Die Zukunft der Arbeit liegt in der Automatisierung sich wiederholender, zeitaufwändiger Aufgaben oder Tätigkeiten. Lösungen für die digitale Transformation und künstliche Intelligenz (KI) bieten einen Weg zur intelligenten Automatisierung von Arbeitsabläufen und zur autonomen Entscheidungsfindung.
Der digitale Zwilling ist eine Lösung, die alle oben genannten Aspekte umfasst. Das Weltwirtschaftsforum bezeichnete den digitalen Zwilling im Jahr 2015 als eine Lösung, die systemische Abläufe verbessern kann. Seitdem hat sich der digitale Zwilling von einem virtuellen Spiegel für den Datenaustausch und die Problemlösung zu hochmodernen Lösungen entwickelt, die neuronale Netze für den Aufbau komplexer regelbasierter Logik, die Vorhersage von Werten oder Ergebnissen zur Optimierung betrieblicher Systeme nutzen.
Die Integration von neuronalen Netzen erweitert die Fähigkeiten und Anwendungsmöglichkeiten des durchschnittlichen digitalen Zwillings. Damit Sie das Beste aus Ihren Anwendungen neuronaler Netze innerhalb Ihres digitalen Zwillings herausholen können, müssen diese zunächst richtig integriert werden, und hier sind einige Tipps, die Ihnen dabei helfen.
1. Intelligente Verhaltensweisen integrieren
Der digitale Zwilling bietet Unternehmen einen digitalen Spiegel zur Überwachung und Verwaltung von Vorgängen und Prozessen in Echtzeit. Unternehmen setzen digitale Zwillinge aus verschiedenen Gründen und zur Erreichung unterschiedlicher Ziele ein. Beispiele hierfür sind die Fernüberwachung oder die Vorhersage künftiger Leistungen und die zur Optimierung der Leistungen erforderlichen Entscheidungen.
Die Anwendung des digitalen Zwillings als Vorhersage- oder Leistungsoptimierungslösung beruht auf intelligenten Objekten und der Fähigkeit, diese Objekte in eine Entscheidungslogik einzubetten. Bei komplexen Anwendungen des digitalen Zwillings ist die Definition einer benutzerdefinierten Logik für Regeln eine schwierige und zeitaufwändige Aufgabe. Diese Schwierigkeiten sind auf den Prozess der Erfassung der verschiedenen Faktoren, die die Entscheidungsfindung beeinflussen, in einer Regel zurückzuführen.
Die Integration neuronaler Netze in digitale Zwillingslösungen bietet Ihnen einen einfacheren Weg zur Erstellung komplexer Logik. Mit einem neuronalen Netz wird der Prozess des Aufbaus komplexer Logik umgangen, und das neuronale Netz nutzt historische Daten, um die erforderlichen Entscheidungen zu treffen. Die Genauigkeit des neuronalen Netzes wird auch durch wiederholte Trainings mit simulierten oder Echtzeitdaten verbessert.
2. Aggregieren von Trainingsdaten
Eine Maschine, ein System oder ein Modell, das mit künstlicher Intelligenz ausgestattet ist, ist auf saubere und beschriftete Daten angewiesen, um seine Entscheidungsfähigkeit zu verbessern. Daher ist der Zugang zu sauberen und beschrifteten Daten entscheidend für die Anwendung von KI bei der Verwirklichung der intelligenten Fabrik oder der Automatisierung von Arbeitsabläufen.
Der Einsatz eines digitalen Zwillings in Arbeitsbereichen bietet Unternehmen die Möglichkeit, Betriebsdaten in Echtzeit zu erfassen. Die Datenerfassung ist jedoch nur der erste Schritt, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Der Einsatz der erfassten Daten in KI-Frameworks beinhaltet die Bereinigung, Kennzeichnung und Bereitstellung kontextbezogener Erkenntnisse aus den erfassten Daten. Durch die Integration neuronaler Netze in einen digitalen Zwilling erhalten Unternehmen die Möglichkeit, simulierte Daten zum Trainieren von KI-Algorithmen zu erzeugen.
3. Automatisierung von Arbeitsabläufen
Die Bearbeitung zeitaufwändiger, sich wiederholender Aufgaben ist eine der Hauptursachen für menschliche Fehler im gesamten Industriesektor. Eines der wichtigsten Verkaufsargumente für KI-gestützte Lösungen ist daher ihre Fähigkeit, die Automatisierung zu unterstützen, indem sie Systeme in die Lage versetzen, präzise Entscheidungen zu treffen und umzusetzen.
Neuronale Netze ermöglichen es Unternehmen, die digitale Zwillinge nutzen, die Entwicklung von Regeln oder Entscheidungslogik innerhalb von Simulationen und digitalen Zwillingsmodellen zu automatisieren und Leistungsdaten zu überwachen, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu automatisieren.
4. Unüberwachtes Lernen nutzen
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die Fähigkeit der intelligenten Fabrik, ohne menschliche Aufsicht optimal zu funktionieren. Daher spielen die KI und ihre Untergruppe, die neuronalen Netze, eine wichtige Rolle bei der Umsetzung von Industrie 4.0-Geschäftsmodellen in der Fabrikhalle. Die Kopplung von digitalen Zwillingen mit neuronalen Netzen ermöglicht automatisierte Prozesse mit unüberwachtem Lernen.
Mit ordnungsgemäß trainierten neuronalen Netzen können digitale Zwillinge Schlussfolgerungen ziehen oder genaue Lösungen für komplexe Herausforderungen bieten, wenn versteckte Faktoren vorhanden sind. Das neuronale Netz ist in der Lage, Verstärkungslernen anzuwenden, um Strategien zu entwickeln, die zu optimierter Wertschöpfung oder Gewinn führen. So kann ein neuronales Netz beispielsweise Zeitschätzungen liefern, um zeitkritische Aufgaben zu steuern. In einer Situation, in der ein Produktionsauftrag nur dann begonnen werden darf, wenn er innerhalb einer bestimmten Zeitspanne abgeschlossen werden kann. Ein neuronales Netz berücksichtigt bei der Vorhersage der geschätzten Fertigstellungszeiten alle Faktoren, die mit dem Produktionszyklus zusammenhängen. Der geschätzte Zeitrahmen liefert dann die Informationen, die erforderlich sind, um entweder mit dem Auftrag zu beginnen oder über eine erreichbare Zeitspanne für die Fertigstellung zu verhandeln.
5. Validierung und Bewertung von KI-Algorithmen
Der digitale Zwilling bietet Unternehmen eine virtuelle Nachbildung der physischen Systeme von Einrichtungen. Die virtuelle Plattform wird dann zu einer sichereren Umgebung für die Bewertung der Auswirkungen der Hinzufügung neuer Betriebspläne, Zeitpläne oder Systeme zu einer bestehenden Anlage.
Der digitale Zwilling kann auch zum Testen und Trainieren von KI-Algorithmen verwendet werden, um sicherzustellen, dass sie mit einem einzelnen Datensatz nicht optimal funktionieren, sondern mit anderen Datensatzoptionen schlecht abschneiden. Hier werden ein Trainingsdatensatz, ein Validierungsdatensatz und ein Testdatensatz verwendet, um Ihre KI-Algorithmen zu bewerten, bevor sie in Ihren operativen Systemen eingesetzt werden
Erste Schritte mit digitalen Zwillingen und neuronalen Netzen
Simulation und digitale Zwillingsmodelle bieten Unternehmen, die an der Optimierung alltäglicher Prozesse interessiert sind, erweiterte analytische Möglichkeiten. Zu den Anwendungsmöglichkeiten gehören Planung und Terminierung, vorausschauende Wartung, Fernüberwachung, datengesteuerte Anlagenoptimierung, Validierung und Prüfung usw.
Die Einbeziehung neuronaler Netze schafft eine symbiotische Beziehung zwischen Simulation und KI. Neuronale Netze vereinfachen die Erstellung komplexer Logik und automatisieren die Arbeitsabläufe innerhalb von Simulationen und digitalen Zwillingsmodellen. Simulation und digitale Zwillinge bieten eine fruchtbare Plattform für die Entwicklung synthetischer Trainingsdaten, das Training und die Bewertung neuronaler Netze. Sie können mit der Evaluierung und dem Training Ihrer neuronalen Netze beginnen, indem Sie mit Simio synthetische Trainingsdaten entwickeln.