD を、自社のデジタルツインソフトウェアである Emulate3D と統合し、生産システムの産業規模のデジタルツインを設計、構築、運用するための、データの相互運用性、リアルタイムの連携、物理学に基づいた可視化を製造チームに提供しています。

自動化、デジタル化、持続可能性のためのリーディングテクノロジカンパニーであり、Alliance for OpenUSD のメンバーでもある Siemens は、業界トップのクラウドベースの製品ライフサイクル管理ソフトウェアの Teamcenter X を皮切りに、Omniverse Cloud API を Siemens Xcelerator プラットフォーム内に採用しています。これは、チームが次世代の製品、製造工程、工場を、実世界で作る前に、仮想的に設計し、テストするのに役立ちます。

世界的な大手テクノロジサービス提供企業で、電子機器メーカーである Wistron は、OpenUSD により、新しい工場と既存の工場をデジタル化しています。NVIDIA Omniverse で仮想工場ソリューションを開発することで Wistron は、自社の工場チームが離れた場所から協力して、レイアウト構成を改良し、表面実装テクノロジとインサーキットテストのラインを最適化し、製品の製造現場でのテストを変革することを可能にします。

これらのソリューションにより、Wistron は作業員の生産性の 51% 向上を達成し、生産工程にかかる時間を 50% 減少させました。レイアウトの最適化とリアルタイムモニタリングにより、製品不良率が 40% 減少しました。そして、Wistron の新たな NVIDIA DGX 工場の建設期間は半分となり、約 5 か月からわずか 2 か月半にまで短縮しました。

生成 AI による高度な仮想工場ソリューションの開発についての詳細は、仮想工場事例ページをご覧ください。開発者は、仮想工場ソリューションの開発の際に考慮すべき構成要素と機能を概説するリファレンスアーキテクチャから始められます。

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