Jakie są ograniczenia cyfrowego systemu bliźniaczego?

Jako dostawca cyfrowych systemów bliźniaczych widziałem z pierwszej ręki niesamowity potencjał tych systemów. Są jak magiczne lustro, które odzwierciedla prawdziwy - świat w przestrzeni cyfrowej, umożliwiając nam symulację, analizę i optymalizację operacji. Ale bądźmy prawdziwi, żadna technologia nie jest idealna. Digital Twin Systems, pomimo wielu zalet, mają sprawiedliwy udział w ograniczeniach.

Jakość danych i ilość

Jedną z największych blokad dróg cyfrowych podwójnych systemów jest jakość i ilość danych. Widzisz, cyfrowy bliźniak jest tak dobry, jak dane, na których są zbudowane. Jeśli dane są niedokładne, niekompletne lub nieaktualne, cyfrowy bliźniak zapewni wprowadzające w błąd wyniki.

Wyobraź sobie, że próbujesz stworzyć cyfrowy bliźniak fabryki. Potrzebujesz danych na temat wszystkiego, od temperatury i ciśnienia w każdej maszynie po szybkości produkcji i przepływu materiałów. Zbieranie wszystkich tych danych może być prawdziwym bólem szyi. Czasami czujniki mogą nieprawidłowo działać lub mogą występować problemy komunikacyjne między różnymi częściami systemu. I nawet jeśli uda ci się zebrać wszystkie dane, czyszczenie i sprawdzanie poprawności jest kolejnym ogromnym zadaniem.

Powiedzmy, że używaszSystem wykonywania logistykido zarządzania łańcuchem dostaw. Cyfrowy bliźniak potrzebuje dokładnych danych dotyczących poziomów zapasów, czasów wysyłki i tras dostawy. Jeśli wystąpił błąd w danych zapasów, podobnie jak element oznaczony jako w magazynie, gdy jest on faktycznie wyłączony, może zrzucić całą symulację. A jeśli nie masz wystarczającej liczby danych, powiedzmy, że brakuje ci historycznych czasów wysyłki dla określonej trasy, cyfrowy bliźniak nie będzie w stanie dokładnie przewidzieć przyszłych czasów dostawy.

Złożoność modelowania

Dokładnie modelowanie prawdziwego świata w cyfrowym bliźniaku nie jest spacerem w parku. Prawdziwy świat jest niezwykle złożony, z niezliczonymi zmiennymi i interakcjami. Na przykład w inteligentnym cyfrowym bliźniaku musisz wziąć pod uwagę czynniki takie jak przepływ ruchu, zużycie energii i warunki środowiskowe. Wszystkie te czynniki są ze sobą powiązane, a zmiana w jednym może mieć wpływ na inne.

Tworzenie modelu, który może uchwycić wszystkie te interakcje, jest niezwykle trudne. Musisz głęboko zrozumieć systemy fizyczne, które próbujesz modelować, a także zaawansowane umiejętności matematyczne i obliczeniowe. I nawet wtedy zawsze istnieje ryzyko, że przegapiłeś coś ważnego.

WeźSystem algorytmu optymalizacji ścieżkidla floty dostawy. Możesz pomyśleć, że jest to tak proste, jak znalezienie najkrótszej trasy między dwoma punktami. Ale w rzeczywistości musisz rozważyć takie rzeczy, jak zatłoczenie ruchu, warunki drogowe i okna czasu dostawy. Dokładne modelowanie wszystkich tych czynników w cyfrowym bliźniaku może być koszmarem.

Zasoby obliczeniowe

Uruchomienie cyfrowego systemu bliźniaczego wymaga mnóstwa mocy obliczeniowej. Im bardziej złożony model i im większa liczba danych, tym więcej potrzebujesz zasobów. Może to być główne ograniczenie, szczególnie w przypadku małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP).

Konfigurowanie infrastruktury obliczeniowej o wysokiej wydajności może być bardzo drogie. Potrzebujesz potężnych serwerów, systemów pamięci i sprzętu sieciowego. Ponadto musisz zapłacić za energię elektryczną, aby uruchomić te systemy i koszty konserwacji.

Na przykład, jeśli tworzysz cyfrowy podwójny proces przemysłowy o dużej skali, podobnie jak rafineria ropy, symulacja może być wyjątkowo intensywna obliczeniowo. Może być konieczne prowadzenie symulacji przez wiele godzin, a nawet dni, aby uzyskać dokładne wyniki. Wymaga to nie tylko wielu zasobów, ale także wiąże system, uniemożliwiając przeprowadzanie innych ważnych zadań.

Real - synchronizacja czasu

W wielu aplikacjach kluczowe jest, aby cyfrowy bliźniak był w rzeczywistości synchronizowany z systemem prawdziwym światowym. Ale osiągnięcie tego łatwiej jest powiedzieć niż zrobić. Zawsze występują opóźnienia w gromadzeniu danych, transmisji i przetwarzaniu.

Załóżmy, że używasz cyfrowego bliźniaka do monitorowania zdrowia turbiny wiatrowej. Musisz znać prawdziwy status turbiny, taki jak jej prędkość, temperatura i wibracje. Ale jeśli istnieje opóźnienie w dostarczaniu tych danych do cyfrowego bliźniaka, możesz przegapić krytyczny zdarzenie, takie jak zbliżająca się awaria mechaniczna.

.System algorytmu chmur punktowychjest często używany do tworzenia modeli 3D w cyfrowych bliźniakach. Jednak dane w chmurze przetwarzania mogą być czasem - zużycie, co może prowadzić do opóźnień w aktualizacji cyfrowego bliźniaka.

Bezpieczeństwo i prywatność

Bezpieczeństwo i prywatność są głównymi obawami, jeśli chodzi o cyfrowe systemy bliźniacze. Systemy te przechowują ogromną liczbę poufnych danych, w tym procesy biznesowe, informacje o klientach i szczegóły operacyjne. Jeśli dane te wpadają w niewłaściwe ręce, może mieć poważne konsekwencje.

Zawsze istnieje ryzyko cyberataków, takich jak hakowanie, złośliwe oprogramowanie i oprogramowanie ransomware. Hakerzy mogą próbować manipulować danymi w cyfrowym bliźniaku, co może prowadzić do niepoprawnych decyzji i potencjalnie niebezpiecznych sytuacji. Na przykład w cyfrowym bliźniaku siatki energetycznej haker może manipulować danymi, aby spowodować awarię zasilania.

Problemność jest również problemem, szczególnie w przypadku danych osobowych. Na przykład w inteligentnym cyfrowym bliźniaku mogą istnieć dane dotyczące ruchu i zachowania obywateli. Zapewnienie, że te dane są chronione i wykorzystywane w odpowiedzialny sposób, jest wyzwaniem.

Koszt - analiza korzyści

Wdrożenie cyfrowego systemu bliźniaczego może być bardzo drogie. Istnieją koszty związane z gromadzeniem danych, opracowywaniem modeli, konfiguracją infrastruktury i konserwacją. A dla niektórych firm korzyści mogą nie przewyższyć kosztów.

Mniejsze firmy mogą nie mieć budżetu na inwestycję w pełny cyfrowy system bliźniaczy. Nawet jeśli tak, mogą nie zobaczyć znacznego zwrotu z inwestycji. Na przykład niewielka lokalna firma może nie potrzebować cyfrowego bliźniaka, aby zoptymalizować jego działalność, ponieważ złożoność jego procesów jest stosunkowo niska.

Z drugiej strony większe przedsiębiorstwa mogą uznać za bardziej opłacalne wdrożenie cyfrowego systemu bliźniaczego, ale nadal muszą dokładnie rozważyć koszty w stosunku do korzyści. Muszą upewnić się, że system faktycznie poprawi swoją wydajność, zmniejszy koszty lub zwiększy przychody.

Czynnik ludzki

Wreszcie czynnik ludzki może być ograniczeniem. Ludzie muszą być przeszkoleni w zakresie skutecznego korzystania z cyfrowych systemów bliźniaczych. Jeśli użytkownicy nie rozumieją, jak działa system lub jak interpretować wyniki, nie będzie to bardzo przydatne.

Może być również opór na zmiany. Niektórzy pracownicy mogą niechętnie przyjmować nową technologię, zwłaszcza jeśli są przyzwyczajeni do robienia rzeczy w starym sposobie. Może to spowolnić proces wdrażania i zmniejszyć skuteczność systemu.

Pomimo tych ograniczeń cyfrowe systemy bliźniacze nadal mają duży potencjał. W przypadku postępów w technologii niektóre z tych ograniczeń można pokonać. Na przykład ulepszenia czujników gromadzenia danych mogą prowadzić do lepszej jakości danych, a mocniejsze systemy obliczeniowe mogą zmniejszyć wymagania dotyczące zasobów obliczeniowych.

Jeśli rozważasz wdrożenie cyfrowego systemu bliźniaczego dla Twojej firmy, chciałbym porozmawiać z tobą. Możemy omówić, w jaki sposób możemy współpracować, aby zająć się tymi ograniczeniami i jak najlepiej wykorzystać tę ekscytującą technologię. Niezależnie od tego, czy jesteś w produkcji, logistyce, czy w jakiejkolwiek innej branży, mamy wiedzę specjalistyczną, która pomoże Ci jak najlepiej wykorzystać cyfrowy bliźniak. Więc nie wahaj się wyciągnąć ręki i rozpocząć rozmowę o zamówieniach.

Odniesienia

• Grieves, M., i Vickers, J. (2017). Cyfrowe bliźniaki: łagodzenie nieprzewidywalnych, kosztownych awarii produktu. W 2017 r. Międzynarodowa konferencja IEEE na temat systemów, człowieka i cybernetyki (SMC) (s. 1660–1666). IEEE.
• Tao, F., Zhang, M., Liu, A., i Nee, AYC (2018). Digital Twin Shop - Floor: Nowa generacja systemu wykonania produkcji. Robotyka i komputer - zintegrowana produkcja, 50, 153–161.
• Lu, Y., i Wang, G. (2020). Przegląd cyfrowego bliźniaka: definicje, cechy, aplikacje i podejścia projektowe. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 108 (9 - 12), 3441 - 3459.