デジタルン

デジタルンとは

IBMによると,デジタルツインの従来の定義は,“物理オブジェクトを正確に反映するように設計された仮想モデル”です。デジタルンは、離散的または連続的な製造プロセスにおいて、さまざまな IoT センサー（OT：運用技術データ）やエンタープライズデータ（IT：情報技術）を用いてシステムやプロセスの状態データを収集し、仮想モデルを形成します。このモデルは、シミュレーションの実行、性能の問題の調査、知見の抽出に使用できます。

デジタルンの概念は，特に新しいものではありません。実際，最初の申請は，25年以上前に行われました。ロンドンにあるヒースローエクスプレスの鉄道施設における基礎工事とコファダム工事の初期段階で,基礎のボアホールグラウティングを監視・予測するためのものであったと報告されています。この最初の申請から数年後,エッジコンピューティングやAI,データ接続性,5克通信,モノのインターネット(物联网)の改善や機能向上により,デジタルツインは費用対効果が高い手段となり,現在のデータドリブンなビジネス環境において必須となっています。

デジタルンは，今や製造業に深く浸透しており，世界の産業市場は2026年に480億ドルに達すると予測されています。この数値は2020年の31億ドルから年平均成長率が58%で増加することを示しており,現在,インダストリー4.0の渦中いることがわかります。

今日の製造業では,製品開発・設計や,オペレーション,サプライチェーンの最適化,顧客からのフィードバックの反映といったバリューチェーンにおけるあらゆるプロセスを効率化および最適化し,急速に高まる需要に迅速に対応することが求められています。デジタル。

デジタルンが対応する製造業界における一般的な課題には，次のようなものがあります。

• 製品設計の複雑化によるコストの高騰と開発期間の長期化
• 不透明なサプラ▪▪チェ▪▪ン
• 最適化されていない生産ラ▪▪▪▪ン:性能のばら▪▪き，原因不明の欠陥品，運用コスト予測が不透明
• 品質の低い管理:理論への依存や，部門ごとの異なる管理
• メンテナンスコストの急激な高騰による，過剰なダウンタ
• 部門間の連携不足
• リアルタ

デジタルンが重要な理由

4.0インダストリーとそれに続くインテリジェントサプライチェーンの取り組みは,オペレーションの改善とアジャイルなサプライチェーンの構築に大きく貢献しました。もし，デジタル。例えば,石油精製所の原油蒸留装置の作業条件を変更し,需要の変化に対応して最大の経済的価値を保証するために,ある週はディーゼル,そして次の週はガソリンの生産量を改善する場合のコストを想像できるでしょうか。このような大規模な事例に限らず,シンプルなサプライチェーンでさえも,リスクのモデル化を再現する方法を想像することは容易ではありません。サプラチェンの物理的なコピを作成することは，財政的にも物理的にも不可能です。

デジタルンが製造業にもたらすメリットにいて見ていきましょう。

• 複数の制約条件を用いた反復シミュレーションで最適な設計をするため,より少ないコストと時間で製品を設計,開発できます。例えば，民間航空機は全てデジタルンを用いて設計されています。
• デジタルツインを活用することで,在庫がいつまで持つのか,補充のタイミング,サプライチェーンの混乱を最小限に抑えるための対処法を知ることができます。石油・ガス業界では,サプライチェーン指向のデジタルツインを使用して,貯蔵や中間物流におけるサプライチェーンのボトルネックの削減,タンカーの荷揚げスケジュールの最適化,外部性を考慮した需要のモデル化を行なっています。
• ML / AIによるフィードバックを用いて生産品の継続的な品質チェックを行うことで,製品の品質向上をあらかじめ保証します。例えば,デジタルツイン上に構築されたコンピュータビジョンによって,自動車の最終塗装検査を実施できます。
• デジタルツインは,プロセスの劣化や故障の前に部品を交換するタイミングと,部品を最大限に活用できるタイミングの中間地点のスイートスポットを特定し,リアルタイムのフィードバックを提供します。デジタルンは，資産パフォ。
• デジタルツインは,必要な指示をモジュール化して提供することで,複数の部門を同期させて必要なスループットを達成する機会を創出します。デジタルンは，製造工程フロゼン。
• 顧客フィードバックループは,販売時の顧客行動や購買嗜好,製品性能などの情報によってモデル化され,その後,製品開発プロセスに統合されることで,製品設計を改善するクローズドループを形成できます。

数据库の差別化された機能

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• レ@ @クハウスの@ @ベントドリブンなア@ @キテクチャでは,ラムダアーキテクチャなどの従来のアプローチと比較して,バッチデータやストリーミングデータの取り込みと処理がシンプルです。このアーキテクチャは,変更データの取得処理を実行し,酸コンプライアンスのトランザクションをサポートします。
• Delta活动表は，デタパプランの構築をシンプルにし，リネジを自動的に作成して運用管理をサポトします。
• レ@ @クハウスは，リアルタムストリミングのデタを取り込み，ストリミングデタに対する分析を可能にします。デ，タウェアハウスでは、いかなる分析を行うにも、データウェアハウスからの抽出、変換、ロード、追加抽出が必要です。
• 光子は，画期的なクエリ性能を提供します。ユーザーは最大規模のデータセットにクエリを実行し,BIツールでのリアルタイムな意思決定を可能にします。