コア機能
グリーンフィールドからリアルタイムオペレーションまでスケールするよう構築
3Dとシンプルな入力から始め、ユースケースが成熟するにつれて履歴データとライブデータに進化します。
生産プロセスシミュレーション
理想的な仮定ではなく履歴データから導出された偏差を使用して、生産プロセスの確率的離散事象シミュレーションを実行 — ラインを変更する前にスループット、ボトルネック、仕掛品、リードタイムをテストします。
Use cases
Where Digital Twin evidence changes the decision.
Explore scenarios that connect the Digital Twin platform to real planning, flow, capacity, and investment decisions.
グリーンフィールド
新規施設または大規模拡張（グリーンフィールド）
静的なCADよりも速くレイアウトのバリエーションを比較し、CapExが承認される前にスケール・フロー・制約を検証します。
Knowledge base
Read the thinking behind decision-grade twins.
Use the knowledge base to understand when simulation evidence is strong enough to support operational and capital decisions.
Digital Twin as a decision engine
Why the model matters most when it can test choices, constraints, and trade-offs before decisions are committed.
Simulate CapEx before approval
How scenario evidence reduces approval risk when investment options all look plausible on paper.
Before you buy a robot, simulate it
A practical argument for testing the surrounding process before automation equipment is purchased.
よくある質問
- 製造業のデジタルツインとは何ですか？
- デジタルツインとは、工場とそのプロセスを3Dデータで表現したモデルです。操業を可視化・アニメーション化・シミュレーションし、現場に変更を適用する前に意思決定をテストできます。
- デジタルツインはCAD図面とどう違いますか？
- CADは静的な形状を表示します。デジタルツインは時間的な挙動（フロー、待ち行列、変動、リソースのやり取り）を加え、外観だけでなく測定可能なKPIでシナリオを比較できます。
- 開始にIoTのリアルタイムデータは必要ですか？
- 不要です。手動入力や履歴データ（スプレッドシートなど）から始め、意思決定の価値が高まる場合に後からライブデータを接続できます。
- 製造業のデジタルツインはどのような意思決定をサポートしますか？
- 生産能力やCapExの意思決定、レイアウトとフローの変更、人員配置と仕掛品、ボトルネックの解消、そして立ち上げや拡張計画をサポートします。