Šią koncepciją 2002 m. pirmą kartą panaudojo Michaelis Grievesas (tuo metu – Mičigano universiteto dėstytojas), tačiau „skaitmeninio dvynio“ apibrėžimą, maždaug po aštuonerių metų pradėjo naudoti NASA mokslininkas Johnas Vickersas.
Šiai technologijai keliami pramonės lūkesčiai yra dideli. Remiantis „Bitkom“ skaitmeninės asociacijos atlikta apklausa, 63 proc. pramonės įmonių mano, jog norint neatsilikti tarptautinėje konkurencijoje, skaitmeniniai dvyniai yra tiesiog būtini.
44 proc. įmonių jau yra sėkmingai įdiegę skaitmeninius dvynius, 8 proc. planuoja tai daryti, o 14 proc. pripažįsta, jog tai tikėtina. Tik 10 proc. neįsivaizduoja, kad ateityje naudos šį sprendimą, o viena iš penkių pramonės įmonių (20 proc.) dar net nesvarstė šią technologiją įdiegti.
59 proc. Vokietijos pramonės įmonių mano, jog skaitmeniniai dvyniai yra ypač reikšmingi tvariai gamybai. Šiek tiek mažiau nei pusė (49 proc.) mano, kad skaitmeniniai dvyniai leidžia kurti visiškai naujus verslo modelius. Tik 17 proc. pramonės įmonių Vokietijoje tikina, jog skaitmeniniai dvyniai – tai tik trumpalaikė tendencija.
Daug daugiau nei paprastas modeliavimas
Skaitmeniniai dvyniai pasižymi daugeliu juos apibrėžiančių esminių savybių.
Jie grindžiami „ground truth”, t. y. vienu pagrindiniu virtualių duomenų informacijos šaltiniu. Jie tiksliai atvaizduoja fizinį objektą, nes yra pagrįsti fizikos principais. Jie puikiai sinchronizuojami su realiu pasauliu. Jie sukurti remiantis dirbtinio intelekto technologijomis, kurių algoritmus galima apmokyti”, – aiškino Timo Kistneris, dirbtinio intelekto bendrovės „NVIDIA“ atstovas.
Dėl šių savybių, skaitmeninio dvynio technologija yra daug pranašesnė už paprastą modeliavimą, kadangi ji leidžia vienu metu analizuoti bet kokį procesų skaičių, todėl galima tiksliau atkurti būsimus scenarijus.
Kai komandos imituoja galimus ateities scenarijus, jos turi turėti galimybę pasikliauti savo modeliavimo tikslumu. Norint tai pasiekti, jų modeliavimas turėtų kuo labiau atitikti realybę. Todėl skaitmeniniai dvyniai, kurie yra naudojami modeliavimui, turėtų atspindėti tiesą apie jų operacijas ir laikytis fizikos dėsnių“, – sakė jis.
Gebėjimas pašalinti brangiai kainuojančias klaidas
Ši technologija suteikia daug naudos beveik kiekvienai bet kurio sektoriaus bendrovei. Pavyzdžiui, įmonės gali naudoti skaitmeninius dvynius savo verslo pertvarkymui, tarkime, sumažindamos išlaidas ir švaistymą, pagerindamos kokybę ir efektyvumą, ir net ir paspartindamos produktų įvedimo į rinką laiką.
Skaitmeniniai dvyniai taip pat didina našumą, nes jų dėka komandos gali bendradarbiauti realiuoju laiku siekiant pagreitinti ir racionalizuoti sprendimų priėmimą”, – pasakė ekspertas.
Tai dar ne viskas.
Objektų planavimo, projektavimo, statybos ir eksploatavimo komandos naudoja skaitmeninius dvynius, pavyzdžiui, naujų produktų ir sistemų stebėjimui, bei gamybos aplinkos imitavimui ir optimizaviui. Jos naudoja technologiją skirtą analizei ir geresniam svarbių nutikusių įvykių ar problemų suvokimui, esamų procesų stebėjimui realiuoju laiku, bei ateities scenarijų imitavimui”, – sakė T. Kistneris.
Dirbtinio intelekto ir mokymosi modelių naudojimas leidžia labai realistiškai modeliuoti sudėtingas situacijas ir žymiai sumažina riziką galutiniams vartotojams. Klaidas ir trūkumus galima nustatyti jau ankstyvoje stadijoje.
Tradiciškai produktų kūrimas ir testavimas buvo tiesiog skaitmeninės ir fizinės veiklos mišinys, kuris dažnai buvo vykdomas nuosekliai ir iš kiekvienos dalyvaujančios šalies reikalavo didelio darbo indėlio. Panašiai, kaip ir ankstyvųjų pramonės gamybos ciklų atveju, bet kuriuo proceso metu atsiradusi klaida reiškė būtiną gamybos linijų stabdymą ir potencialų žengimą atgal, kad galima būtų ištaisyti klaidą ar net pradėti viską iš naujo. Bandymai, ypač susiję su ypač saugai svarbiais produktais ir scenarijais, gali turėti didelį poveikį produkto įvedimui į rinką, arba, blogesniu atveju – sukelti produkto pašalinimą iš rinkos, jei problemos yra nustatomos ką tik jį įvedus į tą rinką”, – teigė T. Kistneris.
Skaitmeniniai dvyniai liks su mumis ilgam laikui
Skaitmeninių dvynių taikymo sritys ir galimybės yra labai plačios. Pavyzdžiui, „Digitale Schiene Deutschland“ (DSD) priklausanti „Deutsche Bahn“ kuria pirmąjį geležinkelio linijos ir stoties aplinkos skaitmeninį dvynį, kad galėtų visiškai imituoti automatizuotą traukinių eismą visame tinkle. Skaitmeninis dvynys kuriamas remiantis didelės skiriamosios gebos skaitmeniniu žemėlapiu, į kurį įtraukti labai tikslūs faktinių maršrutų matavimai.
Tai reiškia, kad kuriama viso geležinkelio tinklo fotorealistinė ir fiziškai tiksli kopija. Joje yra geležinkelio bėgiai nutiesti per miestų ir kitų kraštovaizdžių teritorijas, o taip pat daug informacijos iš tokių šaltinių, kaip stočių platformų matavimai bei transporto priemonių jutikliai. Naudojant skaitmeninį dvynį pagrįstą dirbtiniu intelektu, sukurtą naudojant „NVIDIA Omniverse“, DSD gali parengti labai efektyvias suvokimo, prevencijos ir valdymo sistemas, siekiant optimaliai atpažinti ir reaguoti į neįprastas situacijas kasdienėse geležinkelio operacijose“, – paaiškino ekspertas.
Taip pat „BMW“ gamintojas jau kurį laiką bando savo gamybą, naudodamas virtualius modelius. 2021 m. bendrovė sukūrė „BMW iX“ kabiną naudodama būtent skaitmeninį dvynį. Naudojant dirbtinį intelektą, „BMW iX“ kabinos atraminės struktūros gamyba buvo modeliuojama taip, tarsi realus komponentas būtų pagamintas injekcinio liejimo būdu. Tokiu būdu galima buvo atlikti skaitmeninį viso gamybos proceso modeliavimą su visomis jo fizikinėmis savybėmis. Dabar ši technologija yra plačiai naudojama „BMW“ automobilių gamyklose.
Dėl įmanomų taikymų įvairovės, skaitmeniniai dvyniai bus tiesiog būtini tiek versle, tiek pramonėje.
Rezultatai išties yra inovaciniai: mažinamos ne tik išlaidos ir atliekų kiekis, bet ir keliamas produktyvumas, gerinama kokybė ir saugojimo sąlygos bei spartinama gamyba ir pristatymo laikas”, – pasakė T. Kistneris.