10 trendów, które będą falować w inżynierii cyfrowej w 2024 roku

Najnowsze trendy w inżynierii cyfrowej w 2024 roku 

1. Autonomiczne cyfrowe bliźniaki 

Autonomiczne cyfrowe bliźniaki stanowią znaczącą ewolucję koncepcji cyfrowych bliźniaków, obejmującą zaawansowaną sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu tworzenia samoaktualizujących się replik systemów fizycznych w czasie rzeczywistym.

Te zaawansowane modele mogą przewidywać awarie, optymalizować wydajność i zmniejszać koszty operacyjne poprzez ciągłe uczenie się na podstawie danych operacyjnych. 

Cyfrowy bliźniak to wirtualna reprezentacja fizycznego obiektu lub systemu, która służy do symulacji i analizy jego działania w czasie rzeczywistym. Autonomiczny cyfrowy bliźniak idzie o krok dalej, integrując sztuczną inteligencję, aby umożliwić modelowi autonomiczną aktualizację na podstawie danych w czasie rzeczywistym pochodzących ze swojego fizycznego odpowiednika.

Ta dynamiczna interakcja pozwala na ciągłą optymalizację i konserwację predykcyjną. 

1.1. Zastosowania w różnych gałęziach przemysłu 

• Produkcja: Autonomiczne cyfrowe bliźniaki są szeroko stosowane w produkcji do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych.

Na przykład General Electric (GE) wykorzystuje cyfrowe bliźniaki do konserwacji predykcyjnej swoich silników odrzutowych, znacznie redukując przestoje i koszty konserwacji. 

• Opieka zdrowotna: W opiece zdrowotnej cyfrowe bliźniaki mogą symulować plany leczenia dostosowane do potrzeb pacjenta, umożliwiając medycynę spersonalizowaną.

Technologia ta jest badana w celu modelowania narządów ludzkich i przewidywania reakcji na różne metody leczenia, zwiększając precyzję i skuteczność interwencji w zakresie opieki zdrowotnej.

• Inteligentne miasta: Urbaniści wykorzystują cyfrowe bliźniaki do modelowania całych miast, pomagając optymalizować przepływ ruchu, zarządzać mediami i planować nowe projekty infrastrukturalne.

Modele te mogą symulować wpływ różnych scenariuszy, takich jak wzrost populacji lub zmiany środowiskowe, umożliwiając podejmowanie bardziej świadomych decyzji. 

1.2. Wpływ na efektywność i opłacalność 

Wdrożenie autonomicznych cyfrowych bliźniaków może prowadzić do znacznej poprawy wydajności i opłacalności.

Dzięki ciągłemu monitorowaniu i optymalizacji systemów te cyfrowe modele mogą przewidywać awarie sprzętu, zanim one wystąpią, redukując nieplanowane przestoje i koszty konserwacji.  

Na przykład samooptymalizujące się systemy samolotów Boeinga wykorzystują dane w czasie rzeczywistym do dostosowywania i ulepszania wydajności, co skutkuje znacznymi oszczędnościami kosztów i zwiększoną wydajnością operacyjną. 

2. Projektowanie generatywne wspomagane sztuczną inteligencją 

Projektowanie generatywne wspomagane sztuczną inteligencją zmienia krajobraz inżynierii cyfrowej, wykorzystując zaawansowane algorytmy do tworzenia zoptymalizowanych rozwiązań projektowych.

Tendencja ta jest szczególnie istotna w branżach, w których najważniejsza jest innowacyjność i wydajność, takich jak motoryzacja, lotnictwo i architektura. 

Projektowanie generatywne to proces, w którym projektanci lub inżynierowie wprowadzają cele projektowe do oprogramowania korzystającego z algorytmów sztucznej inteligencji w celu zbadania wszystkich możliwych permutacji rozwiązania, szybko generując alternatywy projektowe.  

Algorytmy te mogą uwzględniać ograniczenia, takie jak materiały, metody produkcji i koszty, umożliwiając tworzenie wysoce zoptymalizowanych i innowacyjnych projektów. 

2.1. Integracja z narzędziami CAD 

Integracja sztucznej inteligencji z narzędziami do projektowania wspomaganego komputerowo (CAD) zwiększa możliwości projektantów i inżynierów.

Algorytmy sztucznej inteligencji wbudowane w oprogramowanie CAD mogą automatyzować złożone zadania, sugerować modyfikacje projektu, a nawet przewidywać potencjalne wady projektu przed utworzeniem fizycznych prototypów.  

2.2. Wpływ na cykle rozwoju produktu 

Projektowanie generatywne wspomagane sztuczną inteligencją znacznie skraca czas i koszty związane z cyklami rozwoju produktu.

Automatyzując iteracyjny proces projektowania, symulacji i optymalizacji, firmy mogą szybciej i po niższych kosztach wprowadzać produkty na rynek.  

Takie podejście nie tylko przyspiesza fazę projektowania, ale także poprawia ogólną jakość i wydajność produktu końcowego. 

2.3. Prawdziwe wykorzystanie świata 

• Narzędzia projektowania generatywnego firmy Autodesk odegrały kluczową rolę w branży motoryzacyjnej, gdzie wykorzystuje się je do tworzenia lekkich, a jednocześnie wytrzymałych komponentów.  

Na przykład General Motors współpracował z firmą Autodesk przy opracowywaniu innowacyjnych wsporników pasów bezpieczeństwa i innych części, które są lżejsze i mocniejsze niż te produkowane przy użyciu tradycyjnych metod projektowania. Doprowadziło to do poprawy efektywności paliwowej i wydajności pojazdów GM. 

3. Obliczenia kwantowe w symulacjach inżynierskich 

Obliczenia kwantowe mogą zrewolucjonizować symulacje inżynieryjne poprzez rozwiązywanie złożonych problemów, które są obecnie nierozwiązywalne dla klasycznych komputerów.

Ta powstająca technologia zapewnia niespotykaną dotąd moc obliczeniową, umożliwiając dokładniejsze i wydajniejsze symulacje w różnych dziedzinach. 

Obliczenia kwantowe wykorzystują zasady mechaniki kwantowej do przetwarzania informacji w zasadniczo odmienny sposób niż obliczenia klasyczne.  

Bity kwantowe, czyli kubity, mogą reprezentować i przetwarzać wiele stanów jednocześnie, dzięki czemu komputery kwantowe mogą wykonywać określone obliczenia wykładniczo szybciej niż ich klasyczne odpowiedniki. 

3.1. Algorytmy kwantowe w materiałoznawstwie i analizie strukturalnej 

Obliczenia kwantowe są szczególnie obiecujące w naukach o materiałach i analizie strukturalnej, gdzie mogą poradzić sobie z ogromną złożonością interakcji molekularnych i atomowych.  

Algorytmy kwantowe mogą symulować zachowanie materiałów na poziomie kwantowym, dostarczając informacji, które są obecnie nieosiągalne. Może to prowadzić do odkrycia nowych materiałów o lepszych właściwościach i optymalizacji już istniejących. 

3.2. Potencjalne przełomy w możliwościach inżynieryjnych 

Integracja obliczeń kwantowych z symulacjami inżynieryjnymi może prowadzić do kilku przełomów: 

• Zwiększona dokładność symulacji: Komputery kwantowe mogą modelować złożone systemy z większą precyzją, co prowadzi do dokładniejszych symulacji zjawisk fizycznych. 
• Szybsze rozwiązywanie problemów: Problemy, których rozwiązanie w przypadku klasycznych superkomputerów zajmuje lata, można rozwiązać w ułamku czasu, korzystając z algorytmów kwantowych. 
• Nowe paradygmaty projektowania: Możliwość szybkiego eksplorowania rozległej przestrzeni projektowej pozwala na odkrycie innowacyjnych rozwiązań, które wcześniej były poza zasięgiem. 

3.3. Prawdziwe wykorzystanie świata 

IBM przoduje w stosowaniu obliczeń kwantowych w inżynierii lotniczej.

Współpracując z wiodącymi firmami z branży lotniczej, IBM pokazał, jak obliczenia kwantowe mogą zwiększyć dokładność i wydajność symulacji wykorzystywanych przy projektowaniu samolotów i statków kosmicznych.  

Postępy te mogą zrewolucjonizować inżynierię lotniczą, prowadząc do bezpieczniejszych, wydajniejszych i innowacyjnych projektów. 

4. Przemysłowy Internet Rzeczy z obsługą 5G 

Wdrożenie technologii 5G rewolucjonizuje Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT), zapewniając niespotykane dotąd prędkości, bardzo małe opóźnienia i lepszą łączność.

Ten postęp technologiczny ma kluczowe znaczenie dla przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, automatyzacji i tworzenia inteligentnych fabryk. 

Technologia 5G, piąta generacja standardów komunikacji bezprzewodowej, oferuje znaczną poprawę w porównaniu z poprzednimi generacjami pod względem szybkości, opóźnień i liczby urządzeń, które można podłączyć jednocześnie.  

W warunkach przemysłowych sieć 5G umożliwia komunikację w czasie rzeczywistym między urządzeniami, maszynami i systemami, co jest niezbędne do płynnego działania aplikacji IIoT. 

4.1. Zastosowania w warunkach przemysłowych 

• Inteligentne fabryki: 5G pozwala na tworzenie inteligentnych fabryk, w których maszyny i systemy mogą komunikować się i koordynować w czasie rzeczywistym. Zwiększa to automatyzację, wydajność i elastyczność procesów produkcyjnych.

Na przykład Siemens wdraża sieci 5G w swoich inicjatywach dotyczących inteligentnych fabryk, aby umożliwić monitorowanie i kontrolę linii produkcyjnych w czasie rzeczywistym. 

• Pojazdy autonomiczne i robotyka: W magazynach i zakładach produkcyjnych 5G wspiera wykorzystanie autonomicznych pojazdów i robotów, zapewniając niezawodną komunikację o niskim opóźnieniu niezbędną do precyzyjnych ruchów i operacji.

Zwiększa to produktywność i bezpieczeństwo, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka. 

• Konserwacja predykcyjna: Czujniki i urządzenia obsługujące technologię 5G mogą w sposób ciągły monitorować sprzęt i wysyłać dane w czasie rzeczywistym do systemów konserwacji predykcyjnej.

Pozwala to na wczesne wykrycie potencjalnych problemów i terminową konserwację, skracając w ten sposób przestoje i wydłużając żywotność maszyn. General Electric (GE) wykorzystuje technologię 5G do zwiększenia swoich możliwości w zakresie konserwacji predykcyjnej w sektorze energetycznym. 

4.2. Monitorowanie i gromadzenie danych w czasie rzeczywistym 

Szybkie możliwości sieci 5G o niskim opóźnieniu mają kluczowe znaczenie dla monitorowania w czasie rzeczywistym i gromadzenia danych w środowiskach przemysłowych. Umożliwia to dokładniejsze i szybsze podejmowanie decyzji, co prowadzi do poprawy efektywności operacyjnej.  

Na przykład w inteligentnych sieciach sieć 5G ułatwia monitorowanie zużycia i dystrybucji energii w czasie rzeczywistym, pomagając przedsiębiorstwom użyteczności publicznej optymalizować swoje działania i ograniczać ilość odpadów. 

4.3. Problemy i rozwiązania związane z bezpieczeństwem 

Chociaż 5G oferuje wiele korzyści, stwarza także nowe wyzwania w zakresie bezpieczeństwa. Zwiększona liczba podłączonych urządzeń i krytyczny charakter zastosowań przemysłowych sprawiają, że cyberbezpieczeństwo jest najwyższym priorytetem.

Rozwiązania obejmują solidne szyfrowanie, bezpieczne protokoły uwierzytelniania i ciągłe monitorowanie pod kątem anomalii.  

4.4. Prawdziwe wykorzystanie świata 

Siemens jest pionierem we wdrażaniu technologii 5G w swoich inteligentnych fabrykach. Te projekty pilotażowe wykazały znaczną poprawę wydajności produkcji, elastyczności i ogólnej wydajności operacyjnej.  

Możliwości sieci 5G działające w czasie rzeczywistym umożliwiły firmie Siemens stworzenie wysoce zautomatyzowanych i wzajemnie połączonych środowisk produkcyjnych, wyznaczając punkt odniesienia dla przyszłości produkcji. 

5. Blockchain w zarządzaniu łańcuchem dostaw 

Technologia Blockchain zwiększa przejrzystość, identyfikowalność i bezpieczeństwo w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Zapewniając zdecentralizowaną i niezmienną księgę, blockchain rozwiązuje wiele nieefektywności i luk w zabezpieczeniach występujących w tradycyjnych systemach łańcucha dostaw. 

Blockchain to technologia rozproszonego rejestru, która rejestruje transakcje na wielu komputerach, tak aby zapis nie mógł zostać zmieniony z mocą wsteczną.

Zapewnia to przejrzystość i bezpieczeństwo, gdyż każda transakcja jest weryfikowana i rejestrowana chronologicznie w sposób zdecentralizowany. 

5.1. Zwiększanie przejrzystości i identyfikowalności 

Przejrzyste transakcje: Blockchain umożliwia wszystkim uczestnikom łańcucha dostaw dostęp do tych samych informacji, zmniejszając rozbieżności i zwiększając zaufanie.

Każda transakcja jest rejestrowana w przejrzysty sposób, co ułatwia śledzenie przepływu towaru od miejsca pochodzenia do miejsca przeznaczenia. 

• Identyfikowalność towarów: Blockchain zapewnia niezmienny zapis każdego etapu łańcucha dostaw, od pozyskania surowców po końcową dostawę. Ta identyfikowalność ma kluczowe znaczenie w branżach takich jak żywność i farmaceutyka, gdzie autentyczność i bezpieczeństwo produktu są najważniejsze.

Platforma TradeLens firm IBM i Maersk jest godnym uwagi przykładem, zapewniającym lepszą identyfikowalność i ograniczającą oszustwa w transporcie międzynarodowym. 

5.2. Bezpieczne udostępnianie danych w projektach inżynieryjnych 

Blockchain zapewnia bezpieczną wymianę danych pomiędzy różnymi stronami zainteresowanymi w projektach inżynieryjnych. Jest to szczególnie ważne w przypadku dużych, złożonych projektów, w których wiele stron musi współpracować i udostępniać poufne informacje.

Zdecentralizowany charakter blockchain chroni przed naruszeniami danych i nieautoryzowanym dostępem. Blockchain może znacznie ograniczyć podrabianie, zapewniając weryfikowalny zapis pochodzenia i przemieszczania się produktów.  

Jest to niezbędne w branżach takich jak towary luksusowe, elektronika i farmaceutyka. Ponadto blockchain pomaga firmom zapewnić zgodność z wymogami regulacyjnymi, zapewniając przejrzystą i podlegającą audytowi dokumentację.

6. Edge AI do przetwarzania w czasie rzeczywistym 

Edge AI łączy moc obliczeniową sztucznej inteligencji z natychmiastowością przetwarzania brzegowego, umożliwiając przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym bezpośrednio u źródła ich generowania.

Takie podejście minimalizuje opóźnienia, zmniejsza wykorzystanie przepustowości i zwiększa bezpieczeństwo danych, co czyni go istotnym trendem w inżynierii cyfrowej. 

Edge AI odnosi się do wdrażania algorytmów AI na urządzeniach brzegowych, takich jak czujniki, urządzenia IoT i serwery lokalne, zamiast polegać na scentralizowanych centrach danych opartych na chmurze.  

Ta decentralizacja umożliwia natychmiastowe przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji na obrzeżach sieci, bliżej miejsca generowania danych. 

6.1. Analityka w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji 

Konserwacja predykcyjna: Edge AI jest szczególnie użyteczna w przypadku konserwacji predykcyjnej w branżach takich jak produkcja i energetyka.

Przetwarzając dane z czujników zainstalowanych na maszynach w czasie rzeczywistym, systemy brzegowej sztucznej inteligencji mogą przewidywać potencjalne awarie przed ich wystąpieniem i zalecać działania konserwacyjne, redukując przestoje i koszty konserwacji. 

• Inteligentna infrastruktura: W inteligentnych miastach brzegowa sztuczna inteligencja przetwarza dane z różnych czujników (np. kamer drogowych, czujników środowiskowych), aby efektywniej zarządzać infrastrukturą miejską.

Obejmuje to optymalizację przepływu ruchu, zarządzanie obiektami użyteczności publicznej i zwiększanie bezpieczeństwa publicznego poprzez monitorowanie i analizę w czasie rzeczywistym. 

• Opieka zdrowotna: Edge AI umożliwia monitorowanie i diagnostykę pacjentów w czasie rzeczywistym w służbie zdrowia. Urządzenia ubieralne i inteligentne czujniki mogą śledzić parametry życiowe i natychmiast wykrywać anomalie, powiadamiając pracowników służby zdrowia o konieczności niezwłocznej interwencji.

Ta zdolność natychmiastowego reagowania ma kluczowe znaczenie w leczeniu chorób przewlekłych i sytuacjach awaryjnych. 

6.2. Połączenie sztucznej inteligencji z przetwarzaniem brzegowym 

Połączenie sztucznej inteligencji i obliczeń brzegowych wykorzystuje mocne strony obu technologii.

Sztuczna inteligencja zapewnia zaawansowaną analizę danych i możliwości podejmowania decyzji, podczas gdy przetwarzanie brzegowe oferuje tę zaletę, że przetwarza dane lokalnie, zmniejszając w ten sposób wymagania dotyczące opóźnień i przepustowości.  

Ta synergia jest szczególnie przydatna w środowiskach, w których kluczowy jest szybki czas reakcji. 

6.3. Przypadki użycia w zdalnym monitorowaniu i sterowaniu 

• Przemysłowy Internet Rzeczy: W warunkach przemysłowych brzegowa sztuczna inteligencja może monitorować sprzęt i procesy w czasie rzeczywistym, wykrywając anomalie i optymalizując operacje.

Na przykład GE wykorzystuje najnowocześniejszą sztuczną inteligencję do monitorowania turbin w czasie rzeczywistym, umożliwiając natychmiastowe dostosowanie w celu zwiększenia wydajności i zapobiegania. 

• Rolnictwo: Edge AI zmienia rolnictwo, umożliwiając rolnictwo precyzyjne. Czujniki umieszczone na polach zbierają dane o stanie gleby, pogodzie i stanie upraw.

Dane te są przetwarzane na miejscu, aby zapewnić rolnikom przydatne informacje, takie jak optymalne harmonogramy nawadniania i środki zwalczania szkodników. 

7. Integracja wątków cyfrowych 

Integracja wątków cyfrowych rewolucjonizuje zarządzanie cyklem życia produktu, zapewniając płynny przepływ danych na różnych etapach życia produktu, od wstępnego projektu po produkcję, serwis i utylizację.  

Ten wzajemnie powiązany przepływ usprawnia współpracę, redukuje błędy i skraca czas wprowadzenia produktów na rynek, co czyni go kluczowym trendem w inżynierii cyfrowej na rok 2024. 

Wątek cyfrowy to platforma komunikacyjna umożliwiająca zintegrowany widok danych w całym cyklu życia produktu. Łączy dane z różnych etapów, w tym projektowania, produkcji i serwisu, zapewniając całościowy obraz, który usprawnia podejmowanie decyzji i współpracę.  

Łącząc te etapy, cyfrowy wątek zapewnia każdemu interesariuszowi dostęp do najświeższych informacji, poprawiając tym samym efektywność i zmniejszając ryzyko błędów.  

7.1. Poprawa współpracy między projektowaniem, produkcją i serwisem 

• Zintegrowane projektowanie i produkcja: Wątek cyfrowy pozwala na bardziej spójną integrację procesów projektowania i produkcji. Zmiany w projekcie można natychmiast przekazać zespołom produkcyjnym, zapewniając szybkie i dokładne dostosowanie produkcji.  

Minimalizuje to błędy i zapewnia, że ​​produkt końcowy jest ściśle zgodny z pierwotnymi specyfikacjami projektowymi. 

• Serwis i konserwacja: Zespoły serwisowe korzystają z dostępu do szczegółowej historii produktów, w tym modyfikacji projektu i zapisów przeszłych konserwacji.  

Ten kompleksowy pogląd ułatwia dokładniejszą diagnostykę i wydajną konserwację, co prowadzi do dłuższej żywotności i niezawodności produktu. 

7.2. Wpływ na jakość produktu i czas wprowadzenia produktu na rynek 

Cyfrowa integracja wątków znacznie poprawia jakość produktu, zmniejszając liczbę błędów i niespójności. Dzięki synchronizacji danych w czasie rzeczywistym na wszystkich etapach rozwoju produktu wszelkie rozbieżności można szybko zidentyfikować i skorygować.  

Prowadzi to do wytwarzania produktów o wyższej jakości. Co więcej, usprawniona komunikacja dzięki wątkowi cyfrowemu skraca czas opracowywania, umożliwiając szybsze wprowadzanie nowych produktów na rynek. 

7.3. Prawdziwe wykorzystanie świata 

Lockheed Martin jest wiodącym przykładem udanej integracji wątków cyfrowych w produkcji lotniczej. Wdrażając kompleksowy wątek cyfrowy, Lockheed Martin usprawnił współpracę między zespołami projektowymi, produkcyjnymi i serwisowymi.  

Integracja ta zaowocowała poprawą jakości produktów i znacznym skróceniem czasu rozwoju. Ciągły strumień danych zapewniany przez wątek cyfrowy umożliwił firmie Lockheed Martin usprawnienie operacji i efektywniejsze wprowadzanie na rynek innowacyjnych produktów lotniczych. 

8. Algorytmy inspirowane biologią w projektowaniu inżynierskim 

Algorytmy inspirowane biologią, znane również jako algorytmy biomimetyczne lub inspirowane naturą, czerpią inspirację z procesów naturalnych w celu rozwiązywania złożonych problemów inżynieryjnych.  

Algorytmy te są coraz częściej wykorzystywane w inżynierii cyfrowej do optymalizacji projektów, poprawy wydajności i innowacyjnych rozwiązań, które są zarówno skuteczne, jak i zrównoważone. 

Algorytmy inspirowane biologią naśladują procesy występujące w naturze w celu rozwiązywania problemów inżynieryjnych. Algorytmy te opierają się na zasadach doboru naturalnego, genetyki, zachowania roju i innych procesach biologicznych.  

Naśladując te naturalne strategie, inżynierowie mogą opracowywać innowacyjne rozwiązania złożonych problemów, z którymi tradycyjne metody mogłyby mieć trudności. 

8.1. Techniki optymalizacji inspirowane naturą 

• Algorytmy genetyczne: Algorytmy te symulują proces doboru naturalnego, tworząc populację rozwiązań, wybierając najlepsze i wykorzystując je do tworzenia nowych rozwiązań poprzez krzyżowanie i mutacje.

Podejście to jest bardzo skuteczne w optymalizacji złożonych systemów, w których zachodzi interakcja wielu zmiennych. 

• Inteligencja roju: Zainspirowane zbiorowym zachowaniem owadów społecznych, takich jak mrówki i pszczoły, algorytmy inteligencji roju są wykorzystywane do rozwiązywania problemów związanych z optymalizacją i wyszukiwaniem.

Algorytmy te są szczególnie przydatne w dynamicznych środowiskach, w których krytyczna jest zdolność adaptacji i reakcja w czasie rzeczywistym. 

• Sieci neuronowe: Wzorowane na ludzkim mózgu sieci neuronowe składają się z połączonych ze sobą węzłów, które przetwarzają informacje równolegle.

Sieci te są wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, od rozpoznawania obrazów po modelowanie predykcyjne, i stanowią integralną część wielu systemów sztucznej inteligencji stosowanych w projektowaniu inżynierskim. 

8.2. Zastosowania w inżynierii strukturalnej i mechanicznej 

Algorytmy inspirowane biologią mają szeroki zakres zastosowań w inżynierii konstrukcyjnej i mechanicznej. Można je na przykład wykorzystać do projektowania lekkich i mocnych konstrukcji poprzez optymalizację rozkładu materiałów w oparciu o analizę naprężeń i odkształceń.  

Algorytmy te mogą również poprawiać właściwości aerodynamiczne pojazdów i samolotów, naśladując kształty i zachowania ptaków i owadów. 

8.3. Korzyści z podejść inspirowanych biologią 

Algorytmy inspirowane biologią oferują kilka korzyści: 

• Optymalizacja: Zapewniają optymalne rozwiązania złożonych problemów, eksplorując ogromną przestrzeń projektową efektywniej niż tradycyjne metody. 
• Zdolność adaptacji: Algorytmy te charakteryzują się dużą elastycznością i możliwością dostosowywania się do zmieniających się warunków w czasie rzeczywistym. 
• Innowacja: Czerpiąc inspirację z natury, algorytmy te mogą prowadzić do innowacyjnych i zrównoważonych rozwiązań, które mogą nie być możliwe do osiągnięcia przy użyciu konwencjonalnych podejść. 

8.4. Prawdziwe wykorzystanie świata 

NASA przoduje w wykorzystywaniu algorytmów inspirowanych biologią do projektowania struktur kosmicznych. Naśladując lekkie, ale mocne konstrukcje występujące w naturze, NASA opracowała innowacyjne projekty statków kosmicznych i modułów siedliskowych.

Te inspirowane biologią projekty znacznie zmniejszyły wagę konstrukcji kosmicznych, co doprowadziło do oszczędności i poprawy wydajności podczas misji kosmicznych. 

9. Rzeczywistość mieszana do współpracy zdalnej 

Rzeczywistość mieszana (MR), która obejmuje zarówno rzeczywistość rozszerzoną (AR), jak i rzeczywistość wirtualną (VR), rewolucjonizuje zdalną współpracę w inżynierii i projektowaniu.  

Nakładając informacje cyfrowe na świat fizyczny lub tworząc wciągające środowiska wirtualne, technologie MR usprawniają współpracę zespołów, projektowanie i przeglądanie projektów niezależnie od ich fizycznej lokalizacji. 

Rzeczywistość mieszana odnosi się do połączenia świata fizycznego i cyfrowego, w którym obiekty fizyczne i cyfrowe współistnieją i oddziałują na siebie w czasie rzeczywistym. AR ulepsza świat fizyczny poprzez nakładanie informacji cyfrowych, podczas gdy VR tworzy całkowicie wciągające środowiska cyfrowe.  

Technologie MR umożliwiają zdalnym zespołom współpracę tak, jakby znajdowały się w tej samej przestrzeni fizycznej, co poprawia współpracę i produktywność. 

9.1. Zastosowania w przeglądach projektów i wirtualnym prototypowaniu 

• Recenzje projektów: MR umożliwia wciągające recenzje projektów, podczas których członkowie zespołu mogą wizualizować modele 3D i wchodzić z nimi w interakcję w czasie rzeczywistym. Poprawia to zrozumienie złożonych projektów i ułatwia podejmowanie lepszych decyzji.  

Na przykład firmy motoryzacyjne wykorzystują rzeczywistość wirtualną do przeprowadzania wirtualnych spacerów po wnętrzach pojazdów, umożliwiając projektantom wprowadzanie zmian przed zbudowaniem fizycznych prototypów. 

• Wirtualne prototypowanie: MR umożliwia tworzenie wirtualnych prototypów, które można testować i udoskonalać bez konieczności stosowania modeli fizycznych. Obniża to koszty i przyspiesza proces rozwoju.  

W lotnictwie symulacje VR pozwalają inżynierom testować ergonomię i funkcjonalność projektów kokpitów, upewniając się, że spełniają one wszystkie wymagania przed rozpoczęciem produkcji. 

9.2. Poprawa współpracy i pracy zdalnej 

• Spotkania zdalne: Technologie MR ułatwiają zdalne spotkania, podczas których uczestnicy mogą wchodzić w interakcję z modelami cyfrowymi i sobą nawzajem we wspólnej wirtualnej przestrzeni. Jest to szczególnie przydatne w przypadku globalnych zespołów pracujących nad złożonymi projektami.  
• Trening i edukacja: MR służy do szkolenia inżynierów i techników poprzez symulację scenariuszy ze świata rzeczywistego. To wciągające podejście do szkolenia poprawia efekty uczenia się i skraca czas wymagany do osiągnięcia biegłości.  

Na przykład moduły szkoleniowe VR dotyczące obsługi maszyn pozwalają użytkownikom ćwiczyć w środowisku wolnym od ryzyka przed obsługą prawdziwego sprzętu. 

9.3. Prawdziwe wykorzystanie świata 

• Microsoft HoloLens: HoloLens firmy Microsoft to wiodące urządzenie MR, które integruje AR z aplikacjami korporacyjnymi.

Jest stosowany w różnych branżach, od budownictwa po opiekę zdrowotną, umożliwiając zespołom wizualizację złożonych danych, przeprowadzanie zdalnych inspekcji i współpracę przy projektach w czasie rzeczywistym. 

• BMW: BMW wykorzystuje rzeczywistość wirtualną do projektowania i rozwoju pojazdów, umożliwiając projektantom i inżynierom współpracę nad nowymi modelami bez potrzeby tworzenia fizycznych prototypów.

Skróciło to czas i koszty opracowywania, jednocześnie poprawiając dokładność projektu i innowacyjność. 

10. Bezpieczeństwo systemów cyberfizycznych (CPS). 

Systemy cyberfizyczne (CPS) to zintegrowane systemy, w których procesy fizyczne są monitorowane i kontrolowane za pomocą algorytmów komputerowych, ściśle zintegrowanych z Internetem i jego użytkownikami.  

Zapewnienie bezpieczeństwa tych systemów ma kluczowe znaczenie, ponieważ stają się one coraz bardziej powszechne w infrastrukturze krytycznej i zastosowaniach przemysłowych. 

Bezpieczeństwo CPS polega na ochronie procesów fizycznych sterowanych przez elementy obliczeniowe oraz zapewnieniu integralności, dostępności i poufności powiązanych danych i algorytmów sterujących.  

Systemy te można znaleźć w różnych zastosowaniach, w tym w przemysłowych systemach sterowania, inteligentnych sieciach i pojazdach autonomicznych. 

10.1. Ochrona zintegrowanych systemów cyfrowych i fizycznych 

• Przemysłowe systemy sterowania (ICS): ICS służą do zarządzania procesami przemysłowymi, takimi jak produkcja, wytwarzanie energii i uzdatnianie wody.

Zabezpieczenie tych systemów przed zagrożeniami cybernetycznymi jest niezbędne, aby zapobiec zakłóceniom, które mogłyby mieć poważne konsekwencje gospodarcze i bezpieczeństwo. Techniki obejmują segmentację sieci, systemy wykrywania włamań i regularne audyty bezpieczeństwa. 

• Inteligentne sieci: Inteligentne sieci wykorzystują CPS do optymalizacji produkcji, dystrybucji i zużycia energii elektrycznej. Zapewnienie bezpieczeństwa tych sieci ma kluczowe znaczenie dla ochrony przed cyberatakami, które mogą spowodować powszechne przerwy w dostawie prądu.  

Wdrażanie zaawansowanego szyfrowania, protokołów uwierzytelniania i monitorowania w czasie rzeczywistym to tylko niektóre ze środków stosowanych w celu zwiększenia bezpieczeństwa inteligentnych sieci. 

10.2. Postępy w wykrywaniu i zapobieganiu włamaniom 

• Wykrywanie oparte na uczeniu maszynowym: Korzystanie z algorytmów uczenia maszynowego do wykrywania anomalii w CPS może pomóc w identyfikacji potencjalnych zagrożeń, zanim spowodują szkodę.

Systemy te mogą uczyć się normalnych wzorców działania i sygnalizować odchylenia, które mogą wskazywać na cyberatak. 

• Blockchain dla bezpiecznych transakcji: Technologia Blockchain może zwiększyć bezpieczeństwo CPS, zapewniając bezpieczny i niezmienny zapis transakcji i wymian danych.

Jest to szczególnie przydatne w zarządzaniu łańcuchem dostaw i innych zastosowaniach, w których integralność danych ma kluczowe znaczenie. 

10.3. Wyzwania w zakresie bezpieczeństwa CPS 

• Złożoność i współzależność: Złożoność i współzależność CPS sprawiają, że ich zabezpieczenie jest trudne.

Zapewnienie bezpieczeństwa wszystkich komponentów, od czujników po algorytmy sterujące, wymaga holistycznego podejścia uwzględniającego całą architekturę systemu. 

• Stare systemy: Wiele CPS działa na starszych systemach, które nie zostały zaprojektowane z myślą o współczesnych zagrożeniach cyberbezpieczeństwa.

Modernizacja tych systemów do aktualnych standardów bezpieczeństwa jest poważnym wyzwaniem dla wielu branż. 

10.4. Prawdziwe wykorzystanie świata 

Firma Siemens opracowała kompleksowe rozwiązania w zakresie cyberbezpieczeństwa dla systemów przemysłowych, integrujące zaawansowane możliwości monitorowania, wykrywania i reagowania. Rozwiązania te pomagają chronić infrastrukturę krytyczną przed zagrożeniami cybernetycznymi, zapewniając ciągłość działania i bezpieczeństwo.  

Podejście firmy Siemens do cyberbezpieczeństwa obejmuje monitorowanie w czasie rzeczywistym, analizę zagrożeń i proaktywną reakcję na incydenty.