Вокруг Digital Twin и Digital Thread много шума. В этом посте я хочу поделиться своими мыслями о Digital Twin. Это слово стало одним из самых злоупотребляемых в IoT. Некоторые утверждают, что это вершина реализации IoT, а некоторые утверждают, что это еще одно модное слово. В этом посте я попытаюсь расшифровать свое понимание цифрового двойника и посмотреть, как он вписывается в контекст производственной фирмы.

Digital Twin имеет несколько интерпретаций. Для некоторых это просто означает виртуально существующую 3D-модель CAD, которая содержит спецификации продукта, техническую информацию, свойства материалов, параметры процесса и т. д. Для некоторых цифровой двойник — это виртуальная копия или реплика актива или завода в облаке, которая имитирует реальный поведение во времени. Для некоторых это просто означает симуляцию поведения в реальном времени. Прежде чем мы попытаемся понять, что означает Digital Twin для производственной компании, давайте сделаем шаг назад и посмотрим на это с другой точки зрения.

Многие из нас, вероятно, используют «Зеркало» каждый день и тратят минуту или две на точную настройку того, как мы выглядим, и пытаемся стать немного умнее и настроиться на день. По сути, это зеркало помогает нам понять, кто мы, как мы выглядим и как представляем себя обществу. Точно так же в эпоху цифровых технологий мы используем множество устройств и приложений, которые постоянно собирают данные о нашем прошлом, наших предпочтениях, наших симпатиях, антипатиях и так далее. От смартфона до веб-браузера, от модели использования кредитной карты до спортивных результатов, которые мы проверяем. Эти Устройства и Приложения постоянно собирают данные о нас и собирают их в геометрической прогрессии. Чем больше мы используем эти устройства и приложения, тем больше данных собирается и сохраняется, и тем больше мы узнаем о том, кто мы есть на самом деле. Все эти данные, по сути, переводятся в «цифровое зеркало» нас самих, которое содержит гораздо больше информации о нас самих, чем мы когда-либо знали.

В качестве примера рассмотрим наш смартфон. В среднем установлено около 100 приложений — многие из приложений, на которые мы могли подписаться с помощью нашей электронной почты. Такое приложение, как «Google Now», легко интегрирует все эти приложения и нашу электронную почту и представляет значимый контент одним касанием пальца. Предположим, я бронирую рейс в своем приложении Travel Portal, оно сразу же понимает важные детали автоматизированной почты, которую я получаю из моего приложения для путешествий в свой почтовый ящик, и извлекает важные сведения, такие как погодные условия в пункте назначения, местный номер такси или даже предлагает мне однодневный маршрут осмотра местных достопримечательностей и путеводитель или даже напомнить мне взять с собой зонтик, основываясь на деталях заказа, которые я разместил 3 месяца назад на Amazon.

Это «цифровое зеркало или цифровой двойник» содержит информацию о том, кто мы такие, каково наше поведение, наши желания, наши страхи, наш выбор и предпочтения. Компании цифрового века, такие как Google, Facebook, Apple и Amazon, в основном ведут свой бизнес, создавая точную модель обучения тому, кто мы есть на самом деле, и предлагают нам целевую рекламу или рекомендации в соответствии с нашими персонализированными потребностями, которые они прогнозируют на основе расширенного машинного обучения. . Каждый раз, когда мы используем Google для выполнения поискового запроса, он узнает о нас все больше и больше. Наш поисковый запрос о симптомах конкретного заболевания может быть предиктором нашего здоровья. Наша структура расходов может быть предиктором нашего кредитного рейтинга. Наш игровой профиль в конкретной боевой игре может предсказать нашу склонность к риску. Наши сообщения в социальных сетях могут предсказывать наше социальное поведение или тип личности. Трекер активности отслеживает ваш режим сна и определяет его качество. Микрофон в вашем телефоне слушает ваши аргументы и может предупредить вас об уровне стресса. Возможности безграничны.

Таким образом, наше «Цифровое Зеркало или Цифровой Двойник» гораздо сложнее, чем мы можем себе представить. Это не просто виртуальная копия нас самих в Интернете или 3D-модель нас самих в Интернете. Это не просто оцифрованное изображение человека. Это намного больше. Это как Аватар. Аватар, который живет в цифровом мире. Аватар, который узнает о себе все больше и больше. Аватар, который может путешествовать во времени и многое предсказывать о нас самих. Цифровой близнец подобен нашему цифровому аватару, очень похожему на аватар Джейка Салли, который отправляется на планету Пандора и узнает об образе жизни На'ви, как показано в фильме Джеймса Камеруна 2008 года — АВАТАР. Аватар, показанный в фильме, не только соединяется с Биосферой Пандоры, но также соединяется с другими Нави через Биологическую Нейронную Сеть, концепция которой вдохновлена ​​Искусственной Нейронной Сетью.

Возвращаясь к производственному контексту, цифровой двойник относится к цифровому зеркалу / цифровому аватару определенного актива, который содержит множество поведенческих моделей машины, то, как она подключается, общается и взаимодействует с другими машинами и ее экосистемой, по существу реализующей киберфизическую систему. . Цифровой двойник — это сочетание данных и интеллектуальных данных, которые не только помогают нам понять прошлое и настоящее состояние актива, но и позволяют нам путешествовать во времени в будущее, чтобы увидеть будущее состояние актива и сделать прогнозы.

Возьмем пример авиационного двигателя. Цифровой двойник авиационного двигателя включает в себя проектные спецификации, инженерную модель, содержащую геометрию, материалы, компоненты, данные инженерного проектирования, аэродинамическую модель, модель анализа методом конечных элементов, модель CFD, термодинамическую модель, запросы на технические изменения, данные о качестве, данные проверки, эксплуатационные данные. Данные, данные обслуживания и т. д. Это похоже на цифровое свидетельство о рождении актива, и оно содержит всю информацию о его полном жизненном цикле. Но наличие такого большого количества информации в одной точке не реализует Цифрового Двойника. Вся эта информация должна быть объединена для получения значимых выводов или действий на основе промышленного машинного обучения, которые приводят к повышению эффективности или снижению эксплуатационных расходов, или к раннему обнаружению потенциальных проблем, или могут предсказать будущую поломку и могут предложить или принять корректирующие меры. И все это касается не только сбора данных, хранения данных и прогнозирования событий, но и гораздо большего, включая то, насколько хорошо актив понимает себя, насколько хорошо актив адаптируется к окружающим его экосистемам и даже, возможно, к другим цифровым двойникам. Цифровой двойник обеспечивает активу почти человеческий интеллект и предоставляет расширенные возможности для принятия решений.

Обратите внимание, что это чисто мое личное мнение, и оно не имеет никакого отношения к какому-либо клиенту, отрасли или компании, в которой я работаю. Если вам понравилась статья выше, пожалуйста, похлопайте, и это поможет мне написать больше таких статей.