Um gêmeo digital

Os gêmeos digitais são a contrapartida virtual de uma realidade física. Os dados nos quais se baseiam são coletados e visualizados automaticamente e, idealmente, em tempo real. Versões reais e virtuais são mantidas em constante conexão ou, idealmente, em interação.

Um gêmeo digital pode representar objetos individuais, como máquinas, veículos ou edifícios, bem como processos inteiros – por exemplo, em linhas de produção, armazéns ou até mesmo redes de transporte intercontinentais. Na logística, os gêmeos digitais registram e exibem principalmente a posição espacial atual e o status dos objetos em uma área definida.

O que tornou essas representações digitais da realidade possível foi a disponibilidade de tecnologia de sensores eletrônicos cada vez mais poderosa e econômica. Pequenos, e com baixo consumo de energia, microssensores eletrônicos registram automaticamente temperatura, aceleração, luz incidente e outras condições em tempo real. Vários métodos de localização baseados em sinais de rádio também podem ser usados para determinar a posição de objetos, seja através de transmissores locais privados em edifícios e depósitos, ou em espaços públicos através de mastros de redes móveis e sinais de satélite. O número de tecnologias baseadas em rádio disponíveis tem aumentado constantemente nos últimos anos, com os exemplos mais conhecidos incluindo RFID, Bluetooth Low Energy (BLE), WLAN, 4G/5G e GPS, todos de uso generalizado.

Nos últimos anos, outra tecnologia básica importante para gêmeos digitais se consolidou: sistemas ópticos que combinam gravação de imagem e vídeo com software baseado em aprendizado de máquina. Com base nos dados da imagem, os sistemas podem não apenas identificar um objeto individual, mas também aplicar lógica adicional para calcular a posição do objeto no espaço, seu tamanho e até mesmo sua própria natureza. Em locais onde é difícil ou impossível que as câmeras detectem o entorno, as empresas podem optar por códigos bidimensionais como QR ou Data Matrix (DMC). As grandes quantidades de dados geradas durante a análise de imagens e vídeos, bem como a velocidade de processamento necessária, geralmente são tratadas por placas gráficas poderosas. Cada vez com mais frequência, os dados são processados diretamente na unidade de digitalização óptica ou em um servidor local (edge computing). Isso significa que apenas uma pequena quantidade de dados precisa ser transferida para a conexão ou, idealmente, para a interação.

Tornando falhas e erros visíveis

O primeiro benefício de um gêmeo digital é a visualização, em tempo real, do status de objetos e processos. Com esta transparência é possível, por exemplo, tornar as falhas visíveis de imediato para que possam ser corrigidas mais rapidamente. Isto tem um impacto positivo no tempo e na qualidade das cadeias de abastecimento. Em segundos, as empresas podem identificar o ponto em que uma máquina defeituosa precisa de manutenção ou onde um processo pode falhar e tomar imediatamente as medidas adequadas. Um gêmeo digital torna obsoletos os processos manuais de coleta e análise de dados.

A aplicação do gêmeo digital vai um passo além com a análise prescritiva. Esta ferramenta utiliza os dados em tempo real do gêmeo digital para simular e avaliar estados e eventos futuros. Como resultado, ele pode exibir sugestões automaticamente para evitar status indesejáveis ou pode até mesmo tomar decisões automáticas para impedir totalmente tais eventos. Combinada com dados anteriores e algoritmos inteligentes, a análise prescritiva pode ser usada na logística de transporte para apoiar a programação de veículos, por exemplo.

Um gêmeo digital também permite que as pessoas operem objetos remotamente, como controlar veículos em longas distâncias em ambientes complexos. Usando um ambiente 3D gerado virtualmente com base em dados do gêmeo digital, as pessoas podem obter uma visão ideal do local remoto e dirigir um caminhão nas instalações da empresa. Na logística, isso pode ser usado como uma solução alternativa ao usar veículos autônomos. A mesma tecnologia também pode ser usada para treinar humanos e algoritmos de IA. Situações extremas, em particular, podem ser “aprendidas” com pouco esforço e sem riscos para os seres humanos.