jeudi, 28 mars 2024

Pourquoi la composabilité est essentielle pour faire évoluer les jumeaux numériques

Les jumeaux numériques permettent aux entreprises de modéliser et d’imiter des structures, des produits, des lignes de production, des centres et des procédures. Cela peut améliorer l’efficacité, signaler rapidement les erreurs de qualité et favoriser une meilleure prise de décision. Aujourd’hui, de nombreux projets de jumeaux numériques sont des efforts ponctuels. Un groupe peut produire un jumeau numérique pour une toute nouvelle boîte de vitesses et tout recommencer lors de la modélisation d’une éolienne qui comprend cette pièce ou du processus métier qui répare cette pièce.

De préférence, les ingénieurs souhaitent assembler rapidement des jumeaux numériques plus complexes pour représenter les turbines, les parcs éoliens, les réseaux électriques et les entreprises énergétiques. Ceci est rendu complexe par les différentes parties qui entrent dans les jumeaux numériques au-delà des conceptions physiques, telles que la gestion des données, les étiquettes sémantiques, la sécurité et l’interface (UI). De nouvelles approches pour transformer des composants numériques en assemblages et modèles plus grands pourraient aider à simplifier ce processus.

Gartner a prévu que le marché des jumeaux numériques traversera le gouffre en 2026 pour atteindre 183 milliards de dollars d’ici 2031, les jumeaux numériques composites offrant la plus grande opportunité . Il conseille aux responsables d’articles de créer des écosystèmes et des bibliothèques de fonctions prédéfinies et de modèles de marchés verticaux pour stimuler la compétitivité sur le marché des jumeaux numériques. L’industrie commence à garder à l’esprit.

Le Digital Twin Consortium vient de publier le cadre du tableau des capacités des éléments (CPT) pour aider les entreprises à développer des jumeaux numériques composables. Il organise le paysage des technologies de support pour aider les groupes à développer la structure d’intégration des jumeaux numériques privés.

Un nouveau type de conception

Des similitudes et des distinctions substantielles existent dans la modélisation utilisée pour construire des jumeaux numériques par rapport à d’autres modèles d’analyse et de système expert (IA). Tous ces efforts commencent par des données historiques appropriées et opportunes pour informer le style du modèle et calibrer l’état actuel avec les résultats du modèle.

Néanmoins, les simulations de jumeaux numériques sont uniques par rapport aux approches de connaissance statistique standard en ce que les structures du modèle ne sont pas directement obtenues à partir des informations, a déclaré Bret Greenstein, partenaire de données, d’analyse et d’IA chez PwC, à VentureBeat. Au lieu de cela, une structure de conception est émergée par les modélisateurs à travers des entretiens, des études de recherche et des sessions de style avec des professionnels du domaine pour s’aligner sur les questions tactiques ou opérationnelles qui sont spécifiées à l’avance.

En conséquence, les professionnels du domaine doivent être associés à la notification et à la confirmation de la structure de conception. Cet investissement en temps peut limiter la portée des simulations aux applications où une analyse de situation continue est nécessaire. Greenstein constate également que l’établissement d’une conception de jumeau numérique est un entraînement continu. La granularité de la conception et les limites des systèmes doivent être soigneusement réfléchies et spécifiées pour équilibrer l’investissement en temps et l’adéquation du modèle aux questions qu’ils sont censés prendre en charge.

« Si les entreprises ne parviennent pas à tracer des frontières autour des détails qu’un modèle de simulation enregistre, le retour sur investissement sera incroyablement difficile à atteindre », a déclaré Greenstein.

Par exemple, une organisation peut développer un jumeau numérique de réseau à l’échelle de la milliseconde pour concevoir la résilience et la capacité du réseau. Il peut également avoir une conception d’adoption par les consommateurs pour comprendre les besoins à l’échelle des mois. Cette expédition des besoins du client et du comportement d’utilisation à un niveau macro peut servir d’entrée dans une micro-simulation de l’infrastructure réseau.

Jumeaux numériques composables

C’est ici que la toute nouvelle structure CPT du DTC est disponible. Pieter van Schalkwyk, PDG de XMPRO et coprésident de Natural Resources Le groupe de travail du Digital Twin Consortium, a déclaré que le CPT fournit une technique commune permettant aux équipes multidisciplinaires de collaborer plus tôt dans le cycle d’avancement. Un élément crucial est un cadre de référence pour considérer six catégories de capacités comprenant les services d’information, la combinaison, l’intelligence, l’UX, la gestion et la fiabilité.

Cela peut aider les entreprises à identifier les espaces de composabilité dont elles ont besoin pour gérer en interne ou à partir d’outils externes. Le cadre aide également à reconnaître des combinaisons spécifiques au niveau des capacités. Le résultat est que les organisations peuvent envisager de développer un portefeuille de capacités réutilisables. Cela minimise la duplication des services et des efforts.

Cette méthode surpasse la façon dont les ingénieurs intègrent actuellement de nombreuses pièces dans des structures plus grandes dans des outils de conception assistée par ordinateur. Schalkwyk a déclaré : « Les outils de style permettent aux équipes d’ingénierie d’intégrer des modèles tels que la CAO, la 3D et le BIM dans des assemblages de style, mais ne sont généralement pas adaptés à l’instanciation de jumeaux numériques de cas d’utilisation multiples et à l’intégration d’informations au taux de jumelage requis. »

Capacités d’emballage du produit

D’autre part, un jumeau numérique composable s’appuie sur 6 groupes de capacités qui aident à gérer la conception intégrée et d’autres instances de jumeau numérique basées sur le modèle. Il peut également intégrer l’IoT et d’autres services de données pour fournir une représentation actuelle de l’entité représentée par le jumeau numérique. Le CPT représente ces différentes capacités sous la forme d’un tableau d’éléments pour le rendre agnostique à toute innovation ou architecture spécifique.

« L’objectif est de décrire une exigence de l’entreprise ou un cas d’utilisation en termes de capacité uniquement », a expliqué Schalkwyk.

Décrire le jumeau numérique en termes de capacités aide à faire correspondre une application spécifique aux innovations qui fournissent la capacité appropriée. Cela reflète le modèle plus large de l’industrie vers les applications d’organisation composables. Cette approche permet à différentes fonctions, telles que les ingénieurs, les scientifiques et d’autres professionnels du domaine, de créer et de recomposer des jumeaux numériques pour diverses exigences de service.

Cela crée également une opportunité pour de nouvelles capacités d’organisation packagées qui pourraient être utilisées dans tous les secteurs. Une capacité d’entreprise packagée de « détection de fuites » pourrait combiner la combinaison d’informations et l’analyse technique pour fournir une pièce à usage multiple qui peut être utilisée dans un large éventail de cas d’utilisation de jumeaux numériques, a expliqué Schalkwyk. Il pourrait être utilisé dans des jumeaux numériques pour le pétrole et le gaz, la fabrication de procédures, l’exploitation minière, l’agriculture et les services publics d’eau.

Difficultés de composabilité

Alisha Mittal, directrice de la pratique chez Everest Group, a déclaré : « De nombreux projets de jumeau numérique sont aujourd’hui en phase pilote ou se concentrent sur des actifs ou des procédures extrêmement particuliers. »

Les recherches d’Everest ont révélé qu’environ 15 % des entreprises ont effectivement exécuté des jumeaux numériques dans plusieurs entités.

« Alors que les jumeaux numériques offrent une énorme capacité d’efficacité fonctionnelle et de réduction des dépenses, le facteur clé de cette adoption à grande échelle réside dans les difficultés de composabilité », a déclaré Mittal.

Les ingénieurs ont du mal à intégrer les différentes méthodes que les équipements et capteurs collectent, traitent et formatent les données. Cette complexité s’intensifie encore en raison de l’absence de normes typiques et de structures de référence pour faciliter l’échange de données.

Suseel Menon, expert senior chez Everest Group, a déclaré que certaines des difficultés importantes rencontrées par les entreprises qui tentaient de faire évoluer les jumeaux numériques incluent :

  • Paysage des données naissant : Le perfectionnement des architectures d’informations et des flux de données est souvent l’un des plus grands obstacles à éliminer avant la mise à l’échelle complète des jumeaux numériques à l’échelle d’une usine ou d’une entreprise.
  • Complexité du système : Il est rare que deux éléments physiques au sein d’une grande opération soient similaires, ce qui complique la combinaison et l’évolutivité.
  • Accessibilité des compétences : les entreprises se battent pour découvrir des talents dotés des compétences en ingénierie et en informatique appropriées.
  • Verticalisation minimale des plates-formes et services prêts à l’emploi : les solutions qui fonctionnent pour les biens ou les processus sur un marché peuvent ne pas fonctionner sur un autre.

Enchaîner les pièces ensemble

Schalkwyk a déclaré que la prochaine étape consiste à établir la structure de composabilité à une 2e couche avec des descriptions de capacités plus granulaires. Un effort différent sur une conception de « capacités de jumeau numérique en tant que service » décrira comment les capacités de jumeau numérique pourraient être expliquées et provisionnées dans une méthode sans contact à partir d’un marché de capacités.

En fin de compte, ces efforts pourraient également établir la structure des fils numériques qui assistent les processus de liaison qui couvrent plusieurs jumeaux numériques.

« Dans un avenir proche, nous pensons qu’une technique centrée sur le fil numérique sera mise en lumière pour permettre une combinaison à la fois au niveau du silo de la plate-forme d’informations et au niveau organisationnel », a déclaré Mittal. « DataOps-as-a-service pour l’amélioration, l’harmonisation et la combinaison des informations sur toutes les plateformes sera une capacité importante pour permettre des efforts de jumeau numérique composables et évolutifs. »

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