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Digital Twins: aumente a eficiência operacional do seu negócio

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A criação de um modelo virtual, idêntico ao modelo físico, pode ajudar diversas áreas a dimensionar o ciclo de vida de um produto, do início ao final. Esse conceito é chamado de digital twins ou gêmeos digitais. 

Adotando esse modelo em sua empresa, você consegue aumentar a eficiência operacional do seu negócio, comentando menos erros e alcançando resultados mais satisfatórios. Entenda melhor sobre digital twins e como aplicá-lo em seus projetos.

O que é digital twin?

Digital twin é um conceito que explica a representação digital de um produto real. São como protótipos, porém desenvolvidos virtualmente. Um digital twin é uma réplica perfeita do produto, com todas as suas características. Por meio de recursos de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning é possível criar múltiplas versões do produto. 

Assim, a empresa consegue entender como está o desempenho do produto em tempo real, como ele reage em diferentes contextos, quais falhas apresenta etc.

A partir dos resultados dos testes, os gestores, projetistas e engenheiros responsáveis pelo projeto conseguem tomar decisões a partir de uma visão mais clara. Isso minimiza os erros e evita que falhas não sejam identificadas pela falta de cenários avaliados. 

A empresa consegue, ainda, testar um digital twin com o próprio usuário, fazendo com que ele mesmo mostre situações em que usaria o produto ou tipos de uso diferentes. Ou seja, será uma representação de uso com mais fidelidade. 

Veja como prever falhas e analisar o desempenho futuro de produtos usando digital twins

Quais são as tecnologias envolvidas nessa metodologia?

Para que um digital twin seja desenvolvido, é necessário que diferentes tecnologias sejam utilizadas. Com o uso dessas tecnologias, a empresa consegue simular diferentes cenários e aplicar testes para identificar falhas, erros e pontos de sucesso no uso do produto. Veja quais são as tecnologias mais utilizadas no desenvolvimento de digital twins.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial estimula o aprendizado múltiplo de um digital twin. Por meio do uso de dados, o digital twin utiliza a Inteligência Artificial em previsões, mostrando melhores condições de uso e identificando problemas que podem impactar o funcionamento do protótipo. 

A partir dessas informações, o digital twin encontra respostas para otimizar seu desenvolvimento. A empresa consegue criar planos de ações para melhorar o uso do equipamento, por meio de previsões mais claras de como ele pode reagir de acordo com cada cenário.

Machine Learning

O Machine Learning é usado de forma complementar, criando modelos de automação cada vez melhores. A tecnologia é usada como uma camada adicional de inteligência, usada na exibição das previsões.

Por meio dessa tecnologia, a empresa tem acesso a mais detalhes e dados, que possibilitam a identificação de cenários e previsões. Isso auxilia na capacitação da operação, na identificação de falhas e permite que análises cada vez melhores sejam feitas

Simulação computacional

A simulação computacional permite a redução de custos e otimização da produção. Isso porque com a produção de protótipos, criados em um ambiente digital, as empresas conseguem prever possíveis erros e problemas, tanto de desempenho, quanto de manutenção e produção.

Internet das Coisas (IOT)

A Internet das Coisas (IOT – Internet of Things) contribui com sensores inteligentes que monitoram os protótipos, a fim de coletar dados e informações relevantes sobre seu uso e comportamento. Com a tecnologia, essas informações são coletadas com a profundidade e o detalhamento necessários para uma avaliação completa.

Os dados são transferidos em tempo real para a nuvem e usados pelos engenheiros e desenvolvedores para mapear o comportamento do protótipo.

Big Data

Para que as informações e os dados coletados pelos dispositivos sejam usados, o Big Data tem papel fundamental. Ele permite que os dados estruturados e não estruturados sejam coletados e entregues de forma simplificada para que a empresa consiga entendê-los e utilizá-los.

Em digital twins industrializados, os principais dados utilizados são os temporais, transacionais, analíticos, físicos e para a criação de modelos. Com esses dados, é possível identificar o momento de manutenções preditivas, entender a termodinâmica do protótipo, atuação no tipo de solo etc.

Quando aplicar Digital Twin?

O digital twins é um conceito que pode ser usado amplamente na indústria e na engenharia. As aplicações são diversas e todos os setores podem se beneficiar. Veja a seguir quais são os tipos de uso do digital twin.

Construções em geral

Edifícios, pontes, prédios e outras estruturas grandes e complexas podem ser apoiadas pelo digital twin. O conceito pode ser adotado, principalmente, para testar o uso de estruturas, como pilares, escadas, torres etc. Um digital twin pode ser desenvolvido para testar o comportamento do elemento na construção.

Equipamentos de energia

Mecanismos de geração e transmissão de energia podem causar sérios danos para os projetos se não forem amplamente testados. Para evitar riscos para a mão de obra, durante o uso de um determinado recurso e garantir seu pleno funcionamento, a empresa pode utilizar um digital twin no teste.

Desenvolvimento de produtos

O digital twin espelha todo o ciclo de vida de um produto. Dessa forma, consegue mostrar em qual etapa pode apresentar problema ou se são capazes de suportar todo o período que foram programados para durar. Assim, revelam quando será necessário aplicar mudanças, ajustes e melhorias no produto.

Projetos mecânicos

O desenvolvimento de automóveis, aeronaves, navios e outros meios de transporte complexos exige que inúmeros testes sejam realizados para garantir a eficiência e a segurança do projeto. No entanto, o custo dos testes é alto e exige que a atenção na aplicação seja redobrada. Por isso, os digital twins são utilizados. A aplicação de testes é mais fácil e pode ser feita inúmeras vezes, com um investimento bem menor.

Energia renovável

Os digital twins são capazes de testar o desempenho dos sistemas de energia renovável, melhorando a confiabilidade e a segurança de cada um deles, além de desenvolver novos equipamentos de energia.

Indústria automobilística

O desenvolvimento de automóveis é um dos processos mais complexos da indústria. Por isso, os digital twins são tão usados nesse mercado, garantindo melhorias para o desempenho dos veículos e aumentando a eficiência da produção. Na indústria automobilística, os digital twins podem ser utilizados para testar todas as fases do projeto, dos mais simples aos mais complexos componentes.

Planejamento urbano

Além de protótipos digitais, no planejamento urbano, engenheiros e projetistas podem ser apoiados por estruturas em 3D e 4D, com entrega de dados em tempo real. Dessa forma, conseguem avaliar o desenvolvimento do projeto e a sua utilização no contexto das cidades. 

Serviços de saúde

A área da saúde também pode ser beneficiada pelo uso de digital twins. Os dados capturados pelos sensores dos protótipos são capazes de rastrear e identificar diversos indicadores de saúde, entregando informações importantes para análises e percepções que vão mudar a forma com que os serviços são oferecidos.

Os digital twins podem ser usados de diferentes formas, por isso é importante ter profissionais capacitados em orientar sobre a aplicação dessa tecnologia. Essa necessidade tem feito os engenheiros se especializarem para levar a inovação para outros setores. 

Esse é o momento de investir, você está preparado?

Simulação Computacional e Digital Twins

Digital twins combinam dados digitais e operacionais, obtidos em recursos industriais, utilizados para construir modelos de melhoria futura. A partir dessa, e de outras tecnologias, e do uso da simulação computacional, a empresa consegue melhorar sua produção, custos reduzidos, inovação acelerada e, finalmente, uma solução que é muito mais do que um produto: é o resultado que a indústria demanda.

Com o digital twin, é possível estudar o ciclo de vida de um produto a partir de suas condições operacionais reais, mas obtendo dados em tempo real da evolução do protótipo.

A partir da réplica do sistema de um produto real, criada em um ambiente digital, as empresas antecipam e resolvem os problemas de desempenho e de manutenção do protótipo. Assim, evita-se que o produto real apresente falhas.

Tudo isso é possível por meio da combinação de informações digitais e da organização dos dados de um produto, dados sobre o seu uso, seu funcionamento etc. Com base em todas as informações coletadas, a empresa consegue identificar e entender as falhas operacionais, impedindo que elas causem danos e impactos para a entrega do produto.

Neste artigo, você conheceu o significado do conceito digital twins, que tem como objetivo auxiliar nos testes de produtos enquanto ainda estão em desenvolvimento, antes de ser colocado à disposição do cliente. Para isso, tecnologias como simulação computacional, Big Data, Machine Learning, Internet das Coisas e Inteligência Artificial são utilizadas.

Essas tecnologias permitem que dados sejam capturados e utilizados no desenvolvimento do digital twin, fazendo com que ele evolua e use suas próprias informações para ser aperfeiçoado.

Você também viu em quais áreas da indústria um digital twin pode ser utilizado e como é a aplicação desse protótipo. Além de conhecer os desafios da aplicação do digital twins em diferentes setores.

Por fim, você conferiu quais são as diferenças entre digital twins e outras formas de simulação digital, e como ambos podem ser usados em conjunto para obter testes mais eficientes e seguros. Aplicando as duas técnicas em conjunto, você pode tornar seus testes mais ricos e completos.

A simulação computacional está crescendo no mundo todo, otimizando os processos e tornando as empresas mais capazes de criar soluções para seus clientes, eliminando erros e impedindo que acidentes aconteçam. Para disseminar o uso da simulação computacional, diversos engenheiros estão se especializando nesse assunto e oferecendo essa tecnologia para diferentes setores da indústria.

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Possui mais de 25 anos de atuação e reúne experiência e conhecimento em engenharia e ciência da computação, oferecendo ao mercado soluções completas em simulação computacional e desenvolvimento de software científico em engenharia. Destaca-se nas áreas de análise estrutural, fluidodinâmica, eletromagnética e simulação de partículas.


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