O que é um gêmeo digital?

O objeto estudado (por exemplo, uma turbina eólica) é equipado com vários sensores relacionados às áreas funcionais essenciais. Esses sensores produzem dados sobre diferentes aspectos do desempenho do objeto físico, como produção de energia, temperatura, condições climáticas e mais.O sistema de processamento recebe essas informações e as aplica ativamente à cópia digital.

Após receber os dados relevantes, o modelo digital pode ser utilizado para realizar várias simulações, analisar problemas de desempenho e criar melhorias potenciais. O objetivo final é obter insights valiosos que possam ser usados para aprimorar a entidade física original.

Embora tanto as simulações quanto os digital twins utilizem modelos digitais para replicar os diversos processos de um sistema, um digital twin é na verdade um ambiente virtual, o que o torna significativamente mais rico para estudos. A diferença entre um digital twin e uma simulação está em grande parte na escala: enquanto uma simulação normalmente estuda um processo em particular, um digital twin pode executar várias simulações úteis para estudar múltiplos processos.

As diferenças não param por aí. Por exemplo, as simulações geralmente não se beneficiam de dados em tempo real. Já os digital twins são projetados com base em um fluxo bidirecional de informações que ocorre quando os sensores do objeto fornecem dados relevantes ao processador do sistema, e acontece novamente quando os insights gerados pelo processador são compartilhados de volta com o objeto físico original.

Com dados melhores e constantemente atualizados relacionados a uma ampla gama de áreas, combinados com o poder de computação adicional que acompanha um ambiente virtual, os digital twins podem analisar mais questões a partir de muito mais pontos de vista do que as simulações padrão, com maior potencial para melhorar produtos e processos.

Existem vários tipos de digital twins dependendo do nível de ampliação do produto. A maior diferença entre esses twins está na área de aplicação. É comum que diferentes tipos de digital twins coexistam dentro de um sistema ou processo. Vamos explorar os tipos de digital twins para entender as diferenças e como eles são aplicados.

A ideia da tecnologia de gêmeos digitais foi expressa pela primeira vez em 1991, com a publicação de Mirror Worlds, de David Gelernter. No entanto, o Dr. Michael Grieves (então professor da Universidade de Michigan) é creditado por aplicar pela primeira vez o conceito de gêmeos digitais à fabricação em 2002 e anunciar formalmente o conceito de software de gêmeo digital. Eventualmente, John Vickers, da NASA, introduziu um novo termo - "gêmeo digital" - em 2010.

No entanto, a ideia central de usar um digital twin como meio de estudar um objeto físico pode ser vista muito antes. De fato, pode-se dizer com justiça que a NASA foi pioneira no uso da tecnologia de digital twins durante suas missões de exploração espacial na década de 1960, quando cada espaçonave em viagem era exatamente replicada em uma versão terrestre usada para estudo e simulação por equipes da NASA.

O uso de digital twins permite pesquisas e projetos de produtos mais eficientes, gerando uma grande quantidade de dados sobre possíveis resultados de desempenho. Essas informações geram insights que permitem às empresas realizar ajustes necessários no produto antes do início da produção

Após o lançamento de um novo produto, os gêmeos digitais podem ajudar a refletir e monitorar os sistemas de produção, visando alcançar e manter a eficiência máxima durante todo o processo de fabricação.

Os digital twins podem até ajudar os fabricantes a decidir o que fazer com produtos que chegam ao fim de seu ciclo de vida e precisam passar por processamento final, seja por meio da reciclagem ou outras medidas. Com o uso de digital twins, é possível identificar quais materiais do produto podem ser reaproveitados.

Embora os digital twins sejam valorizados pelo que oferecem, seu uso não é justificado para todos os fabricantes ou para todos os produtos. Nem todo objeto é complexo o suficiente para precisar do fluxo intenso e regular de dados de sensores que os digital twins exigem. Tampouco vale a pena, do ponto de vista financeiro, investir recursos significativos na criação de um digital twin. (Lembre-se de que um digital twin é uma réplica exata de um objeto físico, o que pode tornar sua criação cara.)

Por outro lado, diversos tipos de projetos se beneficiam especificamente do uso de modelos digitais:

• Projetos fisicamente grandes: edifícios, pontes e outras estruturas complexas são regidos por regras rigorosas de engenharia.
• Projetos mecanicamente complexos: turbinas a jato, automóveis e aeronaves. Os digital twins aumentam a eficiência de máquinas complexas e motores de grande porte.
• Equipamentos de geração de energia: isso inclui tanto os mecanismos de geração de energia quanto de transmissão.
• Projetos de manufatura: os digital twins são excepcionais em ajudar a otimizar a eficiência dos processos, como em ambientes industriais com sistemas de máquinas interfuncionais.

Portanto, os setores que alcançam maior sucesso com digital twins são aqueles envolvidos com produtos ou projetos em larga escala:

• Engenharia (sistemas)
• Fabricação de automóveis
• Produção de aeronaves
• Projeto de vagões ferroviários
• Construção de edifícios
• Manufatura (IIoT - Industrial IoT)
• Serviços públicos de energia

A rápida expansão do mercado de digital twins mostra que, embora já sejam utilizados em diversos setores, a demanda por essa tecnologia continuará crescendo por um bom tempo. Em 2022, estimou-se que o mercado global de digital twins alcançaria USD 73,5 bilhões até 2027.¹

O uso de digital twins de ponta a ponta permite que proprietários e operadores reduzam o downtime dos equipamentos enquanto aumentam a produção. Descubra uma solução de gerenciamento de ciclo de vida de serviço criada pela IBM e Siemens.

Os digital twins já são amplamente utilizados nas seguintes aplicações:

Uma mudança fundamental nos modelos operacionais existentes está acontecendo. Uma reinvenção digital está ocorrendo em setores intensivos em ativos, que estão mudando os modelos operacionais de forma disruptiva, exigindo uma visão integrada física e digital de ativos, equipamentos, instalações e processos. Os digital twins são uma parte vital desse realinhamento.

O futuro dos digital twins é praticamente ilimitado, pois quantidades crescentes de poder cognitivo estão constantemente sendo dedicadas ao seu uso. Assim, os digital twins estão constantemente aprendendo novos recursos e skills, o que significa que podem continuar gerando os insights necessários para melhorar produtos e tornar os processos mais eficientes.

Neste artigo sobre como transformar as operações de ativos com digital twins, aprenda como as mudanças impactam seu setor.