I gemelli digitali, o “digital twins”, sono rappresentazioni virtuali di macchinari o sistemi fisici che permettono la simulazione del loro funzionamento.
A differenza dell’analisi predittiva, mediante l’uso di modelli avanzati di Generative Artificial Intelligence opportunamente allenati su informazioni tecniche e di progettazione, è possibile effettuare analisi comportamentali e simulazioni di scenario “what-if” per capire come il macchinario reagirebbe a diverse situazioni di malfunzionamento e in generale supportare l’analisi e risoluzione di problemi specifici di malfunzionamento.
Metodologia
Nel dettaglio le macro-fasi progettuali e l’architettura logica di riferimento:
.: Raccolta Dati e Addestramento: Iniziare con la raccolta di un vasto dataset di disegni tecnici e informazioni sulle relative componenti e malfunzionamenti. Questo dataset servirà per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
.: Sviluppo di Algoritmi di Visione Artificiale: Sviluppare e ottimizzare algoritmi capaci di riconoscere e classificare componenti meccatroniche nei disegni, distinguendo tra diverse categorie e identificandone le specifiche.
.: Implementazione di Modelli di Apprendimento Automatico: Utilizzare tecniche di Natural Language Processing (NLP) per elaborare le domande degli utenti e modelli di apprendimento profondo per correlare sintomi di malfunzionamento a cause e soluzioni possibili.
.: Interfaccia Utente Intuitiva: Progettare un’interfaccia utente che consenta agli ingegneri e ai tecnici di caricare facilmente disegni tecnici, formulare domande specifiche e ricevere risposte chiare e dettagliate.
DigitalTwin, applicazione per non aver fermi macchina e impianti. By AI_Garage.
