エネルギー効率改善とカーボンフットプリント低減のためのIIoTおよびデジタルツイン技術

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Shows empirical application of ML and digital twin for energy efficiency; useful for researchers in industrial AI and sustainability.

🏢実務担当者:Provides a replicable case study for manufacturing teams seeking to integrate IIoT and digital twins for cost savings and emission reduction.

🏛政策担当者:Supports policies promoting smart manufacturing and digitalization for energy efficiency and GHG reduction.

産業用カーボンフットプリントとは、特定の産業部門内での財およびサービスの生産において排出される温室効果ガス（GHG）の総量を、二酸化炭素換算（CO2e）で表したものを指す。エネルギー効率を通じてこのカーボンフットプリントを削減することは、エネルギー生産および使用に関連するGHG排出を低減しつつ、エネルギー消費を低下させることを伴う。ほとんどの標準的なエネルギー管理システムは、精度と拡張性に欠け、通常、最適に動作するように手動で微調整されている。デジタルツイン（DT）技術は、エネルギー効率の向上を目的として、リアルタイム監視、モデル構築、将来の挙動の予測のためのソリューションとして使用されている。このアプローチは、製造中のより良い意思決定を支援し、エネルギー効率の高い産業慣行を促進する。炭素排出は、産業用モノのインターネット（IIoT）およびDT技術を標準的な製造プロセスに組み込むことによって削減される。異常検出を伴うデータ駆動型k-meansクラスタリングなどの機械学習アルゴリズムは、IIoTシステムから得られたデータを分析するために使用される。FlexSimソフトウェアを使用して開発されたDTは、8つの空気圧シリンダーと2つのエアモーターを備えたベルトカッタープロセスにおけるエアリーク検出および位置特定を含むサブプロセスを対象としている。このアプローチは、最適化された空気使用を通じて、1日あたり6.22 kWhのエネルギー節約と1.5トンのGHG排出削減をもたらす。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The industrial carbon footprint refers to the total amount of greenhouse gas (GHG) emitted, expressed as carbon dioxide equivalent ( https://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"> CO 2 e), for the production of goods and services within a specified industrial sector. Reducing this carbon footprint through energy efficiency involves lowering energy consumption while decreasing GHG discharge related with energy production and use. Most standard energy management systems lack accuracy and scalability and are typically manually fine-tuned to operate optimally. Digital twin (DT) technology is used as a solution for real-time monitoring, building models, and prediction of future behavior, with the goal of improving energy efficiency. This approach supports better decision-making during manufacturing and promotes energy-efficient industrial practices. Carbon emissions are reduced through incorporation of Industrial Internet of Things (IIoT) and DT technologies into standard manufacturing processes. Machine learning algorithms such as data-driven k-means clustering with anomaly detection, are used to analyze data obtained from IIoT systems. DT, developed using the FlexSim software targets a sub-process involving air leak detection and localization in a belt cutter process with eight pneumatic cylinders and two air motors. This approach yields 6.22 kWh/day energy conservation and a 1.5 ton GHG discharge reduction through optimized air usage.

• openalex https://doi.org/10.1201/9781003585534-16first seen 2026-07-18 05:55:11