Boarnen optimisearje foar profitabiliteit: is Digital Twin Tech nedich?
De wearde fan elke technology leit úteinlik yn 'e mooglikheid om kosten en middels te optimalisearjen. De mooglikheid hawwe om útkomsten te foarkommen jout fiedselkwekers it foardiel fan foarútsjoch dy't dan yn it echte libben kinne wurde tapast. In foarbyld fan real-life tapassing en kommersjalisaasje fan Digital Twin technology is de meganistyske model dat is ûntwikkele troch Tom De Swaef oan Gantt University. It Belgyske bedriuw 2Grow brûkt dit model om fariaasjes te mjitten yn 'e stream fan wetter en stâldikte yn tomaatplanten. De bedriuw doelen te ferminderjen it 20% oerflak bestege oan plant produksje.
It is noch ûndúdlik oft de mienskip in poging docht om digitale twillingen oan te nimmen yn har operaasjes. Wat mear is, kin wurde beweare dat yn 'e measte gefallen digitale twillingtechnology net echt nedich is. Foarútgongen yn masine learen hawwe it mooglik makke om wichtige eveneminten te foarsizzen sûnder in folslein model te bouwen dat grutte hoemannichten gegevens fan hege kwaliteit soe fereaskje dy't ek djoer is om te krijen. As fiedselkweker dy't bepaalde eigenskippen wol foarsizze, kin fokusje op mjitten en kontrolearjen fan wichtige feroarings alles wêze dat nedich is om in suksesfol foarsizzend model te bouwen. Wat mear is, dit is dramatysk mear betelber, wêrtroch it berikber is foar fiedselkwekers dy't direkte ROI moatte sjen op 'e ymplemintaasje fan foarsizzende modellen.
Bygelyks, as jo ierappels groeie, is it wichtich om yndikatoaren te hawwen foar pleagen lykas lette blaassykte, feroarsake troch in fungus-like organisme dat kin resultearje yn gewaaks mislearrings yn in koarte perioade as passende kontrôle maatregels wurde net oannommen. Foar dit soarte fan rige gewaaks op grutte acres iepen fjild, mei kamera's monteard op pivot irrigaasjesystemen kinne effisjint en effektyf identifisearje sykten of problemen. De gegevens dy't nedich binne om in digitale twilling te meitsjen foar in iepen ierappelfjild, soene in fortún kostje, en it meitsjen fan in folslein model op sa'n skaal om ynsjoch te krijen dy't mei ienfâldiger en betelbere technology te krijen is, hat gewoan gjin sin.
- Fideospultsje SimCity bruts grûn yn 'e jierren '90 doe't spilers de held waarden fan har eigen stêd doe't se in prachtige, brûzjende metropoal digitaal ûntworpen en kreëarje. Snel foarút 30 jier, en wy hawwe de technology om ongelooflijk krekte digitale foarstellings te meitsjen fan echte beammen, pleatsen of hôven. Krekt as yn SimCity kinne wy simulearje hoe't in metropoal soe evoluearje op basis fan wat wy "ynvestearje yn" binnen it spultsje, kinne wy no simulaasjes meitsje fan hoe't in plant sil groeie yn ferskate senario's - en helpe ús lânbou-ynspanningen fine-tune mei ungewoane foarútsjoch.
- In Digital Twin is in digitale foarstelling fan in ding yn 'e echte wrâld. It kin brûkt wurde om it echte 'ding' op ôfstân te kontrolearjen. Om in krekte en realistyske surrogaat foar de echte twilling te leverjen, moat de digitale twilling gegevens ynformeare wurde fia digitale mjitting fan 'e echte entiteit. Yn 'e lânbou kinne dit gegevens wêze dy't komme fia ark lykas boaiemsensors, plantôfbylding, waargegevens, ensfh.
- De nije digitale fertsjintwurdiging, of digitale twilling, moat de hiele agraryske ynspanning reflektearje: fysike fermogen, prosessen, systemen, boarnen, alles. Yn ruil dêrfoar stelt dit ús yn steat om lânbouprosessen te simulearjen, te planjen, te analysearjen en te ferbetterjen op in earder ûnfoarstelbere skaal. Is it lykwols echt nedich foar fiedselkwekers om dizze kostbere ferfine technology te ymplementearjen - of kinne se de ynsjoch krije dy't se nedich binne fan mear tagonklike en betelbere sensoren dy't har sille helpe om wichtige útkomsten te kontrolearjen en te foarsizzen?
Groei en oannimmen fan digitale twilling en har potinsjeel yn 'e lânbou
Gartner foarseit dat yn 2021 de helte fan de grutte yndustriële bedriuwen sil brûke digitale twilling, wat sil oersette nei in ferbettering fan 10% yn effektiviteit foar dy organisaasjes. It konsept fan digitale twilling bestiet lykwols al tsientallen jierren. Foar mear as 30 jier hawwe produkt- en proses engineering teams brûkt 3D renderings fan komputer-stipe design (CAD) modellen, asset modellen, en proses simulaasjes om te garandearjen en falidearjen manufacturability. Bygelyks, NASA hat tsientallen jierren komplekse simulaasjes fan romteskip útfierd. Ynnovaasjes yn masine learen en AI bringe lykwols it konsept fan 'e digitale twilling op' e foargrûn, en meitsje in protte hype as in disruptive trend mei in bredere ynfloed yn 'e heine takomst.
As it giet om lânbouprosessen, brûke Digital Twins as sintraal middel foar pleatsbehear kin it ûntkoppelen fan fysike streamen fan har planning en kontrôle mooglik meitsje. Dêrtroch kinne boeren operaasjes op ôfstân beheare op basis fan (hast) realtime digitale ynformaasje yn stee fan te fertrouwe op direkte observaasje en manuele taken op it terrein. Dêrmei kinne se yn gefal fan (ferwachte) ôfwikingen fuortendaliks hannelje en effekten fan yntervinsjes simulearje op basis fan echte gegevens. Bygelyks, in Digitale Twilling fan in hôf koe de hôf warskôgje foar tefolle yrrigaasje sûnder dat dy boer de hjerst moat ûndersykje.
It idee fan in digitale boomgaard is ekstreem oantreklik foar boeren dy't de arbeidsintensive aard fan it kontrolearjen, foarsizzen en kontrolearjen fan 'e sûnens fan fruitbeammen en de kwaliteit fan har rispinge begripe. Wittenskippers oan 'e Universiteit fan Queenslân ûntwikkele in model foar in hôf mei stadich groeiende gewaaksen lykas mango en macadamia. Dit kin brûkers ynskeakelje om rap nije ideeën te probearjen en ynsjoch te krijen oer hoe't se produksjesystemen it bêste kinne optimalisearje. Ûndersikers by it projekt beklamme hoe't dizze direkte simulaasjes kinne benammen profitearje stadich groeiende gewaaksen lykas fruit beammen.
D'r binne spesifike gebrûksgefallen wêr't it finansjeel sin is om in digitale twilling te bouwen, lykas foar plantferedeling, wêr't in model jo betiid kinne foarsizze as in spesifyk ferskaat net kommersjeel leefber is. Mar yn in protte gefallen is it net nedich om in nut te kraken mei in foarhamer.
- Raviv Itzhaky is de mei-oprjochter en CTO fan Prospera Technologies, liedend de technyske fisy fan it bedriuw fan it transformearjen fan 'e manier wêrop iten wurdt groeid mei gegevenswittenskip en AI. Hy brûkt syn ekspertize yn algoritme-ûntwikkeling, wiskunde en masine learen om problemen yn 'e echte wrâld op te lossen. Foarôfgeand oan Prospera ûntwikkele Raviv algoritmen by cybersecuritybedriuw BioCatch, en tsjinne as sinjaalferwurkingsingenieur by de IDF. Hy hat in BSc yn natuerkunde en MSc yn tapaste natuerkunde fan 'e Hebrieuske Universiteit.