Ngaoptimalkeun Sumberdaya pikeun Profitability: Naha Digital Twin Tech Diperyogikeun?
Nilai téknologi naon waé pamustunganana perenahna dina kamampuan pikeun ngaoptimalkeun biaya sareng sumber daya. Ngabogaan kamampuan pikeun preempt hasil masihan para pekebun pangan kauntungan tina tetempoan anu teras tiasa diterapkeun dina kahirupan nyata. Conto aplikasi kahirupan nyata sareng komersialisasi téknologi Digital Twin nyaéta mékanistik model nu dikembangkeun ku Tom De Swaef di Universitas Gantt. Perusahaan Belgia 2Grow ngamangpaatkeun modél ieu pikeun ngukur variasi aliran cai sareng ketebalan batang dina pepelakan tomat. The tujuan perusahaan pikeun ngurangan 20% aréa permukaan spent dina produksi tutuwuhan.
It masih can écés lamun masarakat keur nyieun usaha pikeun ngadopsi kembar digital dina operasi na. Leuwih ti éta, bisa disebutkeun yen di hal nu ilahar téhnologi kembar digital teu sabenerna diperlukeun. Kamajuan dina pembelajaran mesin ngamungkinkeun pikeun ngaduga kajadian konci tanpa ngawangun modél lengkep anu ngabutuhkeun jumlah data anu kualitas luhur anu ogé mahal pikeun kéngingkeun. Salaku pekebun pangan anu hoyong ngaramalkeun sipat-sipat anu tangtu, fokus kana ngukur sareng ngawaskeun parobihan konci tiasa waé anu diperyogikeun pikeun ngawangun modél prediksi anu suksés. Naon deui, ieu sacara dramatis langkung mirah, sahingga tiasa dicapai pikeun para pekebun pangan anu kedah ningali ROI langsung dina palaksanaan modél prediksi.
Salaku conto, upami anjeun melak kentang, penting pikeun ngagaduhan indikator pikeun hama sapertos panyakit hawar telat, disababkeun ku organisme sapertos jamur anu tiasa nyababkeun gagal panen dina waktos anu pondok upami ukuran kontrol anu pas henteu dilaksanakeun. Pikeun jenis ieu pamotongan baris dina acres badag tina widang kabuka, ngabogaan kaméra dipasang dina sistem irigasi pangsi bisa éfisién tur éféktif ngaidentipikasi kasakit atawa masalah. Data anu diperlukeun pikeun nyieun kembar digital pikeun widang kabuka kentang bakal ngarugikeun rejeki, sarta nyieun sakabéh model dina skala misalna pikeun meunangkeun wawasan nu bisa diala ku téhnologi basajan tur leuwih affordable, ngan teu make akal pikiran.
- Kaulinan vidéo SimCity narajang dina taun 90an nalika pamaén janten pahlawan kotana sorangan nalika ngarancang sareng nyiptakeun métropolis anu indah sareng rame sacara digital. Maju gancang 30 taun, sareng urang gaduh téknologi pikeun nyiptakeun répréséntasi digital anu luar biasa akurat ngeunaan tatangkalan, kebon, atanapi kebon di dunya nyata. Sapertos di SimCity urang tiasa simulasi kumaha metropolis bakal mekar dumasar kana naon anu urang "investasi" dina kaulinan, ayeuna urang tiasa nyiptakeun simulasi kumaha pepelakan bakal tumbuh dina skénario anu béda-béda - ngabantosan urang nyaluyukeun usaha tatanén kalayan tetempoan anu teu pernah aya.
- Kembar Digital mangrupikeun perwakilan digital tina hal dunya nyata. Bisa dipaké pikeun ngawas 'hal' nyata jarak jauh. Dina raraga nyadiakeun surrogate akurat tur realistis pikeun kembar dunya nyata, kembar digital kudu data-informed via ukur digital tina éntitas nyata. Dina tatanén, ieu tiasa janten data anu asalna tina alat sapertos sensor taneuh, pencitraan pepelakan, data cuaca, jsb.
- Répréséntasi digital anyar, atawa kembar digital, kedah ngagambarkeun sakabéh usaha tatanén: aset fisik, prosés, sistem, sumberdaya, sagalana. Sabalikna, ieu ngamungkinkeun urang pikeun simulasi, ngarencanakeun, nganalisis, sareng ningkatkeun prosés tatanén dina skala anu teu kabayang sateuacana. Nanging, naha éta leres-leres dipikabutuh pikeun para pekebun pangan pikeun nerapkeun téknologi canggih anu mahal ieu - atanapi tiasa aranjeunna nampi wawasan anu diperyogikeun tina sensor anu langkung diaksés sareng terjangkau anu bakal ngabantosan aranjeunna ngawas sareng ngaduga hasil konci?
Tumuwuh sareng Nyoko Kembar Digital sareng Poténsina dina Tatanén
Gartner prédiksi yén ku 2021, satengah pausahaan industri badag bakal ngagunakeun kembar digital, anu bakal narjamahkeun kana paningkatan 10% dina éféktivitas pikeun organisasi éta. Sanajan kitu, konsép kembar digital geus sabudeureun pikeun dekade. Langkung ti 30 taun, tim rékayasa produk sareng prosés parantos ngagunakeun renderings 3D tina desain dibantuan komputer (CAD) model, model asset, sarta simulasi prosés pikeun mastikeun sarta sangkan méré konfirmasi manufacturability. Salaku conto, NASA parantos ngajalankeun simulasi pesawat ruang angkasa kompleks salami sababaraha dekade. Sanajan kitu, inovasi dina learning mesin sarta AI anu bringing konsép kembar digital ka forefront, nyieun loba hype salaku trend disruptive kalawan dampak lega dina mangsa nu bakal datang.
Lamun datang ka prosés tatanén, ngagunakeun Kembar Digital salaku sarana sentral pikeun manajemen tani tiasa ngaktipkeun decoupling aliran fisik tina tata jeung kontrol na. Hasilna, patani tiasa ngatur operasi jarak jauh dumasar kana (deukeut) inpormasi digital sacara real-time tibatan kedah ngandelkeun observasi langsung sareng tugas manual dina situs. Hal ieu ngamungkinkeun aranjeunna pikeun meta langsung dina hal (diperkirakeun) simpangan jeung simulate épék interventions dumasar kana data real-hirup. Salaku conto, Kembar Digital tina kebon kebon tiasa ngageterkeun kebon ngeunaan irigasi anu seueur tanpa patani éta kedah mariksa kebon.
Ideu a dusun digital Éta pisan pikaresepeun pikeun patani anu ngarti kana sifat intensif tanaga gawé pikeun ngawaskeun, ngaramalkeun, sareng ngontrol kaséhatan tangkal buah sareng kualitas panénna. Élmuwan di Universitas Queensland ngembangkeun modél pikeun kebon kebon kalayan pepelakan anu laun-laun sapertos pelem sareng macadamia. Ieu tiasa ngaktifkeun pangguna pikeun nguji ideu énggal sareng kéngingkeun wawasan ngeunaan cara ngaoptimalkeun sistem produksi anu pangsaéna. Panaliti dina proyék éta nekenkeun kumaha simulasi instan ieu tiasa nguntungkeun pepelakan anu laun sapertos tangkal buah.
Aya kasus pamakean khusus anu ngajadikeun rasa finansial pikeun ngawangun kembar digital, sapertos pikeun pembibitan pepelakan, dimana modél tiasa ngamungkinkeun anjeun ngaramalkeun awal-awal upami rupa-rupa khusus henteu tiasa sacara komersil. Tapi dina loba kasus, teu perlu rengat nut kalawan sledgehammer a.
- Raviv Itzhaky nyaéta Co-Founder sareng CTO of Prospera Téhnologi, mingpin visi téknis perusahaan pikeun ngarobih cara pepelakan pepelakan nganggo élmu data sareng AI. Anjeunna ngagunakeun kaahlianna dina pamekaran algoritma, matematika sareng pembelajaran mesin pikeun ngarengsekeun masalah dunya nyata. Sateuacan Prospera, Raviv ngembangkeun algoritma di perusahaan cybersecurity BioCatch, sareng janten Insinyur Pangolahan Sinyal sareng IDF. Anjeunna nyepeng gelar BSc dina Fisika sareng MSc dina Fisika Terapan ti The Hebrew University.