Digital tvilling er datamodell av fysisk objekt, system eller prosess

Se bildet av tvillingtårnene i Kuala Lumpur. Tenk så at du har en dobbeltgjenger som er en modell av deg selv - en som kan gjøre og tenke alt du kan. Ideen vokser fram nå, og er i ferd med å bli tatt i bruk i mange sammenhenger. Produksjonsbedrifter lager modeller av verkstedene sine for å simulere endringer. Modellene er databaserte.

Datamodeller for digitale tvillinger er laget av data fra den virkelige verden. De kan brukes for simulering, analyse, overvåking og styring. Digital tvilling-teknologien øker nå i popularitet i en rekke bransjer: produksjon, helsevesen, bygg og anlegg, energi og mer. Et mer effektivt samfunn med ny tenking og lavere kostnader kan bli resultatet.

Nøkkelpunkter god praksis for digitale tvillinger

• Datainnsamling og sensorer: For å opprette en nøyaktig digital tvilling, må du samle inn data fra det virkelige objektet eller systemet ved hjelp av sensorer og andre datainnsamlingsverktøy. Dataene inkluderer informasjon om tilstanden, ytelsen, plasseringen og andre relevante parametere.

• Modellering: En digital tvilling krever en nøyaktig og detaljert datamodell som viser den virkelige tingen. Dette innebærer bruk av avansert simuleringsprogramvare for å bygge en datakopi av objektet eller systemet.

• Kobling til den virkelige verden: For at digital tvilling-teknologien skal være nyttig, må den være i stand til å kommunisere i sanntid med den virkelige verden. Dette innebærer ofte å bruke IoT-enheter (tingenes internett) og andre tilkoblede enheter for kontinuerlig å oppdatere dataene som brukes til modellering og analyse.

• Overvåking og analyse: Digital tvilling-teknologien gjør det mulig å overvåke og analysere tilstanden og ytelsen til det virkelige objektet eller systemet i sanntid. Dette gir mulighet for tidlig deteksjon av problemer, optimalisering av driften og bedre beslutningsstøtte.

• Prediktiv vedlikehold: En av de viktigste bruksområdene for digitale tvillinger er prediktivt vedlikehold. Ved å analysere dataene fra den digitale tvillingen kan man forutsi når vedlikehold er nødvendig, noe som kan redusere nedetid og kostnader.

• Virtuelle eksperimenter: Digital tvilling-teknologien lar brukere utføre virtuelle eksperimenter og tester på den digitale modellen før de implementerer endringer i den virkelige verden. Dette bidrar til å redusere risikoen og kostnadene ved feil og feilvurderinger.

• Sikkerhet og personvern: Å beskytte dataene som brukes i digital tvilling-teknologien er viktig for å forhindre uautorisert tilgang og datalekkasjer. Det er viktig å implementere sterke sikkerhets- og personvernpraksiser.

• Skalerbarhet og fleksibilitet: Digital tvilling-teknologien bør være skalerbar og fleksibel for å tilpasse seg endrede behov og omstendigheter over tid.

God praksis for digitale tvillinger vil variere med bransje og bruksområde. Det er viktig å forstå de spesifikke kravene og målene for din digitale tvilling-implementering og tilpasse beste praksis deretter. Digitale tvillinger er gradvis utviklet og tatt i bruk over flere tiår. Konseptet oppsto først innen produksjons- og teknologi-industrien.

Digitale tvillinger - historisk sammendrag

Konseptet med digitale tvillinger ble først introdusert på 2000-tallet. NASA i USA var en tidlig bruker. De eksperimenterte med digital tvilling-teknologi for romfart. De laget virtuelle kopier av romfartøy for å simulere og forstå hvordan de ville oppføre seg i rommet. Etter hvert spredte bruken av digitale tvillinger seg til bransjer som produksjon, energi, helsevesen, transport og bygg og anlegg.

Bruksområder digitale tvillinger

• Produksjon og Industri: Digitale tvillinger brukes til å optimalisere produksjonsprosesser, forutsi vedlikeholdsbehov, og forbedre produksjonskvalitet og effektivitet.

• Bygg og anlegg: I byggebransjen brukes digitale tvillinger for å planlegge og administrere byggeprosjekter, overvåke konstruksjonens fremgang og forutsi potensielle problemer.

• Helsevesen: Digital tvilling-teknologi er brukt for simulering og planlegging av medisinske prosedyrer som kirurgi og behandlingsplanlegging. Det brukes for å simulere og optimalisere helsevesenets logistikk og ressursforvaltning.

• Transport og logistikk: Digitale tvillinger brukes til å overvåke og optimalisere transport- og logistikknettverk, forbedre trafikkstyring, planlegge vedlikeholdsarbeid for kjøretøyer og infrastruktur.

• Energi og miljø: I energibransjen brukes digitale tvillinger til å optimalisere kraftproduksjon og distribusjon, forutsi vedlikeholdsbehov for kraftverk og nettverk.

Data til digitale tvillinger hentes fra mange kilder

• Sensordata: Data fra sensorer plassert på det fysiske objektet eller systemet. Dette kan inkludere temperatur, trykk, bevegelse, strømforbruk, og mer.

• IoT-enheter: Internet of Things (IoT) enheter som gir tilkoblet data fra objekter som biler, maskiner, medisinsk utstyr, og mye annet.

• Historiske data: Data som er samlet over tid, som kan brukes til å bygge en historisk referanse for objektets oppførsel.

• BIM (Building Information Modeling): I byggebransjen brukes BIM-data for å opprette digitale tvillinger av bygninger og infrastruktur.

• Arkiverte data: Dette kan inkludere manualer, designspesifikasjoner, reparasjonslogger og annen dokumentasjon som gir innsikt i objektets opprinnelse og vedlikeholdshistorie.

Bruk av digitale tvillinger krever dataintegrasjon og analyseverktøy. Teknologiske fremskritt innen sensorteknologi og databehandling gir stor framtid i veksten av digitale tvillinger.

Photo by Umar Mukhtar