[Big Data] Цифровые двойники: почему все о них говорят и всем ли они нужны?
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Привет!
Это команда Factory5 — российского разработчика ПО для промышленных предприятий. Многие сейчас используют словосочетание «цифровой двойник», иногда не подозревая, что это такое. Сегодня вместе с продуктовым менеджером мы расскажем, что на самом деле подразумевается цифровым двойником и почему он не всегда нужен.
Что такое цифровой двойник?
Цифровой двойник — виртуальная копия реального объекта, которая ведет себя так же, как реальный объект. В нем в режиме реального времени отражаются все процессы, происходящие с физическим объектом. Погрешность между работой виртуальной модели и тем, что происходит в реальности, не должна превышать 5%.
Цифровой двойник объединяет в себе большой массив информации из разных источников. Поэтому наиболее детальный вариант двойника содержит данные о внешнем виде объекта, его функциях, состоянии, внешних вмешательствах и многом другом.
Например, компания Tecnomatix создала цифровой двойник производства для PROLIM, которые хотели улучшить процесс комплектации товара. Для начала был создан визуальный двойник производства. Далее, с датчиков сняли данные о скорости движения объектов, количестве рабочих и их работоспособности и многие другие. Вся эта информация позволила создать цифрового двойника, который повторяет все процессы реального объекта.
В видео показано, как можно менять разные параметры производства и тестировать другие условия. Например, количество рабочих комплектовочного цеха.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Таким образом, чем больше разных данных есть о физическом объекте, тем легче создать его цифровую копию и тем детальнее она будет.
Что он из себя представляет?
Это программа, созданная на основе 3D-технологий, VR или AR, а также AI и IoT одновременно. Результат синергии нескольких сложных технологий и фундаментальных наук. Чаще всего она отражает визуальное представление физического объекта и, в идеальном случае, повторяет процесс работы в точнейших деталях. Все физические, технологические и бизнес-процессы описываются с помощью математики. А чтобы придать ему динамичности на помощь приходит интернет вещей (IoT): встроенные на объект датчики передают информацию о текущем состоянии объекта в режиме реального времени. И это отражается в цифровом двойнике.
Чем полезны цифровые двойники?
На них можно ставить любые эксперименты. При внесении каких-либо условий, двойник реагирует так же, как отреагировал бы на это настоящий физический объект. Поэтому можно оценить его возможности, проверить свои ожидания, проиграть несколько сценариев развития событий и выбрать самый оптимальный.
Однако, цифровой двойник требует огромных вложений. Даже для создания двойника объекта, полностью оснащенного датчиками, необходима большая междисциплинарная команда и колоссальные возможности для сбора и хранения больших данных. Такой цифровой двойник «в чистом виде» нужен только тем, кто хочет быть, как Железный Человек.
Чем заменить цифровой двойник?
Малым и средним компаниям достаточно будет только цифровой модели или 3D-модели, которая в отличие от двойника, статична и не отражает состояние объекта в режиме реального времени. Или наоборот, детальное отражение текущего состояния объекта на довольно схематичном визуальном ряде.
В зависимости от решаемых задач, стоит сконцентрироваться на тех параметрах, которые действительно важны в модели. Например, в дизайне интерьера важнее посмотреть, как будут сочетаться цвета и текстуры материалов в одной комнате. А в обучении пилотов на симуляторе самолета важнее воссоздать возможные условия полета и технические особенности машины. Этот подход означает, что вы используете 20% усилий для того, чтобы добиться 80% результатов. За значительно меньшие деньги.
Наш опыт
Мы в Factory5 создали решение для прогнозирования технического состояния промышленного оборудования F5 PMM. С точки зрения цифрового моделирования в нем отражаются основные узлы оборудования, которые особенно нуждаются в прогнозировании отказов. Это выясняется на этапе предпроектного обследования и при составлении экспертных правил. Узлы детально отображаются на 2D-модели для наглядности и расширения экспертности: так не только инженер первого разряда понимает, где происходит аномалия, а любой сотрудник.
О том, как разрабатываются подобные модели под оборудование, расскажем в следующих материалах блога.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Big Data, SQL, Высокая производительность, Системное администрирование, Хранилища данных] Теория и практика использования ClickHouse в реальных приложениях. Александр Зайцев
- [Big Data, Data Mining, Визуализация данных, Открытые данные] Аномалии общероссийского голосования по поправкам к Конституции России. Часть 1
- [Big Data, Data Mining, Информационная безопасность, Сотовая связь] «Вымпелком» выполнит дата-майнинг своих абонентов по заказу любого клиента
- [Big Data, SQL, Высокая производительность, Системное администрирование, Хранилища данных] Benchmark ClickHouse Database and clickhousedb_fdw (PostgreSQL) (перевод)
- [Big Data, IT-стандарты, Законодательство в IT, Искусственный интеллект, Терминология IT] Цифровая трансформация: полная свобода самовыражения
- [Бизнес-модели, Математика] Цифровая трансформация. Операционная модель бизнеса. Производственно-коммерческие ограничения
- [Big Data, Natural Language Processing, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Наш опыт работы с DeepPavlov: голосовой помощник за 20 дней и приём 5000 звонков на горячей линии
- [Big Data, Python, Машинное обучение, Программирование] Почему стоит начать использовать FastAPI прямо сейчас (перевод)
- [Big Data, Математика, Машинное обучение] Sktime: унифицированная библиотека Python для машинного обучения и работы с временными рядами (перевод)
- [Apache, Big Data, Kubernetes] Запускаем Apache Spark на Kubernetes
Теги для поиска: #_big_data, #_tsifrovoj_dvojnik (цифровой двойник), #_analiz_bolshih_dannyh (анализ больших данных), #_tsifrovaja_model (цифровая модель), #_blog_kompanii_factory5 (
Блог компании Factory5
), #_big_data
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:04
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Привет! Это команда Factory5 — российского разработчика ПО для промышленных предприятий. Многие сейчас используют словосочетание «цифровой двойник», иногда не подозревая, что это такое. Сегодня вместе с продуктовым менеджером мы расскажем, что на самом деле подразумевается цифровым двойником и почему он не всегда нужен. Что такое цифровой двойник? Цифровой двойник — виртуальная копия реального объекта, которая ведет себя так же, как реальный объект. В нем в режиме реального времени отражаются все процессы, происходящие с физическим объектом. Погрешность между работой виртуальной модели и тем, что происходит в реальности, не должна превышать 5%. Цифровой двойник объединяет в себе большой массив информации из разных источников. Поэтому наиболее детальный вариант двойника содержит данные о внешнем виде объекта, его функциях, состоянии, внешних вмешательствах и многом другом. Например, компания Tecnomatix создала цифровой двойник производства для PROLIM, которые хотели улучшить процесс комплектации товара. Для начала был создан визуальный двойник производства. Далее, с датчиков сняли данные о скорости движения объектов, количестве рабочих и их работоспособности и многие другие. Вся эта информация позволила создать цифрового двойника, который повторяет все процессы реального объекта. В видео показано, как можно менять разные параметры производства и тестировать другие условия. Например, количество рабочих комплектовочного цеха. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Таким образом, чем больше разных данных есть о физическом объекте, тем легче создать его цифровую копию и тем детальнее она будет. Что он из себя представляет? Это программа, созданная на основе 3D-технологий, VR или AR, а также AI и IoT одновременно. Результат синергии нескольких сложных технологий и фундаментальных наук. Чаще всего она отражает визуальное представление физического объекта и, в идеальном случае, повторяет процесс работы в точнейших деталях. Все физические, технологические и бизнес-процессы описываются с помощью математики. А чтобы придать ему динамичности на помощь приходит интернет вещей (IoT): встроенные на объект датчики передают информацию о текущем состоянии объекта в режиме реального времени. И это отражается в цифровом двойнике. Чем полезны цифровые двойники? На них можно ставить любые эксперименты. При внесении каких-либо условий, двойник реагирует так же, как отреагировал бы на это настоящий физический объект. Поэтому можно оценить его возможности, проверить свои ожидания, проиграть несколько сценариев развития событий и выбрать самый оптимальный. Однако, цифровой двойник требует огромных вложений. Даже для создания двойника объекта, полностью оснащенного датчиками, необходима большая междисциплинарная команда и колоссальные возможности для сбора и хранения больших данных. Такой цифровой двойник «в чистом виде» нужен только тем, кто хочет быть, как Железный Человек. Чем заменить цифровой двойник? Малым и средним компаниям достаточно будет только цифровой модели или 3D-модели, которая в отличие от двойника, статична и не отражает состояние объекта в режиме реального времени. Или наоборот, детальное отражение текущего состояния объекта на довольно схематичном визуальном ряде. В зависимости от решаемых задач, стоит сконцентрироваться на тех параметрах, которые действительно важны в модели. Например, в дизайне интерьера важнее посмотреть, как будут сочетаться цвета и текстуры материалов в одной комнате. А в обучении пилотов на симуляторе самолета важнее воссоздать возможные условия полета и технические особенности машины. Этот подход означает, что вы используете 20% усилий для того, чтобы добиться 80% результатов. За значительно меньшие деньги. Наш опыт Мы в Factory5 создали решение для прогнозирования технического состояния промышленного оборудования F5 PMM. С точки зрения цифрового моделирования в нем отражаются основные узлы оборудования, которые особенно нуждаются в прогнозировании отказов. Это выясняется на этапе предпроектного обследования и при составлении экспертных правил. Узлы детально отображаются на 2D-модели для наглядности и расширения экспертности: так не только инженер первого разряда понимает, где происходит аномалия, а любой сотрудник. О том, как разрабатываются подобные модели под оборудование, расскажем в следующих материалах блога. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Factory5 ), #_big_data |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:04
Часовой пояс: UTC + 5