デジタルツイン構築プラットフォーム「Ansys Twin Builder」動作推奨PC

フィジカルAI、SDVの社会実装を加速する。リアルタイム・シミュレーションの到達点

※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。

製品紹介

Ansys Twin Builderは、米Ansys社が提供する、シミュレーションに基づく「デジタルツイン」を構築、検証、および運用するための統合プラットフォームです。物理空間の製品やシステムの稼働データを仮想空間のシミュレーションモデルと連携させることで、製品のパフォーマンス最適化や予知保全を実現します。

1. 主要な機能と特徴
Ansys Twin Builderは、単なる3Dモデリングツールではなく、システム全体の挙動をリアルタイムで予測・分析するための機能を備えています。

システムレベルモデリング(0D/1D解析):
コンポーネント単位の複雑な3D解析ではなく、システム全体の挙動を把握するための0D/1Dモデリング環境を提供します。ModelicaやVHDL-AMSなどの標準的なモデリング言語をサポートしており、機械、油圧、熱、電気、ソフトウェアなどの複数領域(マルチドメイン)にまたがるシステム挙動を統合して解析できます。

ROM(次数低減モデル:Reduced Order Model)の生成と統合:
Ansys Mechanical(構造解析)やAnsys Fluent(流体解析)、Ansys Maxwell(電磁界解析)などで作成された高精度かつ計算負荷の高い3Dシミュレーションモデルから、本質的な物理特性を維持したまま計算速度を飛躍的に高めた「次数低減モデル(ROM)」を抽出・生成します。これにより、エッジデバイスやクラウド上でのリアルタイムなシステムシミュレーションが可能になります。

IIoTプラットフォームとの連携:
Microsoft Azure IoT、AWS IoT、PTC ThingWorx、SAP Leonardoなどの主要な産業用IoT(IIoT)プラットフォームと標準で連携可能です。実稼働している機器のセンサーデータ(温度、振動、圧力など)をデジタルツインモデルにリアルタイムで入力し、仮想空間上で現在の状態の把握や将来の予測を行います。

標準規格(FMI/FMU)のサポート:
異なるシミュレーションツール間でモデルを交換・連成するための国際標準規格であるFMI(Functional Mock-up Interface)をサポートしています。これにより、サードパーティ製ツールで作成された制御ロジックやモデル(FMU)をシミュレーションに組み込むことが可能です。

2. 活用される領域とメリット
実空間と仮想空間を高度に連携させることで、製造業やR&D(研究開発)領域における次世代の課題解決に貢献しています。

予知保全(Predictive Maintenance)の実現:
センサーデータと物理シミュレーションを組み合わせることで、単なる統計的な寿命予測ではなく、現在の稼働状況に基づく物理的な疲労や劣化の進行度を仮想空間で高精度に算出し、予期せぬダウンタイムを未然に防ぎます。

稼働中資産のパフォーマンス最適化:
稼働中のシステムに対して、設定値の変更が全体に及ぼす影響をデジタルツイン上で事前テストすることで、エネルギー効率や生産性を最適化できます。

先進技術(フィジカルAI、SDV等)の基盤構築:
ハードウェアの物理的な挙動とソフトウェアの制御ロジックを統合して検証できるため、SDV(ソフトウェア・ディファインド・ビークル)の開発・検証サイクルや、ロボット等の実空間データを仮想空間のシミュレーションと掛け合わせて学習・制御するフィジカルAI領域の基盤ツールとして機能します。

仕様・スペック

❶Ansys Twin Builder 動作用 Core Ultra 7/RTX A1000モデル

基本仕様
■CPU:Intel Core Ultra 7 265
Pcore:2.4~5.2GHz/Ecore:1.8~4.6GHz/TBMT3.0:5.
3GHz/20C(P8+E12)/20T/L2:36MB/L3:30MB
■チップセット:インテル B860
■メモリ:64GB(32GB×2)DDR5-5600
■OS: Windows/Linux
■SSD:SSD 1TB M.2 NVMe
■GPU:NVIDIA RTX A 1000 8GB-GDDR6
■電源:650W (80PLUS Gold認証)
■標準保証:ハードウェア1年間 (センドバック)

❷Ansys Twin Builder 動作用 Ryzen 9/PRO2000BWモデル

基本仕様
■CPU:AMD Ryzen 9 9950X3D 4.3-5.7GHz
16C/32T
■チップセット:AMD X870
■メモリ:128GB(32GB×4)DDR5-5600
■OS: Windows/Linux
■SSD:SSD 2TB M.2 NVMe
■GPU:NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell 16GBGDDR7
■電源:1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証:ハードウェア1年間 (センドバック)

※ 本製品には Ansys Twin Builder の料金は含まれておりませんので別途ご相談ください。

用途・実績例

1. 主な用途
Twin Builderは、製品の設計段階から運用・保守段階まで、ライフサイクル全般にわたって活用されます。
カテゴリ具体的な活用内容予知保全 (PHM)センサーデータと物理モデルを組み合わせ、目視や単純なセンサー閾値では検知できない内部の摩耗、劣化、故障の予兆を仮想空間で特定する。
バーチャル試運転物理的な試作機が完成する前に、制御ソフトウェア(1D)と製品本体(3D-ROM)を結合し、システム全体の挙動をシミュレーション上で検証する。
性能・効率の最適化稼働中の機器に対し、「もし設定を変えたらどうなるか」というシナリオを仮想空間で実行し、エネルギー効率や生産性を最大化する条件を導き出す。
ハイブリッド解析AI/機械学習による統計モデルと、物理シミュレーションを融合させ、データが不足している領域を物理法則で補完する高精度な解析。
など

2. 具体的な実績例世界各国の先進企業において、特に複雑なシステム制御が求められる分野で導入されています。
① 自動車・モビリティ(EV/SDV)
内容: 電気自動車(EV)の駆動システムの開発において導入。
効果: 次数低減モデル(ROM)を活用することで、高精度な3D熱解析をシステムシミュレーションに統合。計算速度を維持しながら、バッテリーやモーターの温度管理システムの設計精度を向上させた。
先進運転支援システム (ADAS):内容: センサー、カメラ、車両ダイナミクスを統合したデジタルツインを構築し、エッジケース(事故直前の特殊な状況など)の検証に使用。

② 産業機械・エネルギー
バッテリーマネジメントシステム(BMS)のデジタルツインを構築。効果: 充放電サイクルのシミュレーションにより、物理的な試験時間を削減しつつ、セルの寿命予測精度を高めることに成功。

スマートモーターの予知保全。
効果: モーターの熱挙動や振動を監視するデジタルツインを運用。
現場のダウンタイムを削減し、メンテナンスコストの最適化を実現。

③ ロボティクス・フィジカルAI産業用ロボットアームの摩耗予測
関節部のモーター負荷と温度変化をTwin Builderでモデル化。
効果: 実際の稼働ログを流し込むことで、物理的な分解検査を行わずにギアの摩耗状態を可視化し、最適な部品交換時期を特定。

3. 日本国内の研究開発(R&D)における展開2026年現在の国内市場、特に「R&D市場創造」や「フィジカルAI」の文脈では、以下のような活用が加速しています。
SDV(ソフトウェア・ディファインド・ビークル)開発:ハードウェア(車両)を固定したままソフトウェアの更新で機能を拡張するため、Twin Builderで構築した高精度な「車両のデジタルコピー」に対し、クラウド上で数百万通りの制御テストを繰り返す基盤として利用されています。工場全体のDX・デジタルツイン:単体の機器だけでなく、製造ライン全体の挙動を1D/0Dモデルで連結し、ライン全体のタクトタイム改善や省エネ化を図る事例が増加しています。

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