E se pudesse utilizar um ativo crítico até à sua avaria sem interromper a produção, testar uma decisão de manutenção antes de a implementar ou saber com meses de antecedência qual é a vida útil restante de uma bomba?
Mas a maioria das equipas não dispõe dessa capacidade. Recorrem a inspeções periódicas, baseadas em intervalos de tempo, e à monitorização do estado. Para essas equipas, as avarias continuam a surgir de forma inesperada, porque os sinais de avaria são interpretados demasiado tarde. É nesse intervalo entre o que o sistema está a indicar e o momento em que a equipa de manutenção toma uma decisão que o risco se acumula silenciosamente ao longo do tempo.
Um gémeo digital colmata esse atraso ao criar um modelo em tempo real, baseado em dados, que permite às equipas prever, testar e tomar medidas antes de ocorrer uma avaria. Vamos explorar como um gémeo digital pode ser utilizado para a manutenção preditiva.
O que é um gémeo digital?
Um gémeo digital é uma representação virtual ativa de um ativo físico que é continuamente atualizada com o comportamento desse ativo no mundo real. Baseia-se em dados em tempo real provenientes de sensores e sistemas conectados. O modelo digital pode ser atualizado instantaneamente em função de alterações no desempenho, nas condições ou no ambiente operacional. Esta atualização constante permite que o modelo seja utilizado ao longo de todo o ciclo de vida do ativo e não apenas para um instantâneo único ou atrasado no tempo.
Um gémeo digital não é uma visualização em 3D, nem uma simulação estática baseada em pressupostos. É um sistema que simula comportamentos em ambientes do mundo real e que se atualiza automaticamente à medida que as condições desses ambientes mudam em tempo real.
Quando essa ligação aos dados em tempo real fica comprometida, os modelos digitalizados deixam de representar a realidade, o que afeta diretamente a fiabilidade das decisões. Em termos práticos, um gémeo digital sem continuidade de dados não é um verdadeiro gémeo digital.
Esta ligação entre o ativo físico e o seu gémeo digital permite um sistema em que os dados não são simplesmente observados, mas sim contextualizados. As equipas podem utilizar o modelo para realizar testes, analisar resultados e tomar decisões mais bem fundamentadas antes de alterar os protocolos no terreno, à medida que surgem novos sinais.
Gémeo digital vs. monitorização do estado
O gémeo digital e a monitorização do estado utilizam dados dos ativos, mas diferem na forma como esses dados influenciam as decisões. A diferença não reside no acesso aos dados, mas sim na capacidade de passar da monitorização à previsão.
Sistemas de monitorização: visibilidade sem previsão
Os sistemas de monitorização de estado centram-se no reconhecimento de anomalias. Recolhem dados dos sensores periodicamente e enviam alertas quando os limiares definidos são ultrapassados, o que permite às equipas detetar problemas numa fase inicial. Esta estratégia aumenta a visibilidade, mas depende também da resposta após uma alteração se tornar visível, o que limita a medida em que é possível intervir precocemente.
Gémeos digitais: apoio à tomada de decisões baseado em simulação
Um gémeo digital vai além da deteção, analisando de forma consistente o desempenho de um ativo no mundo real. Em vez de aguardar que os limiares sejam atingidos, prevê o desempenho do ativo em diversas condições, permitindo que as equipas avaliem as medidas a tomar antes de as implementarem. Esta capacidade de testar decisões virtualmente reduz a incerteza e permite uma transição da manutenção reativa para a preditiva.
Eis uma breve visão geral das diferenças entre os sistemas de monitorização de estado e um gémeo digital.
| Fator | Monitorização do estado | Gémeo Digital |
|---|---|---|
| Objetivo principal | Deteta desvios em relação aos limites operacionais previstos | Simula comportamentos para avaliar e prever resultados |
| Utilização de dados | Utiliza leituras de sensores periódicas ou baseadas em limiares | Combina dados contínuos em tempo real com modelos comportamentais |
| Foco temporal | Com foco na situação atual e nas alterações recentes | Alarga o comportamento atual a cenários futuros |
| Nível de compreensão | Gera alertas com base em limites predefinidos | Interpreta padrões, causas e resultados potenciais |
| Tipo de decisão | As decisões decorrem dos problemas detetados | As decisões são validadas antes de surgirem problemas |
| Momento da ação | A intervenção tem início assim que se verifica um desvio | A intervenção é planeada antes de uma eventual falha |
| Capacidade | Identifica anomalias no funcionamento | Testa ações e cenários num ambiente virtual |
Por que é que o gémeo digital é importante na manutenção
Embora os sistemas tradicionais captem sinais e revelem as condições mais recentes, é geralmente aí que a visibilidade termina. Segue-se então a interpretação e a ação manuais. Isto provoca um atraso entre o momento em que o ativo envia sinais e aquele em que a decisão é efetivamente tomada, e é esse atraso que dá origem às falhas.
Na realidade, as equipas de manutenção ficam frequentemente presas num ciclo de recolha, avaliação e, posteriormente, resposta aos dados, só depois de se tornar evidente um desvio. Esta fase cria um intervalo entre o sinal, a interpretação e a decisão, o que atrasa a ação. Consequentemente, a manutenção é reativa e as medidas só são tomadas depois de as avarias terem ocorrido.
Um gémeo digital muda esta situação ao ligar os dados diretamente a informações preditivas, pelo que o sistema não só indica o que está a acontecer, como também o que se espera que aconteça a seguir. Ao integrar sinais em tempo real com padrões do passado e comportamentos baseados em modelos, permite tomar medidas mais cedo e reduz a dependência de análises humanas que se realizam com atraso.
As empresas que adotam esta abordagem de manutenção preditiva afirmam obter uma redução de até 50% no tempo de inatividade não planeado e melhorias consideráveis na produtividade, com menos avarias inesperadas. Trata-se de uma transição de uma manutenção que reage ao que é visível para uma manutenção que antecipa as condições emergentes, o que é ainda mais evidente na indústria transformadora, onde o desempenho dos ativos tem um impacto direto na continuidade da produção.
O gémeo digital na indústria transformadora: onde gera mais valor
Um gémeo digital para a indústria transforma as máquinas em tempo real e mostra como estas reagem a variações nas cargas, nas condições ambientais e nos padrões de utilização. Não é necessário esperar que os limiares acionem alarmes. O sistema realiza uma análise contínua do comportamento dos sinais e proporciona às equipas a capacidade de detetar indícios precoces de desgaste, ineficiência e desequilíbrio que possam conduzir a falhas, resultando em perdas de produção. O efeito é mais pronunciado quando se trata de ativos de elevado valor, como turbinas, bombas e máquinas CNC, em que as paragens imprevistas são extremamente dispendiosas.
Um gémeo digital é utilizado para apoiar as operações e a manutenção, estabelecendo uma ligação entre o desempenho da produção e o estado dos ativos, para que as decisões não sejam tomadas de forma isolada. As equipas de manutenção podem planear intervenções com maior precisão e as equipas de operações podem perceber como o comportamento do equipamento influencia a sua produção.
Nesta fase, o gémeo digital é um sistema de apoio à tomada de decisões, e não um sistema de monitorização.
Como funciona um gémeo digital
Imagine uma bomba que funciona intermitentemente, com a temperatura, a vibração e a pressão a começarem a alterar-se gradualmente. Estes sinais são registados continuamente e processados utilizando um modelo digital que abrange não só o estado atual, mas também a evolução futura do ativo nessas condições.
À medida que estes dados chegam, o modelo não espera que um limiar seja ultrapassado. É atualizado quase em tempo real, integrando novos dados com padrões históricos e o contexto operacional para ajudar a compreender essas alterações. Através de um gémeo digital, as equipas podem detetar variações que não são visíveis a olho nu, quando essas alterações indicam o início de um processo de deterioração ou desequilíbrio. Podem então simular vários cenários em diferentes estados de falha, testando como o ativo se comportaria sob diversas cargas, tensões ou avarias.
Em vez de reagir a um único resultado, o sistema de monitorização tem em conta vários cenários futuros e ajuda mesmo a determinar qual a opção que minimiza mais os riscos. Uma vez que estas simulações são realizadas num ambiente virtual, as equipas podem testar as suas decisões sem correr o risco de avaria dos ativos físicos ou de tempo de inatividade.
Em implementações mais avançadas, este fluxo torna-se bidirecional, sendo que as decisões tomadas no terreno são incorporadas no modelo, melhorando a sua precisão ao longo do tempo. O sistema continua a aprender com cada ciclo de operação, simulação e ação, o que reduz gradualmente a discrepância entre o sinal e a decisão.
Características da infraestrutura de gémeo digital
Um gémeo digital depende da cooperação ininterrupta entre vários sistemas, uma vez que cada camada influencia o grau de fidelidade com que o modelo representa o ativo físico. Se a recolha de dados falhar na fonte, o modelo não dispõe de dados fiáveis para analisar e, se a integração falhar na fase final, nem mesmo as informações mais valiosas podem ser transformadas em ação. A infraestrutura do gémeo digital inclui os seguintes componentes essenciais:
Recolha de dados
Tudo começa com o próprio ativo. À medida que o ativo é submetido a cargas e condições variáveis, os sensores e os sistemas industriais, como o SCADA e os PLCs, captam sinais. Quando esta camada falta, não se trata apenas de o sistema não conseguir «ver», mas sim de já não conseguir representar o comportamento de forma significativa.
Fluxo e processamento de dados
Os dados recolhidos percorrem redes e gateways e chegam a ambientes de processamento, onde são limpos e organizados. Esta fase é frequentemente ignorada, mas é neste momento que os sinais em bruto são transformados em entradas ou são considerados demasiado ruidosos para serem utilizados. Os pipelines de dados têm de suportar fluxos em tempo real sem latência nem perdas, o que constitui um desafio em ambientes com sistemas legados e arquiteturas em silos.
Modelagem
Depois de os dados terem sido organizados, o modelo procura mostrar o comportamento do ativo no mundo real. A sua fiabilidade depende não só do próprio modelo, mas também da consistência e da qualidade dos dados ao longo do tempo. Erros menores detetados numa fase inicial podem, muitas vezes, traduzir-se nesta fase em simulações incorretas ou previsões enganosas.
Integração
A camada final liga o modelo aos sistemas de manutenção e operacionais, tais como as plataformas CMMS e ERP. Sem esta ligação, as informações permanecem teóricas e as decisões ficam paralisadas antes da execução. É aqui que muitas implementações falham, não por falta de informação, mas por falta de alinhamento entre os sistemas.
Eis as camadas essenciais de uma infraestrutura de gémeo digital:
| Camada | O que está incluído | Função no sistema | Risco de falha em caso de fraqueza |
|---|---|---|---|
| Camada física | Sensores, dispositivos IoT, SCADA, sistemas PLC | Captar sinais em tempo real do comportamento dos ativos | Dados incompletos, atrasados ou com ruído |
| Conectividade | Redes, gateways, protocolos de transferência de dados | Transferir dados de forma contínua entre sistemas | Latência, interrupções ou perda de dados |
| Tratamento de dados | Plataformas na nuvem, computação na periferia, fluxos de dados | Limpar, estruturar e preparar os dados para a modelação | Conclusões inconsistentes ou inutilizáveis |
| Camada de modelação | Motores de simulação e modelos comportamentais | Reproduzir o comportamento dos ativos em condições reais | Previsões incorretas e baixa precisão da simulação |
| Camada de integração | CMMS, ERP, sistemas de manutenção | Transformar as conclusões em ações concretas | As decisões continuam por implementar |
Cada camada depende da anterior, o que significa que a solidez do sistema depende do seu elo mais fraco. Em muitos casos, problemas como a nomenclatura inconsistente dos ativos, a ausência de relações hierárquicas ou a existência de registos duplicados introduzem ruído que reduz a fiabilidade do modelo antes mesmo de a simulação ter início. Assim que esta base estiver consolidada, a discussão passa da construção do sistema para a compreensão do nível de capacidade que o sistema pode efetivamente proporcionar.
Níveis de maturidade das capacidades do gémeo digital
Assim que a infraestrutura estiver consolidada, a atenção passa da construção do sistema para o que este pode realmente fazer. Espera-se que a funcionalidade do gémeo digital evolua ao longo do tempo; cada fase irá transformar a forma como as decisões são tomadas, em vez de alterar a forma como os dados são representados visualmente.
Capacidade descritiva: Nível I
Um gémeo descritivo permite uma visibilidade contínua do estado dos ativos numa fase inicial, aumentando a consciência da situação, mas não altera o momento em que as decisões são tomadas. As equipas têm a capacidade de monitorizar o desempenho em tempo real. No entanto, a ação só pode ser tomada após a deteção, mesmo que os sinais de monitorização sejam contínuos e estáveis.
Capacidade de diagnóstico: Nível II
À medida que um sistema se desenvolve, começa a associar sinais às causas subjacentes, o que significa que reduz o tempo dedicado à análise a posteriori de alguns problemas. As equipas podem abordar a resolução de forma mais direta e com maior certeza, em vez de tentarem compreender as várias opções. Embora ambas se tornem mais reativas, a rapidez das decisões melhora nesta fase.
Controlo Preditivo: Nível III
A maior e mais significativa mudança de estado ocorre quando o sistema começa a prever estados futuros com base nas condições atuais e nos padrões históricos. As decisões são tomadas antes da ocorrência de falhas, permitindo que as equipas planeiem intervenções antes que estas afetem o desempenho. Este nível requer dados repetíveis, modelos estáveis e um sistema fortemente integrado. As equipas podem alcançar esta capacidade gradualmente, começando por uma monitorização contínua e em tempo real.
Eis as camadas essenciais de uma infraestrutura de gémeo digital:
| Nível de capacidade | O que isso revela | Resposta à questão-chave | Necessidades de dados | Impacto da decisão |
|---|---|---|---|---|
| Gémeo descritivo | Reflete o estado atual dos ativos em tempo real | O que está a acontecer neste momento? | Dados contínuos dos sensores | Melhora a visibilidade sem alterar o momento da tomada de decisão |
| Gémeo de diagnóstico | Estabelece a ligação entre os sinais e as causas e padrões subjacentes | Por que é que isto está a acontecer? | Dados históricos e contextuais | Reduz o tempo entre a deteção e a resposta |
| Gémeo preditivo | Prevê o comportamento futuro provável e os cenários de falha | O que vai acontecer e quando? | Dados baseados em modelos e dados históricos | Permite intervir antes de ocorrer uma perturbação |
Quando a visualização do gémeo digital falha
À medida que os gémeos digitais evoluem para a capacidade de fazer previsões e orientar decisões, a sua eficácia depende da qualidade com que modelam os fenómenos do mundo real. O sistema pode ser complexo, mas as suas previsões baseiam-se nos dados, nos modelos lógicos e nas ligações que alimentam o sistema. Deficiências em qualquer uma destas camadas podem comprometer rapidamente a qualidade das previsões
Qualidade da informação
O modelo de gémeo digital necessita de dados precisos em todas as fases, e muitas empresas enfrentam dificuldades devido à inconsistência dos dados. Atributos incompletos, registos redundantes ou uma normalização inconsistente criam ruído que prejudica a capacidade do sistema de compreender o comportamento. Pequenos erros nesta fase podem agravar-se e diminuir a confiança nas previsões.
Limites da modelação
Os modelos são desenvolvidos com base em pressupostos calibrados sobre o comportamento dos ativos, e esses pressupostos têm de ser alterados à medida que a situação muda. Um modelo ativo que não tenha sido atualizado começa a desviar-se da realidade e a produzir previsões imprecisas. Este tipo de desvio no modelo passa frequentemente despercebido até que seja executada uma ação com base nos resultados do modelo, o que produz consequências indesejáveis.
Lacunas ao nível do terreno
O desalinhamento dos sensores, as lacunas na cobertura ou os inventários de ativos incompletos criam pontos cegos que não podem ser contornados na modelação. O sistema não sofre falhas catastróficas nestes casos. Ao continuar a funcionar com informações cada vez mais parciais, acaba por ocultar o risco.
| Onde as coisas se avariam | O que acontece, na verdade | O que isso provoca no sistema | A que isso conduz |
|---|---|---|---|
| Baixa qualidade dos dados | O modelo recebe dados de entrada incompletos ou inconsistentes | O sistema começa a apresentar um comportamento anómalo | As decisões baseiam-se em sinais enganadores |
| Integração deficiente | Os dados permanecem dispersos pelos vários sistemas, em vez de fluírem de forma integrada | O modelo carece de um contexto operacional completo | As ações são adiadas ou baseiam-se numa perceção parcial |
| Modelação incorreta | Os pressupostos já não correspondem ao comportamento do ativo | As simulações afastam-se das condições do mundo real | As decisões relativas à manutenção não abordam a verdadeira questão |
| Folgas dos sensores | Algumas partes do ativo não são registadas nem acompanhadas de forma adequada | Surge uma lacuna na compreensão do modelo | Os primeiros sinais de falha passam despercebidos |
Impacto dos gémeos digitais nas empresas
Os gémeos digitais baseados em IA estão a passar da simples captura do comportamento dos ativos para a definição da forma como as operações são planeadas, executadas e aperfeiçoadas ao longo do tempo. Isto revela a ligação entre os dados e o desempenho empresarial.
Tomada de decisões mais rápida
Os dados são introduzidos no sistema, o modelo processa-os, as decisões são tomadas mais rapidamente e as medidas são adotadas antes que surjam perturbações. Cada elo desta cadeia reduz a incerteza e resulta em maior estabilidade e menos surpresas. Com o tempo, esta mudança tem um efeito cumulativo, à medida que o sistema aprende continuamente com as decisões e resultados anteriores.
Redução do tempo de inatividade não planeado
Os problemas são detetados e resolvidos antes de comprometerem o desempenho. O planeamento da manutenção é ajustado de forma a refletir o estado real dos ativos, em vez de se basear em intervalos de tempo ou distância, o que aumenta a eficácia e evita intervenções desnecessárias. Consequentemente, as equipas dedicam menos tempo a reagir a falhas e mais tempo a gerir o desempenho de forma proativa.
Custos de manutenção mais baixos
A manutenção fica mais económica, uma vez que as intervenções são mais específicas. A vida útil dos ativos prolonga-se graças a ações oportunas. Assim, as despesas reativas reduzem-se e a alocação de recursos é otimizada em todas as operações.
Gestão otimizada do inventário
As decisões relativas ao inventário também melhoram, uma vez que peças sobressalentes O stock é ajustado à procura prevista, em vez de à procura incerta. Isto permite esgotar o excedente de stock e reduzir o risco de faltas graves durante os períodos de manutenção.
Desafios de implementação relacionados com os gémeos digitais
Muitas organizações compreendem o potencial dos gémeos digitais, mas a sua implementação é adiada devido ao custo e à complexidade. A integração de um gémeo digital na infraestrutura existente constitui outro desafio.
Preparação dos dados
A preparação dos dados torna-se o obstáculo que leva as organizações a hesitarem em implementar um gémeo digital. Os registos dos ativos são inconsistentes, faltam relações hierárquicas e os dados estão dispersos por vários sistemas, o que limita o bom funcionamento do gémeo. Mesmo com a tecnologia disponível, o gémeo digital não consegue fornecer resultados fiáveis, a menos que seja alimentado com dados estruturados e consistentes. Soluções da Verdantis pode padronizar os dados através da normalização dos ativos e da harmonização dos dados.
Integração de sistemas legados
A implementação inicial pode implicar investimento em sensores, fluxos de dados e integração entre vários sistemas que nunca foram concebidos para funcionar em conjunto. Isto acarreta complexidade tanto a nível técnico como empresarial, especialmente em ambientes legados. Embora a modelação em si seja frequentemente descrita como a parte mais difícil, na realidade, a maior parte do trabalho reside em harmonizar as fontes de dados e os sistemas.
Escalabilidade
As primeiras tentativas de expansão resultam em fracasso, uma vez que os problemas relacionados com os dados e a integração não são resolvidos e multiplicam-se por todos os ativos. Uma implementação em pequena escala inspira confiança, permite aperfeiçoar o sistema e desenvolve um processo replicável para o crescimento.
A maioria das organizações dá prioridade a um único ativo de elevado valor, relativamente ao qual tem uma compreensão mais clara do impacto potencial de uma falha e cujos dados podem ser validados mais facilmente. Isto permite que as equipas submetam os dados a todo o processo, validem o desempenho do modelo e observem como as decisões melhoram antes de avançarem para uma implementação mais ampla.
A IA e a evolução dos gémeos digitais
À medida que os gémeos digitais se generalizam entre os ativos e os sistemas, o volume de dados torna-se demasiado grande para ser analisado manualmente. Os sinais fluem ininterruptamente, os padrões mudam em tempo real e o acompanhamento das alterações em evolução à grande escala requer uma automatização que ultrapasse as capacidades humanas.
O desafio da escala dos dados
A utilização de dispositivos conectados continua a aumentar e os sistemas produzem enormes conjuntos de dados operacionais numa ampla variedade de condições. Embora isto resulte em modelos mais interessantes do comportamento dos equipamentos, também cria uma complexidade que não pode ser gerida por abordagens manuais. As equipas dispõem dos dados, mas a velocidade de interpretação constitui o ponto de estrangulamento. O Perspetivas da Patsnap demonstram que os sistemas gémeos de circuito fechado reduzem o tempo de inatividade em 20% a 40% através da otimização em tempo real.
Detecção de padrões e IA
A IA compensa esta lacuna ao detetar anomalias mínimas, relações e sinais de degradação que as regras fixas não conseguem identificar. Com base em dados históricos (treino) e utilizando dados recolhidos a partir de comportamentos passados (sequências de estado e alertas) e eventos, a IA consegue reconhecer falhas que podem potencialmente ser classificadas como falsos positivos. Isto acelera o diagnóstico e aumenta a precisão preditiva sem trabalho manual adicional. As frotas que adotaram gémeos digitais baseados em IA relatam 75% menos avarias.
Gémeos híbridos de Física e IA: Inteligência com base na realidade
As principais organizações integram modelos baseados na física (comportamento conhecido dos ativos) com IA/ML (padrões aprendidos) para criar modelos híbridos. Estes mantêm-se alicerçados na física do mundo real, mas são também dinâmicos, evoluindo com os dados, o que permite o seguinte:
Aprendizagem ao nível da frota: o conhecimento é partilhado entre centenas de ativos análogos para ajudar a identificar anomalias comuns, ampliando assim a eficácia da deteção de anomalias e tornando-a mais rápida e precisa.
Precisão que se autoaperfeiçoa: os modelos tornam-se preditores mais refinados e precisos à medida que acumulam histórico operacional, incluindo ações autónomas, como a otimização energética.
Até 2030, 15% de unidades de produção irão implementar estes sistemas de circuito fechado, de acordo com a Gartner, à medida que os gémeos digitais evoluem da simples monitorização para a tomada de decisões operacionais. Esta transformação converte a sobrecarga de dados numa vantagem tática para o tempo de atividade e a produtividade da produção.
Conclusão
Um gémeo digital funciona como um ciclo de retroalimentação, no qual se recolhem dados, se modela o comportamento, se analisam os desvios e se podem testar os resultados antes de se tomarem medidas no mundo físico. Cada escolha é incorporada no sistema, o que melhora a forma como os sinais futuros são interpretados. Esta transição permite que as equipas passem de uma resposta a problemas conhecidos para uma intervenção face a sinais precoces de avaria, aumentando o tempo de funcionamento e reduzindo o risco de falha.
O verdadeiro valor reside na consistência com que este ciclo passa dos dados aos resultados. Plataformas como a Verdantis tornam isso possível ao harmonizar a qualidade dos dados, a estrutura dos ativos e a integração dos sistemas, permitindo que as decisões sejam executadas com confiança. Isto resulta, em última análise, numa vantagem cumulativa, em que cada ciclo reforça a inteligência operacional.
Perguntas Frequentes (FAQ)
O que distingue um gémeo digital de uma simulação?
Uma simulação baseia-se em pressupostos estáticos. Define-se os dados de entrada, executa-se o cenário e verifica-se o resultado. Um gémeo digital não permanece estático dessa forma. É atualizado continuamente à medida que o ativo real está em funcionamento, pelo que o modelo evolui de acordo com as condições do mundo real, em vez de ficar limitado a uma configuração inicial. É esta diferença que lhe permite descrever não só o que poderia acontecer, mas também o que já está a acontecer.
Que informações são necessárias para criar um gémeo digital?
Para criar um gémeo digital, é necessário dispor de informações sobre o comportamento do ativo enquanto este está em funcionamento. Os dados dos sensores, a temperatura ou as leituras de vibração servem como ponto de partida. O desempenho histórico, a configuração do ativo e o contexto operacional devem ser incorporados no modelo para que este simule o ativo de forma adequada. Quando essas informações faltam ou estão fragmentadas, o gémeo digital pode continuar a funcionar, mas os seus resultados são muito menos fiáveis.
Será que um gémeo digital consegue prever falhas com precisão?
Sim, um gémeo digital pode prever falhas com elevada precisão, mas apenas se o sistema subjacente o fizer. A precisão da previsão depende da qualidade dos dados, da capacidade do modelo em representar o comportamento real e da existência de um histórico suficiente para identificar padrões. Quando toda essa infraestrutura estiver implementada, o sistema poderá fazer previsões razoavelmente fiáveis sobre as taxas de avaria e a vida útil restante. Mesmo nessa fase, a precisão é uma função que aumenta constantemente à medida que novos dados operacionais são introduzidos no modelo.
Quais são os principais desafios na implementação de gémeos digitais?
A maioria das equipas enfrenta dificuldades com dados dispersos, inconsistentes ou mal estruturados nos diferentes sistemas. A integração leva tempo, especialmente quando as plataformas existentes nunca foram concebidas para funcionar em conjunto. Existe também um desafio prático em fazer com que as equipas confiem no sistema e o utilizem nas decisões do dia a dia. Tudo isto significa que a adoção fica mais lenta, não porque o conceito seja difícil, mas porque o ambiente em torno dele precisa de ser alinhado.
