Dé digital twin is onzin

Als er één fenomeen is dat symbool staat voor de digitalisering van productontwerp en productie, dan is het wel de digital twin. De populariteit van de digitale tweeling is goed te verklaren: met een digitale versie van de werkelijkheid werk je efficiënter, voorkom je onnodige fouten en realiseer je dus een algehele procesoptimalisatie zodat je tijd en geld bespaart in de echte wereld.

Hoewel er vaak wordt gesproken over dé digital twin, is de werkelijkheid weerbarstiger. Als je vier verschillende softwareleveranciers spreekt, geven ze waarschijnlijk vier verschillende definities van wat een digital twin nu eigenlijk is. En dat stelt fabrikanten voor een behoorlijke uitdaging omdat ze veelal voor elke fase van de productlevenscyclus worden geconfronteerd met een aparte digital twin, die wordt ondersteund door een puntoplossing.

Virtuele simulaties

In de ontwerpfase van producten is de digital twin al heel lang een bekende. Al decennialang wordt er gebruikgemaakt van virtuele prototypes om digitale simulaties uit te voeren. In de loop der jaren is simulatiesoftware krachtiger geworden, waardoor we nu steeds meer, snellere en betere tests kunnen uitvoeren. Ook kun je met software deze simulaties centraal managen, zelfs als je werkt in een team met meerdere specialisten, die werkzaam zijn bij verschillende organisaties (en toeleveranciers).

De noodzaak om prototypes te ontwikkelen is daarmee sterk teruggedrongen. Het virtueel testen van producten is echter maar één mogelijke toepassing van de digital twin.

Digitale fabrieksomgeving

Als de ontwerpfase achter de rug is, wordt het tijd om de fabrieksomgeving in te richten. Ook hier kan software tegenwoordig een tijd- en kostenbesparende rol spelen zodat de innovatiesnelheid van organisaties sterk toeneemt. Deze ‘digital twin van de productieplanning’, een digitale simulatie van een fabrieksomgeving, helpt om de productie optimaal in te richten. In een gesimuleerde omgeving kun je bepalen hoe een productieproces moet worden ingericht, hoe robots in de fabriekshal worden aangestuurd, en zelfs met welke belasting productiemedewerkers te maken krijgen en wat de ideale looproutes zijn. Door al deze factoren digitaal te simuleren en te testen, voorkom je dat er verschillende testvarianten van een fysieke fabriekshal moeten worden ingericht voordat je de optimale omgeving hebt gecreëerd.

De rol van de digital twin in de productieomgeving houdt echter niet op als de productie al daadwerkelijk plaatsvindt. Integendeel, een digital twin maakt het eenvoudiger om de fysieke fabriekshal te managen, processen te optimaliseren en kwaliteitsinspecties uit te voeren.

Continu verbeteren

Als een product eenmaal op de markt is, dan speelt de digital twin een andere (maar niet minder belangrijke) rol. Zeker nu producten steeds meer sensoren en software bevatten, is het eenvoudiger dan ooit om realtime data te verzamelen en deze te analyseren om prestaties te verbeteren. Denk aan een moderne auto, die ondertussen veel weg heeft van een computer op wielen. De hoeveelheid relevante informatie die auto’s op de weg kunnen verzamelen voor autoproducenten is onvoorstelbaar groot. Met behulp van de data uit deze digitale tweelingen kun je immers voortdurend issues in het veld opsporen en tijdig oplossen, maar ook producten continu verbeteren.

Hoeveel er al mogelijk is op dit gebied bleek onlangs in China, toen een toeleverancier van Volvo uit de data van auto’s op de weg interessante conclusies trok. Door machine learning toe te passen op data van digital twins kwam naar voren dat voertuigen in Beijing relatief vaak problemen hadden met richtingaanwijzers. Onderzoek wees uit dat connectoren in richtingaanwijzers vaak haperden door een combinatie van smog en bestuurders die in de auto roken. Dankzij deze digital twin-toepassing is het ontwerp van de knipperlichten aangepast, waardoor ze nu in Beijing niet vaker stuk gaan dan op andere plekken.

De digital thread

De digitalisatie van productontwerp en productie wordt nog vaak gezien als een aaneenschakeling van digitale processen. Designers werken met de ene puntoplossing, in de fabriek wordt gewerkt met andere software en voor het onderhoud van producten is een derde pakket in gebruik. Dat is vanuit historisch perspectief te begrijpen omdat verschillende afdelingen altijd in silo’s hebben gewerkt. En dat was ook geen probleem, totdat de digitale transformatie het mogelijk maakte om de levenscyclus van een product van begin tot eind digitaal te ondersteunen.

De digital twin is het kind van de rekening geworden bij veel fabrikanten die nog met puntoplossingen werken. Er zijn nog maar al te vaak meerdere digital twins in omloop (voor productontwerp, productie en het daadwerkelijke product). Alle efficiency-voordelen die het hele idee van de digital twin met zich meebrengt, doe je eigenlijk meteen teniet als je gebruikmaakt van meerdere, achtereenvolgende digital twins. Meer efficiency, kortere time-to-market en sneller kunnen inspelen op veranderingen is er dan niet meer bij omdat je telkens weer de doorvertaling moet maken van de ene digital twin naar de volgende.

Je zou de digital twin als de ultieme testcase kunnen zien van de digitalisatie van de productlevenscyclus. Misschien moeten organisaties zich meer oriënteren op de digital thread dan op de digital twin. De grootste winst van digitalisatie zit immers in het end-to-end verbinden van alle processen. Hoe dan ook is het voor de meeste organisaties waarschijnlijk de hoogste tijd om het applicatielandschap nog eens goed onder de loep te nemen.

Patrick Fokke is salesdirecteur Nederland bij Siemens Digital Industries Software.