Sử Dụng “Digital Twins” Trong Sản Xuất: Bước Đột Phá Cho Doanh Nghiệp
Trong thế giới cạnh tranh khốc liệt của sản xuất sản phẩm, việc nhanh chóng chuyển từ ý tưởng sang thị trường hơn đối thủ cạnh tranh là dấu hiệu của một chiến lược phát triển sản phẩm thành công và bền vững. “Digital twins” – hay còn gọi là “bản sao số” – đang chứng tỏ tác động lớn đến các doanh nghiệp sử dụng chúng để tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và kích hoạt nó nhằm cải thiện kết quả ở mọi bước từ thiết kế, sản xuất đến hỗ trợ.
“Internet of Things” (IoT) – Mạng lưới vạn vật kết nối – cho phép kỹ sư thử nghiệm và giao tiếp với các cảm biến tích hợp trong sản phẩm hoạt động của công ty, cung cấp thông tin chi tiết thời gian thực về chức năng của hệ thống và đảm bảo bảo trì kịp thời. Digital twins còn giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu để nhận diện các bộ phận hoạt động kém trong nhà máy, thậm chí tái tạo lô hàng “vàng”. Chúng cung cấp cho nhà sản xuất công cụ để dự đoán kết quả có khả năng trước khi đầu tư vào các thay đổi. Chúng sử dụng dữ liệu thực tế và trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các kịch bản và thử nghiệm kết quả sản phẩm với các yếu tố đầu vào khác nhau.
Mặc dù công nghệ này có ứng dụng hữu ích trong nhiều ngành công nghiệp, nó lại đặc biệt quan trọng đối với các nhà sản xuất sản phẩm. Hãy cùng xem xét các lợi ích của việc sử dụng mô hình digital twin, những điều cần xem xét trước khi áp dụng nó, và các ví dụ thực tế về cách các công ty triển khai chúng để cải thiện hiệu suất, tăng tốc độ sản xuất và đạt được thời gian đưa ra giá trị nhanh hơn.
Digital Twin Là Gì?
Digital twin là một mô hình số toàn diện của một môi trường, sản phẩm, hoặc hệ thống, được sử dụng cho việc thử nghiệm, tích hợp và mô phỏng mà không ảnh hưởng đến đối tác thực tế của nó.
Trong khi một mô phỏng thông thường sao chép một kịch bản hoặc quy trình duy nhất, một bản sao số có thể chạy nhiều mô phỏng cùng một lúc, nghiên cứu các quy trình và kết quả khác nhau ở quy mô lớn.
Không có gì ngạc nhiên khi ngành công nghiệp digital twin toàn cầu được định giá 6.5 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến sẽ đạt 125.7 tỷ USD vào năm 2030, tăng trưởng với CAGR là 39.48% từ năm 2022 đến 2030. Sự tăng trưởng trong IoT và đám mây – cùng với mục tiêu giảm chi phí và rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm – là các yếu tố chính thúc đẩy sự tăng trưởng này.
Ứng Dụng Thực Tế của “Digital Twins”: Các Trường Hợp Sử Dụng để Lấy Cảm Hứng cho Chiến Lược Của Bạn
Giá Trị và Lợi Ích của Digital Twins
Tăng tốc đánh giá rủi ro và thời gian sản xuất
Công nghệ này giúp các công ty thử nghiệm và xác nhận một sản phẩm trước khi nó thực sự tồn tại trong thế giới thực. Bằng cách tạo một bản sao của quy trình sản xuất được lên kế hoạch, digital twin cho phép kỹ sư xác định bất kỳ sự cố nào trong quy trình trước khi sản phẩm đi vào sản xuất.
Kỹ sư có thể phá vỡ hệ thống để tổng hợp các tình huống không mong đợi, kiểm tra phản ứng của hệ thống và xác định các chiến lược giảm thiểu tương ứng. Khả năng mới này cải thiện đánh giá rủi ro, tăng tốc phát triển sản phẩm mới và nâng cao độ tin cậy của dây chuyền sản xuất.
Bảo trì dự đoán
Vì cảm biến IoT của hệ thống bản sao số tạo ra dữ liệu lớn trong thời gian thực, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu của mình một cách chủ động để nhận diện vấn đề trong hệ thống. Khả năng này giúp doanh nghiệp lên lịch bảo trì dự đoán chính xác hơn, từ đó cải thiện hiệu suất dây chuyền sản xuất và giảm chi phí bảo trì.
Giám sát từ xa thời gian thực
Thường rất khó hoặc thậm chí không thể có cái nhìn sâu rộng và thời gian thực về một hệ thống vật lý lớn. Tuy nhiên, một bản sao số có thể được truy cập ở bất cứ đâu, cho phép người dùng giám sát và điều khiển hiệu suất hệ thống từ xa.
Cải thiện sự hợp tác giữa các nhóm
Tự động hóa quy trình và truy cập thông tin hệ thống 24/7 giúp kỹ thuật viên tập trung nhiều hơn vào sự hợp tác giữa các nhóm, cải thiện năng suất và hiệu quả hoạt động.
Quyết định tài chính dựa trên dữ liệu
Một biểu diễn ảo của một đối tượng vật lý có thể tích hợp dữ liệu tài chính, như chi phí nguyên vật liệu và nhân công. Sự có sẵn của một lượng lớn dữ liệu thời gian thực và phân tích nâng cao giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và tốt hơn về việc có nên điều chỉnh chuỗi giá trị sản xuất hay không.
Các Loại Digital Twins Là Gì?
Bản sao số thành phần
Một bản sao số thành phần là biểu diễn hoặc mô phỏng của một phần của một sản phẩm hoặc quy trình. Nó có thể được sử dụng để thử nghiệm ảnh hưởng của trọng lượng, nhiệt độ hoặc các yếu tố căng thẳng khác lên một phần của sản phẩm, chẳng hạn như màn hình hoặc lắp ráp cơ khí.
Bản sao số tài sản
Mô hình ảo động này của tài sản vật lý hiện có được cập nhật và chính xác liên tục với dữ liệu thời gian thực trong khi được sử dụng để thử nghiệm cách hai hoặc nhiều thành phần làm việc cùng nhau. Một bản sao số tài sản có thể cung cấp bản sao của máy móc dây chuyền lắp ráp, ví dụ, cho phép doanh nghiệp thử nghiệm nhiều cấu hình để tối đa hóa sản xuất và giảm lỗi.
Bản sao số hệ thống
Bản sao số hệ thống là bước tiến từ bản sao số tài sản vì đó là biểu diễn số của hệ thống lớn hơn nơi các tài sản quan trọng hoạt động – trong trường hợp này là toàn bộ sàn nhà máy. Bản sao số này không chỉ thử nghiệm nhiều kết quả và phân tích dữ liệu mà còn có thể đề xuất cải thiện hiệu suất.
Bản sao số cơ sở hạ tầng
Một bản sao số cơ sở hạ tầng là biểu diễn số 3D của một đối tượng hoặc hệ thống với độ chính xác kỹ thuật. Theo Digital Twin Consortium, loại phụ này độc đáo ở chỗ nó phải có độ chính xác đến từng milimet, sự sắp xếp địa lý và hỗ trợ cho các sơ đồ kỹ thuật 3D phức tạp.
Tạo Ra “Digital Twin”: Các Bước Cần Xem Xét Trước Khi Thực Hiện
Trước khi triển khai công nghệ digital twin, có ba yếu tố then chốt cần được xem xét:
- Cập nhật giao thức bảo mật dữ liệu Theo ước tính của Gartner, 75% các digital twins dành cho sản phẩm OEM kết nối IoT sẽ sử dụng ít nhất năm loại điểm tích hợp khác nhau vào năm 2023. Lượng dữ liệu thu thập từ các điểm cuối này rất lớn, và mỗi điểm cuối đại diện cho một khu vực dễ bị tổn thương về mặt an ninh. Do đó, các công ty cần đánh giá và cập nhật giao thức bảo mật của họ trước khi áp dụng công nghệ digital twin. Các lĩnh vực quan trọng nhất về an ninh bao gồm:
- Mã hóa dữ liệu
- Quyền truy cập, bao gồm định nghĩa rõ ràng về vai trò người dùng
- Nguyên tắc ít quyền nhất
- Xử lý các lỗ hổng thiết bị đã biết
- Kiểm toán an ninh định kỳ
- Quản lý chất lượng dữ liệu Mô hình digital twin phụ thuộc vào dữ liệu từ hàng ngàn cảm biến từ xa giao tiếp trên các mạng không ổn định. Các công ty muốn triển khai công nghệ digital twin phải có khả năng loại trừ dữ liệu xấu và quản lý các khoảng trống trong dòng dữ liệu.
- Đào tạo đội ngũ của bạn Người dùng công nghệ digital twin phải áp dụng cách làm việc mới, có thể dẫn đến vấn đề trong việc xây dựng năng lực kỹ thuật mới. Các công ty phải đảm bảo rằng nhân viên của họ có kỹ năng và công cụ để làm việc với mô hình digital twin.
Tương Lai của Digital Twins
Digital twins đã chứng minh là một nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy thay đổi dựa trên dữ liệu, đặc biệt trong phát triển sản phẩm, nơi chúng giúp các nhà thiết kế và nhà sản xuất giảm chi phí, mở rộng quy mô thử nghiệm, nhanh chóng tiếp cận thị trường và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Tương lai của digital twins trong tổ chức của bạn trông như thế nào?
Bạn không thể chỉ mô phỏng mọi quy trình; thay vào đó, những điểm đau hiện tại và mục tiêu của bạn phải thông báo cho chiến lược digital twin của bạn. Bạn đang cố gắng đạt được điều gì với việc triển khai của mình, và kết quả nào sẽ mang lại ROI tốt nhất?
Bạn có dữ liệu hành động cần thiết để mô phỏng một sản phẩm hoặc quy trình trong một mô phỏng số không?
Và tác động kinh doanh dự kiến của việc triển khai digital twin(s) của bạn là gì? Bạn sẽ mô phỏng chỉ một hòn đảo dữ liệu hay toàn bộ hệ sinh thái của bạn trong môi trường số?
Hãy khám phá cách digital twins có thể giúp bạn tăng tốc thời gian sản xuất, chất lượng sản phẩm và thời gian đạt giá trị. Hãy đặt một cuộc gọi tư vấn miễn phí.
Don’t hesitate to contact Thanh for advice on automation solutions for CAD / CAM / CAE / PLM / ERP / IT systems exclusively for SMEs.
Luu Phan Thanh (Tyler) Solutions Consultant at PLM Ecosystem Mobile +84 976 099 099
Web www.plmes.io Email tyler.luu@plmes.io