Digitální dvojče, nová éra průmyslové inovace
Technologie digitálního dvojčete, jejíž počátky se často datují k misi Apollo vesmírné společnosti NASA, se během posledních let skokově vyvíjela a nyní má potenciál ovlivnit prakticky každý průmyslový obor – výjimkou nejsou digitální dvojčata leteckých motorů, výrobních hal ani dopravních situací celých měst. Co je tedy digitální dvojče, jaká je příčina jeho rozmachu a jak se tato technologie může dotýkat i vás?
Oblast digitálních dvojčat zaznamenala exponenciální růst jak v akademickém prostředí, tak z hlediska zapojení v průmyslu. Jednotná definice tohoto pojmu však zatím neexistuje. Podle využití bývá tento termín definován několika způsoby – někteří ve své definici zdůrazňují aspekt virtuální reprezentace a simulace, zatímco jiní integraci dat v reálném čase a prediktivní schopnosti. Rozsah a hranice digitálních dvojčat se navíc mohou v různých odvětvích a aplikacích lišit.
Schéma propojení virtuálního modelu a senzorů. Benefity v podobě virtuálních senzorů a prediktivních analýz
Co je digitální dvojče?
Ačkoliv jednotná definice chybí, v průmyslovém prostředí převládá názor, že digitální dvojče je virtuální reprezentací reálného zařízení, která je k danému zařízení připojená.Silné propojení konkrétního reálného zařízení a odpovídajícího simulačního modelu je pro vytvoření digitálního dvojčete nezbytné. Toto spojení zajišťuje výměnu a synchronizaci dat v reálném čase, což digitálnímu dvojčeti umožňuje přesně reprezentovat chování, výkon a stav zařízení. Díky němu může simulační model nepřetržitě přijímat data ze senzorů a v reálném čase poskytovat informace i v místech, která nelze osadit senzory, případně dopočítávat veličiny, které není možné měřit, jako například napětí či deformace na konkrétních částech zařízení. Tato integrace poskytuje provozovateli možnost sledovat, analyzovat a předpovídat chování zařízení, optimalizovat jeho výkon a rozhodovat se na základě spolehlivých dat a informací.
Výhody implementace digitálního dvojčete
Vytvoření digitálního dvojčete poskytuje provozovateli množství výhod. Jedním z hlavních benefitů je monitorování v reálném čase a prediktivní údržba. Propojením digitálních dvojčat se senzory internetu věcí (IoT) mohou inženýři sledovat data v reálném čase. To umožňuje včasnou detekci poruch, prediktivní plánování údržby a optimalizaci výkonu zařízení, což vede ke snížení prostojů a zvýšení efektivity.
Predikce umožňuje analyzovat různé zátěžové stavy a situace bez negativního dopadu na zařízení. Kontrolor si tak může vyzkoušet, jak se daná regulace projeví na stavu zařízení, což pomáhá optimalizovat provoz a identifikovat potenciální oblasti pro zlepšení.
Celá monitorace může probíhat vzdáleně – inženýrům je tak umožněno vyhodnocovat a spravovat více zařízení z centrálního místa, což snižuje potřebu návštěv přímo u zařízení, zvyšuje bezpečnost a umožňuje rychlou reakci na problémy. Získané obrovské množství dat lze zpětně využít při návrhovém procesu v kombinaci se strojovým učením pro optimalizaci daných zařízení.
Základní pilíře digitálního dvojčete
Digitální dvojče nejde vytvořit bez pečlivé přípravy. Ta zahrnuje tři hlavní kroky: vyvinutí přesného matematického modelu popisujícího chování zařízení, osazení zařízení vhodnými senzory na klíčových místech a zajištění propojení mezi modelem a zařízením v reálném čase.
Matematický model je základním stavebním kamenem každého digitálního dvojčete. Při jeho přípravě lze postupovat dvěma způsoby – založit ho na simulacích (nejčastěji numerické řešení diferenciálních rovnic) anebo využít reálná data z provozu. Digitální dvojčata založená na numerické simulaci se nejčastěji spoléhají na řešení fyzikálních rovnic popisujících chování dané součásti při různých pracovních stavech. Jelikož bývá přesný fyzikální popis komplexního zařízení velmi časově náročný, často se využívá jeho zjednodušená reprezentace – modely s redukovaným stupněm volnosti.
Druhý přístup se využívá data shromážděná v reálném čase ze senzorů zabudovaných ve fyzickém zařízení. K analýze a interpretaci shromážděných dat se používají techniky strojového učení a datové analýzy, které umožňují digitálnímu dvojčeti řízenému daty učit se během provozu.
Každý typ modelu má své jedinečné výhody, lze je proto kombinovat do hybridních digitálních dvojčat, která využívají silné stránky obou přístupů.
Schéma hybridního digitálního dvojčete kombinujícího modelování fyzikálních jevů, datové analýzy a zkušenosti výpočetních inženýrů
Dalším krokem k vytvoření funkčního digitálního dvojčete je rozmístění spolehlivých senzorů. Ty v reálném čase shromažďují data, která následně slouží jako vstupní parametry pro matematické modely. Bez přesného osazení a spárování pozice senzorů mezi součástí a modelem nemůže digitální dvojče fungovat správně – nerealistická vstupní data vedou zákonitě k nerealistickým výstupním datům, bez ohledu na bezchybné matematické modely.
Jakmile je numerický model připravený a senzory jsou na svých místech, je čas propojit numerický model s reálným zařízením. To umožní obousměrnou výměnu dat, která digitálnímu dvojčeti dovolí přijímat data ze senzorů a poskytovat výstupní veličiny z matematického modelu.
Jedním ze způsobů, jak toto spojení vytvořit, je např. neutrální rozhraní FMU, prostřednictvím kterého je možné propojovat softwary, redukované modely a řídící logické automaty od různých výrobců. Tím se zjednoduší vytváření digitálních dvojčat velkých celků s více druhy simulovaných fyzikálních oblastí, jako je například proudění, elektromagnetismus či strukturální analýza.
Maximalizace přínosu digitálních dvojčat: Propojení s dalšími technologiemi
Propojení digitálního dvojčete s novými technologiemi, jako je rozšířená realita a umělá inteligence (AI), přináší možnost opravdové revoluce v budoucnosti strojírenství. Díky integraci rozšířené reality mohou inženýři vizualizovat digitální dvojčata a komunikovat s nimi v reálném světě, což zlepší jejich porozumění a umožní přesnější řešení problémů a údržbu. Algoritmy umělé inteligence navíc mohou analyzovat obrovské množství dat shromážděných z digitálních dvojčat, identifikovat závislosti, optimalizovat výkon a umožnit prediktivní údržbu. Analýza na bázi AI může odhalit cenné poznatky a poskytnout doporučení pro zlepšení designu výrobků, výrobních procesů a provozní efektivity.
Kombinace digitálních dvojčat, rozšířené reality a umělé inteligence posouvá hranice ve strojírenství a otevírá cestu k efektivnějším systémům, zkrácení prostojů a urychlení inovací. V budoucnu synergie těchto technologií nepochybně změní způsob, jakým strojní inženýři navrhují, provozují a optimalizují složité mechanické systémy.
Ansys – ideální pomocník pro optimalizaci výroby
Simulační softwary od americké společnosti Ansys, se kterým dlouhodobě pracujeme, vám pomohou s fází přípravy výpočetních modelů digitálních dvojčat. Ansys nabízí možnosti simulace většiny fyzikálních oblastí, včetně výpočtu mechaniky proudění (CFD), analýzy konečných prvků (FEA), elektromagnetických simulací a dalších. V rámci portfolia přináší i softwary pro přípravu modelů s redukovaným stupněm volnosti, a to i dynamických a nelineárních, které zkracují výpočetní čas z řádu dnů na vteřiny. Výsledné modely lze pak dále integrovat do prostředí Ansys Twin Builderu, který je provede samotnou přípravou digitálního dvojčete – od přípravy komplexních systémů, přes vytváření redukovaných modelů, až po nasazení digitálního dvojčete do provozu.
Pokud by vám nabídka softwaru z portfolia Ansys nestačila, stačí využít výše zmíněné neutrální rozhraní FMU a jednoduše propojit Ansys Twin Builder se softwarem třetích stran.
Ansys Twin Builder
Rádi byste znali konkrétní možnosti, které nabízí impementace digitálního dvojčete ve vaší firmě?
Naše společnost SVS FEM je připravena vám poskytnout veškeré informace i řešení na míru vašim potřebám. Stačí se nám ozvat.
