image

よりスマートなメール、より迅速なビジネス。RFQ、見積、注文などを自動タグ付け・解析・即時対応。

実際の動作を見る

航空OEMがデジタルツインを活用して製造を最適化する方法

8月 13, 2025
ロッキード・マーティンF-22ラプターの左右対称図。防衛技術企業ロッキード・マーティンは、政府機関や民間企業向けに複雑なシステムの開発・運用にデジタルツイン技術を活用する多くのメーカーの一つです。

デジタルツインは、航空OEMにおける航空機の設計、製造、保守の方法を変革しています。エアバス、ロールス・ロイス、ベルといったリーダー企業が、デジタルツインを活用して製造と運用を最適化している方法をご紹介します。

デジタルツイン技術航空宇宙産業の製造ルールを静かに書き換えつつあります。かつては未来的な概念だったデジタルツインは、今や、生産コストの削減、市場投入までの時間の短縮、そして航空機の信頼性向上を目指す航空業界のOEM(相手先ブランド製造会社)にとって不可欠なツールとなっています。

デジタルツインは、物理システムを模倣したデータ駆動型の仮想モデルであり、現実世界の入力から継続的に学習することで、OEMが物理的なハードウェアを製造または展開するずっと前に、結果をシミュレーションし、設計をテストし、メンテナンスの必要性を予測するのに役立ちます。また、新しいフロアレイアウトをテストして、生産量への影響を確認することもできます。

エアバス、ロールスロイス、シーメンス、ベルといった企業はすでにその恩恵を受けています。エアバスは、ライフサイクル全体をカバーするデジタルモデル(エアバスニュースルーム)、そしてシーメンスは、デジタルツインによって航空宇宙産業の一部の顧客におけるエンジニアリングのやり直しコストが20%からわずか1%に削減されたと主張している(航空国際ニュース)。

この記事では、航空 OEM がデジタル ツインを活用して、航空機をより迅速かつ安全に設計・製造し、次世代の航空専門家を育成する方法について説明します。

デジタル ツインとは何か、そしてなぜ重要なのか?

デジタルツインとは、物理的な物体、プロセス、またはシステムの生きた、進化するレプリカであり、リアルタイムデータの継続的なフィードを通じて現実世界の挙動をシミュレートします。航空業界では、エンジンや生産ライン全体のデジタルツインがこれに該当します。

デジタルツインは、IoT(モノのインターネット)センサー、AIおよびML(機械学習)アルゴリズム、クラウドベースの分析といったテクノロジーによって実現されます。これにより、メーカーは、翼の気流から新しい飲料カートの寸法まで、あらゆるものを物理的な製造に着手する前に仮想的に再現することができます。これらのモデルは動的で、運用データによって常に更新され、ほぼ無限のシナリオを繰り返すシミュレーションと連携しています。

OEMにとっての価値は明らかです。コストと時間のかかる試行錯誤に頼る代わりに、デジタルで設計を検証し、高額なミスを回避できます。

シーメンスでは、デジタルツインソフトウェアがJetZeroのようなスタートアップ企業を支援し、わずか5年で航空機認証のタイムラインを達成することを目指しています。これは、ボーイング787やエアバスA350(航空国際ニュース)。

シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェアの航空宇宙・防衛・海洋産業担当副社長トッド・タットヒル氏は、同社の技術により、250人乗りのブレンデッドウィングボディ機を「他のOEMが最新の白紙設計を認証するのに要した時間の3分の2」で製造・認証できると述べている。

タットヒル氏は、こうした積極的なスケジュールは優れたデジタルツイン技術によるものだと述べ、工場が存在するずっと前から「航空機が製造される前に飛行できる」ようになったと述べている。

デジタルツインは、ロールス・ロイスの「インテリジェントエンジン」構想の中核を成すものです。同社はセンサーデータとリアルタイム分析を用いて、極限条件下でのエンジンの挙動をシミュレートし、従来の物理試験の限界をはるかに超える性能を実現しています。ロールス・ロイス・メディア)。

ロールスロイスのデジタルシステム担当副社長ニック・ワード氏は次のように語る。航空宇宙製造および設計プロトタイプの数が減り、タイムラインが短縮され、パフォーマンスが向上し、ROIが強化される(航空宇宙製造設計)。

ウォード氏によると、同社のジェットエンジンは非常に優れた設計とメンテナンスが施されているため、ロールス・ロイス社のトレントエンジンは「重大なエンジントラブル」が発生するまでの間、地球を1,000周以上飛行できるという。同社の多変数予測技術は、部品の性能をマッピングし、「個々の部品番号に至るまで、正確な予知保全期限」を提供することができる。

仮想的な信頼性で航空機設計を加速

デジタルツインは、OEMが航空機設計の初期段階に取り組む方法を変革しています。エアバスでは、エンジニアが物理ベースのシミュレーションと詳細な3Dモデルを使用することで、特にA320およびA350ファミリーにおいて、設計サイクルの短縮と品質問題の削減を実現しています(エアバスニュースルーム)。

エアバスのフライトラボ(H130ヘリコプターを改造したもの)は、自律システム、ローターストライク回避、簡素化されたフライ・バイ・ワイヤ制御の試験に使用されています。一方、同社のディスラプティブラボ(DisruptiveLab)は、抗力低減とCO₂排出量の削減に重点を置いています。同社は、ディスラプティブラボによって現行の設計と比較して燃料消費量を50%削減できると見積もっています(垂直)。

ロールスロイス社もエンジン開発で同様のアプローチを取っている(ロールス・ロイス・メディア副社長のニック・ワード氏は、「新しい正確な情報が毎日航空会社に提供され、整備スケジューラーによってシームレスに活用されています」と述べています。

ロールスロイス社の初期報告書では、データ統合によってエンジンやその他の高価な部品の耐用年数が大幅に延長され、最初のエンジン取り外しまでの時間がほぼ50%も長くなったという大きな進歩が示されています(航空宇宙製造および設計)。

「このレベルの監視とデータがあれば、従来の予防保守のアプローチは時代遅れになります」とワード氏は言います。故障はほとんどの場合、個々の部品レベルで発生し、計画された保守サイクルよりもずっと前に発生します。

同社は「誤予測ゼロ」という目標の達成において「100%の成功率」を誇っている。

これらの例では、デジタル ツインにより、OEM は生産とパフォーマンスの予期せぬ事態を減らしながら、よりスマートで安全な航空機をより迅速に構築できるようになります。

よりスマートな製造:OEMが生産ラインを最適化する方法

航空機の設計は一つの課題です。大規模かつ効率的に、そして遅延なく製造することは、また別の課題です。この分野でも、デジタルツインは、特に生産ラインの計画とシミュレーションにおいて、非常に貴重な存在であることが証明されています。

JetZeroは、最初から製造工程を完璧に行うことに全力を注いでいます。シーメンスのデジタルツインツールを活用することで、同社は建設が始まる前に生産プロセスのシミュレーションを行い、ボトルネックを特定し、工場のレイアウトを最適化することができます(航空国際ニュース(原文が不明瞭なため、正確な翻訳はできません。)「工場をデジタルツインで構築して、設計ミスに気づくのが待ちきれません」と、シーメンスの副社長トッド・タットヒル氏はAviation International News(AIN)に語った。この技術のポイントは、物理的にではなく、仮想的にミスを修正することだ。

エアバスは、パイオニアラボとレーサーのデモンストレーターで同様のアプローチを採用しており、ローターストライクセンサーから空力効率、ハイブリッド推進システムまで、あらゆるものをテストしています。目標は、コンポーネントの検証と並行して組立ラインとメンテナンスプロトコルを最適化することです。垂直)。

同社のイレスカスとサン・エロワの施設では、デジタルツインが機械の振動から温度や湿度まであらゆるものを監視しています。そのデータは、品質管理、機械のメンテナンス、ワークフローの最適化に関する意思決定に役立てられています(エアバスニュースルームさらに、スマートグラスとタブレットにより、工場労働者は作業現場に足を踏み入れる前に仮想トレーニングを受けることができます。

技術革新は目覚ましいものがあります。エアバス・レーサー・ヘリコプターは、巡航高度で機体の2基あるエンジンのうち1基をスタンバイ状態にすることで、一般的なヘリコプターよりもはるかに高速飛行しながらも、燃料を20%節約します。さらに、主翼は機体の揚力の40%を担うことができ、ローターへの負担を軽減します。さらに、振動も抑え、乗客と操縦士の快適性を向上させます(エアバスニュースルーム)。

航空機のダウンタイムの削減

航空機OEMと運航会社にとって、ダウンタイムは壊滅的な打撃となります。地上にとどまる航空機は、収益の損失、スケジュールの煩わしさ、そして連鎖的な遅延につながります。製造業のみならず、MRO(整備・修理・オーバーホール)企業にとっても、デジタルツインはますます重要な役割を担っています。

エンジンや着陸装置の部品のデジタルツインは、組み込まれたIoTセンサーから継続的にデータを受信し、摩耗や損傷を追跡し、様々な条件下での劣化をモデル化することができます。例えばGEは、着陸装置などの個々の部品のデジタルツインを開発し、部品のライフサイクルに関する詳細な情報を提供しています(エアロタイム)。

デロイトによると、予測メンテナンスプログラムは航空機のダウンタイムを15%削減し、労働生産性を20%向上させ、メンテナンスコストを18〜25%削減することができるという。エアロタイムマッキンゼーは、このアプローチにより航空機の可用性も最大 15% 向上するとも付け加えています。

エールフランス-KLMは、AIを活用したデジタルツインを積極的に活用している大手航空会社の一つです。Google Cloudの生成AIツールと機体全体のセンサーデータを組み合わせることで、整備データ分析を数時間から数分に短縮できます(エアロタイム)。これまでにエールフランス-KLMは、104のデジタルツインの90万回以上のビューを使用して、これらの信頼性の勝利を推進してきました(Matterport)。

デジタルツインは飛行前のパイロットウォークアラウンドにも使用され、乗務員の清掃時間を最大30%短縮し、航空機の飛行準備性を向上させます(Matterport)。

デルタ航空では、約1,000機の主要路線用航空機がエアバス・スカイワイズ・プラットフォームに接続されており、リアルタイムのデータストリームを対応するデジタルツインに供給しています。5万人以上のユーザーがこのシステムを活用し、摩耗の予測、整備スケジュールの最適化、AoG(機体損傷)の回避に役立てています。エアバスニュースルーム)。

ロッキード・マーティンは、さらに未来的な応用を模索している。それは、航空機システムだけでなく人間のパイロットもリアルタイムで監視する「e-Pilot」デジタルツインの構築だ。このデジタル副操縦士は、将来的には重要な運航を支援することになるだろう(エアロタイム)。

シミュレーション、トレーニング、人材育成

デジタルシステムが進化するにつれ、それを運用・保守する人々も進化しなければなりません。これは航空業界においてますます大きな課題となっています。労働力の高齢化が進み、次世代には機械系とデジタル系のスキルを同等に備えた全く新しいスキルセットが求められているからです。

航空業界はデジタルに精通した整備士の不足に直面している。ボーイングは2024年までに今後20年間で71万6000人の整備士の新規採用を見込んでおり、航空整備士教育協議会(ATEC)は、整備士を訓練するインストラクターの不足を警告している。エアロタイム)。

AIが労働者に取って代わる可能性のある他の分野とは異なり、航空業界では熟練した専門家が働く必要がある。デジタルツール。デジタルツインの台頭により、今日の技術者は従来のレンチ回しに加え、データモデル、予測分析、シミュレーションツールの理解が求められています。トレーニングプログラムはゆっくりと適応していますが、勢いはあります。

拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、そして没入型シミュレーションは、スキルアッププログラムにおいて重要な要素となりつつあります。同様に、AK GOやAK Viewといったソリューションは、緊急時の手順やメンテナンス作業をシミュレートするARベースのトレーニング環境を提供しています(エアロタイム)。

レオナルドは、プロテウス無人ヘリコプター実証機のデジタルツインを作成することで、さらに一歩進んで、実際の航空機が飛行するずっと前にチームがコンポーネントを仮想的に開発およびテストできるようにしました(垂直)。合成環境は、開発サンドボックスとトレーニングシミュレーターの両方として機能します。

2024年5月に開設された英国デジタルツインセンターは、もう一つの大きな一歩です。航空宇宙、宇宙、海洋産業に焦点を当てたこのセンターは、ツインベースのトレーニングをより利用しやすくするための標準化と共有インフラを推進しています(NATO科学技術機構)。

デジタル試験環境は、シミュレーションベースの訓練が規制要件に適合していることを保証する上でも重要です。新たな枠組みは、パイロット能力プログラムとシミュレータ機能を統合し、訓練の現実性と認定基準の間のギャップを埋めることを目指しています(王立航空協会)。

AIツールが成功を収めるには、トレーニングが必要です。航空業界の未来はデジタル化されるかもしれませんが、それでも高度なスキルを持つ人材が不可欠です。

AI駆動型現実

シーメンスは、拡張現実、音声コマンド、生成AIを組み合わせ、エンジニアが現実世界のコンテキストで3Dモデルを操作できるようにするNX Immersive Designerで、AIと現実世界の境界を押し広げています(Siemensニュースルーム)。

2025年のパリ航空ショーで、シーメンスはこの体験を、テレビのホロデッキ(スタートレック)、航空機のデザインを完全な没入型環境で実現します(航空国際ニュース)。

シコルスキーのマトリックス自律飛行システムは、すでに実世界でのミッションに投入されています。2024年には、ブラックホークヘリコプターが模擬山火事を自律的に検知・消火し、パイロットの操作なしに火災の特定、機体の位置決め、そして精密な水投下を行うことができました(垂直)。

導入における課題と障壁

あらゆる約束にもかかわらず、OEM はデジタル ツイン テクノロジーを大規模に導入する上で大きな障害に直面しています。

相互運用性は最大の課題の一つです。複雑で多様な組織にまたがるデジタルツインプラットフォームを統合することは、多国籍サプライチェーンこれは決して簡単なことではありません。メーカーは数百ものサプライヤーと連携しており、それぞれが異なるツール、標準、データ形式を使用しています。これらのシステム間でシームレスかつ安全にデータを交換できるようにするのは大きなハードルです。

コストももう一つの制限要因です。デジタルツインは多くの場合、長期貯蓄初期投資は高額になる可能性があります。高度なセンサー、クラウドインフラ、AR(拡張現実)ヘッドセット、ソフトウェアライセンス、トレーニングプログラムなど、費用は膨大です。小規模なOEMやティア2、ティア3サプライヤーの場合、ROIの実現には数年かかる可能性があります。

さらに、人材不足も問題です。前述の通り、デジタルツインシステムには、機械工学の専門知識とデジタル技術の流暢さを融合させたハイブリッドな労働力が必要です。現状では、有能な人材の供給が追いついていません。企業はすでに従来の訓練を受けた人材が不足しており、ましてや最新のAI技術を効果的に活用できる人材はなおさらです(エアロタイム)。

最後に、規制の枠組みはまだ追いついていません。EASA(欧州連合航空安全機関)やFAAなどの機関は、認証プロセスにシミュレーションを組み込み始めていますが、特に安全性が極めて重要なコンポーネントに関しては、デジタルのみの検証がどのように扱われるかについては依然として不確実性が残っています(王立航空協会)。

航空業界におけるデジタルツインとAIの近い将来

航空業界におけるデジタルツインの勢いは紛れもなく、その勢いは加速する一方です。OEM(相手先商標製造会社)は、シミュレーション、人工知能(AI)、そして没入型設計環境に多額の投資を行っており、航空機の構想、製造、そして認証取得の方法に大きな変化が起こりつつあります。

ますます、最も重要な設計と製造の決定は、単一の物理的な部品が機械加工または取り付けられるずっと前に、デジタル領域で行われるようになっています。

魅力的な例の 1 つが JetZero です。同社のデジタル ツイン戦略は、航空機自体にとどまらず、航空機を製造する工場にまで及んでいます。

JetZeroは、製品と生産環境のあらゆる細部をシミュレートすることで、デジタルプルーフが将来、従来の検査・認証ワークフローに取って代わる先例となるでしょう。企業は、長時間にわたる物理的な検証やコストのかかる繰り返しのやり直しを待つ代わりに、最初のツールを設置する前であっても、安全性と品質基準が満たされていることを証明する仮想デモンストレーションを規制当局に提出できるようになるでしょう。航空国際ニュース)。

AIは環境性能においても新たな境地を切り開いています。クリーン・スカイ2イニシアチブ(欧州連合クリーン航空垂直より環境に優しい飛行を求める声が、飛行中に片方のエンジンを停止できるAIシステムの開発の原動力となり、AIツールがより高速で効率的な、そして人々と地球にとってより良い技術を生み出していることを示す強力な実例となっています。

デジタルツインを支えるインフラ全体は急速に進化しています。デジタルツイン環境は相互接続されたシステムとなり、組織全体で共有される真実のソースとして機能しつつあります。

エアバスのSkywiseとダッソー・システムズの3DEXPERIENCEプラットフォームは、この進化を象徴するものです。どちらも、リアルタイムの全社的コラボレーションの基盤となるハブとして台頭しています(エアバスニュースルームこれらのプラットフォームにより、あらゆるビジネス レベルでシミュレーション主導の意思決定が可能になります。

数字がそれを物語っています。現在、37万社以上のお客様(エンドユーザー1,250万人)が3DEXPERIENCEをコンピュータ支援設計(CAD)プラットフォームとして利用しています。顧客は159カ国、12業種にわたります(ダッソー・システムズ)。

プラットフォームの広範な統合は、少なくとも一部のビジネスワークフローにおいてAIの活用が主流となっていることを示しています。航空宇宙産業を変革するのと同じ生成技術が、自動車、宇宙、エネルギーといった他の産業にも変革をもたらしています。AIツールはプロトタイピングを加速し、材料の無駄を削減し、チームが複雑なシステムをモデル化し、仮説を検証することを可能にします。

シミュレーション、データモデリング、そしてAIを活用したインサイトを活用する組織が増えるにつれ、AIのより広範な導入の必要性はますます高まっています。製品の設計、システム管理、パフォーマンスデータの分析、ガバナンスプロトコルの適用などを行うあらゆる企業にとって、AIは即座に測定可能な価値をもたらします。

AIのデジタルツイン技術は航空業界の基盤を成しています。当初は視覚化と設計のためのツールとして始まったものが、飛行と航空機管理のほぼあらゆる側面におけるイノベーションの礎となっています。この技術はまもなく、リアルタイムの空域管理やカスタマイズされた乗客体験を導くものとなるでしょう。仮想と現実の境界はますます曖昧になるでしょう。

現実世界の稼働時間に合わせて構築された AI で航空サプライ チェーンを強化します。

ePlaneAIにご相談ください。AOGリスクの削減、在庫管理の効率化、そしてメンテナンスデータを的確なアクションへとつなげます。今すぐePlaneAIの担当者にご相談ください。お客様が導入後すぐにROI(投資収益率)を実感されている理由を、ぜひお確かめください。今すぐ接続しましょう

よくある質問

デジタルツイン技術はどれくらい前から存在していたのでしょうか?

デジタルツインのコンセプトは、1960年代のNASAのアポロ計画にまで遡ることができます。当時、エンジニアは宇宙船の正確な地上レプリカを構築し、飛行前に故障をシミュレートし、ミッションクリティカルなシナリオをテストしました(NASA技術レポートサーバー)。その基礎理論のルーツはさらに遡り、デイヴィッド・ゲルナーターの1991年の著書にまで遡る。ミラーワールド複雑なシステムのデジタル反映を構想した()。

製造業への応用は2002年にミシガン大学のマイケル・グリーブス博士がミラー空間モデルを発表し、物理的な資産、仮想的な対応物、そしてデータリンクを、現在デジタルツインと呼ばれるものの中心に据えたときに登場しました(MDPI)。

しかし、「デジタルツイン」という用語自体は、2010年にNASAの技術者ジョン・ヴィッカーズによって初めて造られ、NASAの宇宙船の複製、シミュレーション、メンテナンスのロードマップの中で正式に定義されました()。

デジタルツイン技術は航空業界でどれくらい使われてきましたか?

デジタルツインは、その技術の誕生当初から航空宇宙産業で活用されてきました。デジタルツインは、1960年代にNASAのアポロ計画で初めて使用されました(NASA技術レポートサーバー)。

製造業、自動車、ヘルスケア、建設・建築(AEC)などの他の業界では、IoTセンサーやクラウドコンピューティングなどの技術が可能になった2010年代まで、デジタルツイン技術の導入は意味をなしていませんでした(デロイトインサイト)。

2020年代初頭、シンガポール、上海、ヘルシンキなどの都市は、都市インフラ、交通パターン、環境への影響をシミュレーションするためにデジタルツインを導入しました。同時に、公益事業会社も電力網、パイプライン、水道システムをリアルタイムで監視するためにデジタルツインを導入し始めました(デロイトインサイトPricewaterhouseCoopers)。

デジタルツインは AI テクノロジーの進化の最終到達点となるのでしょうか?

デジタルツインは道の終点ではなく中間点です。デジタルツインは、次の章、つまり認知ツインとデジタルスレッド(パラナ・ポンティフィカル・カトリック大学工学部)。

コグニティブ・ツインは、システムのミラーリングやシミュレーションにとどまらず、AIと機械学習を用いてリアルタイムで自律的な意思決定を行います。これらの次世代モデルは、生産の最適化、物流ルートの最適化、さらには人間の介入なしに自己修正を行うことも可能です。シーメンスはすでに、AIとリアルタイムデータストリームを融合し、産業ネットワーク全体にわたるよりスマートな対応を可能にするシステムを開発しています(シーメンス エクセレレーター)。

第二のフロンティアはデジタルスレッドであり、製品ライフサイクル全体にわたって個々のツインを結び付けます。スタンドアロンモデルとは異なり、デジタルスレッドは設計から廃止までデータを統合し、真のエンドツーエンドのトレーサビリティとシステムレベルの最適化を実現します。航空・防衛分野では、規制当局が多くの物理試験に代わるシミュレーションを用いて、航空機システムを仮想的に認証することを意味する可能性があります(デロイトインサイト)。

0comments
Latest Articles

不確実な状況下で勢いを増す可能性のある航空機整備のトレンド

航空機の運航期間が長くなり、サプライチェーンは火薬庫のように不安定になり、テクノロジーは急速に進化しています。勢いを増すメンテナンスのトレンドと、運航維持と収益確保を目指す運航事業者にとっての意味を探ります。

デニムジャケットとキャップを着けた整備士が老朽化した航空機のエンジンを見上げ、業界の需要が変化する中での航空整備の人間的な側面を示している。

August 11, 2025

航空機整備におけるトレーサビリティのためのブロックチェーンの統合

ブロックチェーンは、航空機整備に極めて明確なトレーサビリティをもたらします。企業は、改ざん防止の記録を作成し、部品を確実に追跡し、エラーを削減することができます。現在、業界がどのようにブロックチェーンを活用しているか、そしてブロックチェーンが今後どこへ向かうのかをご覧ください。

ブロックチェーンのトレーサビリティの仕組みを抽象化したデジタルイラスト。各ノードと接続は、分散型ネットワークを流れる安全で検証可能なデータポイントです。

August 8, 2025

AIを活用した航空業界におけるサプライヤーリスク評価の強化

AIは、航空会社のサプライヤーリスク評価方法に変革をもたらしています。混乱の早期発見からコンプライアンス対応のサプライチェーン構築まで、その可能性は多岐にわたります。リアルタイム予測と責任あるAIの実践が、業界にどのような変革をもたらしているのかをご覧ください。

下から見た、滑走路に着陸した赤い民間航空機は、現代の航空業界におけるサプライヤーのリスク評価の緊急性を表しています。

August 6, 2025

航空機部品設計におけるイノベーションで競合他社に先んじる方法

航空業界におけるイノベーションの競争は部品から始まります。ブレンデッドウィング機から3Dプリントダクトまで、航空宇宙業界のリーダーたちは、部品の細部に至るまで設計を見直しています。先進的なチームが、よりスマートな部品設計を活用して、航空の未来を形作っている様子をご覧ください。

航空部品の設計を詳しく検討することで、航空宇宙の革新、効率、持続可能性の未来が形作られます。
More Articles
Ask AeroGenie