デジタルツイン用語集

企業が効率を高め、サービスを革新し、プロセスを簡素化することを目指す中、デジタルツインはデジタルトランスフォーメーションに不可欠です。

デジタルツインは、リアルタイムデータを使用してパフォーマンスをシミュレーション、分析、モニタリング、最適化する、物理的な世界の正確なデジタルコピーです。しかし、デジタルツインの理解は単なる概念を超えています。さまざまな技術分野が関与し、それぞれがデジタルツインの作成に役立ちます。これらの分野には、シミュレーション、モノのインターネット (IoT) 機械学習、データ分析、クラウドコンピューティングなどがあります。

この用語集は、これらの概念を明確にし、デジタルツインの複雑な世界を理解しやすくします。

デジタルツインのキーワードとコンセプト

3Dモデリング ：構造またはオブジェクトのデジタル3Dバージョンを作成します。デジタルツインの場合、3Dモデリングは実際の項目のデジタルコピーを形成します。

人工知能 (AI)：機械によるヒューマンインテリジェンスプロセスのシミュレーション。デジタルツインはAIを使用してデータを分析し、結果を予測し、意思決定を自動化して効率を高めます。

アセットマネジメント：資産の開発、運転、メンテナンス、販売を効果的に管理します。デジタルツインは、資産のパフォーマンスと必要性に関するリアルタイムの洞察を提供し、より良い追跡と監視を可能にすることで、資産管理を改善します。

拡張現実 (AR)：デジタル要素を現実の世界に重ね合わせ、物理オブジェクトをコンピュータ生成情報で強化する技術。ARは、物理的な環境にデジタル情報を追加することで、デジタルツインをよりインタラクティブで理解しやすくします。

自動化：人間の助けを借りずにタスクを実行する技術。デジタルツインは、プロセスを自動化するために必要なデータと洞察を提供することで、自動化をサポートします。

ビッグデータ：大規模で複雑なデータブロック ビッグデータはデジタルツインにフィードされ、正確な表現、予測、シミュレーションを作成します。

クラウドコンピューティング ：インターネット経由でコンピューティング サービスを提供します。クラウドコンピューティングは、デジタルツインによって生成された大量のデータを保存し、分析するために必要なリソースを提供します。

接続：デバイスとシステムの情報をリンクおよび共有する機能。リアルタイムのデータ収集と分析はシステム間のスムーズなデータ交換に依存するため、接続性はデジタルツインにとって非常に重要です。

サイバー物理システム ：デジタルコンピュータ、ネットワーク、物理プロセスを統合するシステム。デジタルツインは、物理的要素とデジタルレプリカを組み合わせてより良いモニタリングと分析を行うサイバー物理システムです。

データ分析：パターンと相関関係を明らかにするためにデータを検査するプロセス。デジタルツインはデータ分析を活用して収集したデータを実用的な洞察に変換します。

デジタルスレッド：製品、システム、または資産のライフサイクル全体をサポートする相互接続されたデータ管理。デジタルツインはこのデジタルスレッドを具体化し、統合されたモニタリングと意思決定のためにさまざまなデータソースとシステムをリンクします。

デジタルトランスフォーメーション：事業内容のあらゆる分野にデジタル技術を統合します。デジタルツインは、企業がリアルタイムデータと予測分析を使用して運転を改善するのに役立つデジタルトランスフォーメーションの鍵です。

デジタルツイン：動的データを使用してパフォーマンスをシミュレーション、分析、モニタリング、最適化する、物理的な世界の正確なデジタル表現

エッジコンピューティング：データ処理とデータキャプチャを必要な場所に近づけます。デジタルツインの場合、エッジコンピューティングはデータ処理を高速化し、運転の遅延を削減します。

統合：コンポーネントを組み合わせて相互に機能させるます。デジタルツインでは、物理領域と仮想領域が統合されたシステムに統合されます。

相互運用性：さまざまなシステムの接続と通信能力。これは、デジタルツインがさまざまなデバイス、システム、プラットフォームとスムーズに相互作用する必要があるため、非常に重要です。

モノのインターネット (IoT) ：データを交換し、その他と通信する接続されたデバイスのネットワーク。デジタルツインはしばしばIoTに依存し、これらのデバイスからのデータを使用してモデルに情報を提供します。

ライフサイクル管理：開始から廃棄までの製品または資産の管理。デジタルツインは、継続的なモニタリングと高度な分析を提供し、ライフサイクル全体で意思決定をガイドすることで、このプロセスを最適化します。

機械学習：システムが経験から学ぶことを可能にする一種の人工知能。デジタルツインでは機械学習が将来の成果を予測し、運転を改善し、過去のデータとトレンドを使用して意思決定を強化します。

業務効率：最もコスト効率の良い方法で製品またはサービスを提供する能力。デジタルツインは、事業内容が改善の余地を見つけ、データ駆動型の意思決定を行い、運転を合理化するのに役立ちます。

パフォーマンスの最適化 ：システムをより効率的かつ効果的にするプロセス。デジタルツインではパフォーマンスの最適化により、リアルタイムデータと予測分析を使用して、ツインとその物理的な相手が効率的に動作することを保証します。

予測分析：データ、統計アルゴリズム、機械学習を使用して将来の成果を予測します。これはデジタルツインにとって不可欠であり、過去のデータに基づいてシステム障害、メンテナンスの必要性、その他の将来のイベントを予測するのに役立ちます。

予知保全：このアプローチでは、データ分析を使用して機器が故障する可能性がある時期を予測します。デジタルツインは、資産の健全性に関するリアルタイムの洞察を提供し、将来の故障を予測することで、この点で優れています。

リアルタイムデータ：収集後すぐに提供される情報。デジタルツインは、センサーからのリアルタイムデータに依存し、物理システムの現在の状態を正確に反映します。

センシング技術：イベントまたは変更を検出するデバイスまたはツール。これらはデジタルツインにとって非常に重要であり、物理システムの変化をツインに知らせ、それを正確に反映させることができます。

シミュレーション ：学習や問題解決のためのモデルの作成。デジタルツイン技術は、シミュレーションを使用してさまざまなシナリオを複製、テスト、予測します。

スマート製造：生産をより効率的にするための高度な技術の使用。デジタルツインはスマート製造の鍵であり、機械の問題を予測し、学習を強化し、運転を改善するのに役立ちます。

都市型デジタルツイン：モノのインターネットデバイスからのリアルタイムデータと人工知能を使用した高度なアナリティクスで強化された都市の包括的な仮想モデル。

仮想コミッショニング：デジタルツインフォーマットで物理的な製造システムをシミュレートし、生産計画を評価および修正します。

仮想現実 (VR) ：シミュレートされた環境を作成し、ユーザーがデジタル3D世界と対話できるようにする技術。デジタルツインにおいてVRは、没入型の相互作用を可能にし、リアルなシミュレーションとビジュアライゼーションを通じて理解と意思決定を強化します。