W poprzednich artykułach wskazano, że bazy danych stanowią fundament systemów przemysłowych, oraz że ich skuteczność zależy od właściwego dopasowania do charakteru danych i procesów.
Kolejnym krokiem w rozwoju takich systemów jest wykorzystanie danych nie tylko do monitoringu czy analizy, ale do tworzenia cyfrowych reprezentacji rzeczywistości oraz wspierania procesów decyzyjnych.
W tym kontekście istotne jest rozróżnienie pomiędzy pojęciami Digital Shadow oraz Digital Twin, które często są używane zamiennie, mimo że opisują różne poziomy dojrzałości systemów opartych na danych.
Digital Shadow a Digital Twin – kluczowe rozróżnienie
W praktyce przemysłowej cyfrowe odwzorowanie systemu może przyjmować różne formy, w zależności od stopnia integracji danych oraz możliwości ich wykorzystania.
Digital Shadow odnosi się do sytuacji, w której dane z fizycznego systemu są odwzorowywane w świecie cyfrowym, ale bez aktywnego wpływu na jego działanie. Oznacza to, że:
- dane przepływają z systemu fizycznego do systemu cyfrowego,
- możliwa jest analiza i wizualizacja stanu systemu,
- brak jest mechanizmu sprzężenia zwrotnego wpływającego na proces.
Jest to podejście charakterystyczne dla systemów monitoringu i raportowania, gdzie celem jest zrozumienie stanu oraz historii procesów.
Z kolei Digital Twin stanowi bardziej zaawansowaną formę integracji, w której występuje dwukierunkowa relacja pomiędzy systemem fizycznym a jego odwzorowaniem cyfrowym. W tym przypadku:
- dane są nie tylko analizowane, ale również wykorzystywane do modelowania zachowania systemu,
- możliwe jest symulowanie scenariuszy oraz przewidywanie zdarzeń,
- system cyfrowy może wpływać na decyzje operacyjne lub bezpośrednio na sterowanie.
W praktyce oznacza to przejście od obserwacji do aktywnego wspierania lub optymalizacji procesów.
Rola warstwy danych w obu podejściach
Niezależnie od poziomu zaawansowania – zarówno Digital Shadow, jak i Digital Twin opierają się na tej samej podstawie: spójnej i dobrze zaprojektowanej architekturze danych.
Warstwa danych odpowiada za:
- integrację informacji z czujników, systemów automatyki oraz systemów nadrzędnych,
- zapewnienie ich aktualności i dostępności,
- przechowywanie historii niezbędnej do analizy i modelowania.
Różnica polega nie na samych danych, lecz na sposobie ich wykorzystania. W przypadku Digital Shadow dane służą głównie do obserwacji i analizy, natomiast w Digital Twin stanowią podstawę do budowy modeli i autonomicznego podejmowania decyzji.
Rozróżnienie to nie ma wyłącznie charakteru koncepcyjnego, lecz zostało również ujęte w standardach dotyczących cyfrowych bliźniaków, takich jak ISO 23247, które wskazują na różne poziomy integracji pomiędzy systemem fizycznym a jego odwzorowaniem cyfrowym – od jednokierunkowego przepływu danych po sprzężenie zwrotne umożliwiające wpływ na proces
Od monitoringu do wspierania decyzji
Rozwój systemów przemysłowych nie kończy się na budowie cyfrowych reprezentacji. Coraz większe znaczenie zyskują rozwiązania, które wspierają użytkowników w podejmowaniu decyzji na podstawie dostępnych danych.
W tym kontekście pojawia się koncepcja Digital Advisor, czyli systemu analitycznego stojącego pomiędzy rozwiązaniami Digital Shadow a Digital Twin, który:
- przetwarza dane z wielu źródeł,
- identyfikuje zależności i wzorce,
- proponuje możliwe działania lub rekomendacje.
Kluczowym elementem tego podejścia jest obecność człowieka w procesie decyzyjnym (tzw. human in the loop). Oznacza to, że system nie podejmuje decyzji autonomicznie jak w przypadku Digital Twin, lecz wspiera operatora lub inżyniera, dostarczając mu rekomendacji i kluczowych informacji do podjęcia decyzji.
Takie podejście jest szczególnie istotne w środowiskach przemysłowych, gdzie decyzje mają bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo, ciągłość działania oraz koszty operacyjne.
Spójność z podejściem normatywnym i kierunek rozwoju systemów przemysłowych
Rozwój systemów przemysłowych opartych na danych nie jest przypadkowy ani wyłącznie technologiczny. Odzwierciedla on szersze podejście normatywne, opisane m.in. w standardach dotyczących cyfrowych bliźniaków, takich jak ISO 23247. Wskazują one, że budowa nowoczesnych systemów powinna opierać się na spójnej integracji danych, zdolności do odwzorowania struktury i zachowania systemu oraz możliwości wykorzystania modeli do podejmowania decyzji.
W praktyce oznacza to, że rozwój takich rozwiązań należy traktować jako proces stopniowy, a nie jednorazowe wdrożenie konkretnej technologii. Systemy przemysłowe dojrzewają wraz z organizacją, a kolejne warstwy funkcjonalne budowane są na bazie już istniejącej infrastruktury danych.
To podejście znajduje bezpośrednie odzwierciedlenie w obserwowanym kierunku rozwoju systemów:
- od systemów monitoringu (Digital Shadow), które umożliwiają obserwację i analizę danych,
- przez systemy wspierające decyzje (Digital Advisor), w których dane i predykcje są przekształcane w rekomendacje,
- do systemów modelujących i predykcyjnych ze sprzężeniem zwrotnym (Digital Twin), zdolnych do automatycznego podejmowania decyzji i sterowania fizycznym systemem.
Przejście pomiędzy tymi poziomami nie ma charakteru skokowego. Organizacje rozwijają swoje systemy ewolucyjnie, rozszerzając ich możliwości wraz ze wzrostem dojrzałości danych, modeli oraz procesów operacyjnych.
W efekcie architektura danych staje się nie tylko elementem infrastruktury, ale długofalowym fundamentem rozwoju systemów wspierających i automatyzujących decyzje w przemyśle.
Podsumowanie
Systemy przemysłowe oparte na danych rozwijają się w kierunku coraz większej integracji oraz wykorzystania informacji w procesach decyzyjnych. Kluczowe znaczenie ma przy tym rozróżnienie pomiędzy poziomami dojrzałości – od Digital Shadow, przez Digital Advisor, aż po systemy typu Digital Twin.
Niezależnie od etapu rozwoju, fundamentem pozostaje odpowiednio zaprojektowana warstwa danych, która umożliwia integrację, analizę oraz wykorzystanie informacji w praktyce operacyjnej.
To właśnie ona decyduje o tym, czy dane pozostaną jedynie zapisem zdarzeń, czy staną się realnym narzędziem wspierającym funkcjonowanie nowoczesnego przemysłu.
