デジタルツイン導入成功事例集

航空宇宙産業におけるデジタルツイン活用：製品開発効率化と運用保守最適化の成功事例

Tags: デジタルツイン, 航空宇宙, 製品開発, 運用保守, 事例, 産業DX

導入

航空宇宙産業は、極めて高度な技術と厳しい安全基準が求められる分野です。航空機や衛星といった製品は、設計から製造、そして数十年にわたる運用・保守に至るまで、膨大なデータと複雑なプロセスを伴います。こうした環境において、デジタルツイン技術の活用が、製品ライフサイクル全体の効率化と安全性向上をもたらす強力な手段として注目されています。

本記事では、ある主要な航空宇宙企業がどのようにデジタルツインを導入し、製品開発の効率化と運用保守の最適化という、この産業が長年抱えてきた喫緊の課題を解決したのか、その具体的な成功事例を紹介します。この事例は、デジタルツインが単なる技術デモに留まらず、どのように実際の事業成果に結びつくのかを示す好例と言えるでしょう。

導入前の課題

この企業は、デジタルツイン導入以前に以下のような課題を抱えていました。

  1. 製品開発における非効率性: 複雑なシステムの設計変更は、物理的な試作とテストに多大な時間とコストを要しました。特に、異なるサプライヤーが製造する多数のコンポーネント間の相互作用検証や、極限環境下での性能予測が困難でした。手戻りや設計フリーズ後の変更コストがプロジェクト全体の遅延とコスト超過の主要因となっていました。
  2. 運用中の機体状態把握の限界: 運用中の航空機から収集されるデータは膨大でしたが、それらが統合的に分析され、個々の機体の「現在の健康状態」や「将来の劣化予測」を正確に把握することは困難でした。結果として、時間ベースの保守が多くなり、不要な部品交換や、逆に異常の予兆の見逃しといったリスクが存在しました。
  3. 保守計画とサプライチェーンの非効率性: 運用中の機体状態がリアルタイムに把握できないため、最適な保守タイミングの予測や、必要な部品の正確な需要予測が困難でした。これにより、保守作業の計画が非効率になり、ダウンタイム（運用停止時間）の増加や、部品の過剰在庫・不足といったサプライチェーン上の課題が発生していました。

これらの課題は、安全性維持のためのコスト増加、顧客へのサービスレベル低下、そして国際競争力の低下に直結する深刻なものでした。

デジタルツインソリューションの概要

この企業が導入したデジタルツインソリューションは、製品である航空機、そしてその製造・運用・保守プロセス全体を網羅する複合的なシステムでした。

このソリューションは、複数の部門（設計、製造、運用、保守、IT）がアクセスできる共通のプラットフォーム上で構築されました。センサーデータ収集のためのIoT基盤、大規模データ処理のためのクラウドコンピューティング、複雑な物理シミュレーションを実行するためのHPC（高性能計算）リソース、そしてデータ分析や予測保全のためのAI/機械学習モデルが統合されています。

このソリューションが課題解決のために選ばれた理由は、製品ライフサイクル全体にわたるデータのサイロ化を解消し、リアルタイムのデータを基にした高度な分析とシミュレーションを可能にする点にありました。これにより、「机上の設計」と「現実の物理世界」との乖離を最小限に抑えることが期待されました。

導入プロセスと実施内容

デジタルツインの導入は、単一の航空機モデルにおける主要なコンポーネント（例：エンジン、着陸装置）から段階的に開始されました。

  1. データ統合基盤の構築: まず、既存の設計システム（PLM）、製造実行システム（MES）、運航管理システム、整備管理システム（MRO）、そして新たなIoTセンサーからのデータを集約・標準化するデータレイクと統合プラットフォームが構築されました。これは、最も時間と労力を要した初期ステップでした。
  2. デジタルツインモデルの開発: 収集・統合されたデータに基づき、物理法則に基づいたシミュレーションモデルと、機械学習を用いた予測モデルが開発されました。初期段階では、特定の部品の劣化予測や、特定の飛行条件下での構造負荷シミュレーションなど、範囲を限定したモデルから着手し、精度を高めていきました。
  3. 運用部門・保守部門との連携: デジタルツインから得られる洞察（例：特定の機体の異常兆候、最適な保守タイミング候補）を、実際の運航・保守計画にどう組み込むか、運用現場との密な連携を通じてワークフローが定義・改善されました。
  4. 段階的な展開と拡大: 試験導入で効果が確認できたコンポーネントから、対象範囲を他のコンポーネント、さらには航空機モデル全体へと段階的に拡大しました。製造プロセスや保守プロセスのデジタルツイン化も並行して進められました。

導入プロセスにおける主な困難は、長年異なるシステムで管理されてきた多様なデータの整合性を確保すること、そして現場の従業員が新しいツールとワークフローに適応するためのチェンジマネジメントでした。これらは、経営層の強力なリーダーシップと、部門横断的な専門家チームによる継続的な取り組みによって克服されました。

導入による成果

デジタルツイン導入は、以下の具体的な成果をもたらしました。

これらの成果は、導入前の課題（製品開発の非効率性、運用中の状態把握の限界、保守計画の非効率性）が、デジタルツインによって効果的に解決されたことを明確に示しています。

成功要因とポイント

このデジタルツイン導入事例が成功に至った主な要因は以下の通りです。

事例からの示唆と展望

この航空宇宙産業の事例は、デジタルツインが単に「製品のデジタルコピー」を作る技術ではなく、製品ライフサイクル全体を通じてデータを活用し、より賢明な意思決定とプロセスの最適化を可能にするためのプラットフォームであることを示しています。

ここから得られる示唆として、複雑で高価値なアセットを扱う他の産業（例：自動車、重工業、エネルギー、医療機器）においても、同様の課題解決と価値創出の可能性があります。特に、製品の運用・保守フェーズにおけるデータ活用は、新たなサービス収益源の創出や、顧客満足度向上に直結する重要な領域です。

今後の展望としては、デジタルツインとAI/機械学習の連携がさらに進化し、より高精度な予測分析、自律的な最適化、そして現実世界との双方向インタラクションが強化されることが予想されます。また、異なる企業間（例：製造者と運航会社、部品サプライヤー）でのデジタルツインデータのセキュアな連携が、業界全体の効率化や新しいエコシステムの形成を促進する可能性も秘めています。デジタルツイン導入における重要な教訓は、技術だけでなく、データ戦略、組織の連携、そしてビジネスプロセスの変革を伴う包括的な取り組みが必要であるということです。

まとめ

本記事では、航空宇宙産業におけるデジタルツイン導入の成功事例を紹介しました。導入前の、製品開発の非効率性や運用保守の課題に対し、プロダクト・デジタルツインとプロセス・デジタルツインを組み合わせたソリューションを段階的に導入することで、開発期間短縮、運用コスト削減、安全性向上といった具体的な成果を達成しました。この成功は、明確な目的設定、段階的なアプローチ、部門横断的な連携、データ統合への注力、そして技術と業務プロセスの融合といった要因によって支えられました。この事例は、デジタルツインが複雑な産業における課題解決と持続的な競争力強化に貢献する可能性を示唆しており、他の産業への応用においても多くの学びを提供しています。