Digital tvilling 

 

 Forutsigbart vedlikehold gjennom en digital tvilling 

 Vi er midt inne i et veldig spennende teknologisk skjæringspunkt. Skyens nesten endeløse data prosesseringsstyrke kombinert med smartere og kraftigere sensorer og systemer koblet opp mot skyen skaper muligheter vi bare kunne drømme om for noen få år siden. I de neste fem årene forventes nivået av digitalisering i industrien å doble og prediktive vedlikeholdssystemer forventes å lede investerings bølgen drevet av forbedringene som har kommet med bruk av IoT-drevne løsninger. Prediktive service og vedlikeholds løsninger koblet opp mot digitale tvillinger gir kontinuerlig overvåking av fysiske systemers tilstand på en visuell og lett forståelig måte. Slik kan tvillingen varsle om potensielle problemer i forkant av produksjonsstans eller ulykke. Dette i seg selv er en stor gevinst for mange bedrifter, men en digital tvilling kan gjøre mye mer. 

Teknologi systemet digital tvilling innebærer å skape en virtuell representasjon av et fysisk system, for eksempel en industriell maskin, en produksjonslinje eller et helt skip, for å duplisere dens tilstand og simulere dens ytelse. Digitale tvillinger er selvlærende systemer, drevet av maskinlæringsalgoritmer. Dette gjør at den virtuelle tvillingen kan tilpasse seg endringene i tilstanden og konfigureringen av sin fysiske tvilling. I industriell sammenheng brukes digitale tvillinger til å forbedre produktdesign, overvåke utstyrs tilstand for å identifisere potensiell slitasje, simulere produksjonsoperasjoner og mer. 

For å bygge digitale tvillinger som muliggjør prediktiv vedlikehold av industrielle systemer lages det først en nøyaktige 3D-modell i et samarbeid mellom real-time 3D animatører/programmerere og mekaniske, elektriske og prosessingeniører for å bygge alle systemets fysiske egenskaper og dens komponenter. 3D-modellen blir så «satt i live» med å tilføre IoT-data hentet fra sensorer festet til det virkelige systemet. Denne dataen inneholder informasjon om systemets ytelse, tilstand og miljø (f.eks. Temperatur, spenning, innløpstrykk, etc.). Ofte forbedres den digitale tvillingens funksjonalitet ved at tvillingens systemprogramvare integreres med software løsningen som styrer driften av den fysiske løsningen. 

Når den digitale tvillingen er bygget og tilkoblet real-time sensor data som mates inn i den prediktive vedlikeholdsprogramvaren vil den kontinuerlig analysere det det fysiske systemets tilstand, miljøet det står i og det totale systemet det er koblet opp mot. Den prediktive vedlikeholdsprogramvaren inneholder informasjon og arbeidsforhold, historisk vedlikeholds data, systemets feilmarginer, etc. slik at den digitale tvillingen kan varsle når deler må skiftes, når vedlikehold må gjennomføres eller hvis systemet ikke fungerer optimalt. I tillegg vil en selvlærende digital tvilling gi service teknikerne instrukser på de handlingene som skal gjennomføres ved å virtuelt demontere den delen av systemet som skal vedlikeholdes, identifisere deler som skal skiftes og gi skritt for skritt instrukser. 

Sammen med forutsigbarheten av mulige problemer muliggjør digitale tvilling systemer: 

• Evnen til å beregne vedlikeholds relaterte KPIer ved å kombinere historiske data, risikofaktorer, systemkonfigurasjon og driftsscenarier. 

• Evnen til å gi en prognose på systemets tilstand og ytelse under forskjellige omstendigheter ved å kjøre simuleringer i en nøyaktig sanntidsmodell med variable faktorer som kjøretid og eksponering for alvorlige driftsforhold. 

• Muligheten til å simulere ulike vedlikeholds scenarier. Teknikere bruker digitale tvillinger til å teste vedlikeholds scenarier eller bestemte reparasjoner og se hvordan de fungerer før de påføres den fysiske tvillingen. 

Under utrulling av et digital-tvilling-system er det viktig at det teamet som var involvert i å bygge systemet er med for å kvalitetssikre under oppstartsfasen. Siden modellen skal gjenspeile den fysiske tvillingens egenskaper kreves det input fra driftsansvarlig, prosessingeniør, elektroingeniør, utstyrsleverandører og andre partnere mens data strømmer inn i det virtuelle systemet og kontroll sjekke at analysen som skjer i den digitale tvillingen matcher det som skjer i det fysiske systemet. Denne prosessen legger et ekstra lag av kompleksitet ved utrulling, men når systemet er verifisert kan bedriften begynne å sanke fordelene.