Soos die hoeveelheid data wat ons het, toeneem, neem die hoeveelheid nuttige inligting wat ons kan gebruik om belangrike besluite in die werklike wêreld te neem ook toe. Opsommings, modelle en simulasies van datapunte lig hierdie besluite in. In die era van Big Data, tdie uiteindelike volgende stap hiertoe is die konsep van digitale tweeling.
'n Digitale tweeling is 'n virtuele voorstelling van een of ander fisiese voorwerp of proses. Dit is simulasies wat kan voorspel hoe 'n spesifieke voorwerp of diens in die werklike wêreld sal presteer.
Verskeie nywerhede het begin kyk na die implementering van digitale tweeling van hul eie produkte en dienste om allerhande verbeterings aan te bring.
Kom ons kyk na die geskiedenis van digitale tweeling, en hoe hulle verskil van die simulasies wat die meeste vandag gebruik word. Ons sal ook kyk hoe digitale tweeling verskeie industrieë kan rewolusie, van gesondheidsorg, tot vervaardiging of selfs hele stede.
Wat is Digital Twin?
Die geskiedenis
Die term "digitale tweeling" het die eerste keer in NASA-dokumente in 2010 verskyn. Die digitale tweeling is beskryf as "'n geïntegreerde multi-fisiese, multi-skaal waarskynlike simulasie van 'n voertuig of stelsel wat die beste beskikbare fisiese modelle, sensoropdaterings, vlootgeskiedenis gebruik , ens., om die lewe van sy vlieënde tweeling te weerspieël.”
Hierdie tegnologie het later die Amerikaanse lugmag geïnspireer, wat in diens geneem is digitale tweeling van hul vliegtuie se lugrame om moegheid en skade te voorspel. Hulle het hierdie tegnologie die Airframe Digital Twin genoem, en dit het ten doel gehad om as 'n virtuele gesondheidsensor regdeur die lewensiklus van die individuele vliegtuig te dien.
Digitale tweeling vs modelle
Een van die sleutelaspekte van 'n digitale tweeling is dat die tweeling 'n ooreenstemmende voorwerp in die werklike wêreld moet hê. Die digitale tweeling is meer as net 'n bloudruk of skematiese.
Die moderne definisie van die digitale tweeling beskou dit as die beste dat die digitale model en die fisiese voorwerp gelyktydig bedink word. Hierdie tweeling "groei" saam soos die tyd verbygaan.
'n Digitale tweelingbenadering tot vervaardiging sal die digitale tweeling selfs verby die prototipe-stadium behels. Data wat uit die prototipe verkry is, kan gebruik word om die digitale tweeling te verbeter. Die verbeterde model kan dan die werkverrigting van toekomstige prototipes voorspel.
Kenmerke van digitale tweeling
- Konnektiwiteit
'n Digitale tweeling vereis konnektiwiteit. Die verhouding tussen 'n digitale tweeling en sy werklike eweknie vereis 'n betroubare vloei van data. Digitale tweelingtegnologie kan Internet of Things (IoT) en Machine Learning (ML) gebruik om data deurlopend van sensors van verskeie bronne af te ontleed. - homogenisering
As gevolg van die toename in rekenaarkrag beskikbaar, is ons nou in staat om byna homogenisering van data wat uit verskillende bronne kom, te realiseer. En omdat al die nodige data in 'n enkele entiteit vasgelê word, is dit baie makliker deelbaar. - Herprogrammeerbaarheid
Digitale tweelingtegnologie stel ons in staat om dienste en produkte te herprogrammeer op grond van terugvoer intyds. Deur ML te gebruik, kan ons digitale tweelinge hê wat selfs meer intelligent word in besluitneming namate meer data ingesamel word. - modulariteit
Groot, komplekse stelsels wat met digitale tweelingtegnologie vasgelê is, trek voordeel uit die modulariteit van die ontwerp. DT'e kan vervaardigers in staat stel om uit te vind watter spesifieke komponente in 'n toestel onderpresteer.
Digitale tweelingtoepassings
Digitale tweeling kan in byna enige bedryf toegepas word. So 'n kragtige model kan die ontwerp-, vervaardigings- en bedryfsfases van 'n spesifieke produk of diens verbeter. Die volgende is 'n paar voorbeelde van hoe digitale tweelingtegnologieë op sekere sektore toegepas kan word.
1. Lugvaart
Deur digitale tweeling te gebruik, kan maatskappye nou 'n digitale voetspoor hê van 'n produk se hele lewenstyl, van ontwerp tot bedrywighede.
Byvoorbeeld, die lugvaartmaatskappy Boeing gebruik digitale tweeling om hul vliegtuie te ontwerp. Hulle kan simulasies van al die vliegtuig se dele uitvoer om te voorspel hoe en wanneer hulle in die toekoms kan misluk.
Hierdie tipe modelgebaseerde ingenieurswese versnel navorsing en ontwikkeling en maak voorsiening vir 'n geïntegreerde stelsel. Die ontwerp-, vervaardigings- en bedryfsfases loop nou parallel en deel data met mekaar.
2. Voorsieningskettings
Digitale tweeling kan in werklikheid gebruik word voorsieningskettings om 'n gedetailleerde model van die voorsieningsketting se gedrag te skep. Digitale tweeling maak on-the-fly aanpassings en 'n baie gedetailleerde oorsig van die hele voorsieningsketting moontlik.
Voorsieningsketting digitale tweeling gebruik intydse inligting feeds. Data soos komende verskepings, voertuigliggings en voorraad kan help om die huidige stand van die voorsieningsketting te bepaal. Hierdie digitale tweeling kan geprogrammeer word om 'n spesifieke aksie te neem sodra sekere gebeurtenisse plaasvind, soos wanneer 'n produk uit voorraad is.
In die lig van die COVID-19-pandemie kan digitale modelle van die voorsieningsketting help om risiko's te verminder. Digitale tweeling laat akkurate opsporing en aflewering van belangrike bates soos entstowwe, laboratoriummonsters en ander mediese toerusting toe.
Bates soos entstowwe vereis sekere temperature tydens vervoer, wat met behulp van digitale tweeling gemonitor kan word.
3. Gesondheidssorg
Deur gebruik te maak van digitale tweelingtegnologie, kan dokters binnekort virtuele organe skep wat vir 'n spesifieke pasiënt aangepas kan word. Wetenskaplikes by die Kliniek vir Kardiologie by die Heidelberg Universiteitshospitaal, Duitsland het reeds begin om 'n digitale tweeling van 'n hart. Die virtuele hart kan gebruik word om die vordering van 'n pasiënt se hartsiekte en reaksies op geneesmiddelbehandelings te voorspel.
Deur hierdie digitale tweeling te gebruik, kan dokters die suksessyfer van hartchirurgie sien voordat enige besluite geneem word. Meer komplekse risikomodelle soos digitale tweeling kan oplossings vind wat by 'n spesifieke pasiënt pas en nie net 'n oplossing vir 'n spesifieke risikogroep nie.
4. Digitale tweelingstede
Met die toenemende vraag na slim stede, sal daar binnekort 'n groot hoeveelheid data in stede ingesamel word. Slim stede poog om alle soorte stadsaktiwiteite op te spoor, van verkeersdata, kontakopsporing en omgewingsaanwysers.
As gevolg hiervan sal die beskikbaarheid van hierdie data ons in staat stel om binnekort digitale tweelinge uit hele stede te skep.
Volgens Arup, "die belofte van die stad se digitale tweeling is om te help om 'n simulasie-omgewing te verskaf, om beleidsopsies te toets, afhanklikhede na vore te bring en voorsiening te maak vir samewerking oor beleidsareas, terwyl die betrokkenheid met burgers en gemeenskappe verbeter word."
Al hierdie data kan gebruik word vir scenariobeplanning en die voorkoming van toekomstige katastrofes.
’n Suksesvolle digitale tweelingstad sal help om in te lig beleidmakingsbesluite ook. Data oor weer, vervoerpatrone en sensusdata kan voorsiening maak vir meer data-gedrewe inisiatiewe van plaaslike regeringsamptenare.
As stede nuttige portale vir sy burgers kan verskaf, dan kan 'n stad se digitale tweeling ook die behoeftes en vereistes van sy werklike eweknie vaslê.
Gevolgtrekking
Digitale tweelingtegnologie bemagtig verskeie industrieë om beter besluite te neem.
Wanneer die belange groot is, soos in gesondheidsorg of die lugvaartbedryf, is maatskappye bereid om in digitale tweeling te belê om te verseker dat enige risiko versag word.
Komplekse sektore soos voorsieningskettingbestuur sal baat by die feit dat hulle feitlik elke vlak van detail in 'n stelsel kan sien.
Verder kan hierdie sektore dan KI en Masjienleer gebruik om die stelsel te verbeter namate meer data van die werklike wêreld ingesamel word.
As jy hierdie artikel insiggewend gevind het, deel hierdie artikel en teken in op HashDork's weeklikse nuusbrief vir meer artikels oor die jongste AI & Future Tech-nuus.
Lewer Kommentaar