Цифровые двойники Smart city

Цифровой двойник — это виртуальная модель процесса или физического объекта, которая формируется на основе собранных и обработанных данных. Такие модели используются для мониторинга, анализа и прогнозирования развития процессов, а также тестирования способов оптимизации. Результаты исследований, как правило, применяются обратно к исходному физическому объекту или процессу.

Виртуальные двойники используются в промышленности для мониторинга оборудования, управления производственными процессами, обеспечения безопасности. Один из таких кейсов в нашем блоге. Несколько примеров готовых платформ для промышленности:

PTC ThingWorx — это платформа, позволяющая предприятиям создавать цифровые двойники своих физических активов и систем. Платформа предлагает такие функции, как анализ данных в реальном времени, профилактическое обслуживание и удаленный мониторинг.
ANSYS Twin Builder — это платформа, которая позволяет предприятиям создавать цифровые двойники своих физических активов и систем. Платформа предлагает такие функции, как мониторинг в реальном времени, профилактическое обслуживание и возможности моделирования.
Siemens MindSphere. Решение для внедрения и управления виртуальным двойником физических объектов, которые включает несколько функций: анализ данных, машинное обучение и профилактическое обслуживание.
GE Digital для двойников промышленных активов. Функции: профилактическое обслуживание, онлайн-мониторинг и управление.
IBM Watson IoT. Эта платформа дает возможность мониторить объекты в реальном времени, следить за необходимостью обслуживания и оптимизировать работу активов.

Виртуальная модель в здравоохранении может использоваться для создания виртуальных моделей органов и тканей, что позволяет врачам более точно диагностировать и лечить заболевания. Они также могут помочь в управлении медицинскими данными, предоставляя более точную информацию о состоянии пациента и оптимизируя процессы лечения.

Растет популярность использования в городском управлении. Smart City используют такие системы для моделирования сценариев и прогнозирования изменений в ответ на воздействия. Это позволяет городским властям принимать более обоснованные решения по управлению инфраструктурой, транспортом, энергоснабжением и другими системами:

Умные города используют виртуальные двойники для моделирования и анализа моделей движения в городе, включая поток транспортных средств, пешеходов и общественный транспорт. Собирая данные с датчиков и камер в режиме реального времени, можно создать виртуальную модель транспортной сети города и использовать ее для оптимизации транспортных потоков, уменьшения заторов и повышения безопасности.

Цифровой двойник города Сингапур используется для мониторинга трафика в режиме реального времени и прогнозирования заторов.
Управление энергопотреблением: цифровой двойник города можно использовать для мониторинга и оптимизации энергопотребления зданий и городской инфраструктуры. Создавая виртуальную модель энергетических систем, включая отопление, охлаждение, освещение и вентиляцию, умные города определяют источники энергосбережения.

Город Хельсинки создал виртуальную копию своей системы централизованного теплоснабжения, чтобы оптимизировать потребление энергии и сократить выбросы углерода.
Городское планирование: цифровые двойники Smart City можно использовать для моделирования и визуализации проектов городского развития, включая новые здания, общественные места и транспортные сети. Создавая виртуальную модель предлагаемой застройки, градостроители могут оценить ее влияние на окружающую среду, оптимизировать ее дизайн и взаимодействовать с заинтересованными сторонами.

Цифровой двойник города Амстердама создан для моделирования воздействия изменения климата на его инфраструктуру и планирования мер по адаптации.

Как создаются?

Создание систем обычно включает в себя использование специальных программных инструментов и технологий. Вот некоторые из них:

Системы сбора данных и датчики: для создания цифрового двойника необходимо собрать данные о реальном объекте или системе. Для этого используются различные датчики, такие как датчики температуры, давления, влажности, уровня шума и т. д.

Базы данных: для хранения, анализа и управления данными обычно используются специальные базы данных, такие как графовые базы данных или базы данных временных рядов.

Аналитические инструменты: для анализа данных и создания виртуальной копии используются машинное обучение, искусственный интеллект, анализ временных рядов и т. д.

Визуализация: для отображения цифрового двойника используются различные инструменты визуализации, такие как графики, диаграммы, 3D-модели и т. д.

Общая структура цифрового двойника

Кроме того, на рынке существует множество платформ для создания, таких как GE Digital, Siemens MindSphere, IBM Watson IoT и др. Такие решения содержат готовые инструменты, однако практически всегда требуют доработки под требования клиента.

Чтобы оценить стоимость интеграции с готовой платформой и создания кастомного решения, заполните чек-лист по ссылке