«Звёздное» трио современной промышленности: цифровые двойники, аналитика и интернет вещей

Из статьи вы узнаете, что такое цифровой двойник, каковы его преимущества и почему аналитика является его «сердцем». Кроме того, познакомитесь с несколькими интересными кейсами использования данной технологии в промышленности. 

Представьте себе, что врачам удалось создать вашу цифровую копию. Она обновляется в режиме реального времени и использует данные с датчиков вашего дома, машины и личных гаджетов, например, умных часов. Этот виртуальный двойник может предупреждать о серьёзных заболеваниях, таких как рак, и даже заранее предсказывать их. Вообразите, сколько проблем мы бы избежали, благодаря ранней диагностике и раннему началу лечения в момент, когда оно максимально эффективно.

Цифровые двойники: места обитания

Технология цифровых двойников уже используется для мониторинга работоспособности и функциональности некоторых сложнейших и критически важных машин. Взгляните на виртуальные копии реактивных двигателей, локомотивов и газовых турбин. Цифровые двойники отслеживают степень износа оборудования, максимизируют эксплуатационную эффективность и предсказывают сроки сервисного обслуживания механизмов зачастую до того, как они начинают выходить из строя.

Использование точных дубликатов для управления сложными системами восходит к этапу начала освоения Луны в 1960-70-х годах. Предшественники цифровых двойников – зеркальные системы, – использовались специалистами NASA для спасения миссии Аполлон-13, когда та столкнулась с серьёзными проблемами. Спустя почти 50 лет, цифровые близнецы дают понимание, как именно осуществляется управление работой космических приборов, движущихся по просторам нашей солнечной системы.

Преимущества виртуальных копий

Модель цифровых двойников использует встроенные в приборы датчики с облачной связью для загрузки оперативных данных в режиме реального времени, что позволяет создавать современные виртуальные симуляции реальных механизмов. Полученную от симуляторов аналитику производители могут использовать для оценки эффективности работы собственной техники в полевых условиях.

Вам интересно узнать, какую же конечную цель преследуют производители? Их две:

• первая – подготовить цифрового двойника для каждого существующего значимого объекта;
• вторая – научить «копию» обновлять статус сразу после получения оперативных данных.

Для внедрения цифровых двойников было решено использовать технологии Интернета вещей (IoT). Растущая доступность датчиков, широкое использование WiFi и пропускная способность облачных вычислений делают применение крупномасштабного цифрового моделирования двойников доступным также для ряда производителей, работающих в промышленном IoT.

Мы тесно сотрудничаем с производителем платформы Интернета вещей (IoT) Tibbo AggreGate. Вы можете проконсультироваться с нашими экспертами на тему внедрения технологии IoT любым удобным для вас способом.

Из всего вышесказанного мы можем предположить, что преимущество за теми производителями, которые первыми получат доступ к данным собственных систем в режиме реального времени. Наличие этой информации позволит лидерам раньше других вносить значительные улучшения в дизайн, внедрять инновации, повышать эффективность производства. Но не только. Одним из не менее значимых последствий станет активное взаимодействие с конечными пользователями. В свою очередь, обмен опытом предотвратит потенциально дорогостоящие сбои при планировании очередного ремонта или технического обслуживания.

Аналитика: преобразование данных IoT

«Сердце цифрового двойника – аналитика», – говорит Брайан Сандерс, главный консультант компании SAS по мультиотраслевому практическому применению IoT. «Ведь дело не только в том, сможете ли вы собрать данные, но и в том, получится ли у вас превратить их в ценную информацию. Шансы успешно осуществить трансформацию одного в другое и даёт аналитика».

«Это значит, вы должны уметь эффективно собирать и перемещать сведения. Далее – понимать, о чем говорит вам полученная информация. Одновременно, вам не следует останавливаться в подборе методик достижения результата».

Сандерс отвечает за техническую сторону анализа собранных показателей. «Моя работа сосредоточена на использовании мощных промышленных активов, повышающих доступность, эффективность, безопасность и надёжность процессов в энергетике и производственном секторе. Давайте возьмём в качестве примера сверхмощную газовую турбину. Точно понимая уровень её ценности, зная историю простоев и поломок и анализируя эти факты, я могу предсказать, каким образом и когда она выйдет из строя в будущем. Привилегии аналитики очевидны: я опираюсь на неё для своевременного проведения техобслуживания. Клиент, благодаря ей избегает критических поломок».

Если вы можете прогнозировать будущее, ваша работа становится эффективнее. Так, своевременные диагностика и оценка состояния здоровья играют ключевую роль в профилактике целого ряда заболеваний. Исследования показывают, что превентивные меры, сокращают незапланированные обращения к врачу на 80%.

Реальный опыт применения

GE (Дженерал Электрик) – лидер в технологии цифровых двойников. Для поиска трещин в работающих двигателях компания использует комбинацию аналитики на основе искусственного интеллекта и визуальных данных, получаемых с датчиков совсем маленьких роботов (размером со спичечный коробок). Инновационные камеры способны обнаруживать трещины даже на грязных или ржавых лопастях турбин. Визуальные датчики на дронах выполняют проверку наличия коррозии в шахтах газосжигающих башен высотой 200 футов в местах нефтяных месторождений.

Tesla Motors ещё одна компания, щедро инвестирующая в технологию цифровых двойников. Это делается с целью предоставления качественного сервиса и обеспечения высокого уровня безопасности владельцев автомобилей. Tesla создаёт цифровой двойник для каждого автомобиля, который она продаёт. Затем на основе сведений, собранных с датчиков индивидуальных транспортных средств, Tesla обновляет программное обеспечение и загружает новые версии в свои продукты.

Выстроенный по такой схеме и основанный на данных, процесс разработки программного обеспечения, позволяет более эффективно распределять ресурсы внутри компании и наиболее удобен для пользователя автомобиля.

Компания Bosch на своих заводах сравнивает данные производственных датчиков с показателями цифрового двойника производственной линии, работающей на 100% эффективно. Выявляемые отклонения тут же подлежат отладке, а аварийные участки идентифицируются намного точнее и проще. Объединение двух «умных» производственных линий на 25% повысило производительность программы электронной стабильности и систем автоматической остановки.

Сандерс считает, сочетание IoT и аналитики наиболее заметно преображает следующие четыре сектора:

• умные города;
• объединенные транспортные средства;
• объединенные фабрики;
• умные сети или коммунальные приложения.

Все эти преобразования в конечном итоге приносят потребителю дополнительную ценность. По мнению Брайана Сндерса, IoT и аналитика – незаменимые конкурентные преимущества на всех этапах жизненного цикла продукта: от проектирования до производства, обслуживания и эксплуатации.

Напоследок он добавляет: «Широкий круг отраслей промышленности начинает понимать, что именно так мы должны вести бизнес, чтобы оставаться успешными и конкурентоспособными в новом мире интернета вещей».

С оригиналом статьи можно ознакомиться на сайте sas.com.