क्यों कंपनियां आईओटी बिजनेस प्लान में डिजिटल ट्विन्स लागू कर रही हैं

आज के व्यापार मॉडल तेजी से डिजिटल जुड़वाँ की मांग कर रहे हैं, जिसमें उनकी घटक वस्तुओं और प्रक्रियाओं और उनकी गतिविधियों पर लाइव डेटा शामिल हैं, क्योंकि कंपनियां परिचालन बाधाओं की जटिलता से जूझ रही हैं जो कि इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) लगातार बनाता है।

डिजिटल जुड़वाँ चंचल बाजारों का जवाब देने के लिए व्यावसायिक गतिविधि के प्रतीत होने वाले नीरस दिनचर्या पर पुनर्विचार और पुन: कॉन्फ़िगर करने के लिए सिस्टम और प्रक्रियाओं की कल्पना, अनुकरण, अनुकूलन और दूरस्थ रूप से नियंत्रण करने के लिए नए तरीके लाते हैं।

डिजिटल ट्विन्स: अंतरिक्ष से वाणिज्यिक दुनिया तक

डिजिटल जुड़वाँ ने नासा के अपोलो 13 मिशन के साथ एक संभावित शुरुआत की थी, जिसके ऑक्सीजन टैंक पृथ्वी से 200,000 मील दूर फट गए। जैसे कि पूर्व-निर्धारित, अंतरिक्ष यान का डिजिटल जुड़वां, जो वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले लोगों की तुलना में बहुत कम परिष्कृत था, इसके बचाव मिशन के लिए लिंचपिन था; इसे प्रतिबिंबित करने वाले मॉडल, इसके उड़ान पथ पर डेटा, और इसके रिमोट-कंट्रोल सिस्टम ने पृथ्वी पर इसकी वापसी को व्यवस्थित करने में मदद की।

तेजी से, नासा का नवाचार व्यावसायिक दुनिया में अपना रास्ता खोज रहा है जहां IoT स्वचालित निरंतर संचालन प्रणालियों का सब्सट्रेट है जो इलेक्ट्रॉनिक्स, सॉफ्टवेयर, संचार और हार्डवेयर से बना है। (पढ़ें इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के लिए शीर्ष ड्राइविंग बल क्या हैं?)

डिजिटल ट्विन्स, 3डी या 2डी डैशबोर्ड, सिस्टम बनाने और स्थापित करने से पहले इन विविध घटकों के एकीकरण की कल्पना और अनुकरण करते हैं।

डिजिटल ट्विन्स द्वारा बनाए गए मॉडल क्रॉस-फंक्शनल सहयोग को प्रोत्साहित करते हैं क्योंकि उन्हें आसानी से साझा किया जा सकता है। वे दुकान के फर्श पर भयावह त्रुटियां होने से पहले उन्हें संरेखित करने के लिए डिज़ाइन और परिणामों की तुलना करने में भी मदद करते हैं।

गार्टनर के एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, IoT को लागू करने वाले 13% संगठन डिजिटल ट्विन्स का उपयोग कर रहे हैं, और 62% या तो उन्हें स्थापित करने की प्रक्रिया में हैं या जल्द ही ऐसा करने की योजना बना रहे हैं।

"आईबीएम, माइक्रोसॉफ्ट और एसएपी जैसी प्रसिद्ध प्रौद्योगिकी कंपनियों ने विशेष रूप से डेटा एनालिटिक्स के साथ डिजिटल ट्विन सिमुलेशन क्षमताओं को जोड़ा है, जबकि आईओटी और इंजीनियरिंग सिमुलेशन सॉफ्टवेयर प्रदाताओं, जैसे डीएस (डसॉल्ट सिस्टम्स), जीई, पीटीसी और सीमेंस ने अधिग्रहण कर लिया है। जुनिपर रिसर्च के प्रिंसिपल एनालिस्ट एलसन सुतांटो कहते हैं, "कंपनियों ने या अपनी सीएडी और या डिजिटल ट्विन सिमुलेशन सेवाओं को अपने आईओटी प्लेटफॉर्म पर आगे बढ़ाने के लिए साझेदारी में प्रवेश किया।"

डिजिटल जुड़वाँ के लिए एक विशिष्ट उपयोग का मामला आपूर्ति श्रृंखला, लेबिरिंथ है जो क्षति, चोरी या खराब होने के जोखिम से भरा होता है, जैसे कि इलेक्ट्रॉनिक्स या फार्मास्युटिकल उत्पाद, परिवहन के कई साधनों, गोदामों और वितरण केंद्रों पर अपना रास्ता बनाते हैं। कई भू-जलवायु स्थितियां।

यह सोचना और आपूर्ति श्रृंखला में जोखिमों पर चर के प्रभाव को इंगित करने का प्रयास करना भारी हो सकता है, यदि वे पैकेजिंग की गुणवत्ता, पर्यावरणीय कारकों और कानून प्रवर्तन के रूप में भिन्न हैं।

ट्रैक्टिका के प्रिंसिपल एनालिस्ट कीथ किर्कपैट्रिक कहते हैं, "सेंसर से इकट्ठा किए गए तापमान और आर्द्रता जैसे सूक्ष्म चर पर दानेदार डेटा, और परिणामों पर उनके प्रभाव को नियंत्रित करने की आवश्यकता ने डिजिटल जुड़वां की मांग में वृद्धि की है।"

एक भूलभुलैया जैसे रेलवे नेटवर्क में संसाधन आवंटन, जैसे इंजनों के रखरखाव की समय-सारणी, सेंसरों द्वारा खिलाए गए दानेदार डेटा के बिना और डिजिटल जुड़वां लाने वाले नियंत्रणों के बिना गड़बड़ हो सकती है। क्षमता की उपलब्धता के बारे में स्थितिगत जागरूकता पूरे नेटवर्क में संख्याओं को जोड़कर प्राप्त की जाती है, जिसमें मरम्मत की दुकानों का उपयोग, संपत्ति की टूट-फूट और उनकी मरम्मत की तात्कालिकता, और ट्रेनों के यात्रा पथ शामिल हैं।

तभी निर्णय विकल्पों और संसाधनों के बंटवारे का अनुकरण करना संभव हो पाता है। दुर्घटनाओं, अप्रत्याशित घटनाओं और मौसम में बदलाव के जवाब में प्रारंभिक गणना फिर से की जाती है ताकि संचालन को भी उलट दिया जा सके।

एल्स्टॉम लंदन से ग्लासगो और एडिनबर्ग तक चलने वाली ट्रेन सेवाओं के लिए परिसंपत्तियों के रखरखाव के समय-निर्धारण के विकल्पों का अनुकरण करने के लिए डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करता है और सामरिक समायोजन करने के लिए वास्तविक समय में नेटवर्क की निगरानी करता है।

डिजिटल ट्विन्स की ऑन-डिमांड सेवाएं

प्रत्येक व्यावसायिक संगठन हजारों सेंसर स्थापित करने और उन्हें बनाए रखने का जोखिम नहीं उठा सकता है या उनके पास एनालिटिक्स और डिजिटल ट्विन्स में जाने वाले सॉफ़्टवेयर में महारत हासिल करने की क्षमता नहीं है। हिताची वंतारा जैसे संगठन इसे हार्डवेयर बिक्री से हटकर सेवाओं में स्थानांतरित करने के अवसर के रूप में देखते हैं।

हिताची वंतारा के आईओटी सॉल्यूशंस मार्केटिंग के वरिष्ठ निदेशक ब्योर्न एंडरसन कहते हैं, "हम यूके में इंटरसिटी एक्सप्रेस कार्यक्रम पर एक सेवा के रूप में रेल परिवहन प्रदान करते हैं, जो सेवा स्तर समझौते के लिए परिचालन स्थिरता को पूरा करने के लिए जिम्मेदार है।"

हिताची, रेलवे परिवहन उपकरण के निर्माता के रूप में, इस उदाहरण में, "तैनाती से पहले सिमुलेशन करने में सक्षम होने के लिए ज्ञान और डिजाइन डेटा था," एंडरसन ने कहा।

हिताची ने सभी रेल कारों और संबंधित प्रणालियों में उपकरणों की स्थिति की निगरानी और लगातार प्रदर्शन के लिए मशीनों की मरम्मत के लिए सेंसर भी लगाए।

"हम निगरानी कैमरों जैसे अन्य उद्देश्यों के लिए स्थापित सेंसर का उपयोग करके लागत कम रखते हैं जो डेटा प्रदान करते हैं कि एक प्रक्रिया या मशीन कितनी अच्छी तरह काम कर रही है, मनुष्य मशीनों के साथ कैसे बातचीत कर रहे हैं, उत्पादन लाइन में सामग्री का प्रवाह इत्यादि।" एंडरसन ने जोड़ा। (पढ़ें कि सुपरइंटेलिजेंट एआई जल्द ही इंसानों को कभी भी नष्ट क्यों नहीं करेंगे।)

डिजिटल जुड़वां के लिए सूचना मॉडल

यह सुनिश्चित करने के लिए, डिजिटल जुड़वाँ का उपयोग मुख्य रूप से विशिष्ट अनुप्रयोगों के पायलटों में किया गया है और जरूरी नहीं कि इस स्तर पर दोहराने योग्य और स्केलेबल हों, हमने डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन सलाहकार दिमित्री वोल्कमैन से बात की, जिनके पास डिजिटल ट्विन्स के साथ काम करने का अनुभव है।

"सबसे पहले, डिजिटल जुड़वाँ को एक सूचना मॉडल और वर्गीकरण की आवश्यकता होती है, जिस तरह के SQL ने सॉफ़्टवेयर के लिए 1990 के दशक में हासिल किया था, ताकि उन्हें स्केलेबल और दोहराने योग्य बनाया जा सके। यह डेटा विवरण मॉडल से तैयार किए गए मानक विवरण के साथ शुरू होगा; उनका प्राथमिक डेटा उन्हें उनकी विशेषताओं के साथ चिह्नित करेगा जो प्रदर्शन, अनुकरण और भविष्यवाणियों के बारे में अंतर्दृष्टि और बुद्धिमत्ता निकालने के लिए मंच तैयार करता है।" वोल्कमैन ने कहा।

"किसी भी एप्लिकेशन को उसी डिस्क्रिप्टर के साथ एक्सेस करके डेटा से लाभ हो सकता है और अंतर्दृष्टि के लिए पूछताछ कर सकता है। वर्तमान में, प्रत्येक डिजिटल ट्विन पायलट का अपना वर्गीकरण और अक्सर मालिकाना डेटा मॉडल होता है, जिससे उन्हें एकीकृत करना मुश्किल हो जाता है।"

"एक मंच भौतिक वस्तुओं, उनके डेटा डिस्क्रिप्टर और वर्गीकरण के डिजिटल प्रतिनिधित्व बनाने के पहले कार्य को सर्वोत्तम रूप से प्राप्त करेगा। डिजिटल प्रॉक्सी और उनसे जुड़े डेटा की एक सूची बनाने के बाद, एनालिटिक्स और एआई / मशीन लर्निंग का उपयोग करके सिमुलेशन और भविष्यवाणियां करना और भौतिक प्रणालियों को दूरस्थ रूप से नियंत्रित करना संभव हो जाता है।"

"जैसे-जैसे डिजिटल जुड़वाँ की संख्या बढ़ती है, घटना की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लगातार सीखना संभव हो जाता है।" वोल्कमैन ने जोड़ा।

हमने डिजिटल ट्विन्स के बारे में क्या सीखा

डिजिटल जुड़वाँ जटिल प्रणालियों की भौतिक दुनिया के चक्रव्यूह से बुद्धिमत्ता को दूर करने में मदद करते हैं। वे न केवल हर समय स्थितिजन्य जागरूकता हासिल करने में मदद करते हैं बल्कि लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए वस्तुओं को नियंत्रित करने में भी सहायता करते हैं।

प्रतिच्छेदन प्रौद्योगिकियों और स्व-चालित प्रणालियों की दुनिया में (पढ़ें 7 ऑटोनॉमस व्हीकल मिथ्स डिबंक्ड), वे अपने व्यक्तिगत तत्वों के प्रभावों के बारे में सीखना और वास्तविक समय में सुधार करना संभव बनाते हैं।

इन सबसे ऊपर, वे उन प्रणालियों में पारदर्शिता और लचीलापन लाते हैं जो अब तक स्थिर थीं और संचालन प्रबंधन के लिए आज के व्यापार मॉडल में नवाचारों के लिए रास्ता खोलती हैं।