To eksempler på, hvordan et fysiske system kan blive repræsenteret via en digital tvilling.
To eksempler på, hvordan et fysiske system kan blive repræsenteret via en digital tvilling.

Foto : Aarhus Universitet

Aarhus Universitet vil omdanne ingeniørtegninger til digitale tvillinger

Med en donation fra Poul Due Jensens Fond vil forskere fra Centre for Digital Twins på Aarhus Universitet, hjælpe virksomheder med at bruge en kombination af CAD-tegninger og digitale modeller og omdanne dem til rigtige digitale tvillinger. Men processen kræver kompromis, siger professor.

De allerfleste ingeniørvirksomheder står dagligt med digitale tegninger eller modeller, oftest CAD-tegninger, som er opbygget til brug for produktionsprocesser eller produkter. Men hvad nu, hvis de modeller så at sige kan løftes ind i et nyt digitalt univers og omdannes til en tvilling? Sådan en, der kan bruges til for eksempel at forudsige den fremtidige drift og behov for service og på den baggrund opbygge nye profitable forretningsområder for virksomheden?
 
Det er nogle af de områder, Centre for Digital Twins på Aarhus Universitets Institut for Ingeniørvidenskab vil undersøge gennem et fireårigt projekt, som blandt andet Poul Due Jensens Fond har finansieret med 12 mio. kroner. Projektet har fået navnet 'Digital Twins for Cyber-Physical Systems' med akronymet DiT4CPS.
 
Professor Peter Gorm Larsen skal lede projektet, og han understreger, at begrebet 'digital tvilling' lige nu er et af de mest hypede ord i ingeniørverdenen og derfor måske også det begreb, som giver mest forvirring ude i de private virksomheder:
 
»Der er meget forskellige fortolkninger af, hvad en digital tvilling er. I projektet vil vi forsøge at rydde op i, hvad der kan lade sig gøre, og hvad der ikke er muligt i overgangen fra digitale modeller til en digital tvilling. Og så skal vi ind at kigge på, hvornår det giver værdi for virksomhederne at udvikle en digital tvilling,« fortæller han.
 
Og som det normalt er med udvikling af nye kompetencer, så består starten af en hel masse spørgsmål, som for eksempel: Kan vi bruge de nye digitale tvillinger af produktionssystemet til at gøre det hurtigere at skifte produktionen til et andet produkt? Hvor detaljerede skal de være? Kan vi blive mere dygtige til at tage beslutninger i forhold til næste udviklingstrin, og kan vi bruge de mange data, vi får ind, til at forudsige noget om produkternes levetid og behov for service?

digital tvilling aarhus universitet
Ovenstående er et eksempel på, hvordan brugen af digitale tvillinger kan forbedre et produkt over hele dets levetid.
Illustration: Aarhus Universitet

 
»Vi skal også have afgrænset, hvor vi kan tillade os, at basere beslutninger på den digitale tvilling. Hvis det er et atomkraftværk, som vi har modelleret, så er det ret vigtigt, at modellen passer med den virkelige verden, ellers kan det få uoverskuelige konsekvenser for sikkerheden. Eller hvis det for eksempel er en selvkørende bil, der drøner hen mod et befærdet lyskryds med 100 km/t, så er det en helt anden situation, end hvis det er en mark-robot, som kører rundt og luger ukrudt med 5 km/t. Vi skal altså have styr på grænserne for, hvad vi kan tillade os, og forstå de kompromiser, vi bliver nødt til at indgå,« siger Peter Gorm Larsen.
 
Et af målene for det nye center er også at vise, hvordan en digital tvilling kan blive økonomisk rentabel for en virksomhed. Det handler med andre ord ikke bare om at vise, at det er teknologisk muligt, det skal også være noget, virksomhederne kan bruge direkte, hvilket betyder, at der skal udvikles et 'proof-of-concept':
 
»Derfor skal vi også samarbejde direkte med de virksomheder, der gerne vil ind i den her verden,« siger Peter Gorm Larsen, der selv har arbejdet 17 år i større og mindre industrivirksomheder, før han blev professor på Aarhus Universitet.
 
Derfor kender han også den skepsis, der ofte er, når nye modeord som for eksempel 'digital tvilling' dukker op:
 
»Ofte kommer den skepsis fra mødet med software-virksomheder, der lover guld og grønne skove. Derfor er det vigtigt for os, at vi bliver meget konkrete, når det handler om, hvad der kan, og hvad der ikke kan lade sig gøre. De skal have de spørgsmål afklaret, før de kan gå videre til en egentlig kommercialisering af en digital tvilling,« siger han.
 
Men hvis en virksomhed når dertil, så er der også store gevinster at hente, forsikrer Peter Gorm Larsen:
 
»Vi skal bare kigge på de store virksomheder og se, hvordan de gør i dag. Faktisk er jeg ret sikker på, at vindmølleproducenterne i dag tjener flere penge på at kunne tilbyde service af deres vindmøller end på selve salget af den fysiske mølle. Det kræver så, at de har en fuld digital tvilling af alle deres vindmøller. Vi ser det også i flyindustrien, hvor producenter af motorer i dag slet ikke sælger deres motorer, men i stedet sælger flyvetid,« siger Peter Gorm Larsen.
 
Han har allerede flere gode eksempler på, at det godt kan lade sige gøre. Aarhus Universitet har for eksempel været med i udviklingen af en digital tvilling til en mindre industrivirksomhed, der udvikler autonome robotter til landbruget.
 
Det er ikke bare ude i de kommercielle produktionsvirksomheder, at digitale tvillinger kan blive en gevinst. Peter Gorm Larsen tror også, at den offentlige sektor kan få gavn af teknologien:
 
»Tag bare spildevandssektoren, hvor reparationer ofte først går i gang, når en borger ringer og fortæller, at der kommer vand op af et kloakdæksel. Men hvad nu, hvis en digital model kan forudsige, hvornår en pumpe går i stykker? Vi glemmer let, hvor meget værdi der ligger i at kunne vedligeholde, før uheldet er ude, og situationen når at sprede sig,« siger Peter Gorm Larsen.
 
Sideløbende med DiT4CPS-projektet er Centre for Digital Twins på Aarhus Universitet i gang med at ansøge EU om bevillinger til to yderligere projekter, der blandt andet skal arbejde med en platform rettet mod SMV’ers brug af digitale tvillinger.

Centre for Digital Twins åbner officielt 6. maj, men det er allerede nu muligt at gå ind på hjemmesiden.

AARHUS UNIVERSITY - CENTRE FOR DIGITAL TWINS

The overall goal of the Aarhus University Centre for Digital Twins is to understand how to leverage existing engineering multi-models for the construction of digital twins. This entails improving the SoTA in co-simulation algorithms, understanding which multi-models are adequate for digital twin construction, and what kind of faults can be detected/diagnosed.

Attaining this goal implies tackling traditional tradeoffs, such as how detailed we need the cosimulation predicting the behaviour of the digital twin to be, versus how fast? But also new challenges, such as when can one declare that there is a mismatch between the observed behaviour of the original twin, and the simulated behaviour of the digital twin? Can we trust the co-simulation results enough to declare that the original system is faulty when there is a mismatch? What kind of decision support can be provided in analysing the consequences of alternative interventions?