従来、エンジニアリングシミュレーションソフトウェアは新しい製品設計に使用されていましたが、高度な組込みセンサーの出現により、エンジニアはこのデータを使用してデジタルツインを作成できるようになりました。デジタルツインをリアルタイムシステム解析に使用して、予測メンテナンスをスケジュールし、パフォーマンス最適化を実装できます。Ansysのハイブリッド解析機能を使用すると、機械学習（ML）ベースの解析と物理ベースのアプローチを組み合わせることで、エンジニアは予測解析を使用して比類のないレベルの精度を達成できます。
Ansys Twin Builderを使用したハイブリッドデジタルツインの作成と検証、デプロイ、スケーリング
Ansysのデジタルツイン
Ansys Twin Builderを使用すると、実際のシステムの完全な仮想プロトタイプを実装できます。これらは、製品と資産のライフサイクル全体を管理するために展開できます。このデジタルツインシミュレーションパラダイムにより、時間の経過とともに効率を飛躍的に向上させ、現実世界のテストと応答でより正確になる予測手法に基づいてメンテナンスをスケジュールすることができます。この情報にアクセスすることで、エンジニアは既存の資産からさらなる価値を引き出すことができます。これにより、予期しないダウンタイムを防ぎ、運用コストを削減しながら、最適な効率で作業し、すべてがあらゆるモノのインターネット（IoT）プラットフォームで行われます。
2024年7月
Ansys Digital Twin製品ポートフォリオには、最先端のAI/ML技術を活用し、実際のデータから得られる知見と物理モデルの精度をシームレスに統合するAnsys TwinAIが新たに追加されました。Ansys TwinAIでは、次数低減モデル（ROM: Reduced Order Model）がサポートされ、新しいUI/UXの改善とAnsys Design Languageが統合されています。さらに、ハイブリッド分析が改善され、ステートレスFMUとROM初期化を処理できるようになります。
Hybrid Analyticsでデジタルツインの可能性を解き放つ
次数低減モデル（ROM）作成の自動化、速度、精度
ソルバー、モデルライブラリ、ユーザーエクスペリエンスを改善
ハイブリッド分析は、物理特性とデータを異なる方法で組み合わせるための一連のMLツールです。トレーニングデータとML手法をよりスマートに選択することで、ハイブリッドデジタルツインの新しい可能性が広がります。このウェビナーでは、ハイブリッドデジタルツインによって最も正確なデジタルツインを得る方法について説明します。
このウェビナーでは、電気自動車の仮想検証ワークフローを確立する上でAnsys Twin Builderが提供する利点について説明します。
このウェビナーでは、Ansys Twin Developerを使用して、より優れたワークフローを作成、検証、導入します。
Tata Steel Nederland社のエキスパートが、鋼鉄製造プラントの熱プロセス管理をどのようにデジタル化しているかについてご紹介します。シミュレーションベースのデジタルツインとAI/ML技術を使用して、エネルギー消費最適化のイニシアチブを追求できるようになりました。
最新のPyAnsysパッケージ「PyTwin」をご紹介します。Python APIを介して、Ansysのデジタルツインランタイムの優れた機能に簡単にアクセスできます。
