En digital tvilling er en virtuell representasjon av et produkt, så omfattende at den i praksis er umulig å skille fra det fysiske objektet.

Digital Twin

En digital tvilling er en virtuell representasjon av et produkt, så omfattende at den i praksis er umulig å skille fra det fysiske objektet.  I fremtiden vil alle produkter ha en digital tvilling fra før de blir laget. Ved hjelp av den digitale tvillingen vil produsenten ha muligheten til å utforme, teste, simulere,  og forbedre produktene allerede før de eksisterer fysisk.

Les også: Maserati har full kontroll med sin digitale tvilling

Digital Tvilling i utviklingsprosessen


For at en digital modell skal kunne være en digital tvilling er det viktig at den beskriver det fysiske produktet totalt. Dette starter gjerne med at man med utgangspunkt i kravspesifikasjonen utarbeider en funksjonell modell av produktet som beskriver funksjonen produktet skal fylle, og hvilke delsystemer som skal sørge for dette. Videre utvikles modellen med beskrivelse av hvordan produktet fysisk vil oppleves ved hjelp av 3D-modeller. Den digitale tvillingen må også inneholde en full beskrivelse av andre delsystemer som software og elektronikk. Med disse tingene på plass vil man ha en beskrivelse av hvordan man ser for seg at det fysiske produktet vil bli, men det mangler viktige elementer for å kunne kalle det en digital tvilling. Noe av det viktigste er å kunne analysere disse modellene.  3D-modellene brukes også som utgangspunkt for ulike simuleringer av produktets fysiske egenskaper, det være seg styrkeberegninger, strømningsanalyser, temperatur, stråling, etc. Software testes for seg i egne verktøy, og sammen med de elektroniske kretsene i andre verktøy.  De siste trendene er å utføre simuleringer av hvordan software, elektronikk og hardware spiller sammen, også kalt Virtual Commisioning.


Digital Tvilling i produksjonsprosessen

Neste steg i prosessen vil være å ha en digital modell av produksjonsapparatet. Ved å fremstille denne modellen kan man effektivisere produksjonslinjene. Det siste store er at man også kan simulere selve produksjonen. Man benytter den digitale modellen til å generere koden for styring av roboter etc i produksjonen. Dermed kan man spare store penger sammenlignet med tidligere da man måtte sette opp en produksjonscelle, og deretter programmere eventuelle roboter.

I tiden fremover vil også produksjonslinjer være mer dynamiske, og sannsynligvis vil de endre seg fra å være produksjonslinjer til å bli mer ad-hoc produksjonsnettverk. Det vil si at den digitale tvillingen inneholder «oppskriften» til hva som skal lages når. Produksjonssystemet vil selv konfigurere seg slik  at det klarer å fremstille de produktene som er bestilt.


Digital Tvilling i driftsfasen

Når produktet er ferdig fremstilt og tatt i bruk, vil man ved hjelp av data samlet av sensorer på det fysiske objektet, ha tilgang til en digital modell som til enhver tid er en oppdatert versjon av det fysiske objektet. Dermed kan man utføre analyser og simuleringer på den digitale tvillingen for å forutse eller forhindre problemer på det fysiske objektet.

Data fra sensorer i det fysiske produktet vil også gi verdifull innsikt i hvordan produktet oppfører seg, hvordan det brukes, og hvilke påkjenninger det utsettes for.

Alle disse dataene gir et innblikk man aldri tidligere har hatt i produktene etter at de har forlatt produksjonslokalet. Som om ikke dette er nok, så se for deg at hvert eneste eksemplar av samme produkt samler inn data om de samme måleparametrene. Man kan altså som produsent aggregere data fra hvert eneste eksemplar, og på den måten få innsikt i såvel globale trender og varisajoner i bruksmønstre, eller typiske slitasjeproblemer.

Les også: Ducati: Digitaliseringen endrer alt

Digital Tvilling i vedlikeholdsfasen

Det er likevel først etter at produkt er ute hos kunden at verdien av en digital tvilling maksimeres. Utviklingen innen pris og ytelse på sensorteknologi og «internet of things» vil føre til at produsentene vil få en konstant strøm av data fra produkter som er ute i markedet.  Dette vil selvsagt føre til diskusjoner om IT-sikkerhet og personvern, men det vil også gi unike muligheter til å kunne følge opp hver eneste fysiske tvilling optimalt. Preventivt vedlikehold vil fortsette å være det store satsingsområdet. Når du som produsent kan få total oversikt over timer i bruk, slitasjedata, etc, så vil man kunne tilby kundene tilnærmet 100% oppetid. Mange vil nok fortsette å gå over fra å være en utstyrsleverandør, til å levere en funksjon over tid, slik flymotorprodusentene nå lever av ‘power by the hour’.

Når man begynner å samle inn data fra sensorer på fysiske produkter vil man raskt oppleve at datamengdene blir enorme, og tradisjonelle verktøy for å analysere dataene vil ikke holde tritt. Det vil være nødvendig å se på Big Data løsninger der man kan aggregere og analysere nøkkeldata i ekstremt store datamengder. Her trenger man både et standard rammeverk for å håndtere disse dataene, og ikke minst industrispesifikke løsninger for å forenkle analyseringen av relevante data.

Alle disse dataene gir et innblikk man aldri tidligere har hatt i produktene etter at de har forlatt produksjonslokalet. Som om ikke dette er nok, så se for deg at hvert eneste eksemplar av samme produkt samler inn data om de samme måleparametrene. Man kan altså som produsent aggregere data fra hvert eneste eksemplar, og på den måten få innsikt i såvel globale trender og varisajoner i bruksmønstre, eller typiske slitasjeproblemer.

Under kan du se hvordan man kan bruke Augmented Reality sammen med den digitale tvilling for at hvem som helst kan drive vedlikehold på selv komplekse deler.

Hva skal til for å skape den digitale tvilling?

Per i dag har dere sikkert allerede bruddstykker av den informasjonen som kreves. Det aller første steget er å designe et system for å håndtere produkt- og produksjonsinformasjonen gjennom hele livssyklusen til produktene dere lever av.  Siemens’ grunnmur for å få på plass den digitale tvillingen er Teamcenter PLM. Teamcenter har løsninger for  alle de ulike fasene innenfor et produkts livsløp. Videre defineres selve egenskapene i den digitale tvilling i CAD/CAM/CAE-systemet NX. Når det kommer til big data løsninger, så har Siemens to komplementære løsninger; Mindsphere som er en skyløsning for innsamling av data fra produksjonsprosessene, og Omneo som er løsningen for analyse av produktdata. Zenith Systems AS har både erfaringen som skal til for å få til dette, og ikke minst har vi tilgang på Siemens’ løsninger for den digitale industri.

Ta kontakt  med oss om du vil høre mer om hvordan vi kan hjelpe deg å digitalisere din bedrift.


Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *