O que é um Gêmeo Digital?
Representação virtual de ativos físicos atualizada com dados de IoT em tempo real, permitindo análise preditiva, otimização e testes de cenários.
Summary
- Cria modelos baseados em física ou orientados por dados, simulando o comportamento de ativos usando entradas de sensores que monitoram temperatura, vibração, pressão, métricas de desempenho e condições ambientais com sincronização contínua.
- As aplicações abrangem manufatura (otimização de linhas de produção), saúde (planejamento de tratamento específico para cada paciente), cidades inteligentes (gestão de tráfego), aeroespacial (manutenção de aeronaves) e energia (otimização da rede elétrica).
- Os benefícios incluem custos reduzidos de prototipagem física, desenvolvimento acelerado de produtos, maior eficiência operacional por meio de testes de cenários hipotéticos, melhor tomada de decisões e ciclos de vida de ativos mais longos por meio de estratégias de manutenção otimizadas.
O que é um gêmeo digital?
A definição clássica de gêmeo digital é: "um modelo virtual projetado para refletir com precisão um objeto físico". - IBM[KVK4] Para um processo de fabricação discreto ou contínuo, um gêmeo digital reúne o sistema e processa dados de estado com a ajuda de vários sensores de IoT (dados de tecnologia operacional [OT]) e dados corporativos (tecnologia da informação [TI]) para formar um modelo virtual que é usado para executar simulações, estudar problemas de desempenho e gerar possíveis percepções.
O conceito de gêmeos digitais não é novo. Na verdade, relata-se que a primeira aplicação foi há mais de 25 anos para monitorizar e prever a concretagem perfurada no solo no início da construção de fundações e aterros para as instalações da London Heathrow Express. Nos anos seguintes a essa primeira aplicação, os avanços na computação de ponta, IA, conectividade de dados, conectividade 5G e Internet das Coisas (IoT) deixaram os gêmeos digitais mais econômicos, e hoje são essenciais nas empresas atuais orientadas por dados.
Agora, os gêmeos digitais estão tão arraigados no setor de manufatura que a previsão é de que o mercado da indústria global alcance 48 bilhões de dólares em 2026. Esse número subiu de US$ 3,1 bilhões em 2020, com um CAGR de 58%, aproveitando a onda da Indústria 4.0.
Espera-se que os setores de manufatura atuais simplifiquem e otimizem todos os processos na cadeia de valor, do desenvolvimento e design do produto, passando pela otimização das operações e da cadeia de suprimentos, até os feedbacks do cliente para refletir e responder às demandas em rápido crescimento. A categoria de gêmeos digitais é ampla e aborda uma série de desafios em manufatura, logística e transporte.
Os desafios mais comuns enfrentados pelo setor de manufatura que os gêmeos digitais estão resolvendo são:
- Os projetos de produtos são mais complexos, resultando em custos mais elevados e tempos de desenvolvimento cada vez mais longos
- A cadeia de suprimentos é opaca
- As linhas de produção não são otimizadas — as variações de desempenho, os defeitos desconhecidos e a projeção do custo operacional são obscuros
- Gerenciamento de qualidade deficiente — dependência excessiva da teoria, gerenciada por departamentos individuais
- Os custos de manutenção reativa são muito altos, resultando em tempo de inatividade excessivo ou interrupções no processo
- Colaborações incongruentes entre os departamentos
- Invisibilidade da demanda do cliente para coletar feedback em tempo real
Por que isso é importante?
A Indústria 4.0 e os esforços subsequentes da cadeia de suprimentos inteligente fizeram avanços significativos na melhoria das operações e na construção de cadeias de suprimentos ágeis, mas esses esforços teriam tido custos significativos sem a tecnologia dos gêmeos digitais. Você consegue imaginar o custo para mudar as condições de processo da unidade de destilação de petróleo de uma refinaria de petróleo para melhorar a produção de diesel em uma semana e, na outra, em gasolina para atender às mudanças na demanda e garantir o máximo valor econômico? Você pode imaginar como replicar uma cadeia de suprimentos simples para modelar riscos? É financeira e fisicamente impossível construir um gêmeo físico de uma cadeia de suprimentos.
Vejamos os benefícios que os gêmeos digitais proporcionam ao setor de manufatura:
- O projeto e o desenvolvimento do produto são realizados com menos custo e são concluídos em menos tempo, pois simulações iterativas, usando múltiplas restrições, entregam o melhor ou mais otimizado projeto; todas as aeronaves comerciais são projetadas usando gêmeos digitais
- Os gêmeos digitais fornecem a informação de quanto tempo o estoque vai durar, quando reabastecer e como minimizar as interrupções das cadeias de suprimentos. O setor de petróleo e gás usa gêmeos digitais orientados à cadeia de suprimentos para reduzir os gargalos da cadeia de suprimentos no armazenamento e na entrega no meio do fluxo, agendar descarregamentos do tanque e modelar a demanda com externalidades.
- Verificações contínuas de qualidade em itens produzidos com feedbacks gerados por ML/IA garantem preventivamente a melhoria da qualidade do produto. A inspeção de pintura final automotiva é realizada com visão computacional construída sobre a tecnologia de gêmeos digitais
- Ao atingir o ponto ideal entre quando substituir uma peça antes que o processo se degrade ou quebre e usando os componentes ao máximo, o gêmeo digital fornece um feedback em tempo real. Os gêmeos digitais são a espinha dorsal da construção de um pacote de gerenciamento de desempenho de ativos
- Os gêmeos digitais criam a oportunidade de ter vários departamentos em sincronia, fornecendo instruções necessárias de forma modular para alcançar um rendimento necessário. Os gêmeos digitais são a espinha dorsal de eventos kaizen que otimizam o fluxo do processo de manufatura
- Os loops de feedback do cliente podem ser modelados por meio de entradas, desde o comportamento do cliente no ponto de venda, preferências de compra ou desempenho do produto e, em seguida, integrados ao processo de desenvolvimento do produto, formando um loop fechado que fornece um design de produto aprimorado
Gartner®: Databricks, líder em banco de dados em nuvem
Quais são os recursos diferenciados do Databricks?
- O lakehouse do Databricks usa tecnologias que incluem Delta, DLT, Autoloader e Photon para que os clientes tenham à disposição dados para decisões em tempo real.
- O Lakehouse para MFG oferece suporte aos maiores jobs de dados em intervalos quase em tempo real. Por exemplo, os clientes estão trazendo quase 400 milhões de eventos por dia a partir de sistemas de log transacional em intervalos de 15 segundos. Devido à interrupção na geração de relatórios e análise que ocorre durante o processamento de dados, a maioria dos clientes de varejo carrega dados em seu data warehouse durante um batch noturno. Algumas empresas estão carregando dados semanalmente ou mensalmente.
- Uma arquitetura do lakehouse orientada a eventos oferece um método mais simples de ingestão e processamento de dados em batch e streaming do que abordagens legadas, como arquiteturas lambda. Essa arquitetura lida com a captura de dados de alterações e fornece conformidade com transações ACID.
- O DLT simplifica a criação de pipelines de dados e cria automaticamente uma linhagem para auxiliar no gerenciamento contínuo.
- O lakehouse permite a ingestão de fluxo em tempo real de dados e análises em dados de streaming. Os data warehouses exigem a extração, transformação, carregamento e extração adicional do data warehouse para executar qualquer análise.
- O Photon fornece desempenho de consulta recorde, permitindo que os usuários consultem até mesmo os maiores conjuntos de dados para potencializar decisões em tempo real em ferramentas de BI.
