東京理科大学におけるデジタルツイン関連の研究紹介 デジタルツインとは
 物理資産，プロセス，システム，デバイス等に対してコンピュータ上に構築されたデジタル表現
であり，リアルタイム予測，最適化，監視，制御，意思決定改善等に利用
 応用・利用（産業課題，社会課題）

2

Rasheed, IEEE Access, 2020

ヘルスケア

気象・防災

製造・ものづくり• アクチグラフ1を使って躁鬱病のきっかけを予測• 計算と生体組織工学を組合せ臨床成績向上• 遠隔医療へのDTの適用• 分子的生理的生活状況を動的に反映させる人間の計算機表現• 生体機能ﾁｯﾌﾟ（OOC,BOC）2• 「計算人間」プロジェクト3• スマートフォンのビッグデータ利用による予測精度向上• 観測システムシミュレーション実験（OSSE）4• ネイチャーラン5精度向上• DTモデルを用いた短時間データ同化によるリアルタイム
気象予測• 地球のデジタルツイン（EU）• ビッグデータ分析，IoT, シミュ
レーション, AR/VR/XR, 付加製造, ロボット, クラウド, システム統合• 故障予知診断（PHM6）• MBE改善のためのFMI7• スマートファクトリ• スマートマニュファクチャリング

12345678

教育・スポーツ

都市・輸送・ｴﾈﾙｷﾞ• DT使ったMOOCにより個人• スマートシティ（シンガポール，ウーブンシティ）
適応教育（スマート教育）• E-lerningからm-(mobile), u- • スマートグリッド(ubiquitous), s-(smart)• 運輸における燃費最適化• 産業界とアカデミア間のギャッ • 航空交通管理
プを埋める• BIM8システムの改善• ワールドカップサッカー• コネクテッドカー

アクチグラフは，米国A.M.I社が米国国立衛生研究所（N.I.H）の技術サポートを受けて開発した腕時計型小型高感度加速度センサー＆ロガー
生体機能チップ（Organ-on-a-chip;OOC,Body-on-a-chio;BOC）とは，細胞をマイクロ流体デバイス上に導入することで， 従来の細胞培養・実験法では困難であった組織・生理機能の再現を目指したチップ
人間の生理モデルを構築し，診療・処置・モニタリング等に役立てるプロジェクト
観測システムシミュレーション実験とは，実在しない観測システム（仮想観測システム）を計算機上に構築し，その振る舞いを評価する手法
OSSEで作成された仮想的な真値
Prognostics and Health Management
FMI（Functional Mockup Interface）は，様々なツール間を接続するために策定された標準インターフェース仕様
BIM（Building Information Modeling）は，コンピューター上に作成した3次元の建物のデジタルモデルに，コストや仕上げ，管理情報などの属性データを追加した建築物のデータベース

活動度

2015-Now
2000-2015
ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝﾍﾞｰｽ設計 デジタルツイン

1985-2000
ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ応用

1960-1985
ｺﾝﾋﾟｭｰﾀｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ黎明【アポロ13号】•1970年，33万km宇宙で酸素タンク爆発•地上の着陸船レプリカで問題解決

PLM, ERP, MES,CRM, BI
デジタルモックアップ
ラピッドプロトタイプ
コンカレントエンジニアリング

1970： NASA ア 1977： コンピ
ポロ13号でペ ュータによるフライトシミュ
アリング
レーション
3/22

1970

1980

2015： GEデジタル
ツイン風車組合

2002： Grieves博
1993： B777開発 士によりデジタ
1982： AutoCAD
ルツイン概念はにCATIA採用
による2D/3Dモじめて使用
デリング

1990

2000

2018： ソフト会社/
産業界でデジタ
ルツイン採用2017： ガートナートップ10技術

2011： NASA/USAF
によるジタルツイ
ン導入，独インダ
ストリー4.0で提唱

2010

2020

 FY2020より社会連携講座として東京理科大情報工学科葛飾キャンパスに設置
 理大： 藤井孝藏教授（ラボ長，工情報），山本誠教授（工機械），岡田裕教授（理工機械）
 HEXAGON（MSCソフトウェア）： 加藤社長，立石SD，渡邊SAE
 松尾裕一（教授），浅田健吾（助教） https://dtlab.it.tus.ac.jp

MSCソフトウェア

工学部
情報工学科

理工学部
機械工学科

HEXAGON/TUSデジタルツインラボラトリ

産業界
4[1] 藤井，計算工学の視点でみる「ものづくり」デジタルツイン構築への道，日本計算工学会誌 26, 2021
[2] 松尾・浅田，アカデミアにおけるデジタルツインによる産学連携の試み，日本シミュレーション学会誌 20, 2021

学界

機械工学科

 機械学習，IoT，データ科学，シミュレーション，最適化等を用いた「ものづくり デジタルツイン」に関する基盤技術・要素技術の研究開発
 製造時変形解析，3D計測・オンサイトCFD，IoT応用・機械学習，AR可視化 B4学生4名（工情報3，理工機械1）
 3Dプリンタ，計算サーバ（WS×5），ソフトウェア，［レーザスキャナ，VR機器］

5

 ものづくりデジタルツインとは
 物理資産，プロセス，システム等に対してコンピュータ上に構築されたデジタル表現であり，リア
ルタイム予測，最適化，監視，制御等に利用され，スマート工場，スマート製造を目指す
 ものづくりデジタルツインの分解

計算機

デジタル空間（計算機）

設計 ↦ 試作 ↦ 製造 ↦ 検査 ↦ 保守
企
画デジ
タ
ルツ
イ
ン

デジ
タ
ルツイ
ン

デジ
タ
デジタルスレッド
ルツイ
ン

デジ
タ
ルツ
イ
ン

デジ
タ
ルツイ
ン

設計 ↦ 試作 ↦ 製造 ↦ 検査 ↦ 保守
物理空間（実世界）
6実世界 CAPAサイクル： フィジカル，デジタル，コネクション（コネクテッド） 現実世界との連動，リアルタイム性，モノとの1対1対応，ライフサイクル
Analysis

分析

Prediction

予測

デジタル空間デジタルツイン
コネクテッドｾﾝｼﾝｸﾞ, IoT

収集
Collection

作用Action

Cyber Physical System

設計

ML, データ解析,シミュレーション,ROM, OW

手動

実物手動

デジタルモデル
自動

実物制御, 最適化

手動モデル

デジタルシャドー

開発・試作
自動運用・保守

製造・検査

実物モデル
自動

デジタルツイン物理（フィジカル）空間

Krizinger, et.al, 2018

ML: Machine Learning; 機械学習，ROM: Reduced Order Model; 低次元モデル，OW: Onsite Wisdom; 現場知7モデル

 国内動向
 生産・製造のプロダクションツイン，保守・保全のメインテナンスツインが先行
 我々の着眼点（スタートPOC）
 試作・試験・製造設計におけるデジタルツイン（エンジニアリングツイン） 低次元モデル（機械学習，数理モデリング），データ連携（データ科学，デジタルスレッド）
デジタルツインデザインツインプロダクションツイン
メインテナンスツイン

エンジニアリングツイン

リサイクル

販売・保守

検査量産製造設計

試作・試験

詳細設計

基本設計

概念設計

基本要求8

 3Dプリンタの熱変形（反り）のシミュレーション
 材料によって（例：PLA）は反りやすい 目的：反りの予測 ⇒ 反らない条件・積層法の探求

固有ひずみ法熱弾塑性解析

MSC Digimat-AM

Raise3D Pro2

https://www.hexagonmi.com/

9

 背景
 CADデータがない，図面と現物が異なる，すぐ結果ほしい 3D計測（レーザスキャナ等）やHPC-CFDの進歩 一気通貫オンサイトCFDの試み
Leica RTC 360
計測された点群（3.2億点，7.2GB）

10 計算格子

12m
5.6m

4.8m

11

ブロック数：
4*2*2（16MPI）
各ブロックのメッシュ数： 128*112*96（Δ=0.025m）
総メッシュ数：
約2200万点（22,020,096）

2.6m/s

1.0m/s120.4m/s

3.02.01.0
0.0

1.1m/s

2.6m/s

1.0m/s
0.4m/s130.4m/s

0.7m/s
0.4m/s 瞬間流線（窓から流入，ドアから流出）

5m/s

14

15

 レーザスキャン
 3D点群データを取得
 点群処理が必要（位置合わせ，ノイズ除去，平滑化，ポリゴン化）
 フォトグラメトリ（Photogrammetry）
 写真・動画から3Dモデルを作成
 SfM，MVS，SLAM Pix4D, PhotoScan/Metashape
SfM: Structure from Motion
MVS: Multi-View Stereo
SLAM: Simultaneous Localization and Mapping
https://www.youtube.com/watch?v=ye-C-OOFsX816

 機械学習を用いた異常音検知/故障予知
MFCC: Mel-Frequency Cepstrum Coefficient モータ等の故障予知，保守修理の効率化
LPC: Linear Predictive Coding 波形：異常音検知困難 ⇒ 特徴量抽出（MFCC, LPC）＋機械学習（教師なし，OCSVM）
正常

異常17

One-Class SVM

MFCC

LPC

データセット

LPC
MFCC
mel
OCSVM OCSVM CAE

ToyCar_exp1

0.94630.83710.8285

ToyConveyor_exp1

0.88630.69250.7935

ToyTrain_exp1

0.73800.59140.7092

fan_id00

0.60750.77750.8063

pump_id00

0.72720.60750.8956

slider_id00

0.83500.63250.9931valve_id00

0.94500.5884

0.6683 運転アシスト技術向上のためのデジタル空間を用いた検証環境構築
 視界不良時（夜間，雨天）の運転アシスト（e.g. 道路標示認識率の向上）
 画像作成＋画像認識＋機械学習（MATLAB, Unity, MSC VTD）
昼夕雨

夕霧雨

夜雨灯

夜霧雨灯

CNN

95.91

73.10

79.95

67.65

83.21

LMD

86.09

47.45

19.09

44.91

54.96

昼夕雨

夜雨灯
18夕霧雨

夜霧雨灯

 デジタルツインを体験するための実現システム
 SBC（Single Board Computer）のRaspberry Piを用いたIoTセンシング実験
 プロトタイプ実現システム構築，ARインターフェース

iPAD, Hololens, Oculus Q2

19

Tao, I. J. of Production Research, 2018

 実現技術（Enabling Technologies）
 IoT（センサ, 3D計測, エッジ処理, IoTプラットフォーム）
 通信・コネクション（LPWA, 5G, クラウド）
 データ解析（4D-Var/EnKF, CS/SR/PCA, ROM, Opt）
 機械学習（DNN, LSTM, GAN, RBM, tensorflow, PyTorch）
 シミュレーション（HPC, HFS, 3Dモデリング）
 制御・フィードバック（ロボット, アクチュエータ, 3Dプリンタ）
 画像処理・可視化・UI（XR, ダッシュボード） 主な提供ベンダ DAPSA（ダッソー，ANSYS，PTC，シーメンス，Autodesk）
 IBM, MS，AWS，富士通，日立，NEC，NTT Data
20 IoTは現状把握，DTwは未来予測 デジタルツイン（DTw）
デジタルモデル 統計分析と機械学習の関係に類似
シミュレーション
データ分析

IoT

データ駆動
アプリケーション

機械学習

クラウド層
ネットワーク層

データマネージメント

Azure/AWS/GCP

通信・コネクション

5G/LPWA/WiFi

センシング/制御

エッジコンピュータ/SBC

ハードウェア物理層

センサ/アクチュエータ

デバイス層

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物理ベース

実物・現物

 注目ソフト CloudCompare, MeshLab, Blender，Zephyer，Metashape Unity, UnrealEngine, Vuforia
 課題と話題 エッジ処理，PLC，LPWA，IoTクラウド，IoT PF： 馴染みが薄い プラットフォーム（DAPSAに押さえられている ⇒AWS, MS Azure，GCP）
 参入障壁（どこから手を付けて良いかわからない）
 人材交流・人材不足（コロナの影響） 宣伝（計算工学会誌Vol.26 No.2,2021年6月，シミュレーション学会誌Vol.40 No.2, 2021年6月）

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