Bizda mavjud bo'lgan ma'lumotlar miqdori oshgani sayin, haqiqiy dunyoda muhim qarorlar qabul qilish uchun foydalanishimiz mumkin bo'lgan foydali ma'lumotlar miqdori ham oshadi. Ma'lumotlar nuqtalarining xulosalari, modellari va simulyatsiyalari ushbu qarorlar haqida ma'lumot beradi. Katta ma'lumotlar davrida, tBuning uchun keyingi qadam raqamli egizaklar kontseptsiyasidir.
Raqamli egizak - bu qandaydir jismoniy ob'ekt yoki jarayonning virtual tasviri. Bu ma'lum bir ob'ekt yoki xizmat haqiqiy dunyoda qanday ishlashini bashorat qila oladigan simulyatsiyalar.
Turli sohalar har qanday yaxshilanishlarni amalga oshirish uchun o'z mahsulotlari va xizmatlarining raqamli egizaklarini joriy qilishni qidira boshladilar.
Keling, raqamli egizaklarning tarixini va ular bugungi kunda eng ko'p ishlatiladigan simulyatsiyalardan qanday farq qilishini ko'rib chiqaylik. Shuningdek, raqamli egizaklar sog‘liqni saqlash, ishlab chiqarish yoki hatto butun shaharlargacha bo‘lgan turli sohalarni qanday inqilob qilishi mumkinligini ko‘rib chiqamiz.
Digital Twin nima?
Tarix
"Raqamli egizak" atamasi birinchi marta NASA hujjatlarida 2010 yilda paydo bo'lgan. Raqamli egizak "eng yaxshi mavjud jismoniy modellar, sensor yangilanishlari, flot tarixidan foydalanadigan avtomobil yoki tizimning integratsiyalangan ko'p fizik, ko'p miqyosli ehtimolli simulyatsiyasi" sifatida tavsiflangan. va hokazo, uning uchib yurgan egizaklarining hayotini aks ettirish uchun.
Keyinchalik bu texnologiya AQSh harbiy-havo kuchlarini ilhomlantirdi raqamli egizaklar charchoq va zararni bashorat qilish uchun ularning samolyotlari havo kemalari. Ular ushbu texnologiyani Airframe Digital Twin deb atashdi va u samolyotning butun hayoti davomida virtual sog'liq sensori sifatida xizmat qilishni maqsad qilgan.
Raqamli Twin va modellar
Raqamli egizakning asosiy jihatlaridan biri shundaki, egizak haqiqiy dunyoda mos keladigan ob'ektga ega bo'lishi kerak. Raqamli egizak shunchaki chizma yoki sxema emas.
Raqamli egizakning zamonaviy ta'rifi raqamli model va jismoniy ob'ektni bir vaqtning o'zida ishlab chiqishni eng yaxshi deb hisoblaydi. Bu egizaklar vaqt o'tishi bilan birga "o'sadi".
Ishlab chiqarishga raqamli egizak yondashuv prototip bosqichidan o'tgan raqamli egizakni ham o'z ichiga oladi. Prototipdan olingan ma'lumotlar raqamli egizakni yaxshilash uchun ishlatilishi mumkin. Keyinchalik takomillashtirilgan model kelajakdagi prototiplarning ishlashini bashorat qilishi mumkin.
Raqamli egizaklarning xususiyatlari
- Ulanish
Raqamli egizak ulanishni talab qiladi. Raqamli egizak va uning haqiqiy hamkasbi o'rtasidagi munosabatlar ishonchli ma'lumotlar oqimini talab qiladi. Raqamli egizak texnologiyasi bir nechta manbalardan sensorlardan keladigan doimiy ma'lumotlarni tahlil qilish uchun narsalarning Interneti (IoT) va Machine Learning (ML) dan foydalanishi mumkin. - Gomogenizatsiya
Mavjud hisoblash quvvatining o'sishi tufayli biz turli manbalardan keladigan ma'lumotlarni deyarli bir xillashtirishni amalga oshira olamiz. Va barcha kerakli ma'lumotlar bitta ob'ektda saqlanganligi sababli, ularni almashish osonroq. - Qayta dasturlash imkoniyati
Raqamli egizak texnologiyasi real vaqt rejimida fikr-mulohazalar asosida xizmatlar va mahsulotlarni qayta dasturlash imkonini beradi. ML-dan foydalanib, biz raqamli egizaklarga ega bo'lishimiz mumkin, ular ko'proq ma'lumotlar to'plangani sayin qaror qabul qilishda yanada aqlliroq bo'lishadi. - Modulyarlik
Raqamli egizak texnologiyasidan foydalangan holda olingan katta, murakkab tizimlar dizaynning modulliligidan foyda oladi. DTs ishlab chiqaruvchilarga qurilmaning qaysi komponentlari kam ishlayotganligini aniqlash imkonini beradi.
Raqamli Twin ilovalari
Raqamli egizaklar deyarli har qanday sanoatda qo'llanilishi mumkin. Bunday kuchli model muayyan mahsulot yoki xizmatni loyihalash, ishlab chiqarish va ishlatish bosqichlarini yaxshilashi mumkin. Quyida raqamli egizak texnologiyalarni ma'lum sektorlarga qanday qo'llash mumkinligiga misollar keltirilgan.
1. Aviatsiya
Raqamli egizaklardan foydalangan holda kompaniyalar endi mahsulotning dizayndan tortib to operatsiyalarigacha bo‘lgan butun turmush tarzining raqamli iziga ega bo‘lishlari mumkin.
Masalan, aerokosmik kompaniya Boeing o'z samolyotlarini loyihalash uchun raqamli egizaklardan foydalanadi. Ular kelajakda qanday va qachon ishdan chiqishini bashorat qilish uchun samolyotning barcha qismlarini simulyatsiya qilishlari mumkin.
Ushbu turdagi modelga asoslangan muhandislik tadqiqot va ishlanmalarni tezlashtiradi va integratsiyalashgan tizimga imkon beradi. Dizayn, ishlab chiqarish va foydalanish bosqichlari endi parallel ravishda ishlaydi va bir-biri bilan ma'lumotlarni almashadi.
2. Ta'minot zanjirlari
Raqamli egizaklardan haqiqiy foydalanish mumkin ta'minot zanjirlari ta'minot zanjiri xatti-harakatlarining batafsil modelini yaratish. Raqamli egizaklar tez sozlashlarni va butun ta'minot zanjirining juda batafsil ko'rinishini yoqish.
Ta'minot zanjiri raqamli egizaklar real vaqtda ma'lumot tasmalaridan foydalanadilar. Kelgusi yuklar, transport vositalarining joylashuvi va inventar kabi ma'lumotlar ta'minot zanjirining joriy holatini baholashga yordam beradi. Ushbu raqamli egizaklar, ma'lum bir hodisalar sodir bo'lgandan keyin, masalan, mahsulot stokda yo'q bo'lganda, ma'lum bir harakatni amalga oshirish uchun dasturlashtirilishi mumkin.
COVID-19 pandemiyasi fonida yetkazib berish zanjirining raqamli modellari xavflarni kamaytirishga yordam beradi. Raqamli egizaklar vaktsinalar, laboratoriya namunalari va boshqa tibbiy jihozlar kabi muhim aktivlarni aniq kuzatish va yetkazib berish imkonini beradi.
Vaktsinalar kabi aktivlar tashish paytida ma'lum haroratni talab qiladi, bu raqamli egizaklar yordamida kuzatilishi mumkin.
3. Sog'liqni saqlash
Raqamli egizak texnologiyasidan foydalangan holda, shifokorlar tez orada ma'lum bir bemorga moslashtirilishi mumkin bo'lgan virtual organlarni yaratishi mumkin. Germaniyaning Geydelberg universiteti kasalxonasi qoshidagi kardiologiya klinikasi olimlari allaqachon raqamli egizakni simulyatsiya qilishni boshladilar. yurak. Virtual yurak bemorning yurak xastaligining rivojlanishini va dori-darmonlarni davolashga javobini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Ushbu raqamli egizaklardan foydalanib, shifokorlar har qanday qaror qabul qilinishidan oldin yurak jarrohligining muvaffaqiyat darajasini ko'rishlari mumkin. Raqamli egizaklar kabi murakkabroq xavf modellari faqat ma'lum bir xavf guruhi uchun yechim emas, balki ma'lum bir bemorga mos keladigan echimlarni topishi mumkin.
4. Raqamli birodarlashgan shaharlar
Aqlli shaharlarga talab ortib borayotganligi sababli, tez orada shaharlarda katta hajmdagi ma'lumotlar to'planadi. Aqlli shaharlar transport ma'lumotlari, kontaktlarni kuzatish va atrof-muhit ko'rsatkichlaridan tortib shaharning barcha turlarini kuzatishga qaratilgan.
Natijada, ushbu ma'lumotlarning mavjudligi bizga tez orada butun shaharlardan raqamli egizaklarni yaratishga imkon beradi.
Ga ko'ra Arup, "Shahar raqamli egizaklarining va'dasi simulyatsiya muhitini ta'minlashga yordam berish, siyosat variantlarini sinab ko'rish, qaramlikni aniqlash va siyosat sohalari bo'ylab hamkorlik qilish, shu bilan birga fuqarolar va jamoalar bilan hamkorlikni yaxshilashdir."
Bu ma'lumotlarning barchasi stsenariyni rejalashtirish va kelajakdagi falokatlarning oldini olish uchun ishlatilishi mumkin.
Muvaffaqiyatli raqamli egizak shahar xabar berishga yordam beradi siyosiy qarorlar qabul qilish shuningdek. Ob-havo, transport shakllari va aholini ro'yxatga olish ma'lumotlari haqidagi ma'lumotlar mahalliy hukumat amaldorlarining ko'proq ma'lumotlarga asoslangan tashabbuslarini amalga oshirishga imkon beradi.
Agar shaharlar o'z fuqarolari uchun foydali portallarni taqdim eta olsa, shaharning raqamli egizaklari ham o'zining real hayotdagi hamkasbining ehtiyojlari va talablarini qamrab olishi mumkin.
Xulosa
Raqamli egizak texnologiyasi turli sohalarga yaxshiroq qarorlar qabul qilish imkoniyatini beradi.
Sog'liqni saqlash yoki aviatsiya sanoati kabi ulushlar yuqori bo'lsa, kompaniyalar har qanday xavfni kamaytirishni ta'minlash uchun raqamli egizaklarga sarmoya kiritishga tayyor.
Ta'minot zanjiri boshqaruvi kabi murakkab tarmoqlar tizimdagi deyarli barcha darajadagi tafsilotlarni ko'rish imkoniyatidan foyda ko'radi.
Bundan tashqari, ushbu sektorlar tizimni yaxshilash uchun AI va Machine Learningdan foydalanishi mumkin, chunki real dunyodan ko'proq ma'lumotlar to'planadi.
Agar siz ushbu maqolani tushunarli deb topsangiz, ushbu maqolani baham ko'ring va HashDork's-ga obuna bo'ling haftalik byulleten so'nggi AI va Future Tech yangiliklari haqida ko'proq maqolalar uchun.
Leave a Reply