デジタルツインとは？
デジタルツインは現実の物体やシステムをデジタル上に完全なミラーとして複製する技術です。
物流業界では、この技術を活用してリアルタイムに倉庫や運送ルートの状況をシミュレーションし、最適化を図ることが可能です。
例えば、倉庫内の商品配置や物流ルートの計画にデジタルツインを用いることで、効率的な配置や配送計画を立案し、リソースの無駄遣いを防ぐことができます。
また、デジタルツインは予測メンテナンスにも役立ち、機器の故障を未然に防ぐことで物流の遅延リスクを低減します。物流業界におけるデジタルツインの活用は、運用の効率化だけでなく、コスト削減やサービス品質の向上にも繋がります。
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デジタルツインとメタバースの違いを解説
デジタルツインとメタバースは似て非なる概念です。
デジタルツインとは：現実世界・物理空間をデジタル上にコピーして再現するもの。
メタバースとは：3次元の仮想空間でアバターを起点として活動できるもの。
仮想空間を作り出す、という点だけで見れば、似たような概念ですが、デジタルツインが現実世界をコピーしてシミュレーションなどで役立てるのに対し、メタバースは必ずしも仮想空間と現実世界がリンクしているわけではないので、一見似たような概念ですが、実はまったく切り口が違うテクノロジーであると言えます。
デジタルツインを支える代表的な最新技術とは
デジタルツインの物流への応用には、最新技術の組み合わせが不可欠です。
１、loT
物理的なオブジェクトやシステムをインターネットに接続し、データを収集・分析するために活用。
２、AI
IoTセンサーによって収集された大量のデータを分析し、パターンを見つけ出し処理を最適化させるために活用。
３、AR・VR・MR
直感的にシステムの状態を理解したり、シミュレーションの結果を確認したりとデジタル空間を視覚的に表現するために活用。
４、5G
現実空間と仮想空間を繋ぐ通信手段として活用。
物流業界でのデジタルツインの活用方法とは
物流業界でのデジタルツイン活用は、サプライチェーンの可視化、最適化、そして予測に革命をもたらします。
１、貨物追跡と在庫管理
貨物や在庫をリアルタイムで追跡・管理。これにより、在庫の正確な把握や効率的なサプライチェーンの管理が可能に。
２、ロジスティクスの最適化
輸送経路や運送スケジュールの最適化。リアルタイムデータをもとに、交通状況、気象条件、在庫状況などを考慮して、輸送プロセスを最適化し遅延を軽減＆コスト削減。
３、予測保守
車両や機器の保守計画を最適化し、予測保守。故障を予測し、事前に保守をすることで、車両の停止時間を最小限に抑え、サービスの信頼性を向上。
４、シミュレーションとトレーニング
運転手や倉庫作業員のスキル向上や危険時のトレーニングに活用。また、新たな物流プロセスや施設の設計段階でシミュレーションをすることで、効率的な物流プランの策定に寄与します。
物流業界でのデジタルツイン活用事例
物流業界ではデジタルツインの活用事例が急増しています。
・国交省
国土交通省が主導する、日本全国の3D都市モデルの整備・オープンデータ化プロジェクト。街の現状を可視化し、都市の課題を分析しやすくすることで統合的な構想や計画に基づくまちづくりを推進していく。
・Google
Googleクラウドのエコシステム内でデジタルツインを作成するツール「サプライチェーンツイン」を発表した。サプライチェーン大手各社はこのツールで予期せぬ物流問題が発生した際に遅延を軽減し、Google顧客の分析処理時間は最大95%減少。
データから未来を予測するサービス「ADT」で物流自動化を実現！
ADTとはアイディオットデジタルツインのことで、データをもちいて行う未来予測シミュレーションのことです。現実世界のデータをコンピューター上でシミュレーションします。膨大なデータを用いて行うため、限りなく現実に近いシミュレーションをすることができます。ADTでは、可視化、シミュレーション、物理空間の実装が可能です。
ADTを利用し、物流での自動化をシミュレーションし、車両情報の可視化や人員のシミュレーションなどにより、いきなり行う危険性を減らし、スムーズな物流自動化に踏み出すことができます。
まとめ
デジタルツインは物流業界に革命をもたらしています。
この技術を活用することで、物流の効率化、コスト削減、サービス品質の向上が可能になります。
デジタルツインを用いた倉庫管理、配送最適化、機器メンテナンスの予測など、さまざまな活用方法が実現されています。
これにより、リアルタイムでの問題解決や将来のシミュレーションが可能となり、より効果的な物流戦略の策定が可能になります。デジタルツインの導入は、物流業界の未来を大きく変える可能性を秘めており、業界全体の競争力向上に寄与する重要な技術と言えるでしょう。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
