Vivixはブラジルの板ガラス製造企業であり、その製品には建築および家具市場向けのガラスや鏡が含まれます。フロートガラスの製造において、炉は最も重要な資産の1つであり、同時に最も観察が困難な資産の1つでもあります。炉内の動作温度が約1,550〜1,600°Cに達するため、燃焼ガス、溶融ガラス、炉の耐火壁の間の相互作用に対するチームの直接的な可視性は限られています。生産を継続しながらこれらの条件を理解することは、エネルギー使用、資産寿命、ガラスの品質について情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です。
この可視性の課題に対処するため、VivixはSiemens、Snowflake、NVIDIAとのコラボレーションにより、フロートガラス炉の実行可能なデジタルツイン（xDT）を開発しています。このイニシアチブは、エンジニアリングシミュレーション、観察された炉の条件、AIモデルを統合し、チームが直接測定できない条件を推定し、潜在的なオペレーションの変更を評価できるようにします。Vivixは当初、耐火物の健全性、燃焼効率、ガラス溶融品質という3つの関連分野に焦点を当てています。物理的な製造現場のダイナミクスとクラウド規模のAIアナリティクスを結びつけることで、Vivixは物理学とAIを統合し、ほぼリアルタイムでシステム動作をモデル化、予測、最適化します。これにより、エネルギー消費を削減し、炉の寿命を延ばし、製品の品質を向上させることができます。
従来の物理シミュレーションは忠実度の高い予測を提供しますが、計算量が多くなります。一方、標準的なAIモデルは物理学の理解を欠いていることがよくあります。xDTアーキテクチャは、忠実度の高いSiemens Simcenterマルチフィジックスモデルを採用し、Simcenterの低次元化モデリングを通じて軽量でポータブルな実行可能ファイルに変換し、SnowflakeのAIデータクラウド内にネイティブにデプロイすることで、このトレードオフを克服します。高度なスケーラビリティを実現するため、Simcenter Executable Digital Twin Managerにより、単一のソリューションでxDTライフサイクルを管理できます。Snowflakeの役割は、得られたエンジニアリングのインサイトをVivixのオペレーションデータとともに役立てることです。Vivixは、物理センサーの読み取り値を含むITおよびオペレーションテクノロジーデータを、Snowflakeの統合された名前空間にまとめます。これにより、エンジニアリングチームとオペレーションチームは、シミュレーション結果を単独で確認するのではなく、デジタルツインからの予測とともに使用できる、観察された炉の条件のガバナンスが効いたビューを得ることができます。これにより、オペレーションチームはエンジニアリンググレードのデータにほぼリアルタイムでアクセスできるようになります。
NVIDIA PhysicsNeMoにより、Vivixは物理主導の因果関係をシミュレーションおよび観測データと組み合わせたAIサロゲートモデルを構築し、リアルタイムの予測を可能にします。エンジニアリングチームとオペレーションチームは、NVIDIA Omniverseライブラリを使用して構築されたテクノロジーにより、忠実度の高い結果を共同で確認できます。基盤となるクラウドサービスプロバイダーとしてAmazon Web Services（AWS）にデプロイされたこのハイブリッドソリューションは、継続的な「仮想センサー」として機能します。これにより、チームは、重いシミュレーション環境への常時接続を必要とせずに、体積熱分布、ガス速度場、耐火壁全体の熱流束など、複雑で測定不可能な内部状態をほぼリアルタイムで再構築できます。
すべての炉のオペレーションにおいて、この統合されたアプローチは、3つのコア領域でターゲットを絞った最適化を実現します。
耐火物の保護と寿命：リアルタイムの熱電対ストリームと耐火物の熱プロファイリングを融合することで、ツインは局所的な摩耗率を計算し、発生しつつあるホットスポットを数時間前に検出します。これにより、重要な資産が保護され、熱応力が最小限に抑えられ、冷間修理が必要になるまでの炉のキャンペーン寿命が延びます。
燃焼とエネルギー効率：気流および熱モデルは、バーナーの出力レベルと熱分布パターンを動的に評価します。これにより、正確な設定値の最適化が可能になり、燃焼が安定し、天然ガスの消費量が減少し、全体的な排出量が削減されます。
ガラスの溶融と品質の最適化：溶融ガラス浴内の温度勾配と流体流動場をモデル化することで、滞留時間分布と溶融の完全性に対する可視性が提供されます。これにより、ガラスの均質性が向上し、完成した板ガラスの欠陥率が低下します。
パイロットプロジェクトに基づき、Vivixは炉のエネルギー消費を3〜5%削減し、炉の寿命を1年延ばし、データ収集とアナリティクスのサイクルを80%短縮することを見込んでいます。
図1.ガラス溶融と耐火壁の共役熱伝達に関するAI物理予測（NVIDIA PhysicsNeMoでトレーニングされ、NVIDIA Omniverseライブラリを使用して視覚化されたモデル）。
ソリューションアーキテクチャ
図2.SnowflakeとSiemens DISWによって開発された、フロート炉デジタルツインのソリューションアーキテクチャ。物理ベースのモデリング（Siemens SimCenter）とAIドリブンのアナリティクス（Snowflake Cortex AI）を組み合わせることで、このハイブリッドモデルは新しい条件下での炉の動作を予測し、仮想的な「what-if」シミュレーションを実行できます。
これらのインサイトを製造現場ですぐに実行できるようにするため、Snowflake AIマルチエージェントインターフェイスにより、オペレーターは自然言語を使用してデジタルツインと対話できます。エンジニアは、物理的な資産を危険にさらすことなく、最適な風速に関する直接的な質問を行い、「what if」のオペレーションシナリオを評価し、根本原因の診断を受け取ることができます。Siemens、Snowflake、NVIDIA、AWSのインフラストラクチャ上でAIを第一原理物理学に基づかせることで、物理的な資産を未知の潜在的に安全でない動作条件に置く代わりに、仮想ツインでwhat-ifシミュレーションを実行することにより、Vivixはガラス製造の卓越性のためのより安全で予測可能性が高く、サステナブルな基盤を得ることができます。
可能性を探る：Snowflakeは、製造企業がオペレーションデータとエンジニアリングデータを統合し、アナリティクスとAIをサポートするのを支援します。詳しくは、こちらをご確認ください。
