Aktuální vydání

celé číslo

03

2021

Digitální transformace, chytrá výroba, digitální dvojčata

Komunikační sítě, IIoT, kybernetická bezpečnost

celé číslo

Digitální dvojče – klíč k efektivnímu rozhodování

Proč se zabývat digitálními dvojčaty v chemickém a petrochemickém průmyslu? Rozhodovací cykly jsou v těchto oborech stále více ovlivňovány nárůstem objemu dat, jejich novými zdroji a zvyšováním rychlosti jejich zpracování, a to v podmínkách nestabilního podnikatelského prostředí. Digitální dvojče je klíčem k efektivnímu rozhodování v novém, digitalizovaném světě.

K tomu, aby firmy v oborech procesní výroby dosáhly vynikajících výsledků, je nezbytné správné rozhodování. To se však snadněji řekne, než udělá. Výrobní zařízení v těchto oborech jsou velmi komplikovaná a dospět ke správnému řešení může chvíli trvat. Jenže správné řešení, které přijde pozdě, už k ničemu není. Je totiž třeba rozhodovat se nejen správně, ale také včas. Každý operátor proto používá zkratková řešení, která mu umožňují rozhodovat se v nepříznivé situaci a pod časovým tlakem. Nezbývá mu totiž nic jiného, než se spolehnout na svůj odhad, který je však mnohdy ovlivněn kognitivním zkreslením – chybným myšlenkovým procesem, při němž operátor intuitivně interpretuje situaci a předpokládá nebo naopak odmítá nějaký výsledek. Jde např. o optimistické zkreslení (nějak to dopadne), efekt zaměření (operátor se soustředí jen na jedno známé hledisko a zbytek pomine) nebo heuristiku dostupnosti (operátor přeceňuje pravděpodobnost událostí, které se staly nedávno nebo pro něj měly nepříjemné důsledky). Kognitivních zkreslení je velmi mnoho a zabývá se jimi kognitivní psychologie. Bez zabíhání do podrobností je jedno jisté: takové intuitivní rozhodování podle odhadu je více méně střelbou naslepo. Jenže správné informace v danou chvíli buď vůbec nejsou k dispozici, nebo není čas na jejich zhodnocení a určení pravděpodobnosti vývoje. Nelze v tom hledat nic jiného než neustálý rozpor mezi strategickým plánováním a operativním řízením.

Analýza dat – ale jaká?

Je tedy nutné mít správné informace ve správný čas. Avšak to nestačí: je třeba mít situační povědomí. Co je to situační povědomí, je možné ilustrovat na příkladu řidiče: když uvidí, že se mezi zaparkovanými auty vykutálí míč, má správné informace ve správný čas. Mít situační povědomí znamená předpokládat, že za míčem vyběhne dítě, které ještě není vidět.

Situační povědomí je definováno jako schopnost efektivně sbírat data o aktuálním stavu, ale také porozumět jejich souvislostem a na jejich základě odhadovat budoucí stav. Klíčem k situačnímu povědomí a efektivnímu rozhodování je jednotný pohled na data a jejich analýza. Jaký typ analýzy je ale třeba?

To záleží na tom, co se od analýzy očekává – viz obr. 1. Rozhodně by to nemělo být tak, že se na daná data prostě použije typ analýzy, který je zrovna po ruce a na nějž postačí daná výpočetní kapacita, s nadějí, že tím bude problém nejen odhalen, ale rovnou i vyřešen.

Základní grafická metoda analýzy dat umožňuje údaje v tabulkách přesouvat, seskupovat a zobrazovat v grafech a přehledech, aby je bylo možné porovnávat, určovat

klíčové ukazatele výkonu (KPI) a sdělovat je osobám, jichž se týkají, což jim usnadňuje rozhodování. Tato popisná (deskriptivní) a diagnostická analýza dobře funguje, je-li třeba s odstupem času pochopit, co se stalo a proč se to stalo.

Ve složitějších výrobních systémech může být takový primitivní přístup ke sledování KPI nejen neúčinný, ale i kontraproduktivní. V těchto případech jsou nutné náročnější metody analýzy dat, které zohlední vícerozměrné faktory a nelineární chování, jež dělá efektivní rozhodování problematickým.

A zde se objevuje potřeba mít k dispozici vhodný virtuální model – digitální dvojče výrobního zařízení, systému nebo procesu.

Digitální dvojče

Digitální dvojčata umožňují spustit scénáře „co když“ a „co je nejlepší“, které automaticky určí dostupné strategie optimalizace (v obr. 1 jde tedy o červeně označenou oblast). Odborníci pak mohou doporučené strategie přezkoumat a posoudit dopad každého doporučeného přístupu.

Digitální dvojčata jsou modely, které pracují se současným stavem a zrcadlí skutečné zařízení, systém nebo proces v simulovaném režimu, ale s úplnou znalostí jeho historie a přesným pochopením jeho budoucího potenciálu.

Digitální dvojče proto může existovat na jakékoliv úrovni v tradiční architektuře ISA-95 (Enterprise-Control System Integration) jako nástroj podpory rozhodování, který umožňuje zlepšit bezpečnost, spolehlivost a ziskovost jak ve fázi projektování, tak i v provozu. Jde o virtuální digitální kopii zařízení, systému nebo procesu, která co nejpřesněji odráží skutečný stav v reálném čase, je spustitelná na vhodné výpočetní platformě a lze jí manipulovat, což dovoluje určit budoucí chování fyzického systému a optimalizovat zásahy do něj.

Digitální dvojčata výrobních prostředků a systémů jsou užitečná během celého jejich životního cyklu. Ideální je, když jsou vytvořena již během počáteční studie, protože umožňují vyhodnotit proveditelnost. Dále pomáhají optimalizovat proces projektování a uvádění do provozu. Velmi užitečná jsou při školení zaměstnanců, kteří budou zařízení obsluhovat. A během převážné části životního cyklu zařízení, tj. v době jeho aktivního provozu, lze digitální dvojče použít k optimalizaci provozu i k prediktivní údržbě.

Digitální dvojče dává možnost nahlédnout do zařízení a procesů a vnímat věci, které nemohou být přímo měřeny. Tím, že je založeno na konzistentních datech, podporuje společné dorozumění mezi různými odděleními v podniku i mimo něj. Odstraňuje zbytečné diskuse o tom, která data jsou platná a která „ještě platnější“ např. mezi technickou přípravou výroby a výrobním provozem, mezi zásobováním a plánováním výroby nebo mezi provozní úrovní řízení a vedením podniku.

Digitální dvojče si klade za cíl být přesnou reprezentací zařízení, systému nebo procesu v celém jeho rozsahu provozu a v celém jeho životním cyklu. Aby se dosáhlo požadované úrovně přesnosti výsledků, musí být zdrojová data shromažďována v reálném čase, validována a vzájemně přizpůsobena. Na to se nesmí zapomínat: ne všechny snímače mají nastavené stejné fyzikální jednotky a případný nesoulad, kdy jeden snímač měří např. v kilopascalech a druhý v barech, výsledky znehodnotí. Současně je třeba odfiltrovat elektronický šum a dynamické jevy snímačů. Kvalita vstupních dat zajistí, že digitální dvojče je důvěryhodné, odráží realitu a je možné se spolehnout na kvalitu jeho výstupů a přesnost předpovědí.

Evoluce digitálních dvojčat

Dnes již existují digitální dvojčata jednoho konkrétního zařízení, systému nebo procesu. V budoucnu možná vznikne jedno univerzální digitální dvojče „všeho“ – obr. 3. Je ovšem nereálné dosáhnout toho v jednom kroku, ale pravděpodobně budou postupně propojována jednotlivá specializovaná digitální dvojčata.

K čemu by mohlo být takové propojení digitálních dvojčat v jakési digitální nirváně užitečné? Mantrou moderních manažerů je agilita – myslet na velké věci, ale začínat malými, rychle je rozvíjet a podporovat jejich přijetí v praxi. Agilita je hbitost, čilost, pružnost. Propojené digitální dvojče celého podniku může rychlá a flexibilní rozhodnutí podporovat tím, že umožňuje získat situační povědomí, bez nějž je agilní rozhodování jen střelba naslepo.

Nirvána, mantra, agilita – vzhledem k těmto módním slovům mohou mnozí věřit, že digitální dvojče je také jen další marketingový pojem a používá se k „přebalení“ určitých systémů, jež jsou na trhu k dispozici po dlouhou dobu. Do jisté míry to je pravda, ale ne všechna digitální dvojčata jsou si rovna. Hodnota jejich využití se liší podle toho, jak je kdo vnímá. Například 3D CAD model zařízení může mít pro procesního inženýra menší hodnotu než matematický model chemických procesů, které v jeho reaktoru probíhají, se zavedením všech relevantních koncentrací a fyzikálních podmínek.

Je třeba ujasnit si, co pojem digitální dvojče představuje a jakou hodnotu komu přináší.

Společnosti Yokogawa a KBC vyvinuly univerzální digitální dvojče integrovaného systému řízení výroby, které funguje v celém rozsahu dodavatelského řetězce procesu výroby a životního cyklu výrobních zařízení (obr. 3) a propojuje funkce řízení výroby, zvyšování spolehlivosti, optimalizace spotřeby energie, plánování dodavatelského řetězce a strategického plánování investic do výrobních zařízení.

Přínosy digitálních dvojčat

Digitální dvojče může být přínosné na mnoha úrovních podniku. Předně zajišťuje přehled o celém podniku. Klíčové obchodní a finanční ukazatele výkonu (KPI) jsou aktualizovány v reálném čase a je možné srovnávat plán a skutečný stav. To je nutný předpoklad pro dosažení podnikového situačního povědomí. Na provozní data se v reálném čase aplikuje pokročilá analýza, aby měli vrcholní manažeři přehled nejen o současném stavu, ale také o pravděpodobném budoucím vývoji podniku.

Prostřednictvím monitorování a řízení pracovních procesů jsou zachycovány rozhodující akce operátorů, v reálném čase řízeny a zpracovány. Simulace pomocí digitálního dvojčete urychluje a zkvalitňuje školení a zácvik operátorů, zvláště těch nových, kteří s danou technologií ještě nemají zkušenosti. Je zajištěna podpora řízení změn a umožněno výrazně vylepšené ověřování scénářů řízení a receptur v souladu s ISA 106 (Procedure Automation for Continuous Process Operations).

Digitální dvojče se rovněž využívá pro pokročilé řízení výrobních procesů. Prediktivní řízení s mnoha proměnnými v uzavřené smyčce reaguje na poruchy a vede technologické procesy tak, aby byly efektivní a bezpečné.

V oblasti plánování výroby digitální dvojče zajistí efektivní sladění nabídky produktů tak, aby co nejlépe odpovídala poptávce na trhu, s dostatečnou provozní flexibilitou pro snadné přizpůsobení výroby momentálním požadavkům. Pomáhá využít příležitosti na trhu prostřednictvím plánování dodavatelských řetězců, rozvrhování a výrobního účetnictví.

V procesní výrobě je důležitá integrita automatizace a řízení. Digitální reprezentace živého závodu a jeho automatizačních algoritmů prostřednictvím digitálního dvojčete integrovaného řídicího a bezpečnostního systému (ICSS) dovoluje technikům realizovat základní testy řízení procesů, jakož i jakýchkoliv navrhovaných úprav na své inženýrské stanici ještě před jejich použitím v reálném závodě.

Digitální dvojče minimalizuje potřebu přerušení výroby a preventivní údržby a snižuje provozní náklady pomocí pokročilého online monitorování a predikce stavu provozních zařízení. Vytváří také informační rozhraní, které eliminuje zbytečné pracovní cesty techniků. Přispívá tak ke zvýšení produktivity výrobního zařízení.

Vysoce inteligentní snímače a akční členy, jako jsou průtokoměry, hladinoměry, snímače teploty nebo tlaku, chemické analyzátory, čerpadla a regulační ventily, poskytují více informací než jen základní měřené hodnoty a stavy. Dodatečná data umožňují vytvořit si celkový pohled na jejich průběžný výkon a digitální dvojče poskytne možnost zhodnotit jejich schopnost přizpůsobit se měnícím se požadavkům během celého životního cyklu měřicího zařízení. Pokročilá výrobní technologie tak může reagovat např. na změny složení a kvality vstupních surovin nebo na nové požadavky zákazníků.

Vysoce věrné modely nelineárních systémů, realizované online i off-line, se využívají k simulaci technologických procesů a jejich optimalizaci z hlediska výnosnosti, zajištění kontinuity výrobních toků, energetické účinnosti, spolehlivosti a bezpečnosti.

Shrnuto: digitální dvojče je slibným nástrojem poskytujícím mnoho výhod, zejména proto, že zajišťuje, aby zaměstnanci v provozu a pracovníci obsluhy výrobních zařízení měli vždy a všude informace, které potřebují k pochopení celkových dopadů svých každodenních rozhodnutí. Digitální dvojče dále usnadňuje toky informací přes hranice organizace (v rámci dodavatelských řetězců, pro servisní organizace nebo pro dohledové a regulatorní orgány) a výrazně minimalizuje nutnost intuitivního rozhodování podle odhadu.

Je však třeba upozornit, že digitální dvojče, aby neplnilo jen ozdobnou funkci, potřebuje silný organizační rámec: dobře definované podnikové procesy a jednoznačnost rozhodovacích pravomocí a osobních odpovědností za jednotlivé činnosti.

Při tvorbě dvojčete je nezbytné vedení znalými odborníky s jejich analytickým vhledem k věci. To může být problém, když jsou to odborníci třetích stran, ale často i u interních specialistů, kteří však nejsou k dispozici vždy a přímo v provozu. V současné době se informace od nich získávají pouze v případě, že se vyskytne závažný problém, nebo během pravidelných týdenních porad či čtvrtletních revizí.

Digitální dvojče a cloud

V mnoha průmyslových odvětvích je vhodnou možností, jak zajistit dostupnost odborníků a analytiků, umožnit jim přístup k digitálnímu dvojčeti v cloudu. Je pravděpodobné, že cloud bude klíčovým faktorem pro digitální podnikání budoucnosti.

Cloud je již využíván jako infrastruktura pro mnoho obchodních aplikací. Pro většinu provozních aplikací však zůstává nevyužit. Důvodem je to, že kritické provozní aplikace se spoléhají na nepřetržitý přísun dat z provozu, což znamená, že je nikdy nelze izolovat od provozu tak, jak to lze udělat např. u plánování nákladů a tvorby rozpočtů.

Částečně to řeší zařízení edge žijící v „mlze“ (fog) mezi reálným světem technologických zařízení a virtuálním světem cloudu. Je tu ale ještě jedno nebezpečí: může se stát, že neoprávněné osoby nebo škodlivé aplikace omylem nebo záměrně prostřednictvím zařízení edge ovlivní provoz technologických zařízení. Kromě funkční bezpečnosti je proto třeba vzít v úvahu i zabezpečení dat a komunikací – kybernetickou bezpečnost.

Z hlediska informatiky nabízí cloud ve srovnání s podnikovými servery a aplikacemi on-premise významné úspory. Není třeba platit trvalé licence, uživatel platí jen za datový prostor a za služby, které využívá. Dokud však provozní riziko spojené s vystavením provozu prostředí cloudu nebude vyváženo hodnotou vytvořenou cloudovými službami, zůstane využití cloudu pro provozní aplikace jen okrajové.

Jaké jsou hlavní argumenty pro hostování digitálního dvojčete v cloudu? Uveďme ty nejdůležitější:

  • dokáže zapojit lidi a aplikace mimo hranice firmy, např. přizvat odborníky při odstraňování závad a zvyšování efektivity závodu
  • odborníci mají stejný přehled, jako by byli přítomní na místě,
  • umožňuje digitálním dvojčatům přihlásit se k odběru externích datových kanálů, které mohou zjemnit jejich rozlišení,
  • umožňuje odborníkům vzdálený přístup k analytickým funkcím,
  • umožňuje experimentovat a rychle implementovat nová řešení,
  • usnadňuje změny a aktualizace a výrazně snižuje náklady na infrastrukturu,
  • snižuje náklady na ukončení provozu dvojčete: nefunguje-li řešení podle očekávání, často je možné je v cloudu vypnout s malými nebo nulovými průběžnými náklady.

Celkově lze konstatovat, že možnost využívat širší fond znalostí v cloudu a tím doplnit a prohloubit digitální dvojče bude mít v budoucnu stále větší hodnotu. Rizika lze omezit organizačními opatřeními, zavedením pravidel kybernetické bezpečnosti a využíváním lokalizovaných provozních aplikací pro kritické procesy a bezpečnostní funkce.

Závěr

Digitalizace zrychluje rozhodovací cyklus a mění jej. Výjimkou není ani procesní výroba: chemický a petrochemický průmysl, potravinářství, farmacie nebo energetika. Digitální dvojčata výrobních zařízení přinášejí i do těchto oborů trvalou a udržitelnou hodnotu.

[KBC and YOKOGAWA: Digital Twin: The Key To Effective Decision-Making. Whitepaper, August 2020.]

(Volný a zkrácený překlad: redakce)

(Yokogawa)

 

KBC – A Yokogawa Company

Firma KBC je britská softwarová a konzultantská společnost, která působí v oborech energetiky a chemického průmyslu. Specializuje se na software pro modelování a simulaci a na služby spojené s jejich implementací. Klíčové sektory jsou podniková inteligence a strategické plánování (včetně provozní excelentnosti), optimalizace nákladů (suroviny a polotovary, energie), maximalizace produkce (dodavatelské řetězce, zvyšování produktivity) a lidé a organizace. Společnost byla založena v roce 1979; v roce 2016 se po akvizici stala součástí firmy Yokogawa.

 

Obr. 1. Jaký typ analýzy potřebujete?

Obr. 2. Evoluce digitálních dvojčat

Obr. 3. Propojení řízení výroby, optimalizace dodavatelského řetězce a plánování strategických investic do výrobních zařízení