Точность моделей данных цифровых двойников - ключ к успеху

Ключевые выводы из этой статьи:

• Цифровые близнецы все еще появляются, но ускоряют цифровую трансформацию в промышленном секторе и других местах.
• COVID-19 придает новую актуальность технологии цифровых двойников, помогая в таких задачах, как удаленный мониторинг, профилактическое обслуживание и автоматическая обработка.
• Однако надежность моделей цифровых двойников зависит от точности моделей данных цифровых двойников.

Цифровые двойники - важные инструменты на пути компаний к цифровой трансформации. Несмотря на статус научной фантастики, цифровые двойники начали появляться в реальной жизни, в промышленных и других сферах.

Хотя цифровые двойники только появляются, они уже начали существенно помогать предприятиям в их усилиях по оцифровке. Определения остаются гибкими в все еще развивающейся области. Для некоторых цифровой двойник является прототипом на этапе проектирования, экземпляром, когда он развертывается, или агрегатом, когда он объединяется с другими двойниками в процессе эксплуатации. Некоторые режут торт по-другому, классифицируя близнецов как близнецов актива, близнецов сети или близнецов процесса.

Рассмотрим некоторые из этих вариантов использования цифровых двойников и их конвергенцию с устройствами Интернета вещей (IoT):

• Успехи принимают различные формы:администрация порта Роттердам использовала цифровых двойников и датчики IBM для прогнозирования эффективного времени швартовки и отправления.
• Управляющий активами электроэнергетики CPV использует программное обеспечение GE Digital для управления производительностью, чтобы создать цифрового двойника важнейших производственных процессов, одновременно применяя искусственный интеллект для увеличения мощности и сокращения расхода топлива.
• Компания Ford интегрировала технологию прогнозирующего цифрового двойника в процессы производства автомобильных силовых агрегатов.
• Atos и Siemens реализовали пилотный проект цифрового двойника, который является частью крупных усилий фармацевтических компаний по реагированию на критическое давление производства, вызванное пандемией COVID-19.

Эти и другие примеры цифровых двойников сочетают в себе несколько различных технологий, включая компьютерное моделирование, управление жизненным циклом продукта, моделирование программного обеспечения, виртуальную и дополненную реальность, робототехнику, машинное обучение и многое другое. Цифровые двойники создают все более сложные виртуальные программные представления объектов и систем, и обратная связь от их «цифровых потоков» может определять варианты дизайна. Эти данные между продуктами, процессами или моделями в некоторых случаях могут активно управлять сквозными операциями.

Сегодня цифровой двойник промышленного Интернета вещей предлагает ИТ-менеджерам новый взгляд на привычные компромиссы. Возможности есть, но есть и риск на этом фронте, поскольку разработчики должны тщательно продумывать перспективу высоких технологий в своих собственных сценариях использования цифровых двойников.

Технология цифровых двойников:долгий успех в одночасье

Как и большинство историй «мгновенного успеха», цифровые двойники не новы. Использование НАСА моделирования в космической программе «Аполлон» принесло семена технологии цифровых двойников. Основа для сегодняшних близнецов во многом стала возможной благодаря достижениям в области компьютерного черчения (САПР) и объемного моделирования, которые восходят к 1970-м годам. Термин «цифровой двойник» начал набирать обороты 20 лет назад в области управления жизненным циклом продукта. Сегодня GE насчитывает в производстве более 2 миллионов цифровых двойников. Говорят, что Tesla создает цифрового двойника каждой продаваемой машины.

Но если у цифровых близнецов давнее прошлое, они нашли новую актуальность в настоящем. COVID-19 привлек внимание к цифровым близнецам. Удаленный мониторинг активов, профилактическое обслуживание и автоматизация процессов уже были подходящими целями для близнецов, но COVID-19 предоставил дополнительные обоснования.

Недавний опрос Gartner показал, что 27% компаний планируют использовать цифровых двойников в качестве автономного оборудования, роботов или транспортных средств. COVID-19 - важный фактор. Исследовательская компания ожидает, что к 2023 году одна треть средних и крупных компаний, использующих Интернет вещей, внедрит по крайней мере одного цифрового двойника, который будет мотивирован сценарием использования, связанным с COVID-19.

Отец цифровых близнецов

Новым для сегодняшних цифровых близнецов является то, что они могут подключиться к промышленному Интернету вещей (IIoT). По словам доктора Майкла Гривза, использование данных датчиков Интернета вещей - это ключ к следующему этапу развития цифровых двойников. Его широко считают первым, кто выдвинул концепцию цифрового двойника в производстве, заложив основу в 2002 году.

Интернет вещей был в центре внимания, когда Гривз недавно выступал на Саммите цифровых двойников Американского общества инженеров-механиков (ASME). Он сообщил, что впереди есть работа.

«Мы должны иметь возможность начать сбор информации об IoT от самих продуктов и собрать эту информацию воедино», - сказал Гривс, ныне главный научный сотрудник по передовым производствам в Florida Tech.

Он сказал, что сбор данных о цифровых двойниках сегодня в основном носит разовый характер, но вскоре основное внимание будет уделено интеграции цифровых двойников в более крупную фабрику. По его словам, следующим шагом для цифровых двойников является «операционная поддержка». По его оценке, сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения с данными датчиков в реальном времени откроет путь к появлению «интеллектуального цифрового двойника». С такими реализациями цифровой двойник уходит дальше от своих корней, связанных с имитацией и моделированием прототипов, и все глубже погружается в текущие операции.

Данные цифровых двойников

Потенциал цифровых двойников в промышленных условиях в основном связан с повышением операционной эффективности. Небольшая экономия ресурсов, этапов процесса или времени простоя может привести к значительной экономии на предприятии.

Успешная реализация зависит от тщательного рассмотрения верности; то есть уровень точности параметров, которые цифровой двойник передает между физическим и виртуальным доменами.

Верность тесно связана с точностью сбора данных о цифровых двойниках, которой необходимо тщательно управлять в зависимости от варианта использования. Не все данные необходимы цифровому двойнику для выполнения своей работы, но сужение области сбора данных может потребовать проб и ошибок.

И, как всегда, четкая бизнес-цель должна стимулировать общие усилия, подчеркивают отраслевые обозреватели.

Вопрос, по словам Дэна Исаакса, вице-президента и директора Консорциума цифровых двойников (CTO Digital Twin Consortium), заключается в следующем:«Для какой работы нанимается цифровой двойник?»

«Мы увидели сочетание подходов. Но лучше всего начать с четко определенной проблемы, чтобы преследовать такие цели, как повышение производительности и сокращение времени простоя, чтобы сосредоточиться на том, что выполнимо », - сказал он.

Исаакс описал Консорциум цифровых двойников как программу, запущенную Object Management Group (OMG) для достижения стандартных определений и объединения межотраслевых усилий. По его словам, с момента создания в начале этого года группа выросла почти до 150 человек. В ее список входят Autodesk, Bentley Systems, Dell, GE Digital, Microsoft, Northrop Grumman и Мэрилендский университет.

По словам Саида Табета, главного архитектора в офисе технического директора Dell Technologies и члена правления Консорциума промышленного Интернета OMG, при использовании цифрового двойника разработчикам и архитекторам необходимо понимать требования к задержке системы.

«Не все в реальном времени, и не все реальное время одинаково», - сказал Табет. Другими словами, получение ответов в ультра-реальном времени может оказаться невозможным или необходимым.

Между тем, также важно обращать внимание на синхронизацию между физическим и цифровым устройством.

«Реализация модели зрелости поможет направить этот процесс. И, когда дело касается детализации [данных], важно сосредоточиться на результатах и ​​первоначальных результатах, поскольку они будут зависеть от сценариев использования », - предупредил Табет.

«Цепочки поставок и логистика - это области, в которых цифровые двойники находят опору, и с точки зрения моделирования они служат примерами того, как можно принимать решения о верности цифровых двойников физике», - сказал Самир Кхер, старший директор по цифровым близнецам в Ansys, производитель. программного обеспечения Twin Builder.

«В цепочке поставок есть критически важные компоненты, и некоторые из них требуют моделирования на более глубоком уровне точности», - сказал Хер. «В продуктах есть физика».

В качестве примера он указал на дезинфицирующие средства для рук - объект, о котором широко сообщалось о преобразовании производственных линий в первые дни пандемии COVID-19.

Измерения вязкости жидкостей, входящих в состав дезинфицирующих средств для рук, и обратного давления, которое они могут оказывать на оборудование, могут быть жизненно важной частью мониторинга добычи цифровых двойников.

По его словам, цифровые двойники на этапах проектирования позволяют проводить анализ «что, если», улучшающий работу.

Не переусердствуйте с дизайном цифровых двойников

По словам Джима Тунга, сотрудника MathWorks, разработчика Simulink и других инструментов моделирования, потенциальным пользователям следует остерегаться переусердствовать при создании моделей цифровых двойников.

«Иногда полная дискретная имитационная модель всего рабочего процесса оказывается лишней», - сказал он. Вместо этого пользователи могут сосредоточиться на особенно дорогих активах. Более быстрое перемещение этих элементов по производственной очереди может дать рентабельность.

«В любом случае важно понимать ценность бизнеса», - сказал Тунг. Он указал, что это связано с тем, что это решение побуждает пользователей отвечать на вопросы о надлежащей точности модели цифрового двойника.

Каким бы впечатляющим ни был технология цифровых двойников, суть не в технологиях, - напоминает Нильс Томсен, возглавляющий подразделение Insight Practice для IoT и AI в Atos SE.

«Вы должны начать с деловой точки зрения», - сказал он. В работе Atos в фармацевтической промышленности это означало начинать с критических процессов, которые определяют общее качество партий химической продукции.

Для этого необходимо построить модель цифрового двойника для измерения, сравнить фактические химические смеси в реальном времени с этой моделью и - в некоторых случаях - автоматически настроить такие параметры, как температура, давление и скорость потока, чтобы улучшить конечное качество смеси.

Моделирование зрелости цифровых двойников

По словам доктора Энни Зенг, ведущий производитель автомобилей Ford прошел долгий путь к современным цифровым близнецам. «Ford начал этот путь 30 лет назад», - сказал Цзэн, вспоминая дни «C3P», что означает CAD / CAM / CAE / PIM, или компьютерное проектирование / автоматизированное производство / компьютерное проектирование / управление информацией о продукте. .

Сегодня у Ford есть модели как частей, так и процессов, так что двойные модели ключевых компонентов автомобиля можно отслеживать в контексте общих моделей заводских операций, сказал Зенг, технический эксперт по цифровым двойникам и искусственному интеллекту в группе Ford Advanced Manufacturing. Цзэн, как и Гривс, выступал на саммите цифровых двойников ASME.

По словам Цзэна, для Ford цифровой двойник - это на самом деле набор данных, представляющих продукт и производство.

«Наше видение состоит в том, чтобы обеспечить своевременный доступ и понимание важных данных», - сказала она. Это означает работу с командами, чтобы выявить, какие точки данных наиболее актуальны и актуальны для их стремления к эффективности. Проект начинается с того, что командам предлагается сесть и обсудить, какие данные являются наиболее важными и полезными.

По опыту Цзэна, создатели цифровых двойников должны оценить относительную зрелость рассматриваемой технологии. По словам Цзэна, нужно задать следующие вопросы:«Это сейчас? Это рядом? Это далеко? »

«Ответ будет разным в зависимости от того, чего хочет достичь ваша компания», - сказала она. Другой вопрос, на который следует ответить:хотите ли вы разработать полную технологию внутри компании или, альтернативно, какую часть технологии вы хотите разработать собственными силами.

Ответы на эти вопросы должны учитывать, какой тип инфраструктуры разработки или развертывания использует пользователь. «Бьюсь об заклад, у каждой компании будет какая-то структура», - заметил Цзэн. «Если нет, лучше возьми».

Цифровые близнецы - это не видеоигры

В рамках саммита ASME визионера в области цифровых двойников Гривза спросили, что бизнес-лидеры должны знать, прежде чем браться за цифровых двойников.

«Прежде всего, они должны понять, что это не видеоигра», - сказал Гривз. «На самом деле речь идет о данных, поступающих из реальной жизни, и о возможности что-то с ними сделать».

По его мнению, к сбору данных следует подходить со здравым смыслом. Итак, вопрос не в сборе каждой точки данных.

«Одна из вещей, против которой я предостерегаю, - это [сбор] огромных объемов« данных », но не« информации »», - сказал он. Таким образом, важно понять, какие именно данные необходимы в каждом конкретном случае.

По словам Гривза, в беседах с представителями бизнеса самое важное - сосредоточиться на тех случаях, когда проблемы уже известны.

«Где вы получаете ценность? Если бизнесмены думают:«Я должен потратить все эти деньги, чтобы просто получить красивую картину чего-то», они не будут этого делать », - сказал он. «Вы должны свести это к сути ценностного предложения».

Тем не менее, «нельзя допустить, чтобы бухгалтеры пришли слишком рано», - добавляет Гривс, возможно, слегка подмигивая. «Они убийцы радости».