इंस्ट्रुमेंटेशन सिस्टम में डिजिटल ट्विन टेक्नोलॉजी: अवधारणा से वास्तविक दुनिया में तैनाती तक

स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग और इंडस्ट्री 4.0 के युग में, डिजिटल ट्विन टेक्नोलॉजी एक चर्चा का विषय होने से लेकर व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण उपकरण बन गई है। इंस्ट्रुमेंटेशन सिस्टम के लिए—चाहे वह तेल और गैस, जल उपचार, फार्मास्यूटिकल्स, या बिजली उत्पादन में हो—डिजिटल ट्विन वास्तविक समय में भौतिक संपत्तियों को दर्शाने, निगरानी करने और अनुकूलित करने का एक तरीका प्रदान करते हैं।

लेकिन हम अवधारणा से वास्तविकता की ओर कैसे बढ़ें? आइए व्यावहारिक कार्यान्वयन पथ का पता लगाएं।

1️⃣ इंस्ट्रुमेंटेशन के लिए डिजिटल ट्विन को परिभाषित करनाएक

डिजिटल ट्विन एक भौतिक संपत्ति, सिस्टम या प्रक्रिया का एक गतिशील, वर्चुअल प्रतिनिधित्व है। इंस्ट्रुमेंटेशन में, इसका मतलब सेंसर, ट्रांसमीटर, विश्लेषक और नियंत्रण लूप का एक वास्तविक समय, डेटा-संचालित मॉडल बनाना है।मुख्य विशेषताएं:

भौतिक और वर्चुअल मॉडल के बीच

• द्वि-दिशात्मक डेटा प्रवाह
• लाइव परिचालन डेटा के साथ निरंतर सिंक्रनाइज़ेशन
• पूर्वानुमानित विश्लेषण और अनुकूलन के लिए

सिमुलेशन क्षमताएं

2️⃣

• चरण-दर-चरण कार्यान्वयन पथचरण 1: संपत्ति डिजिटलीकरण
• सभी उपकरणों (दबाव, प्रवाह, तापमान, कंपन, आदि) की इन्वेंटरी और मैपिंग
• प्रत्येक डिवाइस के लिए अद्वितीय डिजिटल आईडी और मेटाडेटा असाइन करें

मानक संचार प्रोटोकॉल

(जैसे, OPC UA, Modbus, HART-IP) के साथ संगतता सुनिश्चित करें

• उदाहरण: एक रिफाइनरी मॉडलिंग से पहले 2,000+ से अधिक फील्ड उपकरणों को एक एकीकृत संपत्ति रजिस्ट्री में मैप करती है।चरण 2: डेटा अधिग्रहण परत
• उच्च-आवृत्ति डेटा एकत्र करने के लिए एज गेटवे या अपग्रेड किए गए PLC/DCS मॉड्यूल तैनात करें
• एज पर

डेटा प्रीप्रोसेसिंग

• (फिल्टरिंग, संपीड़न, विसंगति टैगिंग) लागू करेंTLS-एन्क्रिप्टेड MQTT या HTTPS
• के माध्यम से सुरक्षित डेटा ट्रांसमिशनचरण 3: डिजिटल मॉडल निर्माणभौतिकी-आधारित मॉडल
• (जैसे, हीट एक्सचेंजर्स के लिए थर्मोडायनामिक समीकरण) बनाएंपैटर्न पहचान के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके

डेटा-संचालित मॉडल

• को एकीकृत करेंसटीकता सुनिश्चित करने के लिए
• ऐतिहासिक और लाइव डेटा के साथ मॉडल को कैलिब्रेट करेंचरण 4: क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस प्लेटफ़ॉर्म के साथ एकीकरण
• सक्षम करेंडिजिटल ट्विन प्लेटफ़ॉर्म (Azure Digital Twins, Siemens MindSphere, या कस्टम-निर्मित) चुनें

• ऐतिहासिक प्रवृत्ति विश्लेषण के लिए टाइम-सीरीज़ डेटाबेस से कनेक्ट करें
• MES, ERP और CMMS सिस्टम के साथ API एकीकरण
• सक्षम करेंचरण 5: विज़ुअलाइज़ेशन और इंटरेक्शनऑपरेटरों, इंजीनियरों और प्रबंधकों के लिए

भूमिका-आधारित डैशबोर्ड

• विकसित करें3D संपत्ति दृश्य
• , वास्तविक समय KPIs, और पूर्वानुमानित रखरखाव अलर्ट शामिल करें“क्या होगा” विश्लेषण के लिए
• परिदृश्य सिमुलेशन

सक्षम करेंचरण 6: निरंतर अनुकूलन

• प्लांट पर लागू करने से पहले नियंत्रण रणनीतियों का परीक्षण
• करने के लिए ट्विन का उपयोग करें
• रखरखाव का समय निर्धारित करने और डाउनटाइम कम करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण

लागू करें

नए डेटा और परिचालन अंतर्दृष्टि के रूप में मॉडल को लगातार परिष्कृत करें

• 3️⃣
• उदाहरण उपयोग मामला: जल उपचार संयंत्र के लिए डिजिटल ट्विन
• भौतिक परत:

कई उपचार चरणों में pH, टर्बिडिटी और प्रवाह सेंसर

• डिजिटल ट्विन परत: रासायनिक खुराक का अनुकरण करता है, फिल्टर क्लॉगिंग की भविष्यवाणी करता है, और पंप शेड्यूल को अनुकूलित करता है
• परिणाम: रासायनिक उपयोग में 15% की कमी, 20% कम ऊर्जा लागत, और बेहतर अनुपालन रिपोर्टिंग4️⃣
• चुनौतियाँ और सर्वोत्तम प्रथाएँचुनौतियाँ:डेटा गुणवत्ता और मानकीकरण

कनेक्टेड एसेट्स के लिए साइबर सुरक्षाउच्च प्रारंभिक मॉडलिंग प्रयास

सर्वोत्तम प्रथाएँ:

• उच्च-मूल्य, उच्च-प्रभाव वाली संपत्तियों
• से शुरुआत करें
• अंतरसंचालनीयता के लिए

खुले मानकों का उपयोग करेंभविष्य के विस्तार के लिए एक स्केलेबल आर्किटेक्चर बनाएं5️⃣ रणनीतिक लाभ