《次世代數位孿生的實作與主要供應商、研究機構30家》將於2026年5月18日發行

CMC Research 將於2026年5月18日發行《次世代數位孿生的實作與主要供應商、研究機構30家：支撐製造、能源與AI協作的生態系》。本書聚焦物理模型與AI融合、PINNs實作、CPS自主最佳化、製造流程數位孿生、材料資訊學（MI）與能源最佳化等主題。 本書指出，日本製造、材料與元件產業正面臨熟練技能與製程Know-how等暗默知難以持續傳承的結構性風險。報告提出「次世代數位孿生」作為解方，將材料特性、製程條件、設備行為與能源消耗等多層資料結構化，轉換為可重現、可計算、可持續產生決策價值的數位資產。 技術面上，數位孿生正從單純可視化進化為決策引擎。傳統資料驅動AI與代理模型雖擅長學習觀測資料中的相關性，但在外插區域與物理限制問題上存在限制。相較之下，結合物理模型與AI的混合建模，特別是物理資訊神經網路（PINNs），可將物理法則作為約束條件，即使在資料不足的領域也能維持物理一致性的預測，降低對實驗與試作的依賴，並事前導出最佳條件。 本書特別討論蓄電池電極塗佈與乾燥、半導體原子層沉積（ALD）、化學連續流合成等多尺度、強非線性製程中的應用。透過混合模型，可降低參數空間的有效維度、強化敏感度分析，並加速從實驗室到量產線的垂直爬坡。 此外，競爭軸也從製造單體最佳化擴展至能源整合最佳化。隨著歐洲數位產品護照（DPP）與碳邊境調整機制（CBAM）等制度推進，產品層級的環境負荷管理成為必要條件。未來，結合製造流程與能源消耗的能源連動型數位孿生將成為標準，並要求工廠、資料中心與蓄電池之間的動態最佳化。資料中心方面，液冷控制、負載分散與PUE改善將成為降低TCO與LCOS的重要實務議題。 書籍概要：A4平裝，123頁，定價99,000日圓含稅；書籍加PDF版CD套組165,000日圓含稅。ISBN為978-4-910581-88-0，編輯發行單位為CMC Research。 主要內容包括：暗默知數位資產化與日本產業結構風險、資料品質與資料孤島克服、MI與製造流程的數位連動、感測與資料擷取、PINNs建構與實作、CPS自主最佳化基礎、主要企業與研究機構30家分析、蓄電池、半導體與化學製程的自律型數位孿生，以及工廠與資料中心的能源連動最佳化。