Podle odhadů analytické společnosti Gartner budou do roku 2022 dvě třetiny všech podniků, které implementovaly Internet věcí, využívat minimálně jedno digitální dvojče ve svém provozu. K upgrade digitálních dvojčat stačí tedy jen onen pověstný malý krůček.

Vývoj 5G sítí

Na letošním hannoverském veletrhu představily společnosti Ericsson a Comau digitální dvojče vybavené 5G konektivitou. Tato demonstrace představovala digitální podobu montážní linky v továrně na automobily. S využitím 5G konektivity sbíralo toto zařízení data ze senzorů monitorujících stroje i procesy. Sledované parametry jako vibrace, teplota a tlak byly zobrazovány na digitální přístrojové desce na běžném tabletu. Tato data jsou využitelná pro identifikaci přerušení provozu a operací, které mohly potenciálně zpomalovat celý výrobní proces.

Díky 5G konektivitě bylo možné shromažďovat data stabilně, kontinuálně a ve velkých objemech v reálném čase, což je nezbytnou podmínkou pro provoz automatizovaných systémů. Minimální míra zpoždění umožňuje zobrazovat data jako vizuální výstupy a datová analytika může predikovat chyby a selhání nebo identifikovat díly, které by měly být opraveny či opraveny.

Představení umělé inteligence

Umělá inteligence přidává digitálním dvojčatům opakovatelnost. Například společnost NVIDIA vyvinula ve spolupráci s Bosch systém prediktivní údržby pro bojlery využívané v domácnostech. Tento systém poslal majiteli bojleru zprávu, pokud klesl tlak nebo stoupla teplota mimo stanovený limit. Pro obsáhnutí stovek modelů bojlerů z portfolia společnosti bylo vytvořeno mini digitální dvojče, které využívalo stejný algoritmus a stejnou neuronovou síť, čímž se mohlo samo učit. Tímto způsobem mohlo být digitální dvojče replikováno v celém rozsahu nabídky typů bojlerů.

Jak uvádí Andrew Cresci, Industrial Business Development Manager společnosti NVIDIA: „Krása digitálních dvojčat spočívá v tom, že pokud už přemýšlíte o jednom typu zařízení, je relativně snadné je následně přeučit, adaptovat a nově využít. Můžete využít umělou inteligenci, opakovaně je využívat a dosahovat tak mnohem vyšší produktivity.“ Umělá inteligence sleduje data a identifikuje anomálie. Neustále se tak zdokonaluje v učení a identifikaci chyb. Systémový specialita jednotlivé chyby vyhodnotí a popíše, díky čemuž mohou být následně využita v další fázi učení.

„Podle mého názoru patří právě schopnost opakovat a rychle se naučit zorientovat v novém prostředí z nejvýznamnějším benefitům umělé inteligence.“ uzavírá Andrew Cresci.

Jak ukázala demonstrace digitální podoby montážní linky na hannoverském veletrhu, s využitím konektivity dosahovala data dodaná senzory mnohem vyšší míry relevance. Informace mohou být shromažďovány nejen pro vyhodnocování nestandardních situací. Ale také pro pochopení, proč k odchylce od stanoveného kurzu dochází.