「デジタルツインとは何か?」
これを3人に聞くと5つの答えが返ってくる。これはそんな質問です。
デジタルツインは明らかに今注目のトピックです。Gartnerが発表した2017年の戦略的技術トレンドのトップ10にも入っており、IDCは、デジタルツイン技術に投資している企業が、2018年までに重要なプロセスにおいて30%の改善が期待されると予測しています。
アナリストたちは実際にデジタルツインという言葉とそのメリットをどのように定義しているのでしょうか?あるいは、Wikipediaの定義はどうでしょう?実はそれらはかなり限定的で、すこし想像力に欠けたものになっています。
デジタルツインという用語は、2002年にミシガン大学のMichael Grieves教授が作ったものです。もちろん、当時はIoT技術の実用的なアプリケーションはまだ初期の段階で、その定義は多少学術的なものはありますが、彼がすでにデジタルツインのコンセプトを幅広く考慮していたことは明らかです。
より最近では、ドイツ・カイザースラウテルン工科大学のMartin Eigner教授がIoT、インダストリー4.0、IIoTの文脈の中でデジタルツインのコンセプトを拡張しています。『PLM Future 2016』のカンファレンスでのEigner教授のプレゼンテーションは、デジタルツインとは何か(スライド9)、そしてそれがエンタープライズ・アーキテクチャにどのように関わり合ってくるのかについて、わかりやすく示しています。
簡単にいえば、デジタルツインは物理的なモノをそっくりそのままバーチャルに再現したものです。実際の製品やシステムが、鏡のごとく全く同じように表現されます。
Grievesはこれを、現実世界に存在するものとバーチャル世界に存在するもののミラーリング(あるいは双晶)と表現しています。これには物理的なモノの全情報一式が含まれ、そうした情報がメカニカル/ジオメトリックな表現のみならず、エレクトロニクス、ワイヤリング、ソフトウェア、ファームウェアなど領域を横断しており、単なるCADモデルだけではないことを意味しています。
そして、最近のForbes誌のBernard Marr氏の記事『What Is Digital Twin Technology – And Why Is It So Important?』を信じるのなら、『すべての兆候は、私たちがデジタルツイン技術の急増を間近に控えていることを予測させる』のです。
では、なぜデジタルツインがそこまで重要なのでしょうか?
多くの人はデジタルツインをモニタリングやシミュレーション、想定されるメンテナンスのコンテキストで語っています。これらはどれも重要で、それ自体が変革を起こす可能性がありますが、デジタルツインはそれ以上の意味を持っているのではないでしょうか。
全てのタイプの製品が接続性やセンサー、インテリジェンスを持とうとしている中、私たちはフィールドから戻ってくるデータだけを考えるわけにはいきません。
正確な「コンテキスト」、すなわちデジタルツインなしには、製造と継続中のオペレーションの間で生成される時系列のデータを理解したり分析したりすることは困難、あるいは不可能とさえ言えます。
さらに、これらのデータを解釈し、それに基づいて行動するためには、関連するリビジョンからの事前情報、つまりデジタルスレッド(これについてはまた別の議論が必要ですが)とのトレーサビリティが必要になることがあります。
そして、人工知能やコグニティブコンピューティングが登場し、デジタルツインの必要性がこれまで以上に高まっていることが、状況をさらに複雑にしています。コンテキストの中で知見=情報があっても、デジタルツインがなければ意図したような機械学習はできず、非効率になり、ともすると危険な“誤訳”や間違ったアクションにつながる可能性もあります。
なぜなら、コンテキスト、つまりデジタルツインなしには、IoTにより実現できるとされる価値提案は大幅に制限されてしまい、実質的な不利益をもたらすこともあるからです。
これらはArasがずっと考えてきた明らかなポイントのいくつかにすぎません。おそらく、もっと多くのポイントがあるでしょう。
皆さんはどう考えますか?すべての製品が将来的にデジタルツインを有するようになるでしょうか?それとも、このコンセプトはいずれハイプサイクルのゴミの山となるのでしょうか?