Digital Twin

In de digitalisering van productieprocessen is een belangrijke rol weggelegd voor de digital twin. Het is een concept dat nog vaak geassocieerd wordt met 3D ontwerpen en simulaties maar eigenlijk veel verder gaat en uiteindelijk moet leiden tot virtuele modellen die in alle opzichten inwisselbaar zijn met reële producten en processen.

De digitalisering van producten en productieprocessen is zonder twijfel een van de meest toonaangevende trends in de industrie vandaag.

Die digitalisering heeft zich al heel wat jaren geleden ingezet in Product Lifecycle Management dat initieel tot doel had om alle relevante informatie over een product doorheen zijn levenscyclus op een eenduidige manier te beheren.

Daarnaast is er het Internet of Things verhaal, dat we hier om kort te zijn wat oneerbiedig samenvatten als het verzamelen en beheren van de grote hoeveelheden data die gedigitaliseerde producten en productieprocessen tijdens hen levensduur genereren.

Met de digital twin worden nu concepten naar voor geschoven waarin deze twee tendensen samengebracht worden om tot complete, virtuele modellen te komen van de producten en productieprocessen om ons heen.

Dat moet niet alleen de ingenieurs en mensen in de productie ondersteunen maar kan ook een belangrijke rol spelen in de experience van de klanten bij wie de producten uiteindelijk terechtkomen.

Verzameling van data en modellen

Maar wat is dat nu eigenlijk – de digital twin?

In een recent webinar van LNS Research werd de digital twin omschreven als een “executable virtual model of a physical thing or system”.

Andrew Hughes, principal analyst bij LNS Research verduidelijkt in het webinar dat men de digital twin niet noodzakelijk als één ding moet zien, maar als een verzameling van data en modellen waarmee men in de virtuele wereld aan de slag kan. In de praktijk, zo zegt hij, zal het dus eerder om een vierling of meerling gaan, dan over een “twin”.

IBM, dat eerder dit jaar een cheat sheet publiceerde over de digital twin, geeft in haar definitie ook aan dat het om een verzameling van data gaat: “The digital twin is the virtual representation of a physical object or system across its life-cycle. It uses real-time data and other sources to enable learning, reasoning, and dynamically recalibrating for improved decision making.”

First principles modellen

Hoewel het daar niet altijd zo genoemd wordt, zijn veel van de principes van de digital twin vandaag al gangbaar in de procesindustrie. Men heeft er niet alleen ontwerptekeningen van installaties maar er wordt ook veel gewerkt met zogenaamde “first principles” modellen. Dat wil zeggen dat men vanuit de wetten van de fysica een wiskundig model maakt waarmee gesimuleerd kan worden hoe een reële installatie zich zal gedragen.

Van een destillatietoren, bijvoorbeeld, kan men door het simuleren van warmteoverdrachten, massabalansen enz. vrij precies voorspellen welke scheidingsgraad er in een reële installatie bekomen zal worden.

Voor andere taken worden dan weer empirische modellen ingezet. Dat zijn wiskundige formules waarvan de parameters bepaald worden door het gedrag van reële installaties te analyseren.

Het is een soort IoT avant la lettre want men gebruikt meetwaarden van reële installaties om tot een model te komen dat vervolgens gebruikt kan worden om het gedrag van andere, gelijkaardige installaties te bepalen. Of om extrapolaties te doen.

Digitale kopie van een reëel product

In de discrete manufacturing wordt de digital twin nog veelal geassocieerd met 3D ontwerpen en (mechanische) simulaties maar het vergt niet al te veel verbeeldingskracht om ook daar modellen te gaan bouwen volgens first principles principes, of modellen waarin het gedrag op basis van reële data gemodelleerd wordt.

Men kan dat bekijken vanuit het PLM perspectief waarin alle data van een bepaald product verzameld wordt – niet alleen de data die in de ontwerpfase en tijdens de productie gegenereerd wordt, maar ook de reële data die tijdens de levensduur door sensoren verzameld worden. Men komt dan tot een digitale kopie van een reëel product dat permanente updates krijgt. Zodra het product zich door slijtage minder performant zou gedragen, zal dat ook in de digitale variant merkbaar zijn.

Deze redenering kan niet alleen toegepast worden op producten maar ook op productielijnen en processen. Door reële data in dergelijke modellen te incorporeren ontstaan niet alleen modellen die steeds realistischer worden. Het verfijnen van de modellen geeft ook een steeds beter inzicht in de fenomenen die in de reële wereld van invloed zijn op een systeem.

Met die kennis kan men vervolgens aan de slag gaan om reële processen te optimaliseren en te verbeteren. Performante modellen moeten het ook mogelijk maken om productielijnen in de virtuele wereld voor te bereiden op nieuwe producten en productconfiguraties zodat omsteltijden tot een minimum herleid kunnen worden.

Low hanging fruit

Er bestaan vandaag al heel wat indrukwekkende voorbeelden van implementaties van digital twins. Sommige bedrijven hebben digitale modellen van complete productielijnen waarop ze productieruns kunnen simuleren en testen om aanpassingen voor te bereiden.

Bedenk wel, dit zijn geen kleine projecten want de bouw van digital twins vergt enorm veel werk in het verzamelen van data en het modelleren van producten en productinstallaties. In het eerder genoemde webinar wordt een miljoen dollar naar voor geschoven als een richtprijs voor het realiseren van een dergelijk project. Dat is niet voor elk productieatelier weggelegd. Toch worden ook behoorlijk interessante ROI’s naar voor geschoven. Eens de modellen beschikbaar zijn, zijn de mogelijkheden haast eindeloos.

Een goede approach bij de realisatie van digital twins blijft om klein te starten met het zogenaamde low hanging fruit. Maar om te vermijden dat zo een pilootproject niet beperkt blijft tot een geïsoleerd initiatief is het even belangrijk om bij die eerste stappen al meteen een zicht te krijgen op wat men later nog allemaal zou willen doen. Op die manier ontstaat een visie voor digital twins en een framework waarop later voortgebouwd kan worden om steeds verder te gaan in de digitalisering.

© Productivity.be, Tekst: Erwin Vanvuchelen, Foto: LNS Research