До недавнего времени производительность производственных мощностей можно было контролировать только путем физического осмотра произведенной ими продукции. Это имело много недостатков. Это было не только утомительно и отнимало много времени - это было особенно проблематично и дорого, потому что у дизайнеров было мало шансов переработать свои прототипы, прежде чем они держали готовый продукт в своих руках. То, что произошло на пути от исходного материала к конечному продукту, оставалось в значительной степени скрытым.
Сегодня все по-другому: микросенсоры и специальное программное обеспечение обеспечивают точное управление производственными линиями, при этом повышение эффективности не только значительно, но и высоко оценивается. Это стало возможным благодаря концепции, в которой каждый аспект объекта, даже небольшой, захватывается и воспроизводится в цифровой форме с использованием этих данных в облаке. Программная презентация объекта называется цифровым близнецом.
Картинная галерея
Концепция цифрового близнеца отнюдь не нова; Первые предшественники были введены Мичиганским университетом в 2001 году. Тем не менее, только последние достижения в области промышленных сетей и машинного интеллекта помогли ему сделать прорыв. Тем временем, цифровые близнецы завоевали Интернет вещей и быстро становятся предпочтительной технологией для оцифровки физического мира. Проще говоря, данные о структуре, контексте и поведении физического объекта объединены с интерфейсом, который позволяет понять прошлое и настоящее, а также сделать прогнозы на будущее.
Измеримые выгоды от планирования до производства
Цифровая копия продукта может быть протестирована, модифицирована и оптимизирована по желанию в течение всего процесса разработки. Если продукт действительно идет в промышленное производство, он характеризуется максимальной эффективностью. Но это еще не все: обеспечивая важную обратную связь в течение всего срока службы продукта, цифровой двойник не снижает расходы на прототипирование и конструирование, но также позволяет эффективно прогнозировать ошибки, снижать затраты на обслуживание и сокращать время простоя.
Концепция цифрового близнеца позволяет повысить эффективность по всей производственной цепочке. Примером может служить ветровая электростанция, в которой все турбины дублируются цифровым двойником. Используя цифровые изображения, каждая ветротурбина может быть точно настроена перед закупкой и сборкой. Во время работы виртуальные ветряные турбины могут затем использовать данные своих реальных аналогов для оптимизации выработки электроэнергии всей системой путем внесения небольших изменений в такие параметры, как крутящий момент генератора или скорость лопасти.
Однако преимущества цифровых близнецов отнюдь не ограничиваются оптимизацией производственных процессов - в конечном счете, они могут сделать каждый процесс в компании более эффективным. Сложные процессы и системы обычно генерируют большие объемы данных. Если несколько из этих процессов или систем, например, Б. связаны друг с другом через Интернет, количество данных увеличивается в геометрической прогрессии. С помощью аналитического программного обеспечения эти данные можно использовать для прогнозных утверждений, в то время как механизм правил преобразует эти утверждения в конкретные действия.
Разработчики и разработчики программного обеспечения также получают выгоду от цифровых изображений. Объединение цифровых близнецов с интеллектуальным анализом данных дает вам 360-градусное представление о прошлом и возможной будущей эффективности ваших активов. Непрерывный поток данных раннего предупреждения, прогнозирования и поведения позволяет постоянно улучшать алгоритмы, лежащие в основе процессов и продуктов, и, что не менее важно, улучшать планирование выполнения и увеличивать срок службы активов.
Гладкая связь M2M
Тем не менее, большое количество поставщиков и инновационные производственные процессы не всегда позволяют производителям машин и систем реализовать эффективную цифровую стратегию близнецов. Приведенный выше сценарий представляет собой идеальную картину, в которой концепция цифрового близнеца реализуется во всей цепочке поставок всеми участниками и, таким образом, приносит все преимущества. Это может стать реальностью только в том случае, если обмен информацией между задействованными машинами функционирует бесперебойно. Для Tibco это стимул играть ведущую роль в интеграции устройств IoT.
Проект Flogo и база данных Tibco Graph являются опорами подхода Tibco. Project Flogo - это сверхлегкое интеграционное решение, которое может передавать вычислительные операции на очень маленькие устройства и является особенно гибким благодаря своей конструкции с открытым исходным кодом. Механизм интеграции настолько прост, что средний размер установки до 20 раз ниже, чем у обычного промежуточного программного обеспечения, такого как Node.js, и до 50 раз ниже, чем у Java.
Несмотря на свою компактность, Project Flogo использует мощную базу данных Translytical Tibco Graph, что дает разработчикам максимально возможную свободу проектирования при создании сред IoT. База данных графиков Tibco преобразует сеть динамических данных в осмысленные, понятные и понятные отношения, из которых можно получить понимание и действия.
Больше возможностей на пути к цифровому двойнику
Благодаря объединению Project Flogo и базы данных Graph, Tibco вносит значительный вклад в концепцию цифрового близнеца. Вместе две технологии Tibco улучшают связь, делают Интернет вещей умнее и расширяют границы цифрового бизнеса для компаний. Ваш успех еще раз показывает, какие выдающиеся результаты может принести комбинация легкого, мощного инструмента создания отчетов и мощных облачных вычислений и вычислительной мощности. (Mz)
* Маурицио Кантон - технический директор EMEA в TIBCO Software