Entenda Digital Twin e quando usar essa técnica | Venturus

Entenda Digital Twin e quando usar essa técnica

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Gestores de empresas industriais têm a necessidade de monitorar seus equipamentos, linhas de produção e processo operacionais, a fim de otimizar manutenções, tempo gasto e custos de produção. Atualmente, diversas indústrias já possuem certo nível de digitalização de seus processos, o que permite a visualização do histórico de funcionamento para melhorar a tomada de decisões.

Além de verificação de dados históricos, ou seja, de eventos que já ocorreram no passado, há casos em que é necessário realizar avaliações de cenários futuros. Este tipo de estudo permite que sejam realizadas previsões para cenários prováveis e, dessa forma, seja feita a avaliação das consequências de cada um deles para que decisões sejam tomadas com maior assertividade.

Estas simulações de cenários ocorrem há bastante tempo nos ambientes fabris, através de softwares especializados. São realizadas diferentes tipos de simulações. Simulações de design de partes, peças e produtos, por exemplo, são realizadas para verificar o comportamento desses ativos em situações de cargas, processos ou ambientes diversos.

Além disso, podem ser realizadas simulações de processo, utilizando informações nominais dos equipamentos para verificação de sua atuação em conjunto e previsões de comportamentos de linhas de produção.

Atualmente, o grande volume de dados historiados de processos e equipamentos também permite a construção dos chamados Gêmeos Digitais, ou Digital Twins. Esta técnica permite a realização de simulação de cenários, com aplicações específicas e grandes vantagens quando comparadas às simulações de design teóricas.

Ficou interessado? Então, saiba mais sobre esse assunto a seguir!

 

O que é o Digital Twin?

Digital Twin é uma técnica de registro e manipulação de dados digitais obtidos de sistemas físicos, com o objetivo de criar uma cópia digital fiel ao sistema real.  Possibilita um estudo do funcionamento de um objeto, uma máquina, um protótipo ou um processo. Na prática, são modelos matemáticos de ativos físicos, desenvolvidos a partir de dados históricos e dados em tempo real do ativo em questão.

Com o Gêmeo Digital obtido, é possível realizar estudos interessantes de forma digital, sem a necessidade de que tais estudos sejam realizados na prática. Isso permite que gestores e analistas realizem avaliação de cenários futuros, simulando possibilidades diferentes nos equipamentos, linhas e processos.

Ainda que um dos propósitos dos Gêmeos Digitais seja a simulação de cenários, existem algumas diferenças com relação às simulações de design (simulações teóricas), como as realizadas em softwares CAD (Computer-Aided Design ou Desenho Assistido por Computador) com análises de elementos finitos, por exemplo.

O Digital Twin utiliza dados reais, coletados no equipamento ou processo sendo modelado, enquanto simulações teóricas são projeções de cenários a partir de dados genéricos de materiais, ambientes e fabricantes.

Isso quer dizer que simulações de design são utilizadas, como indica seu nome, em etapas de design, em que é necessário depender de dados nominais  para projetar ou prototipar futuras peças, equipamentos ou processos. Os Digital Twins possuem um uso diferente, focado em criar uma representação digital de um equipamento ou processo que já se encontra em funcionamento — e, assim, fazer uso de dados lidos por sensores em tempo real e utilizá-los na construção do modelo matemático.

Dessa forma, o Gêmeo Digital acompanha um objeto em todo o seu ciclo de vida, não se limitando a apenas uma de suas  fases e interagindo com o mundo real para oferecer dados sempre mutáveis e atualizados. Com isso, é possível testar e entender o que será efetivo se aplicado, utilizando dados de funcionamento e operação real dos processos, aumentando a precisão e acompanhando as variações ao longo do tempo.

Esse tipo de replicação fornece uma visão complexa e adequada do que se pretende replicar, sem distorções. Nesse sentido, o Digital Twin pode ser usado na produção industrial e na análise de processos, sendo utilizados na simulação de cenários futuros e em análises preditivas, a fim de adaptar o planejamento de ações antes que potenciais problemas aconteçam.

No geral, essa tecnologia contribui com maior transparência e visibilidade para as empresas, de maneira a aumentar o controle dos gestores. Desse modo, passa a ser viável manter a produtividade no ambiente de produção, por exemplo, ao estudar as condições das máquinas, as possibilidades de um produto etc. Por conseguinte, esse conceito é crucial para a Indústria 4.0.

 

As tecnologias de Digital Twins

IoT

Para construir um Gêmeo Digital, são necessários muitos dados de funcionamento do ativo que pretende ser modelado — um conjunto que contenha dados históricos e continue sendo atualizado constantemente. A tecnologia facilitadora mais importante nesse processo de coleta de dados é a Internet das Coisas, ou IoT (Internet of Things).

A IoT é composta por sensores sem fio, conectados via rede, que enviam dados coletados de forma constante para monitoramento. Os dados podem ser tratados utilizando tecnologias de computação de borda (edge computing) e armazenados e exibidos em sistemas de computação em nuvem (cloud).

O grande destaque dessa tecnologia é a capacidade de monitoramento constante e em tempo real. Sensores atualizam informações a todo instante e podem ser programados para enviar alertas e dados adicionais assim que ocorrerem mudanças nos equipamentos ou processos. Desse modo, as análises de condições operacionais se tornam mais ricas em detalhes, possibilitando aos gestores identificarem e agirem em condições adversas em tempo hábil.

Para a tecnologia de Digital Twin, a IoT é essencial, como um pilar. Ela permite enviar dados acerca do objeto replicado para atualizar a cópia digital e permitir manipulação e estudo do que está acontecendo no momento. Assim, ao produzir e enviar uma massa enorme de dados (o chamado Big Data), viabiliza a análise desses dados com intuito de diagnóstico e de predição.

 

IA

Outra das principais soluções que compõem o conceito de Digital Twin é IA (Inteligência Artificial), que é o famoso campo da ciência da computação que se dedica a estudar formas de gerar autonomia e capacidade de aprendizado em sistemas computadorizados.

Ou seja, IA permite que sistemas de software e de hardware aprendam e evoluam como os humanos, tornando-se capazes de desempenhar tarefas humanas com maior velocidade. Entre as subáreas de IA que são especialmente relevantes estão o Machine Learning (ML) e o Deep Learning (DL).

Dentro do conceito  de Gêmeo Digital, a IA fornece a capacidade cognitiva para tratar e processar os dados gerados pela Internet das Coisas. Com base na grande quantidde de dados captados por sensores e sendo enviados para bancos de dados, os modelos de inteligência são capazes de gerenciar esses dados, identificar padrões neles e decodificá-los matematicamente para gerar insights e respostas.

A partir disso, um modelo consegue fazer uma análise preditiva, por exemplo, que indicará quando um problema vai ocorrer antes mesmo de grandes sinais surgirem. Desse modo, a ação da empresa e da gestão se torna mais rápida e eficiente, com proatividade para reduzir custos e riscos.

Os algoritmos de IA utilizados em Gêmeos Digitais devem ser modelados com objetivo de resolver desafios técnicos complexos, tais como:

  • Utilização de enorme quantidade de dados: algoritmos de IA conseguem processar volume de dados com muito maior velocidade quando comparado às análises manuais e diminuiem erros consequentes da manipulação de dados por humanos;
  • Velocidade de processamento em tempo real: os dados são gerados em alta velocidade e em esquemas diversos, o que requer uma arquitetura escalável e utilização de modelo já treinado que consiga processar e limpar os dados antes mesmo de fazer análises.

Como computadores conseguem realizar tarefas repetitivas em milissegundos, eles se saem melhor nesse tipo de tarefa e automatizam com sucesso as nossas funções. Dessa forma, um Gêmeo Digital gera dados para ação em tempo real das empresas e para um estudo ainda mais profundo do objeto em questão.

 

AR, VR e Dashboards

Os sensores IoT geram os dados, os sistemas de IA realizam cálculos complexos através de algoritmos. Para que o usuário consiga interagir com o sistema, é necessário que exista uma interface amigável e intuitiva.

Esta interface pode ser simples, como um sistema de Dashboards com gráficos dos principais parâmetros monitorados, seus limites e seus controles de simulação. Também podem ser representados layouts específicos de processos e a visualização de dados em tempo real.

Além disso, há opções mais elaboradas, utilizando técnicas de VR (Virtual Reality ou Realidade Virtual) ou AR (Augmented Reality ou Realidade Aumentada). Essas técnicas permitem ao usuário interagir com os dados através de dispositivos vestíveis e smartphones.

Em sistemas de realidade virtual, a visualização é 100% imersa em ambiente virtual e não há visualização do ambiente físico. Nos sistemas de realidade aumentada, por outro lado, as indicações virtuais são posicionadas de forma que o usuário consiga ver o mundo físico e os componentes virtuais ao mesmo tempo.

A utilização destas técnicas pode gerar maior engajamento no uso da aplicação, por se tratar de relativa novidade tecnológica nestes ambientes industriais. Porém, essas técnicas devem ser utilizadas levando em consideração adequação à segurança operacional — não introduzindo distrações em operações fabris que podem aumentar risco de acidentes.

 

Quando aplicar Digital Twin na Indústria

Pelas suas características, o Gêmeo Digital se destaca por ser uma digitalização com alto grau de acurácia, tornando-o um aliado importante para previsões e simulações que levam a melhoras na produtividade, à redução de custos e riscos e à automação de processos.

No entanto, como evidenciado anteriormente, um Digital Twin pode não ser sempre possível ou vantajoso. Como depende de um histórico de dados reais, constantes e atualizados, a estratégia de Gêmeos Digitais não funcionará caso não haja este tipo de estrutura de dados instalada em equipamentos e processos que se deseja modelar.

Esse processo de sensoriamento é essencial para a automação de processos e para a transformação digital de qualquer planta fabril, mas pode tomar tempo e acarretar em custos e necessitar de tempo que precisam ser calculados e programados.

Há casos, também, em que estes tipos de dados simplesmente não estão disponíveis. Em processos de design, criação e prototipação, por exemplo, não temos os ativos para que estes dados sejam coletados. Nesses casos, continua-se a utilizar simulações de design para projetar o funcionamento dos ativos ou processos sendo desenvolvidos.

No entanto, em cenários propícios, um Digital Twin oferece uma concepção aprofundada do que o produto é e do que pode ser, com base em estatística. Por exemplo, em um cenário de produção fabril, a aplicação de Gêmeos Digitais em uma linha de produção ou processo permite evitar problemas de aumento de demanda, pois é possível simular cenários de metas maiores de produção — 50 peças por hora, por exemplo — e testar para saber se a capacidade produtiva atende a estes novos requisitos — tudo isso utilizando dados reais de produtividade dos equipamentos e linhas de processo.

O Digital Twin é uma modelagem complexa, que consegue captar dados em todos os ciclos de vida de um projeto. Ele permite criar um representação muito mais fiel e atualizada do ativo físico que se deseja modelar. A tecnologia possibilita testar e prever situações, de modo a aprofundar o conhecimento e permitir decisões eficientes.

 

A Venturus é uma empresa especializada em pensar soluções tecnológicas avançadas para os seus clientes. Possui especialistas na área de Indústria 4.0 e já desenvolveu diversos projetos com foco em IoT e Inteligência Artificial.

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