Digitální dvojče

V 90. letech nastala doba první digitální transformace, kdy započal proces přeměny papírových dat do elektronické podoby. Spolu s tím se začala data v digitální formě i sbírat a podnikové databáze se tak plnily novými a unikátními informacemi. To umožnilo začít s digitalizací procesů, na kterou dnes navazujeme digitální transformací, ve které usilujeme o tvorbu úplného digitálního obrazu reálného světa.

Výraznou změnu pochopitelně zaznamenaly i geografické informační systémy (GIS), které se z nástroje pro zpracování statických geografických dat vyvinuly do stavu, kdy dokážou zpracovávat a analyzovat ohromná množství dat přicházejících z internetu věcí (IoT), dronů nebo crowdsourcingu.

GIS rovněž přejímá nové metody práce s daty. Nejprve se rozšířilo využití mobilních aplikací, SaaS a cloud computingu a nyní nastupuje strojové učení, umělá inteligence a rozšířená realita. Moderní GIS se přesouvá do prostředí webu, kde dokáže těžit z výhod cloudových řešení a umožňuje tak práci s daty i analytickými nástroji odkudkoliv a z jakéhokoliv zařízení.

Digitální dvojče

Vývoj se ale nezastavuje ani u internetu věcí a Big dat – na scénu totiž přichází digitální dvojče, přesná virtuální replika skutečných systémů, zařízení, infrastruktury nebo procesů. Tento koncept vznikl v NASA, kde digitální dvojčata nahradila přesné makety vesmírných zařízení používaných k zrcadlení, diagnostice a simulaci problémů na oběžné dráze.

Čím se toto digitální dvojče liší od tradičních modelů reality, chytrých map či záznamů v systémech CAD? Zejména se jedná o přesnou digitální reprezentaci fyzického objektu nebo systému. Jedinečnou výhodou také je, že tato reprezentace je dynamická, tj. dokáže přijímat data ze senzorů, které zaznamenávají změny stavu, počasí, teplotu, umístění apod. Zároveň uchovává i časová data událostí, a je tedy možné podrobně sledovat stav objektu v různých časových obdobích. Rovněž lze na základě minulého chování predikovat chování budoucí, a to za pomoci analýz, strojového učení a umělé inteligence.

Digitální dvojče tedy umožňuje nejen analýzu současného stavu, ale především modelovat stavy, ke kterým může dojít při havárii či jiných extrémních situacích, a včas nacházet jejich řešení. K tomu je také možné využít tradiční a silné nástroje GIS – tedy analytiku, vyhledávání vzorců chování a kombinování informací z mnoha zdrojů v prostorovém kontextu.

Data, data, data

Pro úspěšný projekt modelu digitálního dvojčete je nezbytné, aby systém obsahoval přesná a neustále aktualizovaná data. Důležitým prvním krokem k digitálnímu dvojčeti je tedy rozhodnutí managementu zajistit a udržovat systém plný přesných a neustále aktualizovaných dat. Projekt tohoto typu je sice náročný na zdroje, odměnou jsou však přínosy digitálního dvojčete: lepší pochopení problémů současných i budoucích a především pak schopnost předejít jim ještě dříve, než nastanou.

Některé studie tak uvádějí, že do roka bude data prostřednictvím digitálních dvojčat využívat přibližně 30 % z 2000 globálních společností, a to protože v nich vidí potenciál zvýšit produktivitu až o desítky procent.

‍

Digitální dvojče v praxi

To, že digitální dvojče přebírá v mnoha organizacích nezastupitelnou roli, si nejlépe ukážeme na následujících příkladech.

Port of Rotterdam

Objem zboží, které putuje po vodě, neustále roste a dodavatelské řetězce tvoří složitou pavučinovou strukturu. Proto se Port of Rotterdam, největší přístav na evropském kontinentu, vydal cestou tvorby digitálního dvojčete celého přístavu. Připravuje se tím i na další kroky ve vývoji, jako jsou autonomní lodě a přechod na nové zdroje energie.

Digitální dvojče přístavu čerpá data z nejrůznějších senzorů rozmístěných po celé jeho ploše. Kontejnery a jiné „pohyblivé“ objekty do systému pravidelně předávají svoji polohu a údaje o stavu, dále sbírají aktuální informace o počasí, povětrnostních podmínkách, stupních přílivu a odlivu, o stavu zařízení, obsazenosti překládacích míst, počtu, poloze, rychlosti a směru pohybu lodí. Sbírají se i data vztahující se k přístavním budovám a nemovitým objektům (např. infrastruktuře), jejich zařízení a životnímu cyklu v návaznosti na BIM.

Moderní GIS dokáže tato nesourodá data propojovat, vytvářet dynamické přehledy s aktuálními informacemi a modelovat různé varianty budoucího chování. Simulace mohou běžet digitálně v paralelních scénářích, což ve výsledku vede k výrazným úsporám v reálném světě.

Migros

Největší švýcarská maloobchodní společnost Migros využívá GIS k řízení dodávek, které jsou monitorovány a vizualizovány ve webové aplikaci, a v případě potíží s doručením i k návrhu možných řešení. Webová aplikace umožňuje aktivně řídit celý dodavatelský řetězec, konzistentně sledovat a trasovat všechny dodávky a také kontrolovat uzavřené smlouvy.

Správci inženýrských sítí

V oblasti správy inženýrských sítí se digitální dvojče používá pro optimalizaci činností a údržby fyzických zařízení, systémů a pracovních procesů. Moderní energetické sítě díky řadě senzorů nepřetržitě informují o svém stavu, a tak odpadá nákladná kontrola technikem na místě. Pro všechny tyto operace je digitální dvojče vhodným pomocníkem.

Smart city

Digitální dvojče je v podstatě další úrovní známého konceptu chytrého města, který využívá aktuální data z nejrůznějších senzorů internetu věcí (IoT). Územní plánování dnes vyžaduje přesné informace a také modelování dopadů různých variant zástavby, nové infrastruktury apod. Příkladem takového města, kde je již tvorba digitálního dvojčete v plném proudu, je „Virtual Singapore“. Jedná se o 3D projekt města, který slouží veřejnosti, výzkumnému sektoru i komerčním organizacím pro testování konceptů a služeb.

‍

‍

Závěrem

Myšlenka digitálního dvojčete již dávno není pouze teorií a mnoho organizací již využívá výhody, které jim tento koncept přináší. Jedná se především o aktuální pohled na situaci, možnost digitální simulace a optimalizace procesů vedoucí k finančním úsporám i o možnost predikce budoucího stavu.

Digitální dvojče také dokáže odpovídat na otázky „co by se mohlo stát“, „co by se mělo stát“ a „co se stane“. Pomáhají mu přitom geoprostorové analýzy, strojové učení a umělá inteligence. Schopnost okamžité reakce digitálního dvojčete umožňuje optimalizaci procesů, vede taktéž k finančním úsporám a dokáže predikovat budoucí stav. Daleko přitom není ani doba, kdy toto dvojče bude pracovat autonomně, zvažovat rizika, přijímat opatření a pomáhat řídit své dvojče skutečné. Moderní geografický informační systém je toho se svou geoprostorovou složkou samozřejmě nedílnou součástí.

‍