SoLUN.ai
ソリューション一覧
KODA Twin

デジタルツイン

設備・ラインのデジタルコピーを構築。 リアルタイムの状態監視とシミュレーションで、 意思決定を加速します。

課題

なぜデジタルツインが必要か

複雑な製造環境では、設備の状態把握、変更の影響予測、 最適化の検討に多くの時間とリスクがかかります。

デジタルツインは、物理的な設備をデジタル空間に再現し、 リアルタイムの監視と安全なシミュレーションを可能にします。

設備状態の可視化不足

現場に行かないと設備の状態がわからない

シミュレーション環境の欠如

変更の影響を事前に検証できない

データの分散

センサー、PLC、MESのデータが統合されていない

リアルタイム性の欠如

過去データの分析はできても、今の状態がわからない

ソリューション

KODA Twinのアプローチ

設備のデジタルレプリカを構築し、 リアルタイム監視とシミュレーション機能を提供します。

物理設備

センサー・PLC・機器

KODA Engine

データ統合・モデリング

デジタルツイン

3D可視化・同期

インサイト

分析・シミュレーション

3D可視化

設備・ラインの3Dモデルでリアルタイム状態を可視化

リアルタイム同期

センサーデータと連動し、現在の状態を常に反映

シミュレーション

変更の影響を仮想環境で事前検証

統合ダッシュボード

複数データソースを一元的に表示

What-If分析

「もし〇〇したら」のシナリオを即座に検証

最適化提案

シミュレーション結果に基づく改善提案

提供内容

提供内容

  • お客様の設備・ラインのデジタルツインモデル
  • リアルタイムデータ連携システム
  • 3D可視化ダッシュボード
  • シミュレーション・分析ツール
  • 運用チームへのトレーニング

適用例

  • 製造ライン全体の状態監視
  • 設備レイアウト変更のシミュレーション
  • 生産計画の最適化検証
  • トレーニング・教育用の仮想環境
  • リモートモニタリング
  • レトロフィット計画の事前検証
導入プロセス

導入ステップ

4ヶ月でデジタルツイン環境を構築。段階的に機能を拡張。

Phase 14週間

モデリング

  • 設備・ラインの3Dモデル作成
  • データソースの特定と接続設計
  • パラメータマッピング
Phase 24週間

データ連携

  • センサー・PLCとの接続
  • リアルタイムデータフロー構築
  • データ検証と調整
Phase 34週間

可視化構築

  • ダッシュボード開発
  • アラート・通知設定
  • ユーザーインターフェース調整
Phase 44週間

検証・展開

  • シミュレーション機能テスト
  • チームトレーニング
  • 本番運用開始
技術仕様

技術仕様

データ入力
OPC-UA、Modbus、MQTT、REST API、各種センサー
3Dモデル
CADインポート、自動生成、カスタム作成
更新頻度
リアルタイム(秒単位)からバッチまで設定可能
デプロイメント
オンプレミス、プライベートクラウド、ハイブリッド
セキュリティ
産業グレード暗号化、ロールベースアクセス
対応言語
日本語、英語、ポルトガル語

デジタルツインの可能性を探る

御社の設備環境をお聞きし、KODA Twinがどのように 意思決定を加速できるか、具体的にご説明いたします。