概要
Internet of Things (IoT)システムの配備が成長する現在、物理的なものの概念を仮想アバターとして持つことは益々重要です。
デジタルツインは、物理システムのバーチャルアバターを表します。これらのデジタル表現は、システムに搭載されたセンサーから収集されたデータだけでなく、専門家の専門知識を使用して構築されています。
エージェントベースタービン運用＆保守（ATOM）モデルは、decisionLab Ltdとシーメンスによって開発されたデジタルツインシミュレーションモデルです。デジタルツインは、シーメンスの航空派生型ガスタービン部門（Siemens’ aero-derivative gas turbine division）のグローバルメンテナンス修理およびオーバーホール（MRO）操作をエミュレートします。サプライチェーン内で取得した利用可能なライブデータによって動かされるこのモデルは、高度なシミュレーションとデータ分析方法論を使用してシーメンスの車両運用を最適化し、顧客の運用と 資産管理の生産性と効率性の改善に、より優れたデータ駆動型意思決定を可能にします。
問題
シーメンスは広範囲の産業用タービンを製造し、最近ロールスロイスのエネルギーガスタービンおよび圧縮機事業を買収しました。これに続き、シーメンスは取得した資産をもとに新規航空派生型ガスタービン（SGT-A65）を導入しました。
新規タービンが完全に自社開発されていないため、その生産とメンテナンスで予測できない稼働中動作やサポートの問題等、いくつかの新たな課題が出てきました。
当時シーメンスが使用していたExcelの優れた予測ツールは、データ量が多すぎてExcelでは管理できず、ボトルネックを簡単に識別して解決策をすばやく見つけるには結果が十分に明確ではなく、新しい状況下では効率的ではなくなりました。
つまり、彼らはガスタービンのフリート運用問題を解決するためのより強力な方法を必要としていました。主なニーズは以下のとおりです。
- 意思決定の情報を提供するために、業務のパフォーマンスを予測し、関心のあるKPIを予測する。
- 投資先を評価する - 「what-if」シナリオを実行し、最適な投資先を迅速に判断します。
シーメンスは、システムにとって重要なサプライチェーンロジスティクスを含む、製造および保守プロセス全体を視覚化することを望んでいました。複数の「what-if」シナリオの結果を視覚化する機能により、いくつかの投資選択に関するビジネスケースを伝え、クライアントとともに社内と社外の両方で、より良い意思決定を可能にします。
ソリューション
これらの課題を解決するために、ecisionLabとSiemensはデジタルツインATOMを提案しました。ATOMデジタルツインは、シーメンスのエンジニアリングおよび製造業におけるデジタル技術を利用しています。顧客、サプライチェーン、生産を統合するのに利用可能な膨大な量のデータを使用します。顧客の業務や資産管理の生産性と効率性の向上には、顧客、サプライチェーン、生産、および保守を統合して利用可能な膨大な量のデータを使用します。その核となるATOMは、顧客の業務、保守施設の業務、エンジンの特性、サプライチェーンのロジスティクスなどの詳細で複雑さを車両および業務サイクル全体にわたってモデル化することで実現します。
システム全体をデジタルツインとして表現すると、優れた分析能力が得られます。ユーザーはシステムのあらゆる側面を調べ、What-ifシナリオを実行してすべての相互関係を調べることができます。このようなシステムは、ボトルネックを簡単に識別し、システム全体の動作を考慮した意思決定を可能にします。
デジタルツインの開発は非常に複雑なシミュレーション環境を必要とし、開発者はソフトウェア開発アプローチを使用するでしょう。これには、さまざまなレベルのビジネスプロセスと複雑さをモデル化し成功させるにはシミュレーションソフトウェアの優れた柔軟性が必要です。このためdecisionLabはAnyLogicをシミュレーションツールとして選択しました。
この場合、モデルの核は多くの独立した要素から作られ、エージェントベースモデリングを使用することで必要な詳細度を表現することが可能になりました。モデル構築に、開発者はシーメンスのガスタービンフリート運用に関する下記データを取得しました：
エージェント相互作用図
- 顧客の操作（顧客がタービンを使用する状態や温度など）
- メンテナンス施設の運用
- エンジンの特性（特定のエンジンコンポーネントに関連するさまざまな故障モード）
- 全世界に広がるサプライチェーンロジスティクス
これは、エージェントの相互作用図で定義されていて、デジタルツイン環境の複雑さを定義しています。
エージェントベースのモデリングアプローチに加えて、デジタルツインはモジュラーアーキテクチャを取り入れました。これはシステムをその構成機能層に実際に分割し、モデル開発にシステムエンジニアリングベースアプローチを提供することを可能にしました。このアプローチにより、ユーザーは並行して異なる方法でモデルと対話し、異なるデータセットを使用でき、開発チームは中断することなく継続的な開発と強化学習要素が計画された展開アプローチを取入れることができました。エージェントベースのモデリングアプローチに加えて、デジタルツインはモジュラーアーキテクチャを組み込んでおり、それによってシステムを実質的にその構成機能層に分割し、システム開発ベースのアプローチでモデル開発を行うことができました。このアプローチにより、ユーザーは異なる方法でモデルと対話し、異なるデータセットを使用することができ、開発チームは開発を中断することなく継続的な開発と展開のアプローチを採用できます。
デジタルツインのモジュラー化
シーメンスと共同で開発の今後のフェーズは、次のとおりです。
- データの保存と処理を最適化するために、ExcelデータベースからすべてのSiemensシステムおよびデータベースを含む集中型データベースに移行する。
- モデルをクラウドに配置して、複数のユーザーがアクセスできるようにする。
- 顧客との作業のために、デモンストレーションツールとしてATOMを使用することを可能にする（視覚化部分を引き続き改善する）。
- シミュレーション環境内で動的な意思決定プロセスを最適化し、シーメンスが事業投資決定を採用する可能性がある最適な方針を提示するための強化学習機能を追加する。
成果
DecisionLabは、シーメンスが必要とするすべての機能を取り込んだ高度なデジタルツインを開発しました。シーメンスの航空派生型ガスタービンのフリート運用を表すATOM-twinシミュレーションモデルにより、ユーザーは下記が可能になります。
- システムKPIの把握と予測
- フリートおよびメンテナンス施設の運用を視覚化
- システムのボトルネックを特定
- 投資の意思決定を支援するために、迅速な「仮定」シナリオと詳細なシナリオの両方を比較
非常に複雑なシミュレーションモデルですが、decisionLabは組織全体で使用可能な、ユーザーフレンドリーでインタラクティブなシステムを提供しました。上級管理者もアナリストも、自分のニーズを簡単に満たすためにATOMを使用できます。
ATOM-twin シミュレーションモデル
プロジェクト・プレゼンテーション Amrith Surendra博士/上級のコンサルタント、Vitor Lemos、decisionLab/シミュレーションモデル化コンサルタント
