Sự kết hợp giữa IoT và máy học đang phát triển cùng lúc đang dẫn đến sự gia tăng trong việc sử dụng các Digital Twin trong chuỗi cung ứng, như một bản sao kỹ thuật số có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Kết nối với mô hình vật lý và mô hình ảo tương ứng được thiết lập bằng cách tạo dữ liệu thời gian thực bằng các cảm biến.
Hiệp hội Digital Twin Consortium, ra mắt vào tháng như một chương trình của Object Management Group , đang nghiên cứu xác định một phân loại và tiêu chuẩn và tạo điều kiện cho công nghệ bao gồm AI và mô phỏng. Các kỹ sư đang bị thu hút vào công việc. Các thành viên sáng lập bao gồm Ansys, Dell, GE, L endlease, Microsoft và Northrop Grumman.
Digital Twin trong chuỗi cung ứng cho phép so sánh giữa dữ liệu hiện tại và dữ liệu lịch sử về hiệu suất, ở bất kỳ nơi nào đặt cảm biến. Nó có thể là một thành phần như bộ điều nhiệt, một tài sản như xe tải hoặc máy móc, nhân viên như kỹ thuật viên dịch vụ hoặc một quy trình, như trong sản xuất. “Một phần khả năng của Digital Twin được thúc đẩy bởi sự phức tạp này của việc có các mô hình mô hình để mô tả các tài sản, quy trình và hệ thống phức tạp,” Lundstrom nói.
“ IoT và ML là nguyên liệu thô và công cụ cung cấp cái nhìn sâu sắc nằm trong kho lưu trữ nơi chúng tôi lập mô hình các quy trình và tạo bối cảnh. Mặc dù đây có thể là một cơ sở dữ liệu hoặc một hồ dữ liệu, nhưng ví dụ thú vị nhất về điều này đối với tôi là Digital Twin , ”Scott Lundstrom, một nhà phân tích tập trung vào sự giao thoa của AI, IoT và Chuỗi cung ứng, viết trên blog của mình, Supply Chain Futures .
Trong chuỗi cung ứng, mô hình song sinh kỹ thuật số có thể bao gồm các mặt hàng được đóng gói trong các thùng chứa, di chuyển qua thế giới thực đến các nhà phân phối và khách hàng. Mô hình có thể kế thừa dữ liệu từ quá trình tạo ra sản phẩm ở một đầu của chuỗi và thông báo cho mô hình khách hàng ở đầu kia.
“ Chuỗi cung ứng và tài sản sản xuất mới chỉ là bước khởi đầu. Khi công nghệ này được hiểu rõ hơn và việc triển khai trở nên dễ dàng hơn, việc sử dụng sẽ ngày càng tăng trong các không gian phức tạp. Đã có sự phát triển của các Digital Twin trong khoa học đời sống để hỗ trợ các hệ thống mô hình sinh học các cơ quan phức tạp như tim người, ”Lundstrom viết.
Lý tưởng nhất cho chuỗi cung ứng, được đặc trưng bởi nhiều trường hợp sử dụng phức tạp, đa mô hình, Digital Twin bao gồm có thể có cái nhìn về toàn bộ chuỗi cung ứng từ nhà cung cấp của nhà cung cấp đến khách hàng của khách hàng. Sự hiểu biết về trạng thái và lịch sử của các tài sản và quy trình cho phép các công cụ học máy được đưa vào phương trình để thực hiện các mô phỏng, tối ưu hóa và khả năng dự đoán cho các mô hình, Lundstrom gợi ý.
Ông nói: “Để nhận ra những lợi ích của cơ hội to lớn này, chúng ta cần có các tiêu chuẩn, các phân loại đã thống nhất, các công cụ và nền tảng phát triển thương mại để thị trường này phát triển mạnh mẽ. “Cộng đồng nhà cung cấp đang phản ứng với cơ hội này và nhiều học viên từ PLM [quản lý vòng đời sản phẩm], IoT và thị trường phân tích / khoa học dữ liệu đang bắt đầu tập trung vào việc giải quyết một số tiêu chuẩn cơ bản này.”
Các nhà cung cấp nền tảng lớn đang tiến về phía trước với các công cụ và nền tảng như một dịch vụ (PaaS) để cố gắng giành được thị phần và phát triển các tiêu chuẩn “trên thực tế”. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Predix Platform của GE, IBM và Microsoft đều đang xây dựng các phần mở rộng cho các công cụ và nền tảng IoT hiện có của họ để hỗ trợ thêm cho việc tạo ra các Digital Twin .
Lundstrom chỉ ra Azure Digital Twins của Microsoft là một trong những dịch vụ ban đầu hoàn chỉnh hơn. Nổi bật tại sự kiện Microsoft Build 2020, được tổ chức hầu như vào tháng 5, bản phát hành xem trước hỗ trợ Ngôn ngữ định nghĩa kép kỹ thuật số (DTDL) mới dựa trên việc triển khai JSON-LD (Ký hiệu đối tượng JavaScript cho dữ liệu được liên kết).
“Bằng cách tận dụng JSON-LD, một khung đối tượng đơn giản và được chấp nhận tốt, Microsoft đang hỗ trợ một tiêu chuẩn mở ngay từ đầu,” Lundstrom viết. “Đây là một yêu cầu quan trọng là người sử dụng bắt đầu hiểu rằng Digital Twin đòi hỏi một cách tiếp cận hướng đối tượng mở để hỗ trợ các yêu cầu về thừa kế, và nhiều trường hợp trong việc tạo ra phức tạp nhiều tầng mô hình đó được xách tay và hỗ trợ việc sử dụng các nền tảng điện toán đám mây phổ biến rộng rãi và AI khuôn khổ. ”
Có phải các Digital Twin trong chuỗi cung ứng chỉ là một hiện tượng nổi lên ?
Có phải Digital Twin chuỗi cung ứng chỉ là một mốt thời thượng khác , một bài đăng trên blog của River Logic , một nhà cung cấp công nghệ phân tích mô tả để tối ưu hóa chuỗi cung ứng sử dụng Digital Twin . Hoạt động kinh doanh từ năm 2000 tại Dallas, công ty cung cấp các ứng dụng được xây dựng sẵn với kiến thức về lập kế hoạch kinh doanh và tối ưu hóa.
Phần mềm mô phỏng và mô hình hóa cho phép các tổ chức tạo ra các Digital Twin chuỗi cung ứng thực tế và có thể kiểm chứng được trong chuỗi cung ứng của họ. Kỹ thuật khai thác dữ liệu cùng với đầu vào từ các cảm biến Internet of Things (IoT) cho phép dữ liệu thời gian thực được đưa vào các mô hình. Các mô hình có thể theo dõi và xác định những gì đang xảy ra trong thế giới thực và lập kế hoạch hành động khắc phục phù hợp.
Một nghiên cứu của Gartner về việc triển khai IoT vào tháng 7 năm 2018 cho thấy 13 % các công ty làm việc với các dự án IoT đã có các Digital Twin , trong khi 62 % khác đang nỗ lực triển khai chúng. “Có vẻ như các cặp song sinh lập kế hoạch kỹ thuật số không chỉ là một mốt nhất thời,” bài đăng River Logic nêu rõ.
Các kỹ sư trong những năm 1970 và 80 đã sử dụng các mô hình CAD ba chiều của các thiết bị kỹ thuật phức tạp để thực hiện các bước đi ảo. Khi công nghệ CAD phát triển, nó có thể đại diện cho căng thẳng vật lý, làm cho nó có thể thực hiện kiểm tra căng thẳng ảo. Ngày nay, có thể xây dựng các mô hình kỹ thuật số “gần như hoàn hảo” của thiết bị thực, chẳng hạn như máy bay, phương tiện tự hành và thiết bị khoan, và bằng cách nhập dữ liệu thực, chẳng hạn như tải tĩnh và động trải qua trong quá trình máy bay cất cánh, để đo hiệu suất.
“Bằng cách này, có thể mô phỏng thế giới thực và thu hẹp khoảng cách giữa môi trường vật lý và kỹ thuật số của chúng ta,” River Logic nói. Một số kinh nghiệm của công ty với các Digital Twin được nêu bật trên trang web River Logic.
Digital Twin of a Warehouse ở Thái Bình Dương-Châu Á do DHL Supply Chain xây dựng
DHL Supply Chain đã xây dựng hệ thống kho hàng đôi kỹ thuật số đầu tiên ở Châu Á-Thái Bình Dương cho Tetra Pak, một công ty chế biến và đóng gói thực phẩm đa quốc gia có trụ sở tại Thụy Sĩ. Digital Twin được cung cấp dữ liệu thời gian thực trên cơ sở nhất quán từ một nhà kho vật lý ở Singapore, mà DHL đã phát triển để tích hợp vào chuỗi cung ứng, theo một tài khoản trên tạp chí Supply Chain .
Gillet Jerome, Giám đốc điều hành, DHL Supply Chain Singapore, Malaysia, Philippines, cho biết: “Việc cùng triển khai một giải pháp kỹ thuật số như vậy để cải thiện hoạt động lưu kho và vận chuyển của Tetra Pak là một ví dụ điển hình về kho thông minh trong tương lai. “Điều này cho phép các hoạt động chuỗi cung ứng nhanh nhẹn, hiệu quả về chi phí và khả năng mở rộng.”
Tại nhà kho, DHL Control Tower theo dõi hàng hóa đến và đi để đảm bảo tất cả hàng hóa được lưu giữ đúng quy cách trong vòng 30 phút kể từ khi nhận hàng. Xe tải đến được trang bị công nghệ IoT. Một giải pháp lưu trữ thông minh do Tetra Pak phát triển theo dõi và mô phỏng tình trạng vật lý cũng như mức tồn kho của từng cá nhân trong thời gian thực, cho phép điều phối hoạt động không ngừng. .
Devraj Kumar, Giám đốc Bộ phận Logistics tích hợp, Nam Á, Đông Á và Châu Đại Dương của Tetra Pak nhận xét: “Chúng tôi kỳ vọng quan hệ đối tác với DHL Supply Chain sẽ nâng cao hơn nữa năng suất và duy trì các tiêu chuẩn cao trong chuỗi cung ứng của chúng tôi.
Digital Twin ở Paris sẽ bảo vệ tuabin gió ở Gales Biển Bắc
Các kỹ sư của GE ở Paris đang hợp tác với Ansys, một nhà cung cấp toàn cầu về phần mềm mô phỏng kỹ thuật, để chế tạo bộ đôi tuabin gió kỹ thuật số ở Biển Bắc. Một mục tiêu là tối đa hóa sản lượng và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động bằng cách phát hiện các vấn đề trước khi chúng dẫn đến sự cố ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Theo một tài khoản của GE News, việc bảo trì dự đoán không chỉ dựa vào các cảm biến vật lý trên máy móc mà còn cả các cảm biến ảo được đặt ở những nơi không thể sử dụng cảm biến vật lý .
Cảm biến ảo có khả năng đoán với độ chính xác tương đối một giá trị chẳng hạn như nhiệt độ của áp suất, bằng cách sử dụng dữ liệu khác từ cảm biến và thuật toán thông minh dựa trên dữ liệu hoặc mô hình lịch sử.
Sử dụng các thuật toán được xây dựng trên Predix, nền tảng phần mềm GE dành cho internet công nghiệp và phương pháp mô hình hóa do Ansys phát triển, các kỹ sư hiện có thể ước tính nhiệt độ động cơ tại bất kỳ thời điểm nào. Tại Foundry, họ cũng có thể theo dõi cách các động cơ hoạt động dưới các biến dạng khác nhau theo thời gian.
Trong lĩnh vực này, các kỹ sư có thể sử dụng một ứng dụng có bảng điều khiển được kết nối với đôi để theo dõi nhiệt độ của động cơ. Ví dụ, các kỹ sư của GE đã phát triển một mô- tơ kép kỹ thuật số của tuabin gió Haliade 150-6 , cho phép tuabin 6 megawatt quay và tự định vị theo gió. Sử dụng cảm biến ảo, Digital Twin này mô phỏng nhiệt độ ở các bộ phận khác nhau của động cơ.
“Đối với mô phỏng, nhờ Digital Twin , chúng tôi chỉ cần biết dòng điện để hiểu nhiệt độ và tối ưu hóa việc sử dụng động cơ,” Sabot nói.
GE báo cáo rằng họ có 1,2 triệu Digital Twin của động cơ phản lực, tuabin khí và đầu máy xe lửa đang hoạt động trong lĩnh vực này.
Vietnamese
Chinese (Simplified)
English
French
Japanese
