Cyfrowe bliźniaki w łańcuchu dostaw

Cyfrowe bliźniaki są wirtualnym odpowiednikiem fizycznej rzeczywistości. Dane, na których bazują, są gromadzone i wizualizowane automatycznie, w czasie rzeczywistym. Wersje rzeczywiste i wirtualne pozostają w stałym połączeniu, a w idealnej sytuacji w interakcji.

Cyfrowy bliźniak może reprezentować pojedyncze obiekty, takie jak maszyny, pojazdy lub budynki, a także całe procesy, przykładowo na liniach produkcyjnych, w magazynach, a nawet w międzykontynentalnych sieciach transportowych. W logistyce cyfrowe bliźniaki przede wszystkim rejestrują i wyświetlają informacje o obecnej pozycji przestrzennej i statusie obiektów w określonym obszarze.

To, co sprawiło, że te cyfrowe reprezentacje rzeczywistości stały się możliwe, to dostępność coraz bardziej wydajnej i opłacalnej technologii czujników elektronicznych. Małe, energooszczędne mikroczujniki elektroniczne automatycznie rejestrują temperaturę, przyspieszenie, padające światło i inne parametry w czasie rzeczywistym. Różne metody lokalizacji oparte na sygnałach radiowych mogą być również wykorzystywane do określania położenia obiektów, zarówno za pośrednictwem prywatnych transmiterów umieszonych w budynkach i magazynach, jak i w przestrzeni publicznej za pomocą stacji sieci komórkowej i sygnałów satelitarnych. Na przestrzeni ostatnich lat liczba dostępnych technologii radiowych stale rosła, a najbardziej znane przykłady obejmują RFID, Bluetooth Low Energy (BLE), WLAN, 4G/5G i GPS, z których wszystkie są w powszechnym użyciu.

Ostatnio pojawiła się kolejna ważna technologia wykorzystywana do tworzenia cyfrowych bliźniaków: optyczne systemy pomiarowe, które łączą rejestrację zdjęć i wideo z oprogramowaniem opartym na uczeniu maszynowym. Na podstawie obrazu danych systemy te mogą nie tylko zidentyfikować pojedynczy obiekt, ale także zastosować dalszą logikę do obliczenia jego położenia w przestrzeni, rozmiaru, a nawet samej natury. W miejscach, w których wykrycie otoczenia przez kamery jest trudne lub niemożliwe, firmy mogą zdecydować się na zastosowanie kodów dwuwymiarowych, takich jak QR lub Data Matrix (DMC). Duże ilości danych generowanych podczas analizy obrazów i wideo wymagają zastosowania zaawansowanych kart graficznych, które zapewniają niezbędną prędkość przetwarzania. Obecnie coraz częściej dane przetwarzane są bezpośrednio w optycznym urządzeniu skanującym lub na serwerze na miejscu (edge computing).

Zwiększona widoczność usterek i błędów

Pierwszą zaletą cyfrowego bliźniaka jest wizualizacja stanu obiektów i procesów w czasie rzeczywistym. Dzięki tej przejrzystości możliwa jest, na przykład, natychmiastowa identyfikacja usterek, co pozwala na ich szybkie usunięcie. Ma to pozytywny wpływ na terminowość i zapewnienie jakości w łańcuchach dostaw. W ciągu kilku sekund można określić punkt, w którym uszkodzona maszyna wymaga konserwacji lub w którym proces może ulec awarii i niezwłocznie podjąć odpowiednie działania. Cyfrowy bliźniak sprawia, że ręczne procesy gromadzenia i analizy danych stają się przestarzałe.

Dzięki zastosowaniu cyfrowego bliźniaka analityka preskryptywna idzie o krok dalej. Narzędzie to wykorzystuje dane otrzymane w czasie rzeczywistym z cyfrowego bliźniaka do symulacji i oceny przyszłych stanów i zdarzeń. W rezultacie może automatycznie wyświetlać sugestie pozwalające uniknąć niepożądanych sytuacji lub nawet automatycznie podejmować decyzje w celu całkowitego wykluczenia takich zdarzeń. W połączeniu z danymi z przeszłości i inteligentnymi algorytmami, analityka preskryptywna może być wykorzystywana na przykład w logistyce transportu, przykładowo do wsparcia przy tworzeniu harmonogramów pojazdów.

Cyfrowy bliźniak umożliwia także zdalną obsługę urządzeń, np. sterowanie pojazdami na duże odległości w złożonych środowiskach. Korzystając z wirtualnie wygenerowanego środowiska 3D opartego na danych z cyfrowego bliźniaka, użytkownicy mogą uzyskać optymalny widok zdalnej lokalizacji i sterować ciężarówką znajdującą się na terenie firmy. W logistyce ten rodzaj technologii może być wykorzystana jako rozwiązanie awaryjne w przypadku korzystania z pojazdów autonomicznych. Ta sama technologia może być również wykorzystana do szkolenia zarówno ludzi, jak i algorytmów sztucznej inteligencji. Szczególnie, ekstremalne sytuacje mogą być wyuczane przez AI przy niewielkim wysiłku i bez stwarzania ryzyka dla ludzi.