O poder e as armadilhas dos gêmeos digitais na manufatura
No início de 2018, o gêmeo digital ainda é uma tecnologia emergente, embora suas raízes remontem a 2003, quando Michael Grieves, Ph.D. apresentou o conceito em um curso executivo sobre Gerenciamento do Ciclo de Vida do Produto na Universidade de Michigan. No ano passado, o Gartner atrelou a tecnologia a meio caminho da ascensão inicial do estágio "Gatilho da Inovação" de seu ciclo de campanha publicitária, que mais parece uma montanha-russa cujo pico é apelidado de "Pico das Expectativas Infladas"
Como os gêmeos digitais são uma tecnologia nascente, muitas de suas promessas permanecem confusas e entrelaçadas com o discurso de marketing de tecnologias como IIoT, análises, aprendizado de máquina, inteligência artificial e computação cognitiva. A ideia básica é que o gêmeo digital pode aumentar a produtividade e otimizar ativos físicos, processos ou sistemas. “O gêmeo digital é a melhor forma hoje para empresas industriais simularem e experimentarem sem tocar em um sistema de produção. Você pode criar modelos usando dados precisos em tempo real. Isso é algo extremamente novo ”, disse Poniewierski.
Além disso, os gêmeos digitais podem estimular simultaneamente a colaboração entre os funcionários que, depois de usar os gêmeos digitais para detectar um problema, podem reunir seus recursos para resolvê-lo. Os benefícios propostos dos gêmeos digitais no espaço industrial incluem o seguinte:ajudar os fabricantes a melhorar a qualidade dos produtos acabados, trazendo recursos de manutenção preditiva para equipamentos de manufatura, auxiliando os fabricantes na transição da venda de resultados industriais em vez de produtos discretos, ao mesmo tempo ajudando organizações industriais a otimizar suas máquinas , produtos, linhas de produção ou instalações inteiras. Acontece que todos esses benefícios estão diretamente ligados à própria IIoT.
Um dos principais benefícios da tecnologia de gêmeos digitais é seu potencial para impulsionar a experimentação. “Um fabricante poderia construir um gêmeo digital para, digamos, uma aplicação de manutenção preditiva. Eles podem então treinar o comportamento real da máquina para seus operadores, máquinas e fornecedores, basicamente construindo uma bancada de teste em tempo real para melhorar a qualidade da produção ”, disse Poniewierski. “Eles podem perceber que a experimentação em gêmeos digitais ao vivo custará, por exemplo, um dólar, enquanto a execução dessa mesma experiência em um ambiente de desenvolvimento custará US $ 100”.
De acordo com o Gartner, um gêmeo digital tem quatro recursos essenciais, todos intimamente relacionados à “coisa” em um projeto de Internet das Coisas. Primeiro, há um modelo da “coisa” que ele representa. Em segundo lugar, existem dados sobre aquilo, como sua identidade, status e contexto. Terceiro, há a singularidade de um gêmeo. Em outras palavras, cada gêmeo digital corresponde a um objeto único. Por fim, o gêmeo digital monitora o status de uma "coisa" IoT. “Você pode pedir ao gêmeo informações sobre a coisa”, explicou Nick Jones, vice-presidente e analista ilustre do Gartner no Simpósio Gartner de novembro de 2017 em Barcelona. Os gêmeos digitais também podem ser equipados opcionalmente com análises para aplicações como manutenção preditiva. Também existe a opção de gêmeos digitais para controlar objetos físicos. Por último, alguns gêmeos digitais são capazes de simular a “coisa” que pretendem replicar.
Para ficar claro, a ideia de usar modelos sofisticados de produtos físicos não é nova. Organizações como a NASA vêm usando simulações avançadas para espaçonaves há muitos anos. O que diferencia os gêmeos digitais é sua conexão com o streaming de dados do sensor conectado a partir de objetos habilitados para IoT, permitindo-lhes descobrir insights e acionar ações com base em sensores e máquinas inteligentes e, em fábricas, sistemas de execução de manufatura, erodindo as barreiras entre o físico e o mundos digitais. Embora o conceito de reunir esses modelos físicos e virtuais não seja novo, ele está incompleto, como Grieves observou.
Os fabricantes também podem implantar gêmeos digitais que colocam recursos de IA / aprendizado de máquina na borda de uma rede para detectar anomalias e detectar padrões de dados próximos a uma peça sensível do equipamento no chão de fábrica.
Casos de uso específicos para tecnologia de gêmeos digitais também foram propostos e, em alguns casos, realizados. Por exemplo, os gêmeos digitais têm o potencial de ajudar as empresas industriais a reduzir as despesas de desenvolvimento de produtos e tarefas de manutenção remota. Além disso, as empresas que dependem fortemente de testes destrutivos durante o desenvolvimento do produto podem realizar uma parte significativa desses testes virtualmente. Por exemplo, uma empresa automotiva pode usar a tecnologia digital twin para reduzir a necessidade de protótipos de veículos para testes de colisão. Da mesma forma, as empresas que dependem fortemente da construção de modelos e protótipos elaborados podem economizar dinheiro usando gêmeos digitais durante o desenvolvimento do produto. Além disso, as organizações que operam ativos valiosos em locais remotos podem usar um gêmeo digital do equipamento para simular a vida útil, ajudando a conter a necessidade de enviar um técnico a esse local para verificar seu status. As tecnologias gêmeas digitais também podem ajudar os fabricantes a melhorar o nível de sofisticação e usabilidade das gerações futuras de projetos, ao mesmo tempo que ajudam a acelerar o tempo de lançamento no mercado.
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