Cặp đôi hoàn hảo: Digital Twins và Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán thông qua nhiều tiến bộ trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, giờ đây có thể dự đoán chính xác thời điểm và cách thức các bộ phận máy móc thiết bị sẽ bị hỏng.

Điều quan trọng là dữ liệu, như với hầu hết mọi thứ trong chuyển đổi số (digital transformation). Thông tin là điều cần thiết trong thế kỷ 21, và nó không chỉ đơn thuần là có một cụm các điểm dữ liệu (a bunch of data points) và khả năng đọc của cảm biến (sensor readouts) - mà còn biết cách xử lý nó một cách nhanh chóng và hiệu quả. Đây là điểm mấu chốt của việc bảo trì dự đoán, cũng như Digital Twins.

Thanh Sơn tổng hợp và biên soạn từ nhiều nguồn

Các nội dung của bài viết:

Tại sao Bảo trì Dự đoán ngay bây giờ?

Digital Twins là gì?

Các loại Digital Twins khác nhau

Digital Twins và bảo trì dự đoán  

Làm thế nào để xác định sử dụng trường hợp nào để bảo trì dự đoán với Digital Twin?

Các tùy chọn để xây dựng / triển khai Digital Twins

Những thách thức chính trong khi xây dựng Digital Twins

Kết luận

Tại sao Bảo trì Dự đoán ngay bây giờ?

Mọi doanh nghiệp đều cần những máy móc thiết bị hoạt động với năng suất và hiệu suất cao nhất nhằm thu được lợi nhuận từ các khoản đầu tư của họ.

Thiết bị này có thể bao gồm từ động cơ máy bay, tuabin, thang máy hoặc thiết bị làm lạnh công nghiệp có giá hàng triệu đô la để mua.

Để bảo trì các máy móc thiết bị này, các doanh nghiệp thực hiện theo các phương pháp sau:

1.      Hầu hết các doanh nghiệp phụ thuộc vào Bảo trì phục hồi/khắc phục (Corrective Maintenance) để đảm bảo các máy móc được hoạt động, nhưng điều này sẽ làm mất chi phí do máy móc ngừng hoạt động đột xuất, chi phí duy trì lực lượng lao động và các yêu cầu bảo trì đột xuất, v.v.

2.      Một số doanh nghiệp đã tiến lên cấp độ tiếp theo bằng cách thực hành Bảo trì Phòng ngừa (Preventive Maintenance), khi họ xác định tuổi thọ của từng bộ phận và thực hiện bảo trì trước khi hỏng hóc thực sự xảy ra. Cách tiếp cận này tránh được những hỏng hóc đột xuất và hư hỏng gây tổn thất lớn, nhưng chi phí lại cao do thời gian ngừng hoạt động theo lịch trình, do việc không tận dụng tối đa thời gian sử dụng hữu ích của các bộ phận máy móc và đồng thời phải duy trì 1 lượng lớn công nhân bảo trì.

3.      Giờ đây, với sự ra đời của IoT & Digital Twins, các doanh nghiệp đang tiến tới xây dựng mô hình bảo trì Dự đoán (Predictive maintenance) nhằm tối ưu hóa chu kỳ bảo trì và cân bằng giữa phương pháp bảo trì khắc phục và bảo trì phòng ngừa. Bảo trì dự đoán sử dụng thay thế các bộ phận đúng lúc (just-in-time) . Cách tiếp cận này không chỉ thay thế những linh kiện sắp hỏng hóc mà còn kéo dài tuổi thọ của linh kiện bằng cách giảm chi phí lao động và sửa chữa đột xuất. Bằng cách thực hiện theo cách tiếp cận này, các doanh nghiệp có thể đạt được tiết kiệm chi phí và lợi thế cạnh tranh.

Giới thiệu Digital Twins (Digital Twins - bản sao số hay bản sao kỹ thuật số, cặp song sinh kỹ thuật số)

Khái niệm về bản sao số (digital twin) đã không còn quá xa lạ, cũng giống như nhiều công nghệ khác trong cách mạng công nghiệp 4.0, digital twin đang nổi lên nhanh chóng nhờ sự tích hợp của các công nghệ số. Nhờ có công nghệ đám mây, Internet vạn vật (IoT), mô phỏng tiên tiến và khả năng điện toán cao, digital twin chắc chắn là một công nghệ mới nổi đang được săn đón.

Ngành công nghiệp đang đầu tư rất nhiều tiền để theo kịp sự phát triển của công nghệ này.

Hình 1: Bản sao số của động cơ tuabin cánh quạt

Digital Twins là gì?

    Digital twins là bản sao kỹ thuật số ảo (thường là 3D) của một vật thể hay hệ thống thực tế. Giữa bản sao và vật thể thực tế có một luồng dữ liệu (dataflow) và thông qua các cảm biến trên hệ thống thực tế, bản sao được cập nhật để có thể theo dõi trạng thái của hệ thống theo thời gian thực.

   Quá trình này không những cho phép cập nhật trạng thái của hệ thống thực mà còn có thể được lập trình để chạy các lệnh nếu - thì và xác định các tham số tối ưu để thực hiện các chức năng khác nhau. Một bản sao ảo có thể bao gồm các lớp khác nhau, với mỗi lớp ảo đại diện cho một lớp vật lý tương đương. Các lớp này có thể gồm tính chất vật lý, vật liệu, cấu trúc, điện tử, v.v.

    Ngay khi đo lường xong, hệ thống thực sẽ được mô hình hóa thành bản sao số; càng nhiều dữ liệu thu được từ hệ thống thực, bản sao kỹ thuật số càng cụ thể và chính xác hơn. Digital twin là một công nghệ có chỗ đứng trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0.

    Bản sao số cung cấp rất nhiều thông tin như chẩn đoán hoặc tiên lượng, có thể dùng để giảm thời gian ngừng máy (downtime) và tăng lợi tức đầu tư. Thậm chí, công nghệ này còn có thể tái hiện vòng đời sản phẩm khép kín, đưa sản phẩm về giai đoạn pháp triển để tối ưu hóa liên tục các sản phẩm trong tương lai. Hơn nữa, công nghệ này còn dùng để phát triển sản phẩm theo định hướng IoT. Trước đây, việc phát triển sản phẩm sẽ dừng lại ngay khi khách hàng nhận sản phẩm.

    Ngày nay, với những phản hồi về sản phẩm, quá trình bán hàng không chỉ dừng lại ở chuyển giao sản phẩm mà còn là dịch vụ hỗ trợ, phát triển sản phẩm sau đó. Khi một sản phẩm được phát triển hiệu quả thì bản sao số cũng vậy và ngược lại.

   Bản sao này được dùng như một hộp cát (sandbox) để thử nghiệm những ý tưởng mới có thể áp dụng cho hệ thống thực và kết quả sẽ được phản ánh qua bảo sao số. Luồng dữ liệu này là một quá trình hai chiều, do đó bản sao kỹ thuật số và bản cứng có thể phát triển cùng nhau.

Hình 2: Tài sản vật lý thực tế và bản sao số

Các loại Digital Twins khác nhau

Có nhiều loại Digital Twins khác nhau, để chọn được Digital Twins phù hợp, bạn cần hiểu nhu cầu và lợi ích của nó mà bạn có thể nhận được từ nó.

Hình 3: Thông tin chi tiết về các loại Digital Twins khác nhau

Bản sao kỹ thuật số ảo và bảo trì dự đoán

Bản sao kỹ thuật số ảo không phải là cấu trúc đơn giản. Bạn không thể chỉ cài đặt một ứng dụng trên trình duyệt của mình và dùng nó một ngày. Bản sao kỹ thuật số ảo được tạo thành từ nhiều công nghệ khác nhau - từ cảm biến IoT đến các tệp CAD 3D cho đến tương tác thực tế ảo (AR), nó thực sự là sản phẩm của một hệ sinh thái truyền thông dữ liệu. Với tất cả khả năng hiển thị và đo lường liên tục này, một khái niệm như bảo trì dự đoán không chỉ trở nên khả thi mà còn thực tế.  

Cảm biến liên tục theo dõi thiết bị ở cấp độ thành phần, xác định và đánh giá từng khía cạnh hoạt động. Nếu một thành phần bị hỏng, sự cố này sẽ được ghi lại. Bản ghi này được ghi vào lịch sử đầy đủ và toàn diện của sản phẩm được đề cập. Khi điều này xảy ra lặp đi lặp lại, trên một hoặc nhiều thiết bị, các mẫu hư hỏng (patterns) bắt đầu xuất hiện. Điều này cho phép bản sao kỹ thuật số ảo dự đoán - với độ chính xác đáng kinh ngạc - sự cố tiếp theo sẽ xảy ra khi nào và ở đâu. Càng có nhiều bản sao kỹ thuật số, bức tranh càng hoàn chỉnh.

Hình 4: Các trường hợp sử dụng phổ biến nhất của Digital Twins

Loại Bản sao số	Tình huống sử dụng
Các bộ phậnmáy móc bản sao như Rô to, cánh blade	Giúp Dịch vụ / Kỹ thuật viên tại hiện trường liên tục theo dõi và đưa ra những hiểu biết dự đoán về bảo trì đồng thời giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị (theo kế hoạch và ngoài kế hoạch) và kích hoạt các mô hình sản xuất kinh doanh dựa trên hoạt động của máy móc (service-based business).
Các tài sản bản sao như Tua bin, động cơ điện	Giúp nhóm Tiếp thị & Bán hàng thu thập kiến ​​thức về sở thích của khách hàng và cách sử dụng sản phẩm thực tế của họ và có thể điều chỉnh thông điệp để thúc đẩy doanh thu.
Hệ thống / phân xưởng như Máy bay, phân xưởng chưng cất dầu thô (CDU).	Giúp các nhà thiết kế sản phẩm, kiến ​​trúc sư và kỹ sư cải tiến các phiên bản sản phẩm và mô hình kỹ thuật trong tương lai để tối ưu hóa hiệu suất và năng suất của sản phẩm, đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường.
Bản sao quá trình công nghệ  như Quá trình sản xuất	Giúp nhà quản lý nhận được nguồn cấp dữ liệu hoạt động mới vào các mô hình sản xuất và lập kế hoạch, do đó mở đường cho những hiểu biết sâu sắc về chiến lược, đề xuất và lộ trình.

Điều gì tạo nên Digital Twins?

Cảm biến là trái tim của bất kỳ thiết bị đo lường, điều khiển và chẩn đoán nào. Phép đo từ xa của thiết bị được thu thập bằng cách sử dụng các cảm biến thông minh có sẵn trên môi trường phần cứng / phần mềm và sau đó được sử dụng để tạo ra mô hình bản sao số của thiết bị vật lý.

Tất cả dữ liệu sau đó được tổng hợp và xử lý để tạo ra thông tin có thể hành động. Mô hình bản sao số sau đó liên tục được cập nhật để phản ánh trạng thái hiện tại của vật thể. Sau đó, nó có thể được sử dụng để lập mô hình, giám sát và quản lý các thiết bị từ xa một cách hiệu quả. Nó cũng cho phép thông báo liên tục và thời gian ước tính cho lần bảo trì cần thiết tiếp theo, hệ thống bảo trì có thể sử dụng để lên lịch vào thời điểm tối ưu.  

Hình 5: Các thành tố của Digital Twin

1.      Thiết bị vật lý là thiết bị thực tế mà chúng ta quan tâm đến việc tạo ra một bản sao số.

2.      Mô hình bản sao - Twin Model - Bao gồm hệ thống phân cấp, cụm con và thành phần mô tả hệ thống bản sao và các đặc điểm của nó được làm giàu bằng dữ liệu tài sản, hoạt động, lịch sử và bối cảnh.  

3.      Kiến thức - Knowledge - Nguồn dữ liệu cung cấp cho bản sao này với cài đặt hoạt động, kiến ​​thức chuyên môn, dữ liệu lịch sử và các phương pháp hay nhất trong ngành.

4.      Phân tích - Analytics - Mô hình được hỗ trợ bởi các mô hình dựa trên vật lý, mô hình thống kê và mô hình học máy machine learning / AI để giúp mô tả, dự đoán và chỉ định hành vi (hiện tại và tương lai) của tài sản, hệ thống hoặc quy trình.  

Làm thế nào để xác định sử dụng trường hợp nào để bảo trì dự đoán với Digital Twin?

Không phải tất cả các trường hợp sử dụng hoặc các vấn đề kinh doanh đều có thể được giải quyết một cách hiệu quả bằng cách bảo trì dự đoán sử dụng Digital Twin. Dưới đây là các tiêu chí đủ điều kiện quan trọng cần được xem xét trong quá trình đánh giá sử dụng:

•  Vấn đề phải có bản chất dự đoán , nghĩa là cần có một mục tiêu (target) hoặc một kết quả để dự đoán .
• Vấn đề hư hỏng nên có một hồ sơ về lịch sử hoạt động của thiết bị chứa cả kết quả tốt và xấu .
• Lịch sử được ghi lại phải phù hợp/có liên quan và có chất lượng để hỗ trợ khi sử dụng.
• Cuối cùng, doanh nghiệp nên có các chuyên gia chuyên môn (domain experts), những người hiểu rõ vấn đề hư hỏng .

Bây giờ chúng ta đã thấy cách xác định các trường hợp sử dụng đủ điều kiện để bảo trì dự đoán bằng cách sử dụng phương pháp Digital Twin, bước tiếp theo là khám phá các tùy chọn khác nhau để xây dựng / triển khai chúng.

Các tùy chọn để xây dựng / triển khai Digital Twins

 

Hình 7: Các tùy chọn để xây dựng / triển khai Digital Twins

Những thách thức chính trong khi xây dựng Digital Twins

Phần này liệt kê một số thách thức cần được xử lý trong khi xây dựng các bản sao kỹ thuật số.

1.      Thiết lập giao tiếp thời gian thực của dữ liệu và độ trễ - Giao tiếp thời gian thực là yêu cầu quan trọng để xây dựng các bản sao kỹ thuật số, nó phải luôn phản ánh trạng thái của thiết bị vật lý.

2.      Nguồn cung cấp dữ liệu chất lượng (Quản lý dữ liệu, Chất lượng dữ liệu, v.v.), Mô hình thực tế và các dự báo trong tương lai & Mô hình hướng dữ liệu - Tất cả những điều này đều có liên quan với nhau bởi vì khi bạn có dữ liệu chất lượng thì chỉ bạn mới có thể xây dựng mô hình và các dự án / dự đoán trong tương lai sẽ là chính xác. Dữ liệu như cài đặt hoạt động, chuyên gia chuyên môn, các phương pháp thực hành tốt nhất, v.v. phải được cung cấp với chất lượng cao hơn vì điều này trở thành cơ sở kiến ​​thức cho bản sao số của bạn. Tất cả các dự đoán trực tiếp dựa trên dữ liệu chất lượng mà bạn cung cấp.

3.      Các vấn đề về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư & vấn đề đạo đức - Làm thế nào để đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu thông tin liên lạc? Làm thế nào để dữ liệu thu thập được vẫn ở chế độ riêng tư? Một người dùng cụ thể nên xem bao nhiêu dữ liệu? Kiểm soát truy cập là một số thách thức chính cần được xử lý một cách hiệu quả.

4.      Khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ tạo dữ liệu, nhiều loại dữ liệu - Các cảm biến trên thực địa (thiết bị vật lý) sẽ gửi một khối lượng lớn dữ liệu và mỗi thiết bị có thể tạo ra nhiều loại dữ liệu ở các định dạng khác nhau. Cơ sở hạ tầng IoT đang thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn cần được trang bị đủ để xử lý các loại khối lượng và sự đa dạng này.

5.      Cân nhắc sử dụng Tương tác trực quan AR / VR với tài sản Vật lý - Một số loại bản sao số như kiểm tra thiết bị cần tương tác trực quan, hãy xem xét sử dụng loại tương tác AR / VR. Tương tác với Tài sản vật lý không chỉ cần với ứng dụng web mà nó còn có thể khác nhau tùy theo tình huống.

Hình 8:  Mô phỏng bản sao số Siemens Energy HRSG sử dụng NVIDIA Modulus và Omniverse

Kết luận

Các doanh nghiệp đang tiến tới phát triển mô hình bảo trì dự đoán bằng cách sử dụng Digital Twins để tối ưu hóa chu kỳ bảo trì với những tiến bộ trong không gian IoT, kéo dài tuổi thọ của bộ phận và giảm chi phí sửa chữa đột xuất và lao động. Bằng cách sử dụng bản sao số và chiến lược bảo trì dự đoán, các công ty sẽ tiết kiệm được chi phí và lợi thế chiến lược trong ngành.

Related Posts by Categories