Przejdź do głównej treści

Cyfrowy bliźniak pomaga tworzyć świat wokół nas

Katgoria: IT SOLUTIONS / Utworzono: 04 grudzień 2017

Cyfrowy bliźniak pomaga tworzyć świat wokół nas

Modele, które dzięki swej dokładności odwzorowania stanowią cyfrowego bliźniaka produktu, który tworzysz, mogą wspomagać proces projektowania i rozwoju. Modele 1D pomagają wybrać najlepszą architekturę systemu wielofizycznego, modele 3D pomagają w projektowaniu detali, zaś testowanie pozwala na przeprowadzanie jeszcze bardziej realistycznego modelowania. Połączenie powyższych technologii daje największą możliwą dokładność podczas podejmowania decyzji dotyczących projektu.

REKLAMA
ERP-VIEW.PL- STREAMSOFT
 
Jednakże we współczesnym świecie prace projektowe nie kończą się w momencie wysłania produktu do dystrybucji. Musisz mieć możliwość otrzymywania informacji zwrotnych, śledzenia sposobów wykorzystywania produktów - za pomocą szczegółowych danych pochodzących z coraz większej liczby czujników umieszczonych w nowoczesnych urządzeniach - oraz wykorzystania powyższych do obsługi, konserwacji i ulepszania produktów, które zostały już wprowadzone na rynek oraz włączenia tych zestawów informacji do nowej generacji produktów. Oznacza to synchronizację cyfrowych bliźniąt z rzeczywistymi produktami, nawet w momencie gdy znajdują się już one w rękach klienta.

W przeszłości stosowano metodę prób i błędów w zakresie opracowywania produktów; możliwe było uzyskanie informacji na temat wymagań oraz eksperymentowanie poprzez tworzenie prototypów dających się przetestować, czy nawet zniszczyć, a następnie skorygować. Obecnie konieczne jest przedstawienie w pełni określonego projektu, a następnie upewnienie się, że produkt będzie działał w sposób taki, jaki chcesz - począwszy od wewnętrznych mechanizmów, a na szczegółach wykończenia skończywszy. Dotyczy to również sposobu rozmontowania produktu w celach serwisowych lub warunków, w których będzie funkcjonował, a to wszystko na długo przed stworzeniem fizycznego produktu.

Z racji tego, że tak wiele produktów nie jest już czysto mechanicznych, lecz stanowi mieszankę układów mechanicznych i elektronicznych, model 3D nie jest wystarczający do odwzorowania projektu. Musi być on konstrukcją odwzorowującą produkt jako układ, w tym elektronikę, zachowanie funkcjonalne, logikę sterowania i oprogramowanie dopełniające części mechaniczne, oraz musi być wystarczająco szczegółowy, aby wykorzystać go do symulacji, testowania i weryfikacji. W przypadku bardziej skomplikowanych produktów, odwzorowanie musi polegać na modelowaniu wielu różnych typów fizycznych.

W zależności od tego, co projektujesz, Twój proces inżynieryjny może obejmować symulacje systemów, analizę elementów skończonych w zakresie części składowych i podzespołów, celem zrozumienia kwestii naprężeń, dynamiki i awarii; obliczeniową dynamikę płynów, celem dokonania analizy płynów i właściwości termicznych; dynamikę wieloczłonową, celem odwzorowania zachowania w ruchu oraz metody oparte na testach, które uzupełniają dokonywane przez Ciebie symulacje. Daje to możliwość korzystania z inżynieryjnej analizy predykcyjnej, w celu połączenia danych pochodzących z symulacji, punktów odniesienia, testów prototypów, a nawet danych użytkowania istniejących produktów, aby łatwiej przewidywać wydajność projektu. W coraz większym stopniu będziesz badać całą przestrzeń projektową, zmieniać dziesiątki lub nawet setki parametrów jednocześnie oraz wizualizować prawidłowe połączenia tych parametrów, celem prowadzenia eksperymentów, aby możliwe było podejmowanie kluczowych decyzji dotyczących architektury projektu na wczesnym etapie, śledzenie ważnych parametrów w trakcie procesu, a następnie dokonanie skutecznej optymalizacji wydajności w trakcie prac nad projektem.

Prosty model statyczny nie jest w stanie zgromadzić wystarczającej liczby informacji do przeprowadzenia tego rodzaju inżynieryjnej analizy predykcyjnej lub uzyskania odpowiedzi na skomplikowane pytania wspierające po wprowadzeniu produktu do dystrybucji, bądź odpowiedzi stanowiących podstawę produktów stanowiących kontynuację poprzednich. Do tego potrzebne jest odwzorowanie cyfrowe, które daje możliwość przewidzenia wszystkich zachowań produktu na każdym etapie rozwoju oraz rzeczywistego użytkowania - cyfrowy bliźniak fizycznego produktu.

W miarę ewoluowania cyfrowego bliźniaka możliwe będzie skorelowanie danych uzyskiwanych w ramach pomiarów testowych z danymi przewidywanymi przez model w ramach wielu cykli symulacji i testów, aby mieć pewność, że obydwa zestawy danych są zbieżne. To daje Ci pewność, że model jest dokładnym odwzorowaniem produktu, który projektujesz i budujesz.

Obecnie większość firm wytwórczych skłania się ku działaniom w dobrze zarządzanym otoczeniu, gdyż chcą pracować z modelami 3D CAD i śledzić zmiany dokonywane w modelach na przestrzeni całego cyklu życia produktu. Aby jednak zareagować na tendencje, takie jak przejście od urządzeń mechanicznych do urządzeń łączących właściwości elektryczne i mechaniczne, konieczne jest bardziej zintegrowane podejście do inżynierii produktu, które łączy potrzebne dane i modele. Zakres korzystania z narzędzi zarządzania cyklem życia produktu (PLM) będzie musiał wyjść poza wymogi w zakresie śledzenia oraz danych CAD i obejmować symulację, kwestie inżynieryjne i weryfikację w ramach tego samego systemu, pozwalając na zintegrowanie danych pochodzących z testów i czujników oraz dotyczących wydajności produktów na poszczególnych etapach ich cyklu życia.

Śledzenie ewolucji cyfrowego bliźniaka od projektowania do wytwarzania, obok kluczowych parametrów i danych dotyczących wydajności, oznacza, że możesz obserwować zmiany, które zaszły w trakcie projektowania, aby móc w każdej chwili wrócić i przeanalizować kwestie, które mogły doprowadzić do poprawy lub do wystąpienia problemu.

W najbardziej wyrafinowanych systemach cyfrowy bliźniak Twojego produktu może być zsynchronizowany z produktem fizycznym, poprzez włączenie danych terenowych, co daje możliwość uzyskania odpowiedzi na pytania dotyczące zachowania produktu w świecie rzeczywistym. Aby dotrzymać kroku zmianom zachodzącym obecnie w każdej branży przemysłu, konieczne będzie śledzenie produktu przez cały cykl jego życia po wprowadzeniu go do obrotu.

Coraz więcej produktów wyposażonych jest w czujniki gromadzące informacje. Są one również w coraz większym stopniu kontrolowane przez oprogramowanie, które można aktualizować i ulepszać po rozpoczęciu sprzedaży produktu. Stanowi to okazję do zwiększenia zadowolenia klientów (w najlepszym przypadku) lub uniknięcia kosztów wycofywania produktów z rynku (w najgorszym przypadku). W latach 2013-2014 liczba samochodów wycofanych z rynku USA niemalże potroiła się - wzrost z 22 do 63 milionów, według Krajowej Agencji Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego, generując koszty w wysokości około 100 USD w przeliczeniu na samochód. W tym samym okresie wycofano z rynku ponad 550 innych towarów konsumpcyjnych, powodując straty wizerunkowe firm i pogorszenie wyników finansowych.

Dzięki cyfrowemu bliźniakowi, na przykład w sytuacji skarg płynących na wibracje obserwowane w traktorze, model Twojego produktu zapamięta, że po 10.000 roboczogodzin wpływ na wydajność mogą mieć zarówno niewielkie pęknięcia konstrukcji, jak i właściwości smaru. Dane pochodzące z czujników wskazują warunki środowiskowe, takie jak temperatura, oraz to, jak długo dany traktor był używany poprzedniego dnia i jakie działania podjął jego operator po wystąpieniu wibracji.

Cyfrowy bliźniak musi być w stanie odwzorować rzeczywiste zachowania Twojego produktu, wskazując na wpływ, jaki jego użytkowanie i obecne warunki eksploatacyjne mają na wydajność. Model symulacyjny traktora może korzystać z rzeczywistych warunków roboczych i przeprowadzać eksperymenty w postaci, przykładowo, zmiany smaru lub ulepszenia oprogramowania w celu lepszego sterowania silnikiem lub też zmiany materiału wykorzystywanego w określonych miejscach pojazdu. Eksperymenty wirtualne mogą wpłynąć na poprawę zachowania danych części składowych produktu w terenie. Dadzą możliwość znalezienia rozwiązania problemu celem ulepszenia kolejnej wersji produktu lub ostrzeżenia klienta o konieczności aktualizacji oprogramowania lub zmiany procedur eksploatacyjnych przed wystąpieniem katastrofalnej usterki. Oto, w jaki sposób cyfrowy bliźniak wpływa na rzeczywistość.

Autorzy:
Jan Larson, Siemens marketing director EMEA
S. Ravi Shankar, Director of Simulation Product Marketing at Siemens PLM Software

Najnowsze wiadomości

Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.

Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
BPSCEuropejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.



Najnowsze artykuły

5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".

Przeczytaj Również

Jak zarządzanie zmianą decyduje o sukcesie transformacji ERP i AI?

Zarządzanie zmianą decyduje dziś o tym, czy transformacja ERP lub wdrożenie AI przyniesie realną wa… / Czytaj więcej

Niezastąpiony partner w IT: rola Delivery Managementu w projektach outsourcingowych

W świecie, w którym technologia i stawki dostawców IT coraz częściej się wyrównują, prawdziwą przew… / Czytaj więcej

Cyfrowa autonomia w praktyce: nowy mandat CIO od rady nadzorczej

W raporcie McKinsey suwerenność technologiczna jest opisana jako zdolność do rozwijania i kont… / Czytaj więcej

Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?

Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozprosz… / Czytaj więcej

Jak zminimalizować ryzyko strat w biznesie i zwiększyć rentowność klientów?

Prowadzenie biznesu w dynamicznie zmieniającym się środowisku gospodarczym wiąże się z wieloma wyzw… / Czytaj więcej

Nowe narzędzie, nowe możliwości – Adrian Guzy z CTDI o innowacyjności, kulturze pracy z danymi i analityce w Microsoft Fabric

W nowej siedzibie CTDI w Sękocinie Starym pod Warszawą tafle szkła odbijają poranne słońce, a wnętr… / Czytaj więcej