Fontys Hogeschool ICT gaat het mkb helpen met digitale twins. Bedoeling is om kennis en toepassingen op dit gebied voor kleinere bedrijven te ontsluiten. Daarvoor wordt de Eindhovense instelling van hoger onderwijs onderzoekpartner binnen het internationale samenwerkingsverband Digital Twin Academy. Dit wordt als Euregio Maas-Rijn (EMR)-project uitgevoerd.
Digital twins zorgen voor een revolutie in de maakindustrie. Ze maken het mogelijk efficiënter te produceren en beter onderhoud en service te bieden, maar ook om preventief te handelen. Onderzoek naar de toepassing in het werkveld is in volle gang.
Simulaties en virtual reality (vr)-toepassingen worden al langer gebruikt voor het ontwerpen en onderhouden van systemen. Digital twins zijn daarin de volgende stap binnen de Smart Industry/Industrie 4.0. Niet alleen wordt er een digitale reproductie gemaakt; deze kan realtime via een link gekoppeld zijn aan het fysieke object. Wijzig je dus het fysieke object, dan verandert de twin mee.
Projectcoördinator Teade Punter, lector High Tech Embedded Software, wijst op het grote aantal bedrijven in de Brainport-regio dat bezig is met digital twins. Hij signaleert een behoefte vanuit de maakindustrie aan een representatie die het bijvoorbeeld mogelijk maakt voor meerdere werknemers om gelijktijdig aan een product te werken. ‘Wat wij onderzoeken is hoe je nou zo’n digital twin zo slim mogelijk kunt ontwikkelen en toepassen. Twinning is een investering, dus hoe kun je, bijvoorbeeld, eenvoudig maar goed data verzamelen voor de twin. Binnen dit project kijken we ook hoe we dit voor kleinere bedrijven toegankelijk kunnen maken.’
Machineproducent
Punter ziet verschillende redenen om digital twins te ontwikkelen. De technologie kan helpen problemen te voorspellen en nieuwe systemen te testen. Ook is zij inzetbaar als een machine al in gebruik is: ‘Een voorbeeld is een producent in Nederland die bijvoorbeeld zijn broodbakmachines in Istanbul levert. Bij dergelijke machines hoort ook ondersteuning. Dankzij een digital twin kan een operator van het bedrijf in Nederland beter zien als er problemen optreden in een van de machines in Istanbul. Je kunt ook data gaan verzamelen en patronen hierin herkennen om zo slijtage van onderdelen te voorspellen, zodat je tijdig de juiste onderdelen kunt vervangen. AI helpt dan om de patronen te vinden om zo voorspellend onderhoud te doen.’
