De adoptie van digital twins in de maakindustrie

De maakindustrie streeft voortdurend naar methoden om haar operationele efficiëntie te verbeteren en de algehele kwaliteit van producten te verhogen. Een technologie die steeds meer geadopteerd wordt en hier mogelijk een steeds grotere rol in kan gaan spelen is die van ‘digital twins’ of digitale tweelingen. Deze digitale replica’s van fysieke objecten, productieprocessen, of de mensen die productiemachines bedienen, beloven de manier waarop fabrikanten werken te transformeren. In dit artikel verkennen we de opkomst van digital twins en hoe ze de concurrentiepositie van bedrijven kunnen versterken.

Historie

Het concept van de digital twin heeft zijn wortels in een verrassende hoek van de geschiedenis: de ontploffing van de Apollo 13. Ondanks dat de zuurstoftank van dit ruimteschip ontplofte op zo’n 330.000 km afstand van de aarde, overleefde de bemanning op miraculeuze wijze deze reis. Na terugkeer op aarde wilde NASA de oorzaken van de ontploffing achterhalen, maar het voorval exact reproduceren voor analyse zou te kostbaar zijn. NASA nam baanbrekende stappen door diverse simulatiemodellen te ontwikkelen om de ontstane schade op een digitale manier te analyseren. Deze digital twin was de eerste in zijn soort en maakte het mogelijk om met data de exacte redenen van de ontploffing na te bootsen. Zo kon het forensisch onderzoek ondersteund worden en is er geleerd van de gemaakte ontwerpfouten.

Wat zijn digital twins?

Er zijn verschillende definities van digital twins en daarom is het belangrijk dat deze vraag eerst beantwoord wordt. Wij zien een digital twin als een virtuele representatie van een fysiek object, persoon, of proces waarmee simulaties kunnen worden uitgevoerd om inzicht te krijgen in de werking ervan in de echte wereld. We bedoelen hierbij een persoon als operator in een proces waarvan alleen de fysieke handelingen zijn gemodelleerd. Anders dan een conventionele 3D-visualisatie of een op zichzelf staande simulatie is dat een digital twin, in de basis, een nauwkeurige real-time representatie van een bestaand object is. De digital twin put informatie uit verschillende bronnen, omvat gedragsinzichten, en biedt visuele weergaven.

Het concept van de digital twin in de maakindustrie is ontwikkeld als de ideale basis voor Product Lifecycle Management en zou kunnen bestaan gedurende de gehele lifecycle (create, build, operate/support and dispose) van de fysieke entiteit die het representeert. Echter, omdat er tegenwoordig erg veel gedetailleerde data beschikbaar is, wordt een digital twin ontworpen op basis van de waarde die een specifieke use-case kan bijdragen. Voor de maakindustrie zijn onder meer productontwerp en procesanalyses al gerealiseerde toepassingen die wij graag verder toelichten.

Productontwerp

De digital twin bestaat vaak al voordat de fysieke entiteit bestaat en wordt ontwikkeld tijdens de creatie-fase van objecten. Deze variant wordt ook wel een ‘virtual twin’ genoemd omdat deze nog niet gekoppeld is aan een fysiek object. Als er tijdens de creatie-fase al een digitale entiteit ontwikkeld is, is het mogelijk voor ontwikkelaars om al de gehele product lifecycle te modelleren en simuleren. Traditionele manieren van productontwikkeling worden vaak uitgevoerd met sequentiële modellen zoals de V-cycle aanpak. Deze modellen worden doorgelopen vanaf het formuleren van initiële behoeftes tot het testen en valideren van producten. Nadeel van het gebruik van dit soort modellen is dat ze erg rigide zijn en dat ontwerpfouten pas gedetecteerd worden in de testfase. Met een virtual twin is het mogelijk om nieuwe ontwerpen direct te testen zodat mogelijke ontwerpfouten snel ontdekt kunnen worden en daarmee kostbare ontwikkeltijd bespaart kan worden (zie InMotion case).

Procesanalyse

Een digital twin kan ook een replica van een proces zijn zoals een gehele fabriek, een productielijn, of machineonderdelen. Door real-time data uit sensoren te ontsluiten en deze te combineren met Computer-Aided Design (CAD) modellen en andere simulatie tools wordt een digital twin gecreëerd. De primaire reden voor het implementeren van digital twins is het kunnen nemen van data-gedreven beslissingen. Dit kan bijvoorbeeld bereikt worden door predictive maintenance toe te passen voor het identificeren van potentiële problemen voordat deze daadwerkelijk optreden, of door processen real-time te monitoren en analyseren.

Use cases van digital twins zijn erg divers. Zo heeft Magnus in samenwerking met haar zusterbedrijf Cards PLM Solutions en beide onderdeel van Emixa, een digital twin opgezet bij een kunststof verpakkingsproducent. Het doel op de lange termijn: op basis van data beslissingen kunnen nemen om de kwaliteit van producten te verhogen. Dit is gestart met een proof-of-concept waarbij data uit energiesensoren en het ERP-systeem ontsloten wordt om zo real-time energiebesparingen door te kunnen voeren. Medewerkers op de werkvloer zijn zo in staat om direct te handelen bij gesignaleerde situaties voor mogelijke energiebesparingen. In latere fases zal er meer sensordata aan het model toegevoegd worden om zo de digital twin te verreiken.

Adoptie & toekomstvisie

De wijde adoptie van digital twins in de maakindustrie laat momenteel op zich wachten en dat kan toegeschreven worden aan verschillende uitdagingen:

Allereerst is er het aspect van een solide data-infrastructuur. De meeste maakbedrijven vertrouwen op Enterprise Resource Planning (ERP) en Product Lifecycle Management (PLM) systemen om dagelijkse activiteiten te beheren. Integratie van deze systemen met digital twin technologieën is een complexe taak, het vereist naadloze datastromen en dataverbindingen, wat vaak gepaard gaat met hoge kosten en tijd.
Een ander obstakel is dat sommige productieprocessen moeilijk te vatten zijn in deterministische modellen. Digital twins zijn gebaseerd op het principe van nauwkeurige benadering, maar in de werkelijkheid kunnen bepaalde processen complexe, niet-lineaire variabelen bevatten die moeilijk te voorspellen zijn.
Bovendien bevatten machines vaak enorme hoeveelheden data, maar het ontsluiten en effectief benutten van deze gegevens kan lastig zijn.

Het overwinnen van deze obstakels vereist een strategische benadering, waarbij investeringen in data-infrastructuur en digitale competenties vertaald moeten worden naar concrete financiële voordelen. Zo investeren verschillende partijen in digital twin technologie, zoals Siemens, General Electric (GE), Microsoft Azure en Amazon Web services. Een interessant voorbeeld is de samenwerking tussen Siemens, een elektronica en elektrotechniek bedrijf o.a. gespecialiseerd in de maakindustrie, en NVIDIA, een pionier in grafische weergaven en artificial intelligence. Samen werken ze aan een ‘industrial metaverse’ om zo op grote schaal fotorealistische digital twins te ontwikkelen. Magnus Digital volgt deze ontwikkelingen op de voet, en speelt in op mogelijke kansen die dit voor onze klanten gaat bieden.