Symulatory vs cyfrowe bliźniaki: Jak wybrać najlepsze rozwiązanie dla swojego projektu? 

Wgląd w dane w czasie rzeczywistym, krótszy czas wprowadzania produktów na rynek, stałe monitorowanie – korzyści ze stosowania symulacji cyfrowych bliźniaków jest wiele — pod warunkiem zapewnienia odpowiednich warunków. Która technologia lepiej będzie pasować do warunków Twojego projektu? 

Idea symulatorów i cyfrowych bliźniaków nie jest taka nowa jak się wydaje. Już w latach 60. ubiegłego wieku podczas misji Apollo 13, udało się sprowadzić astronautów na Ziemię po wybuchu zbiornika z tlenem dzięki temu, że obsługa naziemna stworzyła adapter wymiany filtru dwutlenku węgla, który kosmonauci odtworzyli na statku.    

Wraz z postępem technologicznym, firmy sięgają po narzędzia takie jak symulacje i cyfrowe bliźniaki, aby lepiej optymalizować procesy, testować nowe pomysły i przewidywać przyszłe wyniki. W 2019 roku koncepcja cyfrowego bliźniaka znalazła się wśród 10 strategicznych technologii, które znacząco pomagają usprawnić procesy decyzyjne w firmach.  Z kolei według badań McKinsey 70 procent dyrektorów ds. technologii w dużych przedsiębiorstwach inwestuje w cyfrowe bliźniaki na poziomie ponad 48 miliardów dolarów. Przewiduje się, że do 2026 r będzie to 58-procentowy skumulowany roczny wskaźnik wzrostu. 

W tym artykule wnikniemy w istotę tego, czym są symulacje i cyfrowe bliźniaki, jakie są między nimi różnice tak by lepiej zrozumieć, w jaki sposób mogą one pomóc firmom w zarządzaniu projektami. 

Czym jest symulacja?  

Symulacja to wirtualny model procesu, systemu lub środowiska, który umożliwia testowanie różnych scenariuszy bez ryzyka i kosztów związanych z posiadaniem rzeczywistych maszyn. Zasadniczo symulacje polegają na analizie „co by było gdyby”, oznacza to, że tworzysz kontrolowane środowisko, w którym można manipulować zmiennymi i obserwujesz wynik.  

Do najważniejszych cech symulacji możemy zaliczyć: 

• Działanie w oparciu o stałe dane wejściowe i założenia  

• Ograniczony czas trwania 

• Statyczne wyniki uzyskane w oparciu o określone warunki 

Symulacje są wykorzystywane od dziesięcioleci w wielu branżach, aby zrozumieć, w jaki sposób różne czynniki lub warunki wpływają na zachowanie procesów. Na przykład inżynierowie samochodowi wykorzystują symulacje zderzeń, aby zobaczyć, jak samochód reaguje na kolizje, specjaliści medyczni używają symulatorów pacjentów, by przeprowadzać skomplikowane operacje, a ekonomiści tworzą symulacje finansowe, by prognozować wpływ określonych rozwiązań na gospodarkę. 

Czym są cyfrowe bliźniaki?

Cyfrowy bliźniak to coś więcej niż tylko model – to dynamiczna cyfrowa reprezentacja  fizycznego obiektu, systemu lub procesu, która jest stale aktualizowana o rzeczywiste dane. Pozwala to firmom optymalizować wydajność, przewidywać przyszłe problemy i dostosowywać operacje na bieżąco. 

Cyfrowy bliźniak zawsze jest połączony z prawdziwymi źródłami danych ze środowiska. W tym celu jest zasilany przez czujniki IoT wbudowane w ich fizyczne odpowiedniki, przekazując dane z powrotem do modelu, aby zapewnić jego synchronizację z rzeczywistością. 

Kluczowe cechy cyfrowych bliźniaków obejmują m.in: 

• Ciągłą aktualizację danych w celu odzwierciedlenia warunków w czasie rzeczywistym.  

• Bieżące monitorowanie w celu zapewnienia stałego wglądu 

• Zdolność adaptacji wraz z ewolucją fizycznego obiektu lub systemu  

Obecnie cyfrowe bliźniaki są np. wykorzystywane w branży produkcyjnej do monitorowania sprzętu i przewidywania potrzeb w zakresie konserwacji, zanim maszyna ulegnie awarii, a w branży medycznej cyfrowe bliźniaki ludzkich organów służą do symulacji leczenia na spersonalizowanym poziomie. 

 
Zastosowanie symulacji w zarządzaniu projektem 

Symulacje sprawdzają się dobrze, jeśli potrzebujesz przetestować wiele hipotetycznych scenariuszy lub warunków w określonym czasie, lecz nie potrzebujesz korzystać z danych w czasie rzeczywistym. Szczególnie dotyczy to nowych projektów produktów w kontrolowanym, wirtualnym środowisku bez potrzeby budowy fizycznych maszyn. 

Symulacje pozwalają modelować różne warunki, takie jak ekstremalne ciepło lub ciśnienie, aby zobaczyć, jak działa produkt. Umożliwiają ocenę wielu warunkowych scenariuszy w celu znalezienia optymalnych rozwiązań podczas opracowywania produktu.  

Kiedy używać symulacji do testowania scenariuszy w złożonych systemach?  

• W projektowaniu na wczesnym etapie gdy praca z rzeczywistymi danymi jest zbyt kosztowna lub niepraktyczna.  

• W teoretycznym testowaniu scenariuszy bez potrzeby korzystania z fizycznych zasobów. 

• Do testowania scenariuszy wysokiego ryzyka, w których rzeczywiste eksperymenty byłyby zbyt niebezpieczne lub kosztowne. 

Case Study: Symulator środowiska produkcyjnego w branży przemysłowej 

Dla klienta specjalizującego się w produkcji maszyn  pracujemy nad projektem stworzenia symulacji środowiska produkcyjnego w celu zmniejszenia kosztów wynikających z wdrażania nowego produktu u klienta końcowego. Taki proces technologiczny pozwala na wcześniejsze wykrywanie błędów i lepsze zrozumienie wpływu zmian na proces produkcji. 

Stworzenie podstawowego modułu symulacji składa się z 5 etapów: 

1. Poznanie architektury sieci dostarczającej podstawowych informacji o urządzeniach, takich jak sensory czy monitory. Na ich podstawie mogliśmy określić, jakie dane są potrzebne do danego symulatora. 

2. Stworzenie generycznych, wspólnych komponentów symulatorów, które obsługują podobne sensory od różnych producentów, co pozwala na ich wielokrotne użycie i niezależność od środowiska. 

3. Instalacja symulatorów w środowisku Docker 

4. Stworzenie UI, który pozwoliło na łatwe zarządzanie danymi wejściowymi i symulacjami, co ma na celu uproszczenie pracy nietechnicznego personelu. 

5. Dalszy rozwój w postaci dodawania nowych sensorów i generowania alertów w ramach symulacji, tak by zwiększyć jej funkcjonalność. 

 
Korzyści z używania cyfrowych bliźniaków w porównaniu z tradycyjnymi symulacjami 

Symulacje zazwyczaj działają na statycznych zestawach danych lub predefiniowanych danych wejściowych, więc nie oferują aktualizacji na żywo. Jeśli jednak Twój projekt wymaga ciągłej informacji zwrotnej z systemu fizycznego, na przykład w produkcji, inteligentnych miastach, gdy wymagasz monitorowania w czasie rzeczywistym, cyfrowy bliźniak jest najlepszym rozwiązaniem 

Prawdziwy cyfrowy bliźniak działa również w całym cyklu życia produktu (SDLC), czyli od projektu do serwisu, jest to o wiele bardziej zintegrowane rozwiązanie w całym łańcuchu procesów. Do głównych korzyści wdrożenia bliźniaków cyfrowych należą: 

• Poprawa jakości produktu.  

Cyfrowy bliźniak zbiera dane w czasie rzeczywistym (np. procesu produkcyjnego), co oznacza, że w trakcie użytkowania można faktycznie zobaczyć, w jaki sposób projekt może nie działać prawidłowo, a zatem można go przeprojektować w czasie rzeczywistym. 

• Optymalizacja i automatyzacja 

Możesz dynamicznie dostosowywać operacje, wykorzystując cyfrowego bliźniaka do testowania scenariuszy i optymalizacji wydajności w czasie rzeczywistym.  

• Ciągłe monitorowanie 

Cyfrowe bliźniaki oferują stały nadzór, w przeciwieństwie do symulacji, które są zazwyczaj oparte na zdarzeniach. 

• Szybszy czas rozwoju 

Bliźniak cyfrowy umożliwia szybkie iteracje i optymalizacje projektów produktów znacznie szybciej niż fizyczne testowanie każdego pojedynczego prototypu, ponieważ zespoły programistyczne nie muszą poświęcać czasu na restrukturyzację surowych danych za każdym razem, gdy tworzą aplikację.  

Badania z 2022r. Dowodzą, że cyfrowe bliźniaki skracają czas potrzebny do wdrożenia nowych możliwości opartych na sztucznej inteligencji nawet o 60 procent, a nakłady inwestycyjne i wydatki operacyjne nawet o 15 procent.  

Jednak wdrożenie tego modelu wymaga dojrzałości cyfrowej w organizacji. Dotyczy to posiadania wspierającą infrastrukturę danych, taką jak PLM (Zarządzanie cyklem życia produktu), PDM-y (Zarządzanie danymi produktów) oraz dostęp do wysokiej jakości danych pochodzących z testów i z rzeczywistego środowiska danych, zarówno w produkcji, jak i w trakcie eksploatacji. 

Wyzwania związane z wdrażaniem cyfrowych bliźniaków w porównaniu z symulacjami 

Kiedy rozmawiamy z managerami wielu firm możemy wyszczególnić trzy obszary stanowiące wyzwanie we wdrożeniu cyfrowego bliźniaka. 

1. Koszt 

Od początku wymaga się zainwestowania dużych zasobów aby osiągnąć wartość.  Budowa cyfrowego bliźniaka wymaga większych inwestycji, w tym urządzeń IoT, infrastruktury chmury obliczeniowej i narzędzi do zarządzania danymi. 

2. Umiejętności 

W trakcie wdrożenia cyfrowego bliźniaka będziesz potrzebować: 

• zasobów inżynierii danych i wiedzę o nich, aby wesprzeć infrastrukturę danych  

• możliwości modelowania produktu lub obiektu, który próbujesz bliźniaczo zbudować  

• zaawansowanych umiejętności symulacji i analizy, aby przyspieszyć moc obliczeniową. 

3. Brak dostępu do wysokiej jakości danych, których bliźniak faktycznie by potrzebował.  

Cyfrowe bliźniaki opierają się na ogromnych ilościach danych w czasie rzeczywistym z czujników,  co zabiera czas i wymaga zaangażowania wysoko wykwalifikowanych zasobów do zarządzania nimi i integracji. 

Od czego zacząć pracę z cyfrowymi bliźniakami? 

Biorąc pod uwagę powyższe wyzwania, firmy muszą określić, jaki jest najbardziej odpowiedni przypadek użycia, od którego można zacząć projektowanie. 

1. Analiza dojrzałości cyfrowej 

To ważny etap oceny dojrzałości organizacji, aby zrozumieć swoje obecne mocne i słabe strony, w zależności od tego jaką infrastrukturę potrzebujesz zbudować.  

2. Zdefiniowanie biznesplanu 

Bardzo ważne jest rozważenie cyfrowego bliźniaka w kontekście szerszej strategii cyfrowej — rozważenie, gdzie pasuje, jak najlepiej wykorzystać tę możliwość, aby uzyskać przewagę konkurencyjną na rynku. 

3. Zacznij od MVP 

Najlepiej na początku budować taki model, który nie jest zbyt skomplikowany. Następnie wyciągnij z tego wnioski i na jego podstawie rozwijaj cały framework cyfrowego bliźniaka. 

Które rozwiązanie jest odpowiednie dla Twoje projektu?  

Wybór między symulacją a cyfrowym bliźniakiem zależy w dużej mierze od konkretnych celów i potrzeb projektu. Jeśli szukasz jednorazowej analizy, testowania różnych scenariuszy lub szkolenia, symulacja będzie prawdopodobnie najlepszym rozwiązaniem. Jeśli jednak projekt wymaga monitorowania w czasie rzeczywistym, ciągłej optymalizacji i podejmowania decyzji w oparciu o dane, lepszym rozwiązaniem będzie cyfrowy bliźniak.  

Zrozumienie kluczowych różnic pomoże wybrać odpowiednie narzędzie, zapewniając maksymalny wpływ technologii na sukces projektu. Jeśli chciałbyś porozmawiać o potrzebach swojego projektu nasi doświadczeni specjaliści chętnie udzielą odpowiedzi na Twoje pytania i doradzą w wyborze odpowiednich rozwiązań.