In het zich ontwikkelende landschap van geavanceerde productie heeft digital twin technologie zich ontpopt als een transformatief hulpmiddel, dat een nieuwe vorm geeft aan de manier waarop industrieën productieprocessen ontwerpen, uitvoeren en optimaliseren. Nu bedrijven de uitdagingen van globalisering, toenemende eisen van klanten en toenemende concurrentie het hoofd moeten bieden, is de integratie van digital twins in hun activiteiten essentieel geworden voor het bereiken van efficiëntie, duurzaamheid en innovatie.
Deze blog gaat dieper in op de diepgaande impact van digitale tweelingen in de productiesector en onderzoekt hun toepassingen, voordelen en de toekomst die ze beloven voor de sector.
Digitale tweelingen kunnen worden gebruikt om de kloof tussen de fysieke en digitale wereld te overbruggen.
Een digital twin is een virtuele replica van een fysiek product, systeem of proces. Bij productie dienen digital twins als dynamische, realtime modellen die het gedrag en de toestand van echte activa of processen weerspiegelen. Deze digitale modellen worden aangedreven door geavanceerde technologieën zoals het Internet of Things (IoT), kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), die continu real-time gegevens van hun fysieke tegenhangers verzamelen en analyseren.
In tegenstelling tot statische modellen of traditionele simulaties zijn digitale tweelingen dynamisch, waardoor fabrikanten hun activiteiten met ongekende precisie kunnen controleren, voorspellen en optimaliseren. Ze overbruggen de kloof tussen de fysieke en digitale wereld en bieden bruikbare inzichten die leiden tot weloverwogen beslissingen en transformatieve resultaten.
Een van de precieze toepassingsgebieden is de laserscan- en reality capture-industrie, waar industrieën, met name productiefabrieken en -faciliteiten, vertrouwen op laserscangegevens om veelzijdige digitale tweelingen te creëren die belangrijke productieprocessen en apparatuur visualiseren.
Door gebruik te maken van IoT-sensoren die in fysieke activa zijn ingebouwd, maken digital twins het mogelijk om in realtime gegevens te verzamelen over machineprestaties, temperatuur, trillingen en andere belangrijke parameters. Met deze gegevens kunnen fabrikanten storingen in apparatuur voorzien, voorspellend onderhoud plannen en ongeplande stilstandtijd verminderen.
Een digitale tweeling van een fabrieksrobot kan bijvoorbeeld gebruikspatronen analyseren en voorspellen wanneer een onderdeel het waarschijnlijk zal begeven, zodat tijdige reparaties en ononderbroken werkzaamheden gegarandeerd zijn.
Digitale tweelingen bieden fabrikanten een virtuele omgeving om verschillende productiescenario's te simuleren en te analyseren. Door parameters in het digitale model aan te passen, kunnen fabrikanten knelpunten identificeren, workflows optimaliseren en de efficiëntie verbeteren zonder het daadwerkelijke productieproces te verstoren.
Simuleer het taggen van bedrijfsmiddelen in een virtuele omgeving om direct inzicht te krijgen in de omstandigheden ter plaatse.
Deze iteratieve optimalisatie leidt tot minder afval, snellere productiecycli en lagere operationele kosten.
Supply chains zijn cruciaal voor productiesucces, maar blijven kwetsbaar voor verstoringen. Digital twins stellen fabrikanten in staat om hun supply chain-netwerken te modelleren, potentiële verstoringen te simuleren en strategieën voor risicobeperking te testen. Door real-time gegevens van leveranciers, logistieke en voorraadsystemen te integreren, helpen digitale tweelingen fabrikanten om de flexibiliteit en continuïteit van hun toeleveringsketens te behouden.
Digital twins zijn van onschatbare waarde tijdens de ontwerpfase van de levenscyclus van een product. Ingenieurs kunnen virtuele prototypes maken om verschillende ontwerpen, materialen en productietechnieken te testen voordat ze overgaan tot fysieke productie. Deze aanpak verkort de time-to-market en verbetert de kwaliteit van het product door potentiële fouten vroeg in het ontwikkelingsproces te identificeren.
Geavanceerde productiefaciliteiten vertrouwen steeds meer op digital twin technologieën om de status van "smart factory" te bereiken. Door digital twins te integreren met IoT, AI en ML kunnen fabrikanten productielijnen in real-time monitoren, het energieverbruik optimaliseren en de doorvoer maximaliseren.
Een digitale tweeling van een volledig productieproces kan bijvoorbeeld de impact simuleren van het aanpassen van machinesnelheden of het wijzigen van materiaalinvoer, waardoor snellere en efficiëntere beslissingen kunnen worden genomen.
Digital twins kunnen teams helpen om hun locatie en locatieomstandigheden visueel te begrijpen, zodat ze activa kunnen labelen en pijplijnen kunnen segmenteren om slimmere beslissingen te nemen over fabrieksrevisies.
Soms wordt dit ook de overgang naar een virtuele fabriek genoemd, waarbij de analyses en bewerkingen virtueel kunnen worden uitgevoerd rond de as-built of as-installed ruimte, waardoor ingenieurs, bouwers, managers en coördinatoren weer de macht krijgen over hoe ze nieuwe ontwerplay-outs implementeren of reviseren of apparatuur en machines bijwerken.
Digital twins creëren meeslepende virtuele omgevingen die echte productieomstandigheden simuleren. Deze simulaties worden gebruikt om werknemers te trainen, veiligheidsprotocollen aan te leren en noodscenario's te testen. Door een risicovrij trainingsplatform te bieden, verbeteren digitale tweelingen de paraatheid van werknemers en verminderen ze het aantal ongevallen op de werkplek.
Nu duurzaamheid een topprioriteit wordt voor fabrikanten, spelen digital twins een cruciale rol bij het minimaliseren van afval, het verminderen van energieverbruik en het efficiënter gebruik van hulpbronnen. Ze stellen fabrikanten in staat om het energieverbruik te volgen en te optimaliseren, de milieu-impact van productieprocessen te beoordelen en milieuvriendelijke producten te ontwerpen. Door over te stappen op digitale twin-omgevingen wordt ook de impact van reizen en mogelijke veiligheidsrisico's voor werknemers verminderd, waardoor bezoeken op locatie helemaal achterwege kunnen blijven. Lees hoe BP hun facilitaire en onderhoudsprogramma's transformeerde om te kiezen voor duurzamere en veiligere principes met behulp van Cintoo.
BP hoeft niet meer persoonlijk te reizen wanneer ze pijpleidingen en andere apparatuur kunnen meten en annoteren om direct resultaten te krijgen.
Kunstmatige intelligentie en machinaal leren zijn de motoren die digitale tweelingen aandrijven, waardoor ze enorme hoeveelheden realtime gegevens kunnen verwerken en bruikbare inzichten kunnen afleiden. Met deze technologieën kunnen digital twins:
Toekomstige uitkomsten voorspellen: Door historische en real-time gegevens te analyseren, kunnen digital twins productietrends, apparatuurstoringen en verstoringen in de toeleveringsketen voorspellen.
Autonome besluitvorming mogelijk maken: Dankzij algoritmes voor machinaal leren kunnen digital twins aanbevelingen doen of acties uitvoeren zonder menselijke tussenkomst, zoals het aanpassen van machine-instellingen om de prestaties te optimaliseren.
Voortdurend verbeteren: Digital twins leren van nieuwe gegevens en worden na verloop van tijd slimmer en nauwkeuriger. Deze zelfverbetering zorgt ervoor dat fabrikanten voorop blijven lopen in een steeds veranderende markt.
Als fabrikanten het volledige potentieel van digital twin-toepassingen willen benutten, is naadloze integratie met bestaande systemen en processen essentieel. Voor bouw-, renovatie-, onderhouds- of faciliteitsupdatesprojecten wilt u een digital twin die de werkelijke omstandigheden weerspiegelt, zodat u op elk moment in de omgeving kunt samenwerken, ongeacht waar uw team zich bevindt.
Om optimaal te kunnen profiteren, moeten digitale tweelingen naadloos integreren met huidige systemen. Ze moeten echte omstandigheden weerspiegelen voor bouw-, renovatie- of onderhoudsprojecten. Hierdoor kunnen teams altijd en overal ter wereld samenwerken.
Met Cintoo kun je onbeperkt scangegevens uploaden om een naadloze navigatie- en visualisatie-ervaring te creëren. Doordat Cintoo gebruik maakt van een mesh-gebaseerde engine, kunnen 3D-scangegevens worden gestreamd in mazen van hoge kwaliteit. Dit betekent dat er geen compromissen worden gesloten op het gebied van nauwkeurigheid, waardoor je teams kunnen werken in een omgeving waarin je een digitale twin kunt bouwen met autonome programma's.
Een deel van de schoonheid ligt in het type webgebaseerde, eenvoudig configureerbare applicatie dat Cintoo is. Cintoo werkt met alle scangegevens, inclusief 3D-modellen uit BIM/CAD-programma's, zodat je op verzoek kunt meten en annoteren, modellen kunt uitlijnen met werkelijke omstandigheden en naadloos botsingen of fouten kunt opsporen.
Met tools zoals Cintoo's vergelijkingstool kun je wisselen tussen weergaven van de bestaande situatie op zichzelf of met de gemodelleerde apparatuur op zijn plaats. Het is geen probleem om dichtbij te komen dankzij Teleportatie, een andere tool waarmee je naar elke positie in je scangegevens kunt springen.
Cintoo's vergelijkingstool in actie - het vergelijken van as-built en gemodelleerde omstandigheden.
AI-classificatie staat ook centraal bij het hebben van digitale tweelingen voor productie. Met AI-engines ingebouwd in productaanbiedingen kunt u meer doen met uw gegevens. Classificeer bijvoorbeeld apparatuur met één druk op de knop in Cintoo, inclusief veiligheidsapparatuur, pijpleidingen en zelfs hele segmenten van pijpleidingen op een locatie.
AI-classificatie is cruciaal voor de productie van digitale tweelingen. Met ingebouwde AI kun je meer doen met gegevens. Classificeer bijvoorbeeld snel apparatuur in Cintoo, zoals veiligheidsapparatuur en pijpleidingen. Dit omvat ook het segmenteren van volledige pijpleidingen op een locatie.
Dit alles wijst erop dat digital twins in de productie inherent nuttig worden voor het simuleren van echte omstandigheden, wat betekent dat andere tools helpen om meer kracht uit de gegevens te halen en samen te werken.
Hoewel digital twins enorme voordelen bieden, is de toepassing ervan niet zonder uitdagingen. Hoge initiële investeringskosten, complexe gegevensintegratie en zorgen over cyberbeveiliging zijn veelvoorkomende obstakels. Deze uitdagingen wegen echter niet op tegen de langetermijnvoordelen van verhoogde efficiëntie, lagere kosten en verbeterde innovatie.
De opkomst van digital twins vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in de productiesector, waardoor bedrijven niet langer reactieve beslissingen nemen, maar een proactieve, datagestuurde aanpak omarmen. Door virtuele replica's van fysieke bedrijfsmiddelen te maken, kunnen fabrikanten hun activiteiten in real-time monitoren, mogelijke scenario's simuleren en weloverwogen beslissingen nemen die productieprocessen optimaliseren en de toeleveringsketen versterken.
Digital twins betekenen een paradigmaverschuiving in de productie. Ze helpen bedrijven om van reactieve naar proactieve, datagestuurde beslissingen te gaan. Virtuele replica's van fysieke activa maken real-time monitoring mogelijk. Fabrikanten kunnen scenario's simuleren en weloverwogen beslissingen nemen. Hierdoor wordt de productie geoptimaliseerd en de toeleveringsketen versterkt.
Uiteindelijk stelt de digitale tweeling fabrikanten in staat om de kloof tussen de fysieke en digitale wereld te overbruggen, zodat elk aspect van het productieproces zo efficiënt, betrouwbaar en innovatief mogelijk is. Deze krachtige technologie is niet alleen een hulpmiddel voor optimalisatie, het is een hoeksteen van de toekomst van productie.
Download voor meer inzichten ons uitgebreide e-book over digital twins in productie.