AI digitale tweelingen: Exponentiële operationele voordelen ontsluiten

Wat zijn digitale tweelingen

Het concept van de digitale tweeling dateert al van NASA tijdens de ruimterace van de jaren 1960, hoewel de term "Digital Twin" pas in 2002 werd bedacht door Michael Grieves tijdens een lezing bij NASA. Een digitale tweeling is in wezen een digitale spiegel van een echt proces, machine of operatie. Het doel is om simulatie en analyse te verbeteren door te laten zien hoe het gespiegelde systeem zou reageren onder verschillende scenario's en omstandigheden.

Aanvankelijk werden digitale tweelingen gebruikt om te bestuderen hoe raketten zich onder verschillende omstandigheden gedroegen. Tegenwoordig worden ze op grote schaal toegepast om operationele prestaties te verbeteren en worden ze een van de vlaggenschipconcepten van Industrie 4.0, misschien zelfs een hoeksteen voor Industrie 5.0.

Het doel van een digital twin is om real-time data van bedrijfsmiddelen, processen of systemen te gebruiken om er een digitale versie van te maken. Deze versie kan omstandigheden simuleren, reacties voorspellen, veranderingen modelleren en AI inzetten om resultaten te verbeteren. In essentie stelt het operaties in staat om een parallelle spiegel van zichzelf te draaien, waarbij ze continu leren terwijl ze nieuwe mogelijkheden testen.

Een veelvoorkomend voorbeeld ligt in de productiesector. Een digitale twin kan meten hoe de kwaliteit van grondstoffen de machineprestaties beïnvloedt, de levenscyclus en storingen van apparatuur voorspellen of beoordelen hoe verschillende operators reageren in specifieke scenario's. Op grotere schaal kunnen sensoren, real-time gegevens, ERP en geavanceerde modellen worden geïntegreerd. Op grotere schaal, met de integratie van sensoren, real-time data, ERP's en geavanceerde modellen, zijn de mogelijkheden vrijwel eindeloos.

Tweelingen, simulaties en Artificial Intelligence

Digitale tweelingen worden vaak verward met simulaties of geïsoleerde AI , maar de drie zijn verschillend, hoewel ze nauw met elkaar verbonden zijn.

• Simulaties: Een simulatie is in wezen een statische momentopname van hoe een scenario zou kunnen presteren. Parameters kunnen worden aangepast en meerdere scenario's kunnen worden getest, maar simulaties passen zich niet aan aan real-time data. Ze werken met de data van "gisteren".
• Artificial Intelligence: AI use cases kunnen dynamisch reageren op echte scenario's en zich in de loop van de tijd aanpassen. Ze hebben echter vaak een beperkte reikwijdte en richten zich op specifieke processen of pijnpunten zonder integratie in het bredere systeem.
• Digitale tweelingen: Een digitale twin brengt deze elementen samen. Het gebruikt historische data, integreert AI voor voorspellingen en optimalisatie en maakt gebruik van real-time data van complexe systemen. Het belangrijkste is dat er een tweerichtingsinteractie ontstaat: de twin analyseert niet alleen data , maar geeft ook directe feedback aan operaties, zodat aanpassingen in realtime mogelijk zijn.

Bij de productie van glazen flessen is koeling bijvoorbeeld een kritieke stap. Veel factoren beïnvloeden dit proces, zoals koelmethode, timing, vochtigheid, temperatuur en productievolume. Een digitale twin kan op elk moment het optimale koeltempo bepalen, waarbij een balans wordt gevonden tussen kwaliteit, energie en gebruik van grondstoffen. Als grondstoffen veranderen en de koeling beïnvloeden, past de twin zich onmiddellijk aan, geeft nieuwe instructies door aan de operatie en behoudt de efficiëntie. Deze integratie elimineert geïsoleerde aanpassingen, waardoor bewerkingen sneller, goedkoper en effectiever worden.

Waar wordt het gebruikt?

Operaties gaan verder dan productie en omvatten ook planning, inkoop, opslag en logistiek. Digital twins kunnen in de hele waardeketen worden toegepast:

• Planning: S&OP en S&OE verbeteren door real-time productie-, verkoop- en data te combineren met AI en optimalisatiemodellen. Als bijvoorbeeld de vraag in een regio vertraagt, kan de twin de S&OP-scope aanpassen, voorraden verminderen en de productieplanning bijwerken.
• Sourcing: De impact van grondstof- en verpakkingskenmerken beoordelen. Door data, laboratoriumresultaten en productie-informatie te combineren, kunnen tweelingen detecteren of de kwaliteit van grondstoffen de efficiëntie, marges of veiligheid beïnvloedt. Sojabonen met een hoog vochtgehalte kunnen bijvoorbeeld processen vertragen, verliezen veroorzaken en machines beschadigen.
• Productie: De meest traditionele toepassing, waar digitale replica's van productiefabrieken monitoring, setpointaanpassingen en voorspellende modellering mogelijk maken. Sensoren kunnen bijvoorbeeld de bierkleur voorspellen tijdens het brouwen, waardoor het gebruik van geroosterde mout wordt geoptimaliseerd.
• Magazijnbeheer: data magazijnbeheer gebruiken om voorraadniveaus te optimaliseren en processen te stroomlijnen. Digitale tweelingen kunnen een controletoren creëren om alle activiteiten zoals picken en verpakken te controleren, inefficiënties te identificeren en kosten te verlagen.
• Logistiek: Telemetrie-, GPS- en data gebruiken om leverings- en transportactiviteiten te optimaliseren. Voorbeelden hiervan zijn 3D-truckladingoptimalisatie, routeplanning en het matchen van vrachtwagens, chauffeurs en orders terwijl de kosten tot een minimum worden beperkt.

Voordelen van digitale tweelingen

Digital twins zorgen voor meetbare verbeteringen in alle activiteiten:

1. Optimalisatie van prestaties: Ze bieden een dynamische, realtime replica van processen, waardoor continue bewaking, identificatie van knelpunten en veilig testen van verbeteringen mogelijk is voordat ze worden geïmplementeerd.
2. Faalpreventie en kostenbesparing: Voorspellend onderhoud minimaliseert stilstand, verlaagt reparatiekosten, voorkomt verspilling en verlengt de levensduur van apparatuur.
3. Verbeterde besluitvorming: Real-time analyses zetten ruwe data om in bruikbare inzichten, zodat besluitvormers scenario's kunnen testen, risico's kunnen evalueren en met vertrouwen kunnen handelen.
4. Holistisch operationeel overzicht: Door monitoring, voorspelling en optimalisatie in één platform te integreren, verhoogt digital twins de efficiëntie, verlaagt ze de kosten en verbetert ze het aanpassingsvermogen aan markt- of operationele verschuivingen.

Uitdagingen van implementatie

Het implementeren van digitale tweelingen is krachtig, maar brengt ook uitdagingen met zich mee, met name vanuit het oogpunt van operationele technologie (OT):

• IT-OT integratie: Een realtime, bidirectionele data tussen bedrijfsmiddelen, cloud en operationele lagen vereist een veilige, interoperabele en robuuste infrastructuur.
• Instrumentatie met hoge granulariteit: Het verzamelen van data met een fijne resolutie, zoals microtrillingen of snelle omgevingsveranderingen, verhoogt de nauwkeurigheid maar leidt tot hogere kosten, complexiteit van de installatie en onderhoudsbehoeften.
• Kwaliteit en betrouwbaarheidData : zware industriële omgevingen kunnen de integriteit data in gevaar brengen. Om de nauwkeurigheid te garanderen zijn kalibratie, redundantie en validatieprocessen nodig.
• Integratie van oudere systemen: Veel fabrieken werken met oudere PLC's, SCADA- of DCS-systemen die niet zijn gebouwd voor moderne connectiviteit. Om ze te integreren zijn vaak dure aanpassingen, middleware of converters nodig.

Deze barrières benadrukken waarom de invoering van de digitale tweeling gefaseerd en strategisch gemanaged moet worden.