IA e IoT Alimentam Gêmeos Digitais para Cadeias de Suprimentos Mais Inteligentes

21 de agosto de 2021

Fonte: AI Trends

A combinação de IoT e machine learning crescendo ao mesmo tempo está levando a um aumento no uso de gêmeos digitais na cadeia de suprimentos, como uma réplica digital que pode ser usada para vários propósitos. A conexão com o modelo físico e o modelo virtual correspondente é estabelecida gerando dados em tempo real usando sensores.

O Consórcio de Gêmeos Digitais, lançado em agosto como um programa do Object Management Group, está trabalhando na definição de uma taxonomia e padrões e habilitando tecnologia incluindo IA e simulação. Engenheiros estão sendo atraídos para o trabalho. Membros fundadores incluem Ansys, Dell, GE, Lendlease, Microsoft e Northrop Grumman.

"IoT e ML são as matérias-primas e as ferramentas — o insight está no repositório onde modelamos processos e criamos contexto. Embora isso possa ser um banco de dados ou um data lake, o exemplo mais interessante disso para mim é o gêmeo digital", escreveu Scott Lundstrom, analista focado na interseção de IA, IoT e Cadeias de Suprimentos, em seu blog, Supply Chain Futures.

O gêmeo digital na cadeia de suprimentos permite uma comparação entre dados atuais e históricos de desempenho, onde quer que um sensor esteja localizado. Poderia ser um componente como um termostato, um ativo como um caminhão ou uma máquina, um funcionário como um técnico de serviço, ou um processo, como na manufatura. "Parte da capacidade do gêmeo digital é impulsionada por essa complexidade de ter modelos de modelos para descrever ativos, processos e sistemas complexos", escreveu Lundstrom.

Na cadeia de suprimentos, o modelo de gêmeo digital pode abranger itens embalados em contêineres, movendo-se pelo mundo físico para distribuidores e clientes. O modelo poderia herdar dados do processo que criou o produto em uma ponta da cadeia, e informar um modelo de cliente na outra ponta.

"Cadeias de suprimentos e ativos de manufatura são apenas o começo. À medida que esta tecnologia se torna melhor compreendida, e implantações se tornam mais fáceis, o uso crescerá em espaços cada vez mais complexos. Já há desenvolvimento de gêmeos digitais em ciências da vida em apoio a modelagem de biologia de sistemas de órgãos complexos como o coração humano", escreveu Lundstrom. (Veja "Gêmeos Virtuais: Seus Papéis na Saúde, Descoberta de Drogas e Resposta a Pandemias," no BioITWorld.)

Idealmente para a cadeia de suprimentos, caracterizada por muitos casos de uso complexos e multi-modelo, o gêmeo digital inclusivo pode ter uma visão de toda a cadeia de suprimentos, do fornecedor do fornecedor ao cliente do cliente. Um entendimento do status e histórico de ativos e processos permite que ferramentas de machine learning sejam trazidas para a equação para executar simulações, otimizações e capacidades preditivas nos modelos, sugere Lundstrom.

"Para realizar os benefícios desta tremenda oportunidade, precisamos de padrões, taxonomias acordadas, e ferramentas de desenvolvimento comercial e plataformas para este mercado florescer", afirmou. "A comunidade de fornecedores está reagindo a esta oportunidade, e muitos praticantes dos mercados de PLM [gerenciamento de ciclo de vida de produto], IoT e analytics/data science estão começando a focar em resolver alguns desses padrões fundamentais."

Os grandes fornecedores de plataforma estão avançando com ferramentas e ofertas de plataforma como serviço (PaaS) para tentar ganhar participação e desenvolver padrões "de facto". Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Predix Platform da GE, IBM e Microsoft estão todos construindo extensões para suas ferramentas e plataformas IoT existentes para adicionar suporte para a criação de gêmeos digitais.

Lundstrom apontou para o Azure Digital Twins da Microsoft como uma das ofertas iniciais mais completas. Apresentado no evento Microsoft Build 2020, realizado virtualmente em maio, a versão preview suporta uma nova Linguagem de Definição de Gêmeo Digital (DTDL) baseada em uma implementação de JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data).

"Ao alavancar JSON-LD, um framework de objeto simples e bem aceito, a Microsoft está suportando um padrão aberto desde o início", escreve Lundstrom. "Este é um requisito chave à medida que usuários começam a entender que gêmeos digitais requerem uma abordagem orientada a objetos aberta para suportar os requisitos de herança e múltiplas instâncias na criação de modelos multi-nível complexos que são portáteis e suportam o uso de plataformas de nuvem amplamente disponíveis e frameworks de IA."

Gêmeos Digitais de Cadeia de Suprimentos São Apenas Outra Moda?

O gêmeo digital de cadeia de suprimentos é apenas outra moda, perguntou um post no blog do site da River Logic, fornecedor de tecnologia de analytics prescritiva para otimização de cadeia de suprimentos usando gêmeos digitais. Em negócios desde 2000 em Dallas, a empresa oferece aplicações pré-construídas com conhecimento de planejamento de negócios e otimização.

Software de simulação e modelagem permite que organizações criem gêmeos digitais realistas e verificáveis de suas cadeias de suprimentos. Técnicas de mineração de dados junto com inputs de sensores de Internet das Coisas (IoT) permitem que dados em tempo real sejam alimentados nos modelos. Os modelos podem monitorar e determinar o que está acontecendo no mundo real e planejar a ação corretiva apropriada.

Um estudo da Gartner sobre implementação de IoT em julho de 2018 mostrou que 13% das empresas trabalhando com projetos de IoT já tinham gêmeos digitais, enquanto outros 62% estavam trabalhando para sua implementação. "Parece que gêmeos digitais de planejamento são mais do que apenas uma moda", afirmou o post da River Logic.

Engenheiros nos anos 1970 e 80 estavam usando modelos CAD tridimensionais de equipamentos de engenharia complexos para realizar walkthroughs virtuais. À medida que a tecnologia CAD avançou, tornou-se possível representar estresse físico, tornando possível realizar testes de estresse virtuais. Hoje é possível construir modelos digitais "quase perfeitos" de equipamentos reais, como aeronaves, veículos autônomos e equipamentos de perfuração, e inserindo dados reais, como cargas estáticas e dinâmicas experimentadas durante a decolagem de aeronaves, para medir desempenho.

"Dessa forma, é possível simular o mundo real e preencher a lacuna entre nossos ambientes físico e digital", afirma River Logic. Várias experiências de empresas com gêmeos digitais são destacadas no site da River Logic.

Gêmeo Digital de Armazém no Pacífico-Ásia Construído pela DHL Supply Chain

A DHL Supply Chain construiu seu primeiro gêmeo digital de um armazém no Pacífico-Ásia para a Tetra Pak, uma empresa multinacional de embalagens e processamento de alimentos baseada na Suíça. O gêmeo digital é alimentado com dados em tempo real de forma consistente a partir de um armazém físico em Singapura, que a DHL desenvolveu para ser integrado à cadeia de suprimentos, de acordo com um relato na Supply Chain magazine.

"A implementação conjunta de tal solução digital para melhorar as atividades de armazenamento e transporte da Tetra Pak é um excelente exemplo dos armazéns inteligentes do futuro", afirmou Gillet Jerome, CEO, DHL Supply Chain Singapura, Malásia, Filipinas. "Isso permite operações de cadeia de suprimentos ágeis, custo-efetivas e escaláveis."

No armazém, a DHL Control Tower rastreia mercadorias de entrada e saída para garantir que todas as mercadorias sejam armazenadas da maneira correta dentro de 30 minutos do recebimento. Caminhões de entrada são equipados com tecnologia IoT. Uma solução de armazenamento inteligente desenvolvida pela Tetra Pak rastreia e simula a condição física e níveis de estoque individuais em tempo real, permitindo coordenação ininterrupta de operações.

"Esperamos que a parceria com DHL Supply Chain aumente ainda mais nossa produtividade e mantenha altos padrões em nossas cadeias de suprimentos", comentou Devraj Kumar, Diretor, Logística Integrada, Sul da Ásia, Leste da Ásia & Oceania para Tetra Pak.

Gêmeos Digitais em Paris Protegerão Turbina Eólica de Ventos do Mar do Norte

Engenheiros da GE em Paris estão fazendo parceria com a Ansys, fornecedora global de software de simulação de engenharia, para construir um gêmeo digital de uma turbina eólica no Mar do Norte. Um objetivo é maximizar produção e minimizar tempo de inatividade detectando problemas antes que levem a uma interrupção não planejada. A manutenção preditiva depende não apenas de sensores físicos nas máquinas, mas também sensores virtuais colocados em locais onde sensores físicos não podem ser usados, de acordo com um relato da GE News.

O sensor virtual tem a capacidade de adivinhar com precisão razoável um valor como temperatura ou pressão, usando outros dados de sensores e algoritmos inteligentes baseados em dados históricos ou modelos.

Por exemplo, os engenheiros da GE desenvolveram um gêmeo digital dos motores de guinada da turbina eólica Haliade 150-6, que permitem que a turbina de 6 megawatts gire e se posicione no vento. Usando sensores virtuais, este gêmeo digital simula a temperatura em várias partes dos motores.

Usando algoritmos construídos no Predix, a plataforma de software da GE para a internet industrial, e uma abordagem de modelagem desenvolvida pela Ansys, os engenheiros agora podem estimar a temperatura do motor em qualquer momento. Na Foundry, eles também podem monitorar como os motores performam sob diferentes tensões ao longo do tempo. No campo, engenheiros podem usar um app com dashboard conectado ao gêmeo, para monitorar a temperatura do motor.

"Para a simulação, graças ao gêmeo digital, só precisamos saber a corrente para entender a temperatura e otimizar o uso do motor", afirmou Sabot.

A GE relata que tem 1,2 milhão de gêmeos digitais de motores a jato, turbinas a gás e locomotivas já trabalhando em campo.

Leia os artigos e relatos de origem em Supply Chain Futures, Consórcio de Gêmeos Digitais, blog da River Logic, Supply Chain magazine e GE News.