Digital Twin, czyli inaczej cyfrowy bliźniak to wirtualna reprezentacja fizycznego obiektu, systemu lub procesu. Cyfrowy bliźniak może być wykorzystany do monitorowania i analizowania zasobu przemysłowego w czasie rzeczywistym, co pozwala na podejmowanie lepiej poinformowanych decyzji dotyczących zarządzania naszymi aktywami. Jego początki doprowadzają wprost do NASA, gdzie tworzono pierwsze projekty tego rodzaju. Sprawdź więcej informacji!
Jakie założenia spełnia cyfrowy bliźniak przemysłowy 4.0?
Cyfrowe bliźniaki są coraz częściej wykorzystywane przez organizacje jako sposób na przyspieszenie tempa innowacji i poprawę efektywności w całej organizacji. Digital Twin jest niezbędny dla przemysłu 4.0, ponieważ umożliwia organizacjom gromadzenie danych z różnych źródeł, w tym czujników, maszyn, ludzi i innych systemów, takich jak systemy ERP. Bliźniaki cyfrowe są również wykorzystywane do poprawy doświadczeń klientów, co czyni je kluczowym elementem transformacji cyfrowej. Jak wskazuje ekspert firmy Abis dzięki cyfrowemu bliźniakowi organizacje mogą dostarczać klientom informacje w czasie rzeczywistym o statusie produktu lub usługi — na przykład o tym, czy jest on wysyłany na czas, czy też czeka w drodze. Cyfrowe bliźniaki są również ważnym elementem Internetu rzeczy (IoT). IoT to sieć urządzeń fizycznych, pojazdów i budynków, które są podłączone do internetu. Dzięki temu mogą one zbierać i wymieniać ze sobą dane. Celem jest stworzenie systemów, które mogą reagować automatycznie na podstawie informacji, które otrzymują z czujników lub innych źródeł.
Pozostałe korzyści z zastosowania cyfrowych bliźniaków
Poza tym cyfrowy bliźniak przemysł 4.0 ma również kilka innych zalet, w tym możliwość redukcji błędów i poprawy jakości produktów. Ułatwiają również przewidywanie, które części ulegną w następnej kolejności awarii, jak długo maszyna będzie działać i jakie naprawy należy zaplanować. Cyfrowy bliźniak może być również wykorzystywany do usprawnienia produkcji i konserwacji. Wykorzystując dane z czujników i innych źródeł, organizacje mogą przewidzieć, kiedy maszyny ulegną awarii i podjąć działania, zanim to nastąpi — na przykład wysyłając technika, aby naprawił problem, zanim będzie on miał wpływ na zadowolenie klientów.