A tecnologia de gêmeos digitais, idealizada pela primeira vez durante as missões Apollo da NASA na década de 1960, evoluiu de uma ferramenta do programa espacial para um setor multibilionário projetado para atingir US$ 110,1 bilhões até 2028. O Dr. Michael Grieves apresentou formalmente a tecnologia de gêmeos digitais na Universidade de Michigan em 2002. Desde então, os recursos de software e simulação de gêmeos digitais tiveram um progresso notável. A pandemia da COVID-19 acelerou esse crescimento e mudou a forma como os setores lidam com a produção e a manutenção. Atualmente, a tecnologia de gêmeos digitais potencializa tudo, desde o monitoramento imediato até a manutenção preditiva. Cerca de 21 bilhões de sensores conectados digitalmente dão suporte a essas réplicas virtuais em setores de todos os tipos.
Este guia completo mostrará a você a notável experiência de 30 anos dos gêmeos digitais. Você saberá como essa tecnologia evoluiu de uma ideia para a força vital de soluções industriais de última geração. O guia explica como essa tecnologia influenciou diferentes setores e o que está por vir no desenvolvimento dos gêmeos digitais.
O nascimento do conceito de gêmeo digital (1990-2002)
Os objetos físicos tinham réplicas virtuais muito antes de alguém definir formalmente o conceito. A missão Apollo da NASA lançou as bases na década de 1960. Os fundamentos teóricos da tecnologia de gêmeos digitais ficaram mais claros no início da década de 1990.
Fundamentos conceituais iniciais
Os gêmeos digitais têm raízes que se estendem por várias décadas. O programa Apollo da NASA usou duplicatas físicas de sistemas de espaçonaves como uma forma inicial de geminação, embora fossem contrapartes físicas e não digitais. As simulações de computador marcaram o caminho para as representações digitais. Os matemáticos Jon Von Neumann e Stanislaw Ulam resolveram problemas de comportamento de nêutrons com os primeiros modelos de computador. Seu trabalho militar e aeroespacial durante a Segunda Guerra Mundial criou técnicas que ajudariam a criar a simulação de gêmeos digitais.
O cientista da computação David Gelernter fez uma grande descoberta com seu livro de 1991 “Mirror Worlds”, no qual descreveu “modelos de software que representam uma parte da realidade”. Sua visão incluía modelos digitais detalhados que espelham a realidade por meio de fluxos de dados contínuos. Esse trabalho explicou como o software poderia criar versões virtuais de objetos terrestres que se atualizam imediatamente com suas contrapartes físicas.
Michael Grieves e a primeira definição formal
A tecnologia de gêmeos digitais atingiu um ponto de virada em 2002, quando o Dr. Michael Grieves apresentou o conceito em uma conferência da Society of Manufacturing Engineers. Ele chamou sua ideia de “Conceptual Ideal for Product Lifecycle Management” (Ideal conceitual para o gerenciamento do ciclo de vida do produto) antes de chamá-la de “Mirrored Spaces Model” (Modelo de espaços espelhados) e, mais tarde, de “Information Mirroring Model” (Modelo de espelhamento de informações).
A ideia de Grieves surgiu de desafios reais. Ele começou a pensar em gêmeos digitais durante os primórdios da computação, enquanto criava um sistema melhor para ajudar a companhia telefônica local a impedir que as pessoas cavassem as linhas telefônicas. Esse desafio prático o levou a pensar em representações virtuais de objetos físicos.
Grieves definiu três elementos principais de um gêmeo digital:
- Um gêmeo virtual (representação digital)
- Uma contraparte física (o objeto real)
- Um ciclo de fluxo de dados que conecta as entidades físicas e virtuais
Esses três elementos continuam sendo básicos para o significado de gêmeo digital atualmente. Observe que os pesquisadores ainda não chegaram a um consenso sobre uma definição de gêmeo digital. Pelo menos cinco grupos de definições diferentes surgiram na literatura ao longo do tempo.
NASA e aplicativos militares (2003-2010)
A NASA transformou teorias acadêmicas em realidade prática para gêmeos digitais entre 2003 e 2010. Suas décadas de experiência em simulação ajudaram a transformar os gêmeos digitais de conceitos abstratos em sistemas de trabalho que mudariam os setores em todo o mundo.
Os gêmeos físicos do programa Apollo
O programa Apollo deu origem ao que hoje chamamos de tecnologia de gêmeos digitais. A NASA construiu réplicas exatas de cada espaçonave na Terra durante as missões espaciais da década de 1960. Essas cópias físicas permitiram que as equipes da NASA testassem e corrigissem problemas que seus astronautas enfrentavam no espaço.
Essa abordagem mostrou-se inestimável durante a missão Apollo 13, em abril de 1970. Depois que uma explosão no tanque de oxigênio danificou a nave espacial, a NASA usou vários simuladores para encontrar soluções. As equipes atualizaram rapidamente suas simulações para que correspondessem à espaçonave danificada e testaram diferentes planos de resgate. Essa crise mostrou como a tecnologia gêmea pode resolver problemas em situações extremas.
Desenvolvimento de gêmeos digitais de fuselagem
Os projetos militares impulsionaram a tecnologia de gêmeos digitais durante esse período. O Airframe Digital Twin Task Order 0002 criou planos para mostrar recursos flexíveis de gêmeos digitais. Esse projeto criou uma base para futuros usos militares da tecnologia. A Força Aérea dos EUA começou a usar a tecnologia de gêmeos digitais para melhorar a manutenção e a modernização de aeronaves em 2010. Esses projetos levaram ao gêmeo digital do F-16, que criou um modelo 3D adaptável para melhorar a manutenção, reduzir os custos do ciclo de vida e resolver problemas de obsolescência de peças.
Indústria 4.0 e evolução do software de gêmeos digitais (2011-2015)
Os anos de 2011 a 2015 trouxeram uma mudança fundamental no progresso do gêmeo digital. O conceito se expandiu para além do uso aeroespacial especializado e entrou em aplicações industriais convencionais. O setor 4.0 trouxe as tecnologias digitais para os processos de fabricação. Os gêmeos digitais começaram a mostrar seu valor comercial além de suas raízes na NASA.
Integração com plataformas de IoT
A Internet das Coisas Industrial (IIoT) tornou-se a espinha dorsal que ajudou no crescimento dos gêmeos digitais na época. As empresas agora podiam acessar imediatamente os fluxos de dados necessários para criar modelos virtuais precisos. Isso aconteceu porque mais sensores foram instalados em equipamentos industriais. Os dispositivos de IoT coletaram dados operacionais de ativos físicos continuamente. Esses dispositivos criaram o pipeline de dados que manteve os gêmeos digitais em sincronia com suas contrapartes do mundo real.
As empresas padronizaram sua abordagem à coleta de dados de gêmeos digitais durante esse período. Elas criaram modelos de dados canônicos – estruturas de dados padrão que permitem que sistemas diferentes se comuniquem em um formato comum. Graças a essa padronização, os gêmeos digitais agora podem trabalhar com os sistemas comerciais existentes. Seu uso se expandiu para além das equipes de engenharia.
Soluções comerciais iniciais de gêmeos digitais
As principais empresas de tecnologia perceberam o potencial do mercado e criaram plataformas dedicadas de gêmeos digitais. Essas plataformas tornaram mais fácil para as organizações usar a tecnologia de gêmeos digitais sem os recursos da NASA.
As primeiras plataformas oferecidas são notáveis:
- Serviços baseados em nuvem com ferramentas para criar modelos digitais de ambientes físicos
- Recursos de integração que se conectam a fontes de dados e sistemas de negócios existentes
- Ferramentas de visualização para interação com gêmeos digitais
- Recursos de análise que permitiram a previsão e a otimização
As organizações acharam mais fácil implementar gêmeos digitais com essas plataformas. As plataformas lidaram com tarefas complexas, como integração, visualização e processamento de dados, que antes precisavam de desenvolvimento personalizado.
Adoção no setor de manufatura
O setor de manufatura foi o primeiro fora do setor aeroespacial e de defesa a adotar os gêmeos digitais. Em 2015, aproximadamente 75% das empresas de setores avançados usavam gêmeos digitais com complexidade média ou superior. Os fabricantes de automóveis lideraram essa tendência, seguidos pelas empresas aeroespaciais e de defesa. Os setores de logística, infraestrutura e energia começaram a explorar seus primeiros conceitos de gêmeos digitais.
Os fabricantes começaram a usar gêmeos digitais para aprimorar o desenvolvimento de produtos. As equipes podiam testar novos projetos em ambientes virtuais sem riscos e precisavam de menos protótipos físicos. As empresas reduziram o tempo de desenvolvimento em 20 a 50%, o que cortou custos e acelerou a inovação. Os produtos fabricados com a tecnologia de gêmeos digitais tiveram 25% menos problemas de qualidade na produção. As vendas também aumentaram de 3% a 5% devido a melhores recursos e qualidade.
As operações de fábrica também mudaram com os gêmeos digitais. As cópias virtuais das linhas de produção ajudaram os fabricantes a conhecer o desempenho dos equipamentos. Eles descobriram maneiras de melhorar os processos – habilidades que levariam a usos mais avançados nos próximos anos.
Maturidade da simulação de gêmeos digitais (2016-2020)
A tecnologia de gêmeos digitais se transformou entre 2016 e 2020. Ela passou de ferramentas industriais especializadas para plataformas flexíveis que atendiam a muitos setores. Esse período trouxe grandes melhorias na simulação, sincronização e adoção em todos os setores.
Recursos avançados de modelagem
Os recursos de modelagem de gêmeos digitais cresceram rapidamente durante esses anos. Os gêmeos digitais executáveis baseados em física se tornaram um divisor de águas. Eles usavam modelos matemáticos para mostrar comportamentos físicos por meio de mecânica, termodinâmica e dinâmica de fluidos. Esses gêmeos não eram apenas modelos estáticos. Eles podiam simular comportamentos, tomar decisões por conta própria e executar sistemas de controle de circuito fechado.
Os gêmeos tornaram-se mais inteligentes por meio de melhores métodos de simulação. Os fabricantes criaram modelos detalhados que mostravam como os ativos físicos se comportariam em diferentes condições. As empresas podiam testar virtualmente as alterações no projeto antes de gastar dinheiro com modificações físicas.
Avanços na sincronização em tempo real
O maior desafio técnico foi sincronizar objetos físicos com suas versões digitais em tempo real. Os cientistas trabalharam para resolver os problemas de sincronização causados pelas características exclusivas do ambiente físico – sua variabilidade, incerteza e diferentes escalas de espaços físicos e virtuais.
As equipes desenvolveram novos métodos baseados em otimização dinâmica para sincronizar simulações on-line em tempo real. Esses métodos permitem que os gêmeos digitais sejam atualizados continuamente com mudanças físicas, o que criou verdadeiros modelos virtuais “vivos”. Um grande avanço veio com as metodologias de sincronização de estado que os cientistas verificaram em configurações reais de motores.
Expansão para além da fabricação
Os gêmeos digitais foram muito além de suas raízes fabris. A tecnologia encontrou novos usos em:
- Cuidados com a saúde: Criação de “pacientes digitais” para modelagem médica personalizada
- Planejamento urbano: Desenvolvimento de modelos detalhados da cidade, como o gêmeo digital de Cingapura
- Varejo: Modelagem do comportamento do cliente em ambientes de lojas físicas
- Ciência do clima: Previsão de padrões climáticos extremos e apoio a decisões de sustentabilidade
Esse crescimento mostrou que “qualquer objeto ou processo pode ser aprimorado por meio de medição e monitoramento em gêmeos digitais”.
Plataformas de gêmeos digitais baseadas em nuvem
A computação em nuvem tornou-se a espinha dorsal dos gêmeos digitais modernos. O Microsoft Azure e o Amazon Web Services lançaram serviços especializados para criar e implantar gêmeos digitais. Suas plataformas ajudaram as organizações a criar modelos digitais detalhados de ambientes conectados com linguagens de modelagem padrão.
As plataformas de nuvem proporcionaram muitas vantagens aos gêmeos digitais. Eles podiam dimensionar os recursos conforme necessário, aproveitar a computação avançada por meio de VMs e contêineres otimizados, armazenar mais dados e usar ferramentas avançadas de IA/ML. A nuvem permitiu que os gêmeos digitais processassem grandes quantidades de dados, executassem simulações complexas e compartilhassem insights com equipes em qualquer lugar.
Estado atual e trajetória futura (2021 até o presente)
O mercado global de gêmeos digitais teve um crescimento expressivo desde 2021, com projeção de crescimento de aproximadamente 60% ao ano. Esse rápido crescimento muda a forma como as organizações lidam com a simulação, o monitoramento e a tomada de decisões em diversos setores.
Gêmeos digitais autônomos
Os gêmeos digitais avançados agora trabalham de forma independente, tomando decisões e fazendo ajustes sem a intervenção humana. Esses sistemas autônomos analisam dados imediatos de contrapartes físicas e otimizam as operações automaticamente nos setores de manufatura, automotivo e de infraestrutura. Para citar apenas um exemplo, os testes automotivos usam gêmeos digitais autônomos para que os engenheiros possam executar milhões de quilômetros de testes virtuais antes que os protótipos físicos enfrentem condições reais. Essa abordagem reduz substancialmente o tempo de desenvolvimento e melhora a validação de segurança para sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS).
Federação de redes de gêmeos digitais
Os gêmeos digitais federados – redes interconectadas de modelos virtuais – representam um grande avanço no desenvolvimento. A emergente Internet of Federated Digital Twins (IoFDT) quer criar ecossistemas completos em que vários gêmeos interajam, compartilhem dados e trabalhem juntos além das fronteiras organizacionais. Essa federação possibilita conjuntos de dados compartilhados por meio do intercâmbio de dados espaciais e de temperatura entre as partes interessadas, o que melhora o monitoramento da qualidade e o desempenho do sistema. Essas redes interconectadas acabaram formando a base tecnológica da Sociedade 5.0, em que sistemas ciberfísicos altamente integrados melhoram o avanço econômico e social.
Integração de IA e aprendizado de máquina
A integração da IA com a tecnologia de gêmeos digitais cria combinações poderosas. A McKinsey informa que 75% das grandes empresas investem ativamente em gêmeos digitais para criar soluções flexíveis de IA. A IA generativa amplia os gêmeos digitais estruturando entradas, sintetizando saídas e criando códigos para novos gêmeos. Os gêmeos digitais fornecem ambientes de teste resilientes para modelos de IA antes da implementação física. Essa parceria resulta em modelagem preditiva mais precisa, tomada de decisão autônoma e otimização em aplicações industriais.
Esforços de padronização de gêmeos digitais
A padronização de gêmeos digitais tornou-se crucial devido à ampla adoção. Organizações como o NIST, a ISO e o Digital Twin Consortium desenvolvem estruturas para garantir a interoperabilidade, a segurança cibernética e a confiança. O subcomitê ISO/IEC JTC 1, SC 41 trata especificamente dos padrões de gêmeos digitais para vocabulário, arquitetura de referência e modelos de maturidade. Esses padrões reduzem os custos de implementação, permitem a compatibilidade entre plataformas e incentivam a inovação por meio de linguagens e protocolos técnicos comuns.
Software Simio Digital Twin na vanguarda
O software Simio Digital Twin está na vanguarda, ajudando as empresas a liberar todo o potencial da tecnologia de gêmeos digitais de processos. Como um dos avanços tecnológicos mais importantes das últimas três décadas, os gêmeos digitais transformaram os setores ao criar réplicas virtuais sofisticadas de sistemas e processos físicos. Originalmente inspirados nas duplicatas físicas da NASA durante as missões Apollo, os gêmeos digitais evoluíram e se tornaram ferramentas essenciais para a inovação e a otimização em setores do mundo todo – e a Simio está liderando essa carga no projeto, na análise e na otimização de processos, bem como no planejamento e na programação para o gerenciamento da execução em nível operacional.
A plataforma Simio oferece ferramentas avançadas de simulação e modelagem que alinham perfeitamente sistemas e processos físicos com seus equivalentes digitais em tempo real. Seja na otimização da manufatura, do armazém e do manuseio de materiais, da cadeia de suprimentos ou do gerenciamento da execução operacional em tempo real, o Simio permite que as empresas aproveitem o poder transformador dos gêmeos digitais. Ao permitir a integração de dados em tempo real, possibilitando insights preditivos e prescritivos, o Simio ajuda as empresas a aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e acelerar seus ciclos de melhoria contínua.
O futuro dos gêmeos digitais aponta para possibilidades ainda maiores, incluindo sistemas autônomos e redes federadas alimentadas por IA e aprendizado de máquina. Esses avanços melhorarão a tomada de decisões e a eficiência operacional, impulsionando a adoção da tecnologia em todos os setores. Com o mercado de gêmeos digitais projetado para atingir US$ 73,50 bilhões até 2027, as empresas que adotam essa tecnologia hoje estão se posicionando como líderes em inovação industrial e transformação digital.
O compromisso da Simio com a tecnologia de gêmeos digitais garante que as empresas estejam preparadas para enfrentar os desafios mais complexos em manufatura, armazenamento e cadeia de suprimentos, em qualquer setor industrial ou empresarial. Ao oferecer soluções acessíveis e de ponta, a Simio ajuda as organizações a se manterem competitivas em um mundo em rápida evolução, cada vez mais complexo e digitalmente maduro.