Цифровые двойники (Digital Twin) становятся все более популярными: более 75% компаний, внедряющих IIoT (промышленный Интернет вещей), уже используют цифровых двойников или планируют сделать в ближайшее время. Однако большинство организаций не прошли стадию пилотного проекта и не развертывают его в больших масштабах. Фактически они так и не начали использовать все возможности цифрового двойника.
Чтобы сделать внедрение Digital Twin более привлекательным, провайдеры полагаются на простоту использования в своих решениях для поддержки цифрового двойника. Например, производители предлагают цифровые модели из САПР или моделирования и изображают их как точное представление продукта или системы, которые были изготовлены или используются в этой области, – но иногда вещи меняются с течением времени.
Определение термина «цифровой двойник» уже утвердилось в последние годы. Однако в пилотных проектах об этом определении иногда забывают. Хотя компании должны обеспечивать точную и индивидуальную конфигурацию продукта или системы, реализованные для этого решения не могут этого сделать.
Однако, если эта проблема будет исправлена, курс будет установлен для всего остального, включая мониторинг производительности, IIoT, прогнозную аналитику и операционное моделирование, и, таким образом, будет создана значительная добавленная стоимость для организации.
Модель, основанная на CAD, моделировании, списке технических деталей (EBOM) или списке производственных деталей (MBOM), сама по себе не является цифровым двойником. Это только цифровой двойник, когда производство продукта завершено. Здесь говорят о серийных продуктах – каждое произведенное изделие с серийным номером получает цифрового двойника. Вся остальная информация, созданная до этого момента времени, относится к техническим аспектам и считается данными цифрового потока, к которым могут получить доступ отдельные конфигурации цифрового двойника.
Часто при внедрении цифрового двойника компании не могут сосредоточиться на технологиях, которые могут передавать то, что необходимо для сбора соответствующих операционных данных и данных о производительности. Они также не могут записывать текущее состояние завода в определенный момент времени. Цифровой двойник создает здесь ощутимую добавленную стоимость.
Если организациям не удастся перенести свою конфигурацию цифровых двойников в контекст данных разработки, они получат только подсказки, но не получат точных результатов при внедрении таких технологий, как IIoT и прогнозная аналитика.
Организации могут собирать все необходимые операционные данные и данные о производительности с помощью одного актива. Однако, как только актив будет удален из системы, операционная история, связанная с этим активом, будет утеряна. Однако, если данные следуют за самой системой, данные остаются «в контексте» и достигается плавное отслеживание.
Например, если вы посмотрите на разработку, а затем на производство самолета, вы заметите, что вначале все данные, в том числе относящиеся к сроку службы, плавно связаны с фактически произведенным продуктом и могут быть описаны очень точно. Однако, если отдельные детали заменяются на более новые в течение срока их службы, это изменяет параметры срока службы.
Если контекст самолета не обновляется постоянно, важная информация теряется, а действительную общую конфигурацию очень трудно понять. Одним из следствий может быть указание на необходимое обслуживание, когда на самом деле никакого вмешательства не требуется, что приводит к потере человеко-часов и производительности системы.
Контекст системы необходим для эффективной работы прогнозной аналитики или IIoT. Организации должны иметь соответствующие технологии и процессы, чтобы видеть операционные данные в контексте старой конфигурации и в контексте новой конфигурации, чтобы они могли получить точное представление о том, что на самом деле встроено в систему. Организации должны учитывать физическую конфигурацию предприятия как часть своих алгоритмов прогнозной аналитики, чтобы делать правильные выводы, а не просто оценивать совокупное среднее значение.
Digital Twin как эффективная часть технологической стратегии
Для реализации различных возможных вариантов использования цифрового двойника на протяжении всего жизненного цикла системы вам может потребоваться гибкая и динамическая модель данных, привязанная к выбранной технологии. Только такая модель данных сможет поддерживать меняющиеся потребности и различные конфигурации цифрового двойника в зависимости от приложения.
Организации должны начать свою стратегию развертывания цифрового двойника с фиксации фактической конфигурации актива и управления ею. Это означает, что им необходимо знать серийные номера компонентов, из которых состоит конечный продукт, например, сколько винтов используется для крепления компонента, какое значение крутящего момента было приложено к этим винтам и какие версии программного обеспечения установлены. Все это должно объединиться, чтобы сформировать цифровое представление физической конфигурации завода – процесса, которого сегодня в промышленности нет.
Для этого необходимо знать, какие ресурсы доступны в эксплуатируемых и обслуживаемых системах. Например, получить предупреждение о перегреве, но не знать, что это такое и как оно отреагирует, не очень полезно. Номер модели системы, серийный номер, история технического обслуживания и история ее эксплуатации должны быть известны, чтобы определить, действительно ли соответствующий дисплей предупреждает о перегреве.
Правильный старт = правильные ожидания
Отправная точка во многом зависит от позиции пользователя в жизненном цикле. В случае ремонтной мастерской, например создание протоколов осмотра или отслеживание деталей, знаменует начало. Необходимо обеспечить, чтобы данные записывались не на бумаге, а в цифровом виде. В частности, данные должны храниться в базе данных, к которой можно получить доступ через открытые API. Он также должен быть доступным для поиска и проверки и поддерживать динамическую модель данных для создания контекста для каждого последующего варианта использования цифрового двойника.
При производстве компании должны гарантировать, что их конфигурация в реальном времени является как можно более точной и подробной. Затем вы можете начать расширять эту конфигурацию, включив в нее тестовое поле, установку и доставку, ввод в эксплуатацию и эксплуатацию. Наконец, следует регистрировать и управлять изменениями, которые охватывают все события производственного процесса, например, при установке запасных частей, техобслуживании и обновлениях.
В идеале OEM-производители, производители и операторы производственных систем должны иметь гибкий и ориентированный на приложения взгляд на конфигурацию цифрового двойника – от этапа исполнения до вывода из эксплуатации – в то время как связанная история может использоваться в масштабах всей организации. Когда организации достигнут этой точки, это произведет революцию в способах проектирования, производства и обслуживания продуктов в настоящем и будущем.