航空業界の予知保全にデジタルツインを活用する方法

航空業界では、予定外の遅延がたった一度でも発生すれば、フライトの運航停止、航空機のルート変更、乗務員の混乱、乗客の不満など、多大なコストを伴う連鎖反応を引き起こす可能性があります。航空業界は精密さを基盤としていますが、定期点検、カレンダーに基づくオーバーホール、事後対応型の修理といった従来の整備方法は、現代の航空旅行のニーズに追いついていないことがよくあります。

デジタルツインによる予知保全が、その解決策となるかもしれません。この技術は、航空会社やOEMに、リアルタイムデータと航空機システムの仮想モデルを用いて、故障を事前に予測する強力な手段をもたらします。

デジタルツインでは、フリートMROチーム既存の物理資産をデジタルで再現し、仮想ツインに様々なストレステストを実施します。例えば、悪天候、部品故障、計画外のダウンタイムへの対応などです。このプロアクティブなアプローチにより、航空機の寿命が延び、運用ワークフローと飛行安全性が向上します。

この精度の向上は、狭い利益率と厳しい規制の上に成り立つ業界にとって非常に重要です。

デジタルツインとは何ですか?

デジタルツインのアイデアは2000年代初頭に生まれましたが、そのルーツはNASAの1970年のアポロ13号ミッションにまで遡ります（シーメンス）。

危機の間、NASAのエンジニアたちは地球上のミラーシステムを用いて、故障した宇宙船をリアルタイムでシミュレートしました。これは、現在デジタルツインと呼ばれているものの原始的なバージョンです。この正式な概念は、2002年にミシガン大学のマイケル・グリーブス博士によって、製品ライフサイクル管理（デジタルツインオープンリサーチプラットフォーム）。

デジタルツインの本質は、物理的なオブジェクト、プロセス、またはシステムの動的な仮想モデルです。静的なシミュレーションとは異なり、デジタルツインはセンサー、機械学習モデル、ネットワークシステムを介して現実世界のデータで継続的に更新されます。これにより、現実世界の状況をそのまま反映するのではなく、現実世界の対応物のパフォーマンスをシミュレーション、予測、最適化することが可能になります。

今日、デジタルツインは航空宇宙分野をはるかに超えて活用されています。製造業では、シーメンスがデジタルツインを用いて工場のレイアウトや機械の効率性をシミュレーションしています。自動車業界では、テスラとBMWが電気自動車の性能を監視し、自動運転システムを改善するためにデジタルツインを活用しています。ヘルスケア分野では、臓器のシミュレーションや個々の患者の治療への反応予測にこの技術が応用されています（デロイト）。

都市計画者は現在、デジタルツインを用いて都市全体をモデル化しています。シンガポールのバーチャル・シンガポール・プロジェクトは、都市国家の生きたデジタルレプリカであり、都市計画、緊急対応、環境分析に利用されています（公共部門イノベーション観測所一方、GEやシェルなどのエネルギー企業は、デジタルツインを活用してタービン、電力網、オフショア掘削装置をリアルタイムで管理している（GEバーノバ、シェル）。

これらのユースケースは、IoT、クラウドコンピューティング、エッジアナリティクスの進歩によって実現可能になりました。5G接続とAIモデリングの進化に伴い、デジタルツインの活用範囲は急速に拡大しており、これまでデータの遅延や手作業による監視によって制約を受けていた業界に、リアルタイムの最適化とシナリオテストをもたらすようになります。

航空業界におけるデジタルツインとは何ですか?

デジタルツインとは、現実世界の物体、システム、またはプロセスの仮想的なレプリカであり、ライブデータを用いてその現在の状態を反映します。静的モデルやその他のシミュレーションとは異なり、真のデジタルツインは物理的な対象物とリンクされており、センサーや動作環境からの入力に基づいて継続的に更新されます（ルフトハンザシステムズ）。

航空業界で使用されているデジタル ツインには複数の種類があります。

例えばボーイングは、MQ-25やチヌークといったプログラムの重要なシステムのパフォーマンスを追跡するために、デジタルスレッドとデジタルツインを活用しています。彼らのアプローチは、設計と運用の間に「クローズドループ」のつながりを生み出し、実世界での使用状況に基づいて将来のエンジニアリングの反復作業に役立てています（ボーイング・イノベーション・クォータリー）。

このレベルの忠実度により、航空業界の関係者は資産を監視するだけでなく、構造疲労サイクルから緊急時のルート変更まで、将来のシナリオでそれらの資産がどのように動作するかをシミュレーションすることが可能になります。ルフトハンザ・インダストリー・ソリューションズは、「『デジタルツイン』により、企業はプロセスを仮想的にマッピングし、変更を加え、その過程で最適化の真の可能性を引き出すことができます」（ルフトハンザシステムズ）。

なぜ「デジタルツイン」であって、「三つ子」や「四つ子」ではないのでしょうか?

デジタルツインが現実世界の状況をシミュレートできるなら、なぜ1つで止まってしまうのでしょうか？ 同じシステムを3つ、10つ、あるいは50バージョン作成し、あらゆる結果をテストしてみてはいかがでしょうか？

私たちはすでにそこにいます。多くのシステムがすでにそれを行っています。

用語 デジタルツインもともとは2000年代初頭にNASAから生まれたもので、エンジニアたちは宇宙空間で物理的なバージョンと並行して実行できる宇宙船の仮想モデルを必要としていた（で）。そのアイデアは、実際のシステムの状態を継続的に反映する1対1のデジタルレプリカを構築することでした。

それ以来、この概念は進化してきました。今日のデジタルツインでは、シナリオモデリング または モンテカルロシミュレーション数百または数千のシミュレーション未来を実行し、最良のケース、最悪のケース、および最も可能性の高い結果を評価する技術（NASAエイムズ研究センター例えば航空業界では、予知保全モデルはさまざまな環境条件や使用パターンをテストして、部品がいつ故障するかを予測することがあります（電力システム研究）。

では、なぜ私たちは彼らをデジタルトリプレット または デジタル倍数？

それはブランド化とシンプルさに帰着します。デジタルツイン理解しやすく、業界全体で広く認知されているため、この包括的な用語が生まれました。エンジンや機体に10個の並列シミュレーションがリアルタイムで実行されている場合でも、一貫性を保つためにシステム全体を「デジタルツイン」と呼びます。これにより、エンジニア、経営幹部、規制当局、マーケティング担当者など、誰にとっても分かりやすい言葉となっています。マッキンゼー・アンド・カンパニー）。

確かに、デジタルツインはしばしばデジタルファミリーのように振る舞いますが、ツインたとえそれがすべての物語を語っていなくても、行き詰まりは残ります。

デジタルツインによる予測メンテナンスの仕組み

従来のメンテナンスは、500 飛行時間ごとのチェックや年次検査などの固定スケジュールに依存しています。予測メンテナンスしかし、実際のパフォーマンスデータを用いてコンポーネントの健全性をリアルタイムで評価し、故障発生の可能性を予測します。デジタルツインは、動作条件を継続的にシミュレーションし、予想される動作と実際の動作を比較することで、これらのモデルの精度を高めます。

例えば、エンジンの油圧が通常より低い傾向にあるとします。従来のシステムでは、定期点検まで気づかれない可能性があります。しかし、デジタルツインがあれば、過去のパターン、環境条件、動作閾値を照らし合わせて、その逸脱を即座に検知できます。保守チームは、故障が発生する前に介入することで、ダウンタイムや安全上のリスクを回避できます。

ロールス・ロイスは、IntelligentEngineプラットフォームでこれを実証しています。エンジニアは、リアルタイムのセンサーデータと衛星接続を利用して、エンジンのデジタルツインを作成します。仮想モデルは実際のエンジンと連携して動作し、ロールス・ロイスはメンテナンスの必要性を予測し、過酷な環境をシミュレートし、予防的な修理をスケジュールすることができます（Rollys-Royce）。

航空会社とMROプロバイダーのメリット

デジタル ツインを活用した予測メンテナンスのメリットは大きく、多くの重要な問題点を解決します。

最近の調査によると、デジタルツインを活用した予知保全により、シミュレーションされた航空業務全体で最大30%のコスト削減と40%の予定外のメンテナンスイベントの減少が実現しました（土木工学科学技術）。

航空業界における実際の応用

デジタル ツイン テクノロジーの可能性は未来的に思えますが、すでに今日の航空ワークフローに深く組み込まれています。

デルタ航空

デルタ航空は、主にAPEX（Advanced Predictive Engine）システムを通じて、デジタルツインとAI技術を予知保全に適用するリーダーです（エアウェイズマガジン）。

APEXは、すべてのフライトを通じてリアルタイムのエンジンデータを収集し、人工知能（AI）を用いて各エンジンの現在の状態を動的にデジタル化したレプリカを構築します。これらのデジタルツインにより、デルタ航空は部品の摩耗や異常を、機械的な問題が発生するずっと前に予測することが可能になります。

例えば、システムが振動や温度のわずかな上昇などのパターンを検知した場合、故障を待つのではなく、特定の期間（例えば50飛行時間）内に部品を交換するよう技術者に警告することができます。このプロアクティブなアプローチにより、推測による作業が排除され、不要な交換が削減され、必要な時に正確にメンテナンスが実施されます。

その結果は劇的でした。2010年から2018年にかけて、デルタ航空はメンテナンス関連のキャンセルを年間5,600件以上からわずか55件に削減しました（エアウェイズマガジン）。

APEXプログラムは、航空会社に毎年8桁のコスト削減をもたらし、2024年にはAviation Weekのイノベーションアワードを受賞しました。デジタルツインを活用することで、デルタ航空は航空機の滞空時間を延ばし、コストのかかるダウンタイムを削減し、乗客にとってより信頼性の高い体験を提供すると同時に、メンテナンスと運用コストを大幅に削減しています（エアウェイズマガジン）。

ボーイング

前述のように、ボーイングはデジタル ツインを使用して閉ループ環境で重要なシステムのパフォーマンスを追跡するだけでなく、製品開発、製造、保守全体にデジタル ツイン テクノロジーを適用しています。

メーカーは、777Xの複雑な折りたたみ式翼端システムをデジタルツインでモデル化し、エンジニアが構造ダイナミクスをシミュレーションし、物理的なプロトタイプ作成を削減できるようにしました（シンプルフライング同様に、ボーイング社はモデルベースシステムエンジニアリング（MBSE）を採用して航空機の包括的なデジタル表現を作成し、電気、油圧、航空電子工学システムの相互作用をモデル化しています（ボーイングサプライヤー）。これらのツインにより、設計段階の早い段階で潜在的な問題を特定し、認証を効率化できます。

AIと機械学習の役割

知能を持たないデジタルツインは単なる鏡に過ぎません。デジタルツインの強みは、学習、適応、予測といったAIと機械学習によって実現される機能にあります。

航空業界では、これらのアルゴリズムが飛行ログ、機内センサー、気象データ、整備記録などから膨大なデータセットを解析し、時間の経過とともに、人間の技術者には見逃されてしまうような、故障の前兆となる微妙な異常といった微弱な信号を検出できるようになる。

例えば、AIは特定の気象条件下でファンブレードの振動が0.5%増加したことを検出し、それを潜在的な疲労問題に結び付けることができます（情報およびソフトウェア技術（注：原文に誤りがある可能性があります）。この洞察を基に、デジタルツインはシミュレーションパラメータを更新し、欠陥の可能性があれば検査対象としてフラグを立てます。人間のアナリストであれば、この相関関係をタイムリーに把握することはできなかったでしょう。

AIは不確実性の定量化にも役立ちます。「はい/いいえ」の二者択一の予測や決定木ではなく、確率的なリスクプロファイルを提供します。例えば、「この燃料ポンプは300飛行時間以内に劣化する確率が78%です」といった具合です。この具体性により、航空会社はリソースの配分、点検スケジュールの策定、リスク管理の方法を変えることができます。

デジタルツインによる予測メンテナンスのメリット

デジタル ツインを活用した予測保守により、航空会社と MRO は大幅なコスト削減とその他の効率化のメリットを享受できます。

1. 航空機のダウンタイムの短縮：

デジタル ツインは、潜在的な動作を実際に発生する前に予測し、トラフィックの少ない時間帯や計画されたダウンタイム中にプロアクティブなメンテナンス アクションを実行できるようにします。

2. コンポーネント寿命の延長：

メンテナンスは固定間隔ではなく、実際の使用状況と状態に基づいて行われます。このアプローチにより、資産の寿命を最適化し、不要な部品交換を削減できます。

3. 安全性とコンプライアンスの強化：

デジタル ツインは、異常が重大になる前にフラグを立てる状態ベースの監視をサポートします。ePlaneAIMEL データを予測分析と統合し、延期された項目を追跡して、リスクに基づいてインテリジェントに優先順位付けできるようにします。

4. より環境に優しい運用

予測モデルによって何がいつ故障する可能性があるかが示されると、技術者のスケジュールをより適切に調整し、ツールを事前に準備し、在庫をより効率的に保管できるようになります。ルフトハンザ・インダストリー・ソリューションズは、これをCO₂削減への道として強調しています。土壇場での修理が減れば、燃料を無駄にするフライトの遅延やメンテナンスフェリーの運航が減るからです（ルフトハンザ インダストリー ソリューションズ）。

既存のMROシステムへのデジタルツインの統合

最大のハードルは、デジタル ツインの力を理解することではなく、デジタル ツインを従来のシステムとうまく連携させることです。

多くの航空業界は、依然としてスプレッドシート、スタンドアロンの保守システム、そしてサイロ化されたデータを扱うERPプラットフォームといった寄せ集めのシステムに依存しています。これらの情報源から正確なライブデータフィードにアクセスできなければ、デジタルツインは価値を失ってしまいます。

そこでePlaneAIのような企業の出番です。ePlaneAIはERPシステムを使用したデジタルツインモデルメンテナンスのトリガー、部品の注文、コンプライアンス レポート、技術者のスケジュールを自動化します。

デジタル ツインによって着陸装置の疲労が予測されると、ePlaneAI は関連する作業指示書を自動的に生成し、部品の在庫状況をクロスチェックし、MEL 延期追跡の規制コンプライアンスが満たされていることを確認できます。

実装を成功させる鍵は次のとおりです。

航空業界におけるデジタルツイン予測保守の未来

業界が利益率の低下、車両の老朽化、持続可能性の要求に取り組み続ける中、デジタル ツインを活用した予測メンテナンスが前進への道を切り開くでしょう。

新たなイノベーションには次のようなものがあります。

AI モデルがより高度になり、IoT インフラストラクチャがより堅牢になるにつれて、デジタル ツインはよりスマートになり、より自律的になり、航空機の健全性の管理に不可欠なものになります。

よりスマートに、より早く飛行：デジタルツインが離陸の準備が整った理由

デジタル ツインは今日の航空業界に新たな風を吹き込みつつあり、ボーイング、デルタ航空、ルフトハンザ航空などのメーカーや航空会社が、より迅速で安全、かつコスト効率の高い運航への道をリードしています。

貴社の航空機にもデジタルツインの精度を導入しませんか？ePlaneAIは、強力かつ効率的な統合機能により、航空チームが予知保全を業務に統合できるよう支援します。MEL延期の最適化からリアルタイム診断、よりスマートな予測まで、航空機の運航停止につながる問題を早期に発見できるよう支援します。

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