Jak mohou různé typy di­gi­tál­ních dvoj­čat a ná­stro­jů vy­tvo­řit nové mož­nos­ti pro vý­ro­bu? Celý pro­ces vy­svět­lu­je John Prit­chard, ve­dou­cí od­dě­le­ní di­gi­tál­ní­ho in­že­nýr­ství, a Leo Kil­foy, ře­di­tel SaaS a di­gi­tál­ní­ho de­sig­nu ve spo­leč­nos­ti Roc­kwell Au­to­mati­on. Když v 60. le­tech mi­nu­lé­ho sto­le­tí po­u­ži­li in­že­ný­ři pro­gra­mu Apollo v NASA první „živý model“ při vy­šet­řo­vá­ní vý­buchu kys­lí­ko­vé ná­dr­že Apol­la 13, nikdo neměl ve slov­ní­ku ter­mín di­gi­tál­ní dvoj­če.

Pře­su­ne­me-li se ale do dneš­ní doby, di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta jsou již pevně za­ko­ře­ně­na v roz­ho­vo­rech vý­rob­ců, kteří plá­nu­jí a re­a­li­zu­jí ini­ci­a­ti­vy di­gi­tál­ní trans­for­ma­ce.

Struč­ně ře­če­no, di­gi­tál­ní dvoj­če je živá di­gi­tál­ní repli­ka fy­zic­ké­ho ob­jek­tu nebo sys­té­mu, která de­fi­nu­je mož­nos­ti ve vý­ro­bě. S di­gi­tál­ním dvoj­če­tem stro­je tak mů­že­te na­pří­klad:

• Op­ti­ma­li­zo­vat kon­struk­ci stro­je a zdo­ko­na­lo­vat jeho výkon před tím, než ob­jed­ná­te nebo na­ře­že­te fi­nál­ní díly.
• Otes­to­vat a od­ha­lit ovlá­da­cí prvky stro­je ještě před­tím, než při­po­jí­te fy­zic­kou ří­di­cí jed­not­ku a stroj u zá­kaz­ní­ka.
• Znovu si před­sta­vit ško­le­ní, údrž­bu a další čin­nos­ti tím, že je pře­ne­se­te do pro­stře­dí vir­tu­ál­ní nebo roz­ší­ře­né re­a­li­ty (VR/AR).

Na­vzdo­ry vel­ké­mu zájmu o di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta pře­tr­vá­vá ale mnoho ne­jas­nos­tí ohled­ně toho, co di­gi­tál­ní dvoj­če je a jak ho po­u­ží­vat. Po­cho­pe­ním kon­cep­tu di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te a tech­no­lo­gie, která jej umožňuje, se při­tom mů­že­te jed­no­du­še ujis­tit, že in­ves­tu­je­te do správ­ných ná­stro­jů a vy­u­ží­vá­te je co nej­lé­pe ke zlep­še­ní svých kon­strukč­ních pro­ce­sů, stro­jů a vý­rob­ních ope­ra­cí svých zá­kaz­ní­ků.

Po­ro­zu­mě­ní di­gi­tál­ní­mu dvoj­če­ti

Di­gi­tál­ní dvoj­če není sta­tic­ký di­gi­tál­ní model. V prů­bě­hu času se mění stej­ně jako jeho fy­zic­ký pro­těj­šek na zá­kla­dě fak­to­rů, jako jsou pro­voz­ní pod­mín­ky a pod­mín­ky pro­stře­dí. Di­gi­tál­ní dvoj­če se také může učit a na zá­kla­dě his­to­ric­kých pro­voz­ních dat pak může před­ví­dat stav a vý­kon­nost svého fy­zic­ké­ho pro­tějš­ku v čase.

Je třeba znát dva typy di­gi­tál­ních dvoj­čat – fy­zi­kál­ní a da­to­vá

Di­gi­tál­ní dvoj­če za­lo­že­né na fy­zi­ce je ana­ly­tic­ký model, který je vy­tvo­řen na zá­kla­dě prv­ních prin­ci­pů nebo na­še­ho chá­pá­ní fun­go­vá­ní fy­zi­kál­ní­ho světa. Pokud zů­sta­ne­me u pří­kla­du di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te stro­je, dvoj­če se ob­vykle vy­tvá­ří ve fázi ná­vr­hu na zá­kla­dě CAD mo­de­lu. Za­čle­ně­ní ří­di­cí­ho nebo au­to­ma­ti­zač­ní­ho kódu pak může po­mo­ci po­cho­pit, jak se stroj bude cho­vat v ur­či­tých si­tu­a­cích.

Díky di­gi­tál­ní­mu dvoj­če­ti za­lo­že­né­mu na fy­zi­ce mů­že­te stroj tes­to­vat, ladit a ově­řo­vat ještě před­tím, než jej po­sta­ví­te. To může sní­žit po­tře­bu sta­vět fy­zic­ké pro­to­ty­py a zkrá­tit ča­so­vý plán vý­vo­je. Di­gi­tál­ní dvoj­če za­lo­že­né na fy­zi­ce vám také může po­mo­ci dodat lepší stro­je úpra­vou prvků, jako je rych­lost, ori­en­ta­ce a uspo­řá­dá­ní, dokud ne­do­sáh­ne­te op­ti­mál­ní­ho vý­ko­nu.

V ide­ál­ním pří­pa­dě di­gi­tál­ní dvoj­če za­hr­nu­je také další fy­zi­kál­ní prvky, jako je za­tí­že­ní vý­rob­ku a stre­so­vé fak­to­ry pro­stře­dí. To vám může po­mo­ci před­po­vě­dět, jak bude stroj fun­go­vat v růz­ných vý­rob­ních scé­ná­řích a pro­stře­dích.

Di­gi­tál­ní dvoj­če ří­ze­né daty je vy­tvo­ře­no na zá­kla­dě his­to­ric­kých ča­so­vých řad dat ze sen­zo­rů. Je tak ide­ál­ní pro ma­xi­ma­li­za­ci pro­duk­ti­vi­ty pro­voz­ních pro­střed­ků.

Di­gi­tál­ní dvoj­če ří­ze­né daty může na­pří­klad vy­tvá­řet pre­dik­tiv­ní mo­de­ly, které před­ví­da­jí po­ru­chy stro­je dříve, než k nim dojde. Tech­ni­ci pak mohou na­plá­no­vat po­třeb­nou údrž­bu během plá­no­va­né od­stáv­ky. Di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta ří­ze­ná daty mů­že­te do­kon­ce po­u­žít k pře­tá­če­ní a pře­hrá­vá­ní vý­ro­by, abys­te mohli pře­zkou­mat pro­blémy, které se vy­skyt­nou a po­mo­ci zlep­šit vý­kon­nost aktiv.

Fy­zi­kál­ně za­lo­že­ná a daty ří­ze­ná dvoj­ča­ta se vzá­jem­ně ne­vy­lu­ču­jí. Mů­že­te je kom­bi­no­vat pro ši­ro­kou škálu účelů.

Model za­lo­že­ný na da­tech vám může na­pří­klad po­mo­ci ka­lib­ro­vat model za­lo­že­ný na fy­zi­kál­ních da­tech, abys­te se ujis­ti­li, že po­sky­tu­je re­ál­ná data. Da­to­vě ří­ze­ný model může také po­skyt­nout kom­plex­ní vstu­py pro fy­zi­kál­ní model. To vám může po­mo­ci pro­vést pře­to­če­ní a pře­hrá­ní vý­rob­ních pro­blé­mů nebo otes­to­vat a ově­řit vý­rob­ní změny před je­jich pro­ve­de­ním. Jedna spo­leč­nost do­kon­ce pro­chá­zí své za­káz­ky tě­mi­to kom­bi­no­va­ný­mi mo­de­ly, aby našla op­ti­mál­ní scé­ná­ře pro svůj pro­voz.

Fy­zi­kál­ní mo­de­ly mohou také uži­teč­ným způ­so­bem roz­ší­řit mo­de­ly za­lo­že­né na da­tech. Mohou tré­no­vat mo­de­ly za­lo­že­né na da­tech, když není k dis­po­zi­ci do­sta­tek dat, nebo roz­ši­řo­vat mi­mo­měr­né pod­mín­ky. Mohou tak po­sky­to­vat vý­stup, jako je vir­tu­ál­ní údaj ze sen­zo­ru, který po­má­há in­for­mo­vat o cho­vá­ní sys­té­mu.

Hle­dá­ní vhod­né­ho ná­stro­je pro vás

Ros­tou­cí po­ptáv­ka po di­gi­tál­ních dvoj­ča­tech vedla k roz­ma­chu ná­stro­jů pro di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta na trhu. Který z nich je pro vás ten pravý? Při hod­no­ce­ní ná­stro­jů zvaž­te, jakým způ­so­bem:

Pod­po­ru­jí způ­sob práce va­šich týmů: Pan­de­mie změ­ni­la práci, jak ji známe. Stále více lidí pra­cu­je na dálku, ale stále oče­ká­va­jí, že budou moci spo­lu­pra­co­vat se svými týmy a mít pří­stup k po­třeb­ným ná­stro­jům bez ohle­du na to, kde se na­chá­ze­jí.

Díky ná­stro­jům di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te, které jsou nyní k dis­po­zi­ci v clou­du spolu s mož­nost­mi ná­vr­hu a di­gi­tál­ní­ho in­že­nýr­ství, mají vaše týmy pří­stup k ná­stro­jům, které po­tře­bu­jí, bez ohle­du na to, kde pra­cu­jí. Clou­do­vé ná­stro­je mohou také zlep­šit spo­lu­prá­ci mezi kon­struk­té­ry a dal­ší­mi zú­čast­ně­ný­mi stra­na­mi a zvý­šit tak rych­lost va­šich ino­va­cí. Umožňují tak šká­lo­vat podle po­tře­by snad­ným při­dá­vá­ním nebo ode­bí­rá­ním uži­va­te­lů a vý­po­čet­ní­ho vý­ko­nu podle po­třeb pro­jek­tu.

Usnad­ní vám pří­stup k po­znatkům: Zpří­stup­ně­ní dat, která po­tře­bu­je­te z va­še­ho stro­je k vy­tvo­ře­ní di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te, ne­mu­sí být slo­ži­tý pro­ces.

Nejste si jisti, jaká data shro­maž­ďo­vat? Ně­kte­ré ná­stro­je di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te mohou vy­u­ží­vat „chyt­ré ob­jek­ty“ v ří­di­cím sys­té­mu ke sběru dat o nej­běž­něj­ších pro­voz­ních aspek­tech, o kte­rých chce­te vědět, na­pří­klad o vý­rob­ním tempu stro­je, jeho stavu, spo­tře­bě ener­gie a dal­ších. Soft­ware hra­nič­ní brány vám pak může dále ušet­řit čas a ná­ma­hu tím, že tato data au­to­ma­tic­ky při­pra­ví a ode­šle do clou­du.

Zjed­no­du­šu­jí in­te­gra­ce: Roz­ší­ře­ní roz­sa­hu di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te ze stro­je na sys­tém vám po­mů­že po­cho­pit a op­ti­ma­li­zo­vat pro­voz na vyšší úrov­ni. Může to však také vy­ža­do­vat po­u­ži­tí více ná­stro­jů di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te. Pokud na­pří­klad na­vr­hu­je­te stroj s ro­bo­tic­kým mon­táž­ním ra­me­nem, může být nutné po­u­žít jeden ná­stroj pro vy­tvo­ře­ní di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te stro­je a jiný pro vy­tvo­ře­ní di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te ro­bo­ta.

V těch­to pří­pa­dech hle­dej­te ná­stro­je, které spo­lu­pra­cu­jí. Po­sky­to­va­te­lé soft­wa­ru stále čas­tě­ji po­u­ží­va­jí stan­dard­ní roz­hra­ní, která usnadňují vý­mě­nu in­for­ma­cí mezi ná­stro­ji di­gi­tál­ní­ho dvoj­če­te. Ně­kte­ří z nich do­kon­ce vzá­jem­ně spo­lu­pra­cu­jí a vy­tvá­ře­jí eko­sys­tém in­te­gro­va­ných ná­stro­jů, které umožňují kom­bi­no­vat di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta na sys­té­mo­vé úrov­ni bez vět­ší­ho úsilí nebo s mi­ni­mál­ním úsi­lím.

Jed­no­du­chý a pří­stup­ný ná­stroj

Di­gi­tál­ní dvoj­ča­ta kdysi po­moh­la vy­ře­šit pro­blémy vesmír­né­ho pro­gra­mu v hod­no­tě ně­ko­li­ka mi­li­ard do­la­rů. Nyní mohou po­mo­ci kon­struk­té­rům i v těch nejmen­ších stro­jí­ren­ských díl­nách řešit kon­strukč­ní pro­blémy a op­ti­ma­li­zo­vat všech­ny aspek­ty ži­vot­ní­ho cyklu stro­je.

Tech­no­lo­gie di­gi­tál­ních dvoj­čat může být slo­ži­tá a skli­ču­jí­cí, ale ná­stro­je, které ji umožňují vy­u­ží­vat, jsou stále jed­no­duš­ší, snad­no po­u­ži­tel­né a do­stup­né od­kud­ko­li. Ji­ný­mi slovy, méně se za­bý­vej­te tím, co je di­gi­tál­ní dvoj­če, a více tím, jak vám může po­mo­ci být lepší.

Článek byl původně zveřejněn v Design News www.designnews.com/automation/demystifying-digital-twin.