Wrth i faint o ddata sydd gennym gynyddu, felly hefyd faint o wybodaeth ddefnyddiol y gallwn ei defnyddio i wneud penderfyniadau pwysig yn y byd go iawn. Mae crynodebau, modelau ac efelychiadau o bwyntiau data yn llywio'r penderfyniadau hyn. Yn oes y Data Mawr, ty cam nesaf yn y pen draw i hyn yw'r cysyniad o efeilliaid digidol.
Mae gefell ddigidol yn gynrychiolaeth rithwir o ryw wrthrych neu broses ffisegol. Mae'r rhain yn efelychiadau sy'n gallu rhagweld sut y bydd gwrthrych neu wasanaeth penodol yn perfformio yn y byd go iawn.
Mae diwydiannau amrywiol wedi dechrau edrych i mewn i weithredu gefeilliaid digidol o'u cynhyrchion a'u gwasanaethau eu hunain i wneud pob math o welliannau.
Gadewch i ni edrych ar hanes efeilliaid digidol, a sut maen nhw'n wahanol i'r efelychiadau a ddefnyddir amlaf heddiw. Byddwn hefyd yn edrych ar sut y gall efeilliaid digidol chwyldroi amrywiol ddiwydiannau, o ofal iechyd, i weithgynhyrchu neu hyd yn oed ddinasoedd cyfan.
Beth yw Digital Twin?
Yr Hanes
Ymddangosodd y term “gefell ddigidol” am y tro cyntaf yn nogfennau NASA yn 2010. Disgrifiwyd yr efeilliaid digidol fel “efelychiad tebygol aml-ffiseg, aml-raddfa integredig o gerbyd neu system sy'n defnyddio'r modelau ffisegol gorau sydd ar gael, diweddariadau synhwyrydd, hanes fflyd , ac ati, i adlewyrchu bywyd ei efaill ehedog.”
Yn ddiweddarach ysbrydolodd y dechnoleg hon Awyrlu'r UD, a gyflogodd efeilliaid digidol o fframiau awyr eu hawyrennau i ragweld blinder a difrod. Fe wnaethon nhw alw'r dechnoleg hon yn Airframe Digital Twin, a'i nod oedd gwasanaethu fel synhwyrydd iechyd rhithwir trwy gydol cylch bywyd yr awyren unigol.
Modelau Twin vs Digidol
Un o agweddau allweddol gefeilliaid digidol yw bod yn rhaid i'r efaill gael gwrthrych cyfatebol yn y byd go iawn. Mae'r efeilliaid digidol yn fwy na dim ond glasbrint neu sgematig.
Mae'r diffiniad modern o'r efeilliaid digidol yn ystyried ei bod yn well i'r model digidol a'r gwrthrych ffisegol gael eu cenhedlu ar yr un pryd. Mae'r efeilliaid hyn yn “tyfu” gyda'i gilydd wrth i amser fynd heibio.
Byddai dull deuol digidol o weithgynhyrchu yn cynnwys yr efeilliaid digidol hyd yn oed ar ôl y cam prototeip. Gellid defnyddio data a adalwyd o'r prototeip i wella'r efeilliaid digidol. Yna gall y model gwell ragweld perfformiad prototeipiau yn y dyfodol.
Nodweddion Gefeilliaid Digidol
- Cysylltedd
Mae gefeilliaid digidol angen cysylltedd. Mae'r berthynas rhwng gefeilliaid digidol a'i gymar go iawn yn gofyn am lif data dibynadwy. Gall technoleg gefeilliaid ddigidol ddefnyddio Internet of Things (IoT) a Machine Learning (ML) i ddadansoddi data sy'n dod yn barhaus o synwyryddion o ffynonellau lluosog. - Homogeneiddio
Oherwydd y cynnydd yn y pŵer cyfrifiadurol sydd ar gael, rydym bellach yn gallu gwireddu bron homogeneiddio data sy'n dod o wahanol ffynonellau. Ac oherwydd bod yr holl ddata sydd ei angen yn cael ei ddal mewn un endid, mae'n llawer haws ei rannu. - Ailraglennu
Mae technoleg gefeilliaid ddigidol yn ein galluogi i ailraglennu gwasanaethau a chynhyrchion yn seiliedig ar adborth mewn amser real. Gan ddefnyddio ML, gallwn gael efeilliaid digidol sydd hyd yn oed yn dod yn fwy deallus wrth wneud penderfyniadau wrth i fwy o ddata gael ei gasglu. - Modiwlaidd
Mae systemau mawr, cymhleth sy'n cael eu dal gan ddefnyddio technoleg gefeilliaid ddigidol yn elwa ar fodiwlaiddrwydd y dyluniad. Gall DTs alluogi gweithgynhyrchwyr i ddarganfod pa gydrannau penodol mewn dyfais sy'n tanberfformio.
Cymwysiadau Twin Digidol
Gellir cymhwyso efeilliaid digidol i bron unrhyw ddiwydiant. Gallai model pwerus o'r fath wella camau dylunio, gweithgynhyrchu a gweithredu cynnyrch neu wasanaeth penodol. Mae'r canlynol yn rhai enghreifftiau o sut y gellir cymhwyso technolegau gefeilliaid digidol i rai sectorau.
1. Hedfan
Gan ddefnyddio efeilliaid digidol, gall cwmnïau nawr gael ôl troed digidol o ffordd gyfan o fyw cynnyrch, o ddylunio i weithrediadau.
Er enghraifft, y cwmni awyrofod Boeing yn defnyddio efeilliaid digidol i ddylunio eu hawyrennau. Gallant redeg efelychiadau o holl rannau'r awyren i ragweld sut a phryd y gallent fethu yn y dyfodol.
Mae'r math hwn o peirianneg seiliedig ar fodel cyflymu ymchwil a datblygiad ac yn caniatáu ar gyfer system integredig. Mae'r camau dylunio, gweithgynhyrchu a gweithredu bellach yn rhedeg ochr yn ochr ac yn rhannu data â'i gilydd.
2. Cadwyni Cyflenwi
Gellir defnyddio efeilliaid digidol mewn gwirionedd cadwyni cyflenwi i greu model manwl o ymddygiad y gadwyn gyflenwi. Gefeilliaid digidol galluogi addasiadau ar-y-hedfan a golwg fanwl iawn o'r gadwyn gyflenwi gyfan.
Mae efeilliaid digidol cadwyn gyflenwi yn defnyddio porthwyr gwybodaeth amser real. Gall data fel llwythi sydd ar ddod, lleoliadau cerbydau, a rhestr eiddo helpu i asesu cyflwr presennol y gadwyn gyflenwi. Gellir rhaglennu'r efeilliaid digidol hyn i gymryd camau penodol unwaith y bydd digwyddiadau penodol yn digwydd, megis pan fydd cynnyrch allan o stoc.
Yng ngoleuni’r pandemig COVID-19, gall modelau digidol o’r gadwyn gyflenwi helpu i liniaru risgiau. Mae efeilliaid digidol yn caniatáu olrhain a darparu asedau pwysig yn gywir fel brechlynnau, samplau labordy, ac offer meddygol arall.
Mae angen tymereddau penodol ar asedau fel brechlynnau wrth eu cludo, y gellir eu monitro gan ddefnyddio efeilliaid digidol.
3. Gofal Iechyd
Gan ddefnyddio technoleg gefeilliaid digidol, cyn bo hir gall meddygon greu organau rhithwir y gellir eu haddasu i glaf penodol. Mae gwyddonwyr yn y Clinig Cardioleg yn Ysbyty Athrofaol Heidelberg, yr Almaen eisoes wedi dechrau efelychu gefeill digidol galon. Gellir defnyddio'r galon rithwir i ragfynegi dilyniant clefyd y galon claf ac ymatebion i driniaethau â chyffuriau.
Gan ddefnyddio'r efeilliaid digidol hyn, gall meddygon weld cyfradd llwyddiant llawdriniaeth ar y galon cyn i unrhyw benderfyniadau gael eu gwneud. Gall modelau risg mwy cymhleth fel efeilliaid digidol ddod o hyd i atebion sy'n gweddu i glaf penodol ac nid ateb ar gyfer grŵp risg penodol yn unig.
4. Dinasoedd Gefeilliaid Digidol
Gyda'r galw cynyddol am ddinasoedd craff, cyn bo hir bydd llawer iawn o ddata'n cael ei gasglu mewn dinasoedd. Nod dinasoedd craff yw olrhain pob math o weithgaredd dinas, o ddata traffig, olrhain cyswllt, a dangosyddion amgylcheddol.
O ganlyniad, bydd argaeledd y data hwn yn ein galluogi i greu efeilliaid digidol allan o ddinasoedd cyfan yn fuan.
Yn ôl Arup, “addewid gefeilliaid digidol y ddinas yw helpu i ddarparu amgylchedd efelychu, profi opsiynau polisi, dod â dibyniaethau a chaniatáu ar gyfer cydweithredu ar draws meysydd polisi, tra’n gwella ymgysylltiad â dinasyddion a chymunedau.”
Gellir defnyddio'r holl ddata hwn ar gyfer cynllunio senarios ac atal trychinebau yn y dyfodol.
Bydd gefeilldref ddigidol lwyddiannus yn helpu i hysbysu penderfyniadau llunio polisi hefyd. Gall data ar y tywydd, patrymau trafnidiaeth, a data cyfrifiad ganiatáu ar gyfer mwy o fentrau sy'n cael eu gyrru gan ddata gan swyddogion llywodraeth leol.
Os gall dinasoedd ddarparu pyrth defnyddiol i'w dinasyddion, yna gall gefeilliaid digidol dinas hefyd ddal anghenion a gofynion ei chymar go iawn.
Casgliad
Mae technoleg gefeilliaid ddigidol yn grymuso diwydiannau amrywiol i wneud penderfyniadau gwell.
Pan fo polion yn uchel, megis mewn gofal iechyd neu'r diwydiant hedfan, mae cwmnïau'n barod i fuddsoddi mewn efeilliaid digidol i sicrhau bod unrhyw risg yn cael ei liniaru.
Bydd sectorau cymhleth fel rheoli cadwyn gyflenwi yn elwa o allu gweld bron bob lefel o fanylder mewn system.
At hynny, efallai y bydd y sectorau hyn wedyn yn defnyddio AI a Machine Learning i wella'r system wrth i fwy o ddata gael ei gasglu o'r byd go iawn.
Os oedd yr erthygl hon yn graff i chi, rhannwch yr erthygl hon a thanysgrifiwch i HashDork's cylchlythyr wythnosol am fwy o erthyglau ar y newyddion diweddaraf am AI a Future Tech.
Gadael ymateb