Công nghệ Digital Twin (DTW) – công nghệ cho phép tạo bản sao kỹ thuật số (bộ đôi kỹ thuật số/cặp song sinh kỹ thuật số) – một mô hình kỹ thuật số đa miền thể hiện chính xác sản phẩm, quy trình sản xuất hoặc hiệu suất của sản phẩm/hệ thống sản xuất đang hoạt động (Vũ Tiến Dũng, 2023). Bản sao kỹ thuật số được tạo ra bằng cách sử dụng kết hợp các công nghệ như mô phỏng 3D, Internet of Things (IoT), Machine Learning và các công nghệ phần mềm khác.
Khái niệm về DTW được giới thiệu lần đầu tiên bởi NASA năm 2012 với những tiêu chí đặt ra cho DTW trên một hệ thống mô phỏng chiếc máy bay (Phạm Minh Khoa, 2023). Trong đó, tiêu chí quan trọng là có thể mô phỏng tích hợp đa vật lý, đa tỉ lệ, xác suất của một phương tiện hoặc hệ thống được chế tạo thông qua sử dụng các mô hình vật lý tốt nhất hiện có, cập nhật cảm biến, lịch sử đội bay,… để phản ánh tuổi thọ của chiếc máy bay song sinh tương ứng của nó. Trong quá trình nghiên cứu và phát triển, DTW không chỉ được ứng dụng trong lĩnh vực hàng không vũ trụ, mà nó còn cho thấy sự hiệu quả và hứa hẹn trong nhiều lĩnh vực sản xuất hay kinh doanh. Đây thực sự là chiếc cầu nối giữa thế giới thực và không gian số.
Mục đích của DTW là giúp chúng ta có thể giám sát, kiểm soát và cải thiện hiệu suất của sản phẩm hoặc hệ thống trong thời gian thực. DTW cho phép tạo ra một phiên bản kỹ thuật số hoàn chỉnh của sản phẩm hoặc hệ thống vật lý bao gồm các thông số kỹ thuật, tính năng và hoạt động. Với DTW, ta có thể tiến hành các phân tích và mô phỏng trên mô hình số để đưa ra các dự đoán về hiệu suất, tuổi thọ và các vấn đề liên quan đến sản phẩm hoặc hệ thống vật lý. Điều này giúp tiết kiệm chi phí và thời gian khi phát triển sản phẩm mới, cải tiến sản phẩm hoặc giảm thiểu thời gian chết máy trong các quy trình sản xuất.
Trong các trường đại học ở Việt Nam, công nghệ DTW đã bắt đầu được quan tâm nghiên cứu và ứng dụng. Hình 1 là một số ví dụ về ứng dụng công nghệ DTW tại các phòng thí nghiệm của Đại học Bách khoa Hà Nội và Học viện Nông nghiệp Việt Nam.
Hình 1. Một số ví dụ về ứng dụng DTW tại các trường đại học ở Việt Nam
Thành phần của Digital Twins
DTW là một phiên bản số hóa của một thực thể hoặc hệ thống vật lý. Các thành phần chính của DTW bao gồm:
1) Mô hình vật lý: Mô hình vật lý là đối tượng mà DTW nhắm đến, nó có thể là một cơ cấu máy, động cơ… của một hệ thống máy móc hoặc có thể là một tòa nhà, dây chuyền sản xuất. Trong đó, cảm biến được sử dụng để thu thập dữ liệu liên quan đến hoạt động của hệ thống, sản phẩm hoặc quy trình. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để tạo ra một mô hình số hóa, cho phép các nhà quản lý và kỹ sư có thể giám sát và điều chỉnh hoạt động của hệ thống trong thời gian thực hoặc dự báo hoạt động trong tương lai.
Mô hình số hóa: Mô hình số hóa là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ dạng vật lý sang dạng kỹ thuật số. Nó bao gồm việc thu thập, xử lý và lưu trữ các thông tin để tạo nên một phiên bản kỹ thuật số của đối tượng được số hóa. Mục đích của mô hình số hóa là giúp cho dữ liệu có thể được truyền tải, lưu trữ và sử dụng dễ dàng hơn. Nó cũng cho phép các hệ thống máy tính và công nghệ khác có thể sử dụng, phân tích và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Trong công nghệ DTW, mô hình số hóa thực chất là việc mô hình hóa 3D một thực thể vật lý kết hợp với dữ liệu cảm biến nhằm tạo ra một thực thể ảo nhưng mang thông số và đặc tính của mô hình thật.
3) Truyền thông và phần mềm: DTW thực chất là một chương trình máy tính kết hợp giữa mô phỏng và thu thập dữ liệu. Việc mô phỏng là quá trình tạo ra một phiên bản ảo của một hệ thống hoặc thiết bị để giúp các nhà sản xuất, kỹ sư hoặc chuyên gia có thể thử nghiệm và đánh giá các thiết kế, đưa ra dự đoán về hiệu suất hoặc tìm kiếm các cải tiến để tối ưu hóa hoạt động của hệ thống. Trong khi đó, việc thu thập dữ liệu là quá trình lấy thông tin từ các thiết bị hoặc hệ thống thực tế để tạo ra một phiên bản số hóa của nó. Các dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về vị trí, hiệu suất, năng lượng tiêu thụ và các thông số khác.
Công nghệ DTW và Công nghiệp 4.0 (Vũ Tiến Dũng, 2023)
Công nghệ bản sao kỹ thuật số được liên kết chặt chẽ với Công nghiệp 4.0 – nền công nghiệp được thúc đẩy bởi tự động hóa, trao đổi dữ liệu và quy trình sản xuất thông minh. Bản sao kỹ thuật số đóng vai trò quan trọng trong Công nghiệp 4.0 bằng cách cho phép giám sát thời gian thực, bảo trì dự đoán và tối ưu hóa dựa trên mô phỏng.
– Công nghệ DTW với IIoT
Công nghệ DTW và IIoT có mối quan hệ mật thiết. Các thiết bị IIoT cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các bộ đôi kỹ thuật số, từ đó sử dụng dữ liệu đó để mô phỏng và dự đoán kết quả. Điều này cho phép chủ động đưa ra quyết định và tối ưu hóa các quy trình, dẫn đến tăng hiệu quả và giảm thời gian ngừng hoạt động.
– Công nghệ DTW với AI
Công nghệ DTW và AI có mối quan hệ cộng sinh. Bản sao kỹ thuật số cung cấp dữ liệu cần thiết để các thuật toán AI học hỏi, trong khi AI có thể được sử dụng để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ do bản sao kỹ thuật số tạo ra.
– Công nghệ DTW với Big Data
Công nghệ DTW có liên quan chặt chẽ với Big Data – Dữ liệu lớn, vì nó liên quan đến việc thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Bản sao kỹ thuật số về cơ bản là một bản sao ảo của một đối tượng hoặc hệ thống vật lý và nó yêu cầu một lượng dữ liệu đáng kể để thể hiện chính xác bản sao trong thế giới thực. Dữ liệu này có thể đến từ các cảm biến, thiết bị IIoT và các nguồn khác, đồng thời dữ liệu này được sử dụng để tạo một mô hình có thể dùng để mô phỏng và phân tích. Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn, cặp song sinh kỹ thuật số có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về hiệu suất của một hệ thống hoặc quy trình.
– Công nghệ DTW với Cloud Computing
Công nghệ DTW và Cloud Computing – Điện toán đám mây có mối quan hệ cộng sinh. Bản sao kỹ thuật số có thể hưởng lợi từ khả năng mở rộng, tính linh hoạt và hiệu quả chi phí của điện toán đám mây. Bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây, bản sao kỹ thuật số có thể được triển khai và mở rộng quy mô nhanh chóng và dễ dàng, cho phép giám sát và kiểm soát các nhà máy thông minh theo thời gian thực. Điện toán đám mây cũng cho phép chạy các thuật toán học máy và phân tích nâng cao trên dữ liệu được thu thập từ bản sao kỹ thuật số. Điều này cho phép bảo trì dự đoán, giảm thời gian chết và tăng hiệu quả. Ngoài ra, điện toán đám mây cung cấp một môi trường an toàn để lưu trữ và xử lý dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu.
Khó khăn và thách thức khi triển khai DTW
– Khó khăn khi triển khai
Sự phức tạp của việc tích hợp các hệ thống và công nghệ khác nhau, chẳng hạn như cảm biến IoT, phần mềm phân tích dữ liệu và công cụ mô phỏng. Điều này đòi hỏi chuyên môn và nguồn lực đáng kể, có thể là rào cản đối với các công ty nhỏ. Bên cạnh đó là nhu cầu về dữ liệu chính xác và cập nhật. Bản sao kỹ thuật số dựa vào dữ liệu thời gian thực để tạo ra một bản sao ảo chính xác của nhà máy vật lý và bất kỳ lỗi hoặc điểm không chính xác nào trong dữ liệu đều có thể dẫn đến những dự đoán và quyết định không chính xác. Việc đảm bảo độ chính xác và nhất quán của dữ liệu có thể khó khăn, đặc biệt là khi xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn.
– Vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Đây là những cân nhắc quan trọng khi triển khai bản sao kỹ thuật số trong một nhà máy thông minh. Bản sao kỹ thuật số là một bản sao ảo của hệ thống vật lý, có nghĩa là nó chứa dữ liệu nhạy cảm về các hoạt động và quy trình của hệ thống. Dữ liệu này có thể được tin tặc sử dụng để giành quyền truy cập vào hệ thống, đánh cắp tài sản trí tuệ hoặc gây thiệt hại cho hệ thống vật lý. Để giảm thiểu những rủi ro này, điều cần thiết là phải triển khai các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ. Các biện pháp này bao gồm mã hóa dữ liệu nhạy cảm, kiểm soát truy cập và kiểm tra bảo mật thường xuyên.
– Chi phí đầu tư và lợi nhuận
Việc triển khai là một khoản đầu tư đáng kể, với chi phí thay đổi tùy thuộc vào mức độ phức tạp của hệ thống, bao gồm: chi phí phần cứng và phần mềm, chi phí nhân sự và đào tạo, … Ngoài ra, việc duy trì và cập nhật bản sao kỹ thuật số theo thời gian cũng có thể tốn kém. Tuy nhiên, lợi tức đầu tư (ROI) có thể là đáng kể. Bằng cách sử dụng bản sao kỹ thuật số, các nhà máy có thể xác định sự thiếu hiệu quả và tối ưu hóa các quy trình, giúp tăng năng suất và giảm thời gian ngừng hoạt động.
Kết luận
Khả năng mô phỏng và kết nối vô số quy trình, máy móc và giải pháp vào một hệ thống quản lý là những gì khởi đầu mà công nghệ DTW mang lại. DTW đã thực sự cách mạng hóa cách vận hành của các nhà máy thông minh. Bằng cách tạo một bản sao ảo của hệ thống vật lý, các nhà máy có thể tối ưu hóa hoạt động của mình, giảm thời gian ngừng hoạt động và nâng cao hiệu quả tổng thể. Mặc dù có những thách thức và hạn chế đối với việc sử dụng DTW trong các nhà máy thông minh, tuy nhiên, những điều này có thể được giải quyết thông qua việc lập kế hoạch và triển khai phù hợp. Với một tương lai kết nối và tự động hơn, bản sao kỹ thuật số sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các nhà máy thông minh phát huy hết tiềm năng của chúng. Việc nghiên cứu, làm chủ, ứng dụng và tiếp tục đổi mới công nghệ này là hết sức tiềm năng và có ý nghĩa trong nền sản xuất 4.0.
Nguyễn Thị Hiên – Khoa Cơ Điện
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Vũ Tiến Dũng (2023). Digital Twin – Bản sao kỹ thuật số. Báo cáo tại Hội thảo tập huấn “Thay đổi tầm nhìn – Tiên phong nhà máy số”. Bộ Kế hoạch và Đầu tư.
2. Eldhose Abraham (2023). Digital Twin in manufacturing. Digital Twin Webinar for Vietnam.
3. Digital Twins là gì? 7 ứng dụng nổi bật của Digital Twins trong sản xuất. https://vti-solutions.vn/digital-twins-la-gi-7-ung-dung-noi-bat-cua-digital-twins-trong-san-xuat/, trích dẫn ngày 30/10/2023.
4. Phạm Minh Khoa (2023). Digital Twins – xu hướng công nghệ cho ngành IoT. https://topdev.vn/blog/digital-twins-xu-huong-cong-nghe-cho-nganh-iot/, trích dẫn ngày 30/10/2023.
5. Nguyễn Đức Sơn (2023). Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Digital Twin cho hệ thống MPS phân loại sản phẩm. Báo cáo tốt nghiệp, Học viện Nông nghiệp Việt Nam.