Menschen nehmen wahr, was um sie herum passiert, sie denken über diese Wahrnehmungen nach, kombinieren diese mit früheren Wahrnehmungen, simulieren (vor dem inneren Auge), ziehen Schlussfolgerungen und agieren dann, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Ein kognitives System zur Kontrolle von Prozessen wird auf ähnliche Weise funktionieren. LPN Research hat ein allgemeines Modell zur automatischen Regelung und Steuerung von Prozessen mit Künstlicher Intelligenz (AI), Internet of Things (IoT) und einem integrierten Digital Twin entwickelt.
Der Einsatz von Cognitive Computing erhöht die Fähigkeiten des digitalen Zwillings. Technologien und Techniken wie Natural Language Processing (NLP), maschinelles Lernen (ML), visuelle Objekterkennung, akustische Analyse und Signalverarbeitung sind nur einige der Merkmale, die traditionelle Ingenieurskenntnisse erweitern.
Durch die Verschmelzung von Welten der künstlichen Intelligenz, des Internets der Dinge und der KI-Datenanalyse ergeben sich viele neue Möglichkeiten.
Eingebettete Echtzeit Digital Twins und Simulatoren
Digitale Zwillinge sind virtuelle Abbilder, die als digitales Echtzeit-Äquivalent zu physischen Geräten, Objekten, Prozessen oder Systemen fungieren. Mithilfe dieser Technologie können Ingenieure Simulationen ausführen, bevor physisch gebaut wird. IoT-Stimulationsmodelle und Cloud-basierte Anwendungen treiben das Konzept des digitalen Zwillings in naher Zukunft voran.
Digitale Zwillinge dienen als virtuelle Nachbildung dessen, was tatsächlich im laufenden Prozess passiert, und das nahezu in Echtzeit. Tausende von Sensoren, die über den gesamten physischen Prozess verteilt sind, erfassen konstant Daten. Sie verwenden Echtzeitdaten, um realistische Simulationen zu erstellen, mit denen Produkte, Anlagen und Prozesse verfolgt, getestet und Verbesserungen geplant werden können.
Die IoT-Sensoren sammeln Daten und übertragen sie an den digitalen Zwilling. Diese Kommunikation ermöglicht eine verbesserte Anlagenleistung für bessere Ergebnisse. Die Bereitstellung vieler kritischer Erkenntnisse mithilfe von Analysen ist ein weiterer Faktor, der den digitalen Zwilling zu einer beliebten Technologie in der Fertigungsindustrie macht. Diese Technologie hat es ermöglicht, unerwartete Ausfallzeiten zu vermeiden und die Anlagenleistung mit Informationen zu verbessern, die von IoT-Sensoren empfangen werden.
LPN Consulting, 29. Oktober 2021