As de hoemannichte gegevens dy't wy hawwe tanimt, nimt ek de hoemannichte nuttige ynformaasje dy't wy kinne brûke om wichtige besluten yn 'e echte wrâld te nimmen. Gearfettings, modellen en simulaasjes fan gegevenspunten ynformearje dizze besluten. Yn 'e tiid fan Big Data, tde ultime folgjende stap nei dit is it konsept fan digitale twilling.
In digitale twilling is in firtuele foarstelling fan wat fysyk objekt of proses. Dit binne simulaasjes dy't kinne foarsizze hoe't in bepaald objekt of tsjinst sil prestearje yn 'e echte wrâld.
Ferskate yndustry binne begon te sykjen nei it ymplementearjen fan digitale twillingen fan har eigen produkten en tsjinsten om allerhanne ferbetteringen te meitsjen.
Litte wy ris sjen nei de skiednis fan digitale twilling, en hoe't se ferskille fan 'e simulaasjes dy't hjoed it meast brûkt wurde. Wy sille ek sjen hoe't digitale twillingen ferskate yndustry kinne revolúsjonearje, fan sûnenssoarch, oant produksje of sels hiele stêden.
Wat is Digital Twin?
De skiednis
De term "digitale twilling" ferskynde foar it earst yn NASA-dokuminten yn 2010. De digitale twilling waard beskreaun as "in yntegreare multi-fysyske, multi-skaal probabilistyske simulaasje fan in auto of systeem dat de bêste beskikbere fysike modellen, sensorupdates, floatskiednis brûkt. , ensfh., Om it libben fan syn fleanende twilling te spegeljen."
Dizze technology ynspireare letter de US Air Force, dy't wurke digitale twilling fan har fleanmasines om wurgens en skea te foarsizzen. Se neamden dizze technology de Airframe Digital Twin, en it wie fan doel om te tsjinjen as in firtuele sûnenssensor yn 'e heule libbenssyklus fan it yndividuele fleantúch.
Digital Twin vs Models
Ien fan 'e wichtichste aspekten fan in digitale twilling is dat de twilling in oerienkommende objekt yn' e echte wrâld hawwe moat. De digitale twilling is mear dan allinich in blauprint of skema.
De moderne definysje fan 'e digitale twilling fynt it bêste dat it digitale model en it fysike objekt tagelyk betocht wurde. Dizze twilling "groeie" tegearre as de tiid foarby giet.
In digitale twilling-oanpak foar fabrikaazje soe de digitale twilling belûke, sels foarby it prototypestadium. Gegevens ophelle út it prototype kinne brûkt wurde om de digitale twilling te ferbetterjen. It ferbettere model kin dan de prestaasjes fan takomstige prototypen foarsizze.
Skaaimerken fan Digital Twins
- ferbiningsName
In digitale twilling fereasket ferbining. De relaasje tusken in digitale twilling en syn echte tsjinhinger fereasket in betroubere stream fan gegevens. Digitale twillingtechnology kin Internet of Things (IoT) en Machine Learning (ML) brûke om gegevens kontinu te analysearjen dy't komme fan sensors út meardere boarnen. - Homogenisaasje
Fanwegen de opkomst yn beskikbere komputerkrêft binne wy no yn steat om hast homogenisaasje te realisearjen fan gegevens dy't út ferskate boarnen komme. En om't alle nedige gegevens wurde fêstlein yn ien entiteit, is it folle makliker te dielen. - Reprogrammability
Digitale twillingtechnology lit ús tsjinsten en produkten opnij programmearje op basis fan feedback yn real-time. Mei ML kinne wy digitale twilling hawwe dy't sels yntelliginter wurde yn beslútfoarming as mear gegevens wurde sammele. - Modulariteit
Grutte, komplekse systemen fêstlein mei digitale twillingtechnology profitearje fan de modulariteit fan it ûntwerp. DT's kinne fabrikanten ynskeakelje om út te finen hokker bepaalde komponinten yn in apparaat ûnderprestearje.
Digitale twillingapplikaasjes
Digitale twilling kin tapast wurde op hast elke yndustry. Sa'n krêftich model kin it ûntwerp, fabrikaazje en operaasjestadia fan in bepaald produkt of tsjinst ferbetterje. De folgjende binne wat foarbylden fan hoe't digitale twillingtechnologyen kinne wurde tapast op bepaalde sektoaren.
1. Loftfeart
Mei help fan digitale twilling kinne bedriuwen no in digitale foetôfdruk hawwe fan 'e hiele libbensstyl fan in produkt, fan ûntwerp oant operaasjes.
Bygelyks it loftfeartbedriuw Boeing brûkt digitale twilling om har fleantúch te ûntwerpen. Se kinne simulaasjes útfiere fan alle dielen fan it fleantúch om te foarsizzen hoe en wannear se yn 'e takomst miskien mislearje.
Dit type model-basearre engineering versnelt ûndersyk en ûntwikkeling en soarget foar in yntegreare systeem. De stadia fan ûntwerp, fabrikaazje en operaasje rinne no parallel en diele gegevens mei elkoar.
2. Supply Chains
Digitale twillingen kinne yn feite brûkt wurde oanbod keatlingen om in detaillearre model te meitsjen fan it gedrach fan 'e supply chain. Digitale twilling ynskeakelje on-the-fly oanpassingen en in hiel detaillearre werjefte fan de hiele oanbod keten.
Oanbodketen digitale twilling brûke realtime ynformaasjefeeds. Gegevens lykas oankommende ferstjoeringen, autolokaasjes en ynventarisaasje kinne helpe om de hjoeddeistige steat fan 'e supply chain te beoardieljen. Dizze digitale twilling kinne wurde programmearre om in spesifike aksje te nimmen as ienris bepaalde barrens foarkomme, lykas as in produkt net op foarried is.
Yn it ljocht fan 'e COVID-19-pandemy kinne digitale modellen fan' e supply chain helpe om risiko's te ferminderjen. Digitale twillingen tastean krekte folgjen en levering fan wichtige aktiva lykas faksins, lab samples, en oare medyske apparatuer.
Assets lykas faksins fereaskje bepaalde temperatueren tidens ferfier, dy't kinne wurde kontrolearre mei digitale twilling.
3. Sûnenssoarch
Mei help fan digitale twillingtechnology kinne dokters ynkoarten firtuele organen meitsje dy't kinne wurde oanpast oan in spesifike pasjint. Wittenskippers oan 'e Clinic for Cardiology by Heidelberg University Hospital, Dútslân binne al begon mei it simulearjen fan in digitale twilling fan in hert. It firtuele hert kin brûkt wurde om de foarútgong fan 'e hertsykte fan in pasjint te foarsizzen en antwurden op medisynbehannelingen.
Mei dizze digitale twilling kinne dokters it suksessifer fan hertoperaasjes sjen foardat besluten wurde makke. Mear komplekse risikomodellen lykas digitale twilling kinne oplossingen fine dy't passe by in spesifike pasjint en net allinich in oplossing foar in spesifike risikogroep.
4. Digitale Twin Cities
Mei de tanimmende fraach nei tûke stêden sil d'r ynkoarten in grutte hoemannichte gegevens wurde sammele yn stêden. Slimme stêden binne fan doel alle soarten stêdaktiviteiten te folgjen, fan ferkearsgegevens, kontaktopsporing en miljeu-yndikatoaren.
As gefolch, de beskikberens fan dizze gegevens sil tastean ús om gau meitsje digitale twilling út hiele stêden.
Neffens Arup, "de belofte fan 'e stêd digitale twilling is om te helpen in simulaasjeomjouwing te leverjen, beliedsopsjes te testen, ôfhinklikens út te bringen en gearwurking oer beliedsgebieten mooglik te meitsjen, wylst de belutsenens mei boargers en mienskippen ferbetterje."
Al dizze gegevens kinne brûkt wurde foar senarioplanning en it foarkommen fan takomstige katastrofes.
In suksesfolle digitale twillingstêd sil helpe ynformearje beliedsfoarming besluten lykas. Gegevens oer waar, ferfierspatroanen en gegevens oer folkstelling kinne mear gegevens-oandreaune inisjativen tastean fan amtners fan pleatslike oerheid.
As stêden nuttige portalen kinne leverje foar har boargers, dan kin de digitale twilling fan in stêd ek de behoeften en easken fan syn echte tsjinhinger fange.
Konklúzje
Digitale twillingtechnology stelt ferskate yndustryen yn steat om bettere besluten te nimmen.
As de ynset heech is, lykas yn 'e sûnenssoarch of de loftfeartyndustry, binne bedriuwen ree om te ynvestearjen yn digitale twillingen om te soargjen dat elk risiko wurdt mitigearre.
Komplekse sektoaren lykas supply chain management sille profitearje fan it feit dat se praktysk elk nivo fan detail yn in systeem kinne sjen.
Fierder kinne dizze sektoaren dan AI en Machine Learning brûke om it systeem te ferbetterjen, om't mear gegevens wurde sammele út 'e echte wrâld.
As jo dit artikel ynsjoch hawwe fûn, diel dan dit artikel en abonnearje op HashDork's wykblêd foar mear artikels oer it lêste nijs oer AI & Future Tech.
Leave a Reply