Table of Contents:
Cyfrowy bliźniak — koncepcja, która jeszcze kilkanaście lat temu była odległą wizją cyfrowego świata, który realizował się w ośrodkach badawczych, dzisiaj już nie jest traktowana jak nowość, ale kolejny, konieczny krok w transformacji cyfrowej przedsiębiorstw.
Współczesny przemysł stara się sprostać wielu wyzwaniom, takim jak doskonałość operacyjna, zwiększenie rentowności przy jednoczesnym zmniejszeniu wpływu na środowisko naturalne. Cele te można podsumować pytaniem: jak produkować więcej, mniejszym kosztem, bardziej ekologicznie z wykorzystaniem nowoczesnych technologii. Aby móc zaadresować te wyzwania potrzebny jest odpowiedni poziom wiedzy wraz z dostępem, w czasie rzeczywistym, do właściwych informacji. W tym przypadku środkiem do celu jest cyfryzacja. Cyfryzacja zapewnia potencjał posiadania maksymalnie szczegółowego wglądu w działanie instalacji przemysłowej, a wdrożenie technologii cyfrowego bliźniaka może pomóc w osiągnięciu wyższego poziomu produktywności.
Czym jest cyfrowy bliźniak? Jest to wirtualna reprezentacja elementów (komponentów, maszyn i linii) oraz ich dynamiki wraz z komunikacją pomiędzy wirtualnym a fizycznym światem produkcji. Świat fizyczny, czyli proces, produkt, usługa, jest odwzorowany w swoim wirtualnym modelu będącym dokładną kopią oryginału. Oba te światy, wirtualny i fizyczny wiąże łącznik, czyli dane generowane i przechowywane w inteligentnych komponentach i czujnikach zintegrowanych z elementem fizycznym. Wnioski z monitorowania systemów, analizy danych, symulacji różnych scenariuszy, które dokonywane są w świecie wirtualnym — cyfrowym bliźniaku — są wdrażane w świecie fizycznym.
Jest wiele definicji opisujących pojęcie cyfrowego bliźniaka, ich przykłady, w zależności od celu, do jakiego został stworzony, są przedstawione w tabeli poniżej.
Koncepcja cyfrowego bliźniaka jest w stanie przynieść wymierne korzyści biznesowe. Nie należy jednak zapominać, że technologia ta niesie również wyzwania, zwłaszcza w zakresie ustanowienia sposobu implementacji i funkcjonowania. Nadrzędnym priorytetem we wdrożeniu bliźniaka cyfrowego powinno być określenie celu tego wdrożenia oraz sprecyzowanie wyzwań i problemów, które powinna nam pomóc rozwiązać ta technologia. Strategie i działania egzekwowane w przedsiębiorstwie (sterowanie procesem, utrzymanie ruchu etc.) muszą dotyczyć również „aktywności” cyfrowego bliźniaka, a nieodłącznym elementem jego kształtowania jest „nauczenie” go reguł i zachowań obecnych w zakładzie przemysłowym.
Rozwój przedsiębiorstw i cyfrowa transformacja idą w parze z wprowadzaniem strategii, które poprawiają dostępność operacyjną, wydajność i wydłużają czas pracy maszyn. Niezawodność, oto czego oczekujemy od przemysłu, a warunkiem jej utrzymania jest pełna kontrola nad zasobami oraz świadomość stanu zdrowia każdego zasobu produkcyjnego i jego komponentów.
Jednym z wielu efektów rewolucji Przemysłu 4.0 jest zmiana strategii z reaktywnego do predykcyjnego podejścia w utrzymaniu ruchu. Rozwiązania analityczne do predykcyjnego utrzymania ruchu pozwalają na uniknięcie niechcianych, losowych zdarzeń, a objęcie całego urządzenia, linii produkcyjnej lub zakładu takim rozwiązaniem wraz z uwzględnieniem możliwości symulowania zachowań, zapewnia przedsiębiorstwom maksymalną optymalizację ich działań. Jest to również związane z potencjalnym testowaniem różnych wariantów rozwoju produkcji lub planowanych inwestycji. Tutaj pojawia się pierwsze, ale nie jedyne pole do współpracy pomiędzy platformą predykcyjnego utrzymania ruchu a cyfrowym bliźniakiem. Pełna reprezentacja systemu i jego dynamiki w czasie rzeczywistym pozwala na wykonywanie symulacji zachowania systemu. Co daje możliwość testowania algorytmów predykcyjnego utrzymania ruchu w różnych scenariuszach, które np. do tej pory nie wystąpiły. Takie symulacje zachowań instalacji przemysłowej pozwalają na przyspieszenie i lepsze testowanie rozwiązań konserwacji predykcyjnej.
1. Możliwość śledzenia na bieżąco zasobów, rzeczy, procesów
2. Pomoc w lepszym zrozumieniu problemów i możliwość szybkiej reakcji w przypadku ich wystąpienia
3. Technologia umożliwia opracowanie ulepszeń produktów, operacji i usług
4. Pomoc we wprowadzaniu innowacyjnych rozwiązań w przedsiębiorstwie, zmniejszenie ryzyka związanego z kosztownymi inwestycjami
5. Usprawnienie planowania na przyszłość (zastosowanie symulacji)
6. Pozwala na śledzenie problemów niemożliwych do znalezienia tradycyjnymi metodami
7. Pozwala przewidzieć rodzaj i czas awarii przed ich wystąpieniem
29 grudnia 2022 Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?
6 czerwca 2023 Czego się nauczysz? 🗣 🚀Jak efektywnie podejść do innowacji w obszarze produkcji? 🚀Kiedy się opłaca wdrażać innowacje?🚀Jak przekonać i przygotować organizację do wprowadzenia innowacji? 🚀 Czy czujesz, że Twój zakład produkcyjny może jeszcze bardziej się rozwijać? Chcesz dowiedzieć się, jak wykorzystać innowacyjne projekty w celu optymalizacji produkcji? A może jak działać na maksymalnych obrotach? 🔝 […]
5 kwietnia 2023 W trakcie wydarzenia dowiesz się: Jak zacząć zbierać dane, aby móc je sensownie wykorzystać w celu zwiększenia efektywności procesów produkcyjnych i osiągnięcia lepszych wyników? Kiedy osiągniesz realne korzyści z zastosowania analizy w diagnostyce maszyn? Jak bezpiecznie wejść na drogę do cyfrowej transformacji i wykorzystania nowoczesnych technologii? Zapisz się już dziś ! Czy ten post był pomocny? […]
Reliability Solutions Sp. z o.o.
