Mô hình digital twin là gì và nó có ý nghĩa gì đối với ngành kiến trúc, kỹ thuật và xây dựng?

Digital twin là gì?

Digital twin là một biểu diễn số của một tài sản hoặc môi trường vật lý, chẳng hạn như một chiếc xe, một cây cầu hoặc một tòa nhà. Hãy tưởng tượng nó ít như một mô hình 3D truyền thống và hơn là một mô hình thông tin. Nó là một tài liệu tham chiếu chung được tạo ra trong giai đoạn lập kế hoạch dự án và kéo dài qua mọi giai đoạn của vòng đời của một tài sản, từ thiết kế đến sản xuất và xây dựng đến vận hành và bảo trì – thậm chí là việc sử dụng hoặc tái sử dụng trong tương lai.

Khác với các mô hình dữ liệu tĩnh, digital twin là các thực thể động, “sống” mà phát triển trong thời gian thực. Chúng học, cập nhật và giao tiếp với các phiên bản vật lý của mình bằng cách trao đổi dữ liệu suốt vòng đời của tài sản bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học và các công nghệ IoT. Với những mô phỏng động này, người dùng của các bản sao ảo này có thể dự báo vấn đề trước khi nó xảy ra, khám phá cơ hội mới và lập kế hoạch cho tương lai.

Digital twin cho kiến trúc, kỹ thuật và xây dựng là gì?

Các công nhân xây dựng xem tòa nhà ảo Digital twin trong quá trình xây dựng thông tin về hệ thống HVAC và MEP, các bộ phận và bảo dưỡng, và dữ liệu môi trường. Digital twin trong kiến trúc, kỹ thuật và xây dựng (AEC) là bản sao toàn diện của các tài sản đã được xây dựng và các hệ thống của chúng.

Một tài sản digital twin có thể có dạng:

Một tòa nhà

Một phần cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như một cây cầu

Một hệ thống phức tạp của các tài sản kết nối với nhau, chẳng hạn như một hệ thống đường sắt, một công viên văn phòng hoặc một thành phố

Cách digital twin hoạt động trong ngành xây dựng Trong ngành xây dựng, digital twin xử lý thông tin như:

Dữ liệu vận hành cho hệ thống HVAC và cơ sở hạ tầng cơ điện (MEP)

Dữ liệu về các bộ phận và bảo dưỡng

Dữ liệu môi trường được thu thập thông qua các cảm biến IoT

Trong một dự án xây mới, một digital twin được tạo ra từ đầu của dự án, khi các nhóm AEC và chủ sở hữu làm việc cùng nhau để xác định mục tiêu hiệu suất và kết quả mong muốn. Khi dự án tiến triển, dữ liệu liên tục được thu thập và ánh xạ vào mô hình, sử dụng một nền tảng như Autodesk Tandem. Khi tài sản được giao cho chủ sở hữu, bản sao ảo thu thập dữ liệu vận hành có thể được sử dụng để điều chỉnh hiệu suất và quản lý bảo dưỡng trong dài hạn, cũng như hỗ trợ việc huỷ bỏ và sử dụng lại trong tương lai.

Bởi vì digital twin luôn tiến triển với dữ liệu được cung cấp bởi bản sao vật lý của mình, nó có thể thực hiện các mô phỏng và dự đoán đáp ứng với điều kiện thời gian thực. Một digital twin trong ngành xây dựng có thể được sử dụng, ví dụ, để điều chỉnh mặt trời của tòa nhà để theo dõi con đường của mặt trời hoặc điều chỉnh luồng không khí trong nhà để giảm thiểu sự lan truyền của các tác nhân gây bệnh.

Các cách khác mà digital twin có thể được sử dụng để tối ưu hóa tài sản đã xây dựng:

Cấu hình không gian bán lẻ để tận dụng các mẫu mua sắm

Tự động hóa hoạt động trang trại trong nhà cho điều kiện phát triển tốt nhất

Dự đoán các vấn đề bảo dưỡng trong nhà máy lọc dầu

Thiết kế không gian chăm sóc sức khỏe cho luồng bệnh nhân và nhu cầu nhân viên hiệu quả

Cách digital twin kết nối luồng công việc thiết kế và xây dựng Từ góc độ luồng công việc, digital twin mở khóa dữ liệu mà truyền thống đã bị giam giữ trong các hộp kén (hoặc trong các tệp giấy). Kết quả là, các nhóm được kết nối tốt hơn trong toàn bộ vòng đời của dự án, từ thiết kế đến việc huỷ bỏ. Và bằng cách tích hợp dữ liệu tĩnh như thông số kỹ thuật của các thành phần và lịch trình bảo dưỡng với dữ liệu động như tỷ lệ sử dụng và điều kiện môi trường, digital twin trao quyền cho mọi người từ nhà thiết kế đến chủ sở hữu để ra quyết định thông minh hơn, tối ưu hóa hiệu suất và vòng đời của tài sản.

Mô hình thông tin xây dựng (BIM) đang thúc đẩy sự số hóa của ngành xây dựng, sử dụng các mô hình đa ngành và hợp tác đám mây để thông tin hóa thiết kế và quản lý các tài sản đã xây dựng và các hệ thống bên trong chúng.

Digital twin thực hiện tiềm năng đầy đủ của BIM, kết nối dữ liệu và quy trình với quản lý thông tin động, thời gian thực, hai chiều. Digital twin có thể được tạo ra mà không cần BIM, nhưng đưa chúng đến tiềm năng đầy đủ bắt đầu từ các luồng công việc tích hợp và chia sẻ thông tin đã làm nên quy trình BIM – bắt đầu với BIM là một cách hiệu quả hơn để đạt được điều đó.

Tương lai của BIM và digital twin

Trong tương lai, hầu hết digital twin sẽ được tích hợp vào quy trình BIM để cung cấp thông tin tốt hơn cho tất cả mọi người trong một môi trường chuẩn hóa. Giá trị của những thông tin này không chỉ giới hạn trong một dự án cụ thể; dữ liệu được thu thập có thể được đưa trở lại các giai đoạn lập kế hoạch và thiết kế của các dự án mới, áp dụng học hỏi từ dữ liệu để liên tục cải thiện chúng.

Thành phố thông minh và digital twin: Một sự kết hợp tự nhiên

Digital twin không giới hạn trong các trường hợp riêng lẻ. Bằng cách tích hợp nhiều digital twin, các nhà thiết kế có thể xây dựng một hệ sinh thái kết nối và tối ưu hiệu suất của hệ thống đó theo thời gian.

Khi bạn nghĩ vượt ra ngoài tài sản cá nhân, bạn có thể bắt đầu xem xét tiềm năng rộng lớn của nó từ quan điểm kinh tế, xã hội và môi trường. Hãy tưởng tượng xây dựng một thành phố thông minh có thể được quản lý bằng dữ liệu thời gian thực, phân tích và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, mạng không dây, giao thông công cộng, hệ thống an ninh và hiệu suất cơ sở hạ tầng – trong thời gian thực thông qua mô hình địa lý dựa trên dữ liệu và cảm biến IoT. Thành phố thông minh thậm chí có thể thích ứng với các điều kiện khí hậu thay đổi và thực hiện các mô phỏng cho phản ứng với tình huống khẩn cấp như đại dịch và thiên tai tự nhiên.

Bởi vì digital twin có thể thu thập và diễn giải dữ liệu về những thứ như tăng trưởng dân số, nguồn tài nguyên thiên nhiên và điều kiện khí hậu, chúng có thể giúp xây dựng thành phố chống chọi với các thách thức toàn cầu và giúp các ngành công nghiệp có phản ứng tốt hơn đối với những thách thức toàn cầu.

Điều này đã xảy ra tại các thành phố trên toàn thế giới. Ở Singapore, dự án Virtual Singapore 3D digital platform cho phép người dùng từ các lĩnh vực khác nhau tạo ra các công cụ để giải quyết các thách thức phức tạp của thành phố, từ việc cải thiện các công viên đến phát triển lộ trình sơ tán. Ở Ấn Độ, thủ đô mới của bang Andhra Pradesh, Amaravati, một “thành phố thông minh” trị giá 6,5 tỷ USD, đang được tạo ra bằng một digital twin tích hợp hơn 1.000 bộ dữ liệu quản lý quy trình cấp phép, theo dõi tiến trình xây dựng và đánh giá các kế hoạch thiết kế để thành công trong khí hậu cực đoan của thành phố.

Lịch sử của digital twin

Những bộ mô phỏng Apollo 13 là những ví dụ sớm nhất.

” Houston, chúng tôi có một vấn đề.” Kỹ sư tại Trung tâm Kiểm soát Tín hiệu hướng dẫn tàu vũ trụ Apollo 13 hỏi động cơ tàu vũ trụ bị hỏng trở lại Trái Đất. Hình ảnh giới thiệu từ NASA.

Những năm 1960

Ý tưởng về digital twin có thể được truy nguyên về những năm 1960, khi NASA phát triển “công nghệ phản ánh” để mô phỏng các hệ thống được sử dụng trong không gian thông qua các bản sao vật lý phức tạp trên mặt đất.

Các bộ mô phỏng này đã trở nên quan trọng trong suốt sứ mệnh bi kịch của Apollo 13, khi kỹ sư sử dụng 15 mô hình máy tính để đánh giá và tái tạo điều kiện trên tàu vũ trụ bị hỏng cách xa 200.000 dặm, sử dụng thông tin đó để hướng dẫn phi hành đoàn về nhà trong một trong những nhiệm vụ cứu hộ hùng hậu nhất trong lịch sử Hoa Kỳ.

Những năm 2000 Khái niệm về digital twin trong vòng đời sản phẩm được coi là do Tiến sĩ Michael Grieves, giám đốc khoa học chính cho sản xuất tiên tiến tại Viện Công nghệ Florida, giới thiệu tại một hội nghị của Hội Khoa học Chế tạo vào năm 2002. Tại đó, Grieves đề xuất một trung tâm quản lý vòng đời chứa biểu diễn vật lý, biểu diễn ảo và trao đổi thông tin giữa hai.

Mặc dù tiềm năng của digital twin rõ ràng, sức mạnh tính toán, kết nối và lưu trữ dữ liệu chúng yêu cầu làm cho chúng trở nên quá tốn kém đối với hầu hết các ngành công nghiệp để triển khai. Vì vậy, trong suốt vài thập kỷ, ý tưởng này đã là một ước mơ xa xôi. Trong năm năm gần đây, tuy nhiên, các công nghệ AI và IoT đã đưa quá trình này vào phạm vi của ngành công nghiệp – đặc biệt là trong ngành sản xuất và xây dựng.

Những năm 2020 Ngày nay, digital twin không chỉ là một ý tưởng phát triển nữa. Nó đã trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nhiều ngành công nghiệp, từ sản xuất đến y tế đến ngành năng lượng và môi trường. Trong ngành xây dựng, digital twin đang bắt đầu thay đổi cách chúng ta thiết kế, xây dựng và quản lý tài sản vật lý, mở ra những cơ hội không tưởng cho sự tối ưu hóa hiệu suất và bền vững trong tương lai.

Digital twin đã trở thành một phần quan trọng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, mang lại những lợi ích to lớn cho các doanh nghiệp và tổ chức trên toàn cầu. Với sức mạnh của dữ liệu thời gian thực và khả năng mô phỏng chính xác, digital twin hứa hẹn định hình một tương lai thông minh, kết nối và bền vững cho xã hội và môi trường.

Các chuyên gia dự báo thị trường toàn cầu về “digital twin” dự kiến sẽ đạt 48.2 tỷ đô la vào năm 2026. “Digital twin” đã trở nên phổ biến trong ngành sản xuất nhưng vẫn khá mới mẻ đối với ngành công nghiệp AEC (Architecture, Engineering, and Construction), nơi mà tiêu chuẩn hóa ít hơn, phân mảng hóa hơn và lịch sử chậm trong việc áp dụng các quy trình số hóa. Tuy nhiên, khi ngành xây dựng tiếp tục chuyển đổi số của mình—được tăng tốc bởi các mô hình làm việc từ xa do đại dịch COVID-19 buộc phải—các công ty có tư duy tiên phong đang hướng đến việc công nghệ này sẽ trở thành không thể thiếu trong mọi giai đoạn của thiết kế, xây dựng và vận hành; nhiều trong số các công ty này đã bắt đầu tìm kiếm các giải pháp.

5 Cấp độ của Digital twin

“Digital twin” hoạt động ở năm cấp độ khác nhau về sự phức tạp. Các mô hình đơn giản nhất tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau; mô hình phức tạp nhất có khả năng hoạt động tự động.

Cấp độ 1: Mô hình mô tả Cấp độ này có thêm một lớp dữ liệu vận hành và cảm giác. Mô hình chụp và tổng hợp dữ liệu được xác định và xác minh để đảm bảo các hệ thống hoạt động cùng nhau.

Cấp độ 2: Mô hình thông tin Cấp độ này có một lớp dữ liệu vận hành và cảm giác. Mô hình chụp và tổng hợp dữ liệu được xác định và xác minh để đảm bảo các hệ thống hoạt động cùng nhau.

Cấp độ 3: Mô hình dự đoán Mô hình này có thể sử dụng dữ liệu vận hành để đạt được những hiểu biết. (Hãy tưởng tượng một chiếc xe thông báo cho bạn biết khi nào cần thay dầu.)

Cấp độ 4: Mô hình toàn diện Mô hình này mô phỏng các tình huống tương lai và xem xét các câu hỏi “nếu như”.

Cấp độ 5: Mô hình tự động Mô hình này có khả năng học và hoạt động thay mặt cho người sử dụng.

Cần lưu ý rằng cấp độ 1 và 2 hiện đang được sử dụng trong ngành AEC. Các cấp độ 3, 4 và 5, được bổ sung với dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến nhúng và các công nghệ IoT, đang ở trên bờ làm sẵn.

Ngoài việc xây dựng mới: Can thiệp thông minh “Digital twin” không chỉ giới hạn trong việc xây dựng mới; một “digital twin” có thể được áp dụng cho một công trình hoặc cơ sở hạ tầng hiện có để hiểu rõ hơn về vận hành và việc sử dụng tiềm năng của nó.

Khi áp dụng can thiệp thông minh vào một cấu trúc hiện có, bạn sẽ cải thiện hiệu suất, giảm thiểu sự không chắc chắn và quản lý rủi ro tốt hơn. Dễ thấy rằng điều này mang lại lợi ích cho tất cả mọi người trong chuỗi giá trị: các nhà thầu, nhà cung cấp, nhà đầu tư, chủ sở hữu và người sử dụng công trình.

Hợp nhất một “digital twin” vào một cấu trúc đã được xây dựng có thể gặp khó khăn, đặc biệt là nếu không có tập tin kỹ thuật số tồn tại. Việc thu thập thực tế bằng cách sử dụng quét laser hoặc phơi cảm biến có thể lấp đầy khoảng trống, tạo ra một mô hình điểm đám mây với một độ chính xác cao. Thực tế, việc thu thập đã được sử dụng để tạo ra một “digital twin” của nhà thờ Đức Bà Paris để hỗ trợ các công trình sửa chữa sau vụ hỏa hoạn tàn khốc năm 2019.

Thực hiện “digital twins” vào các cấu trúc hiện có có thể đơn giản hơn với một số loại tài sản hiện có—như, ví dụ, một nhà máy nước—có các hệ thống nổi bật hơn. Bất kể tài sản là gì, đó là một khoản đầu tư đáng giá nếu bạn muốn tài sản đó trở nên hiệu quả về chi phí hơn, bền vững hơn và linh hoạt hơn trong dài hạn. Áp dụng vào các hệ thống rộng lớn, “digital twins” có thể giúp các xã hội trở nên bền vững hơn, linh hoạt hơn và phản ứng tốt hơn với các yêu cầu phát triển.

4 lợi ích của “digital twins” “Digital twins” mang lại các lợi ích ngắn và dài hạn. Trong ngắn hạn, các lợi ích tập trung vào vận hành, cung cấp một nguồn thông tin duy nhất có thể giúp giảm chi phí, thu nhỏ rủi ro và sự không chắc chắn và tối đa hóa hiệu quả; trong dài hạn, “digital twins” mở rộng giá trị của BIM thông qua vòng đời của tài sản.

1. Đối với chủ sở hữu: quyết định thông minh, ROI tốt hơn Khi dữ liệu bị chôn vùi trong các hệ thống không kết nối, đó là điều khó khăn cho chủ sở hữu để theo dõi, quản lý và cuối cùng có được giá trị đầy đủ từ các cơ sở vật chất của họ. “Digital twins” giúp chủ sở hữu đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn ngay từ giai đoạn lập kế hoạch và thiết kế, giúp họ tiếp cận dữ liệu phong phú và khám phá các kịch bản sẽ tối ưu hóa hiệu suất và kéo dài vòng đời của đầu tư của họ.
2. Đối với quản lý: vận hành mượt mà, bảo dưỡng dễ dàng hơn Từ ngày đầu, chủ sở hữu và người vận hành có thể bắt đầu vận hành hiệu quả của tài sản, mà không cần phải vật lộn với tài liệu bảo dưỡng mơ hồ (hoặc bị thiếu). Việc chuyển giao dữ liệu tương tự như giấy tờ bảo dưỡng không rõ ràng và không kết nối để lại cho chủ sở hữu và người vận hành một thách thức không thể vượt qua trong việc tạo ra một giải pháp tích hợp cho việc theo dõi, quản lý và điều chỉnh tài sản của họ. Kết quả là chủ sở hữu và người vận hành không thể hiện thực hóa các lợi ích của các tòa nhà thông minh và thay vào đó họ nhận được dữ liệu và hệ thống tách biệt, thông tin không chính xác, thiếu minh bạch và không có thông tin chi tiết về hiệu suất tài sản của họ.

“Digital twins” cung cấp một luồng dữ liệu số kết hợp dữ liệu tổng hợp một cách đơn giản, thực hiện nhiệm vụ nặng nề để theo dõi các yếu tố như bảo dưỡng và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng, giải phóng người vận hành để tập trung vào công việc của họ.

Dữ liệu cơ sở vật chất luôn thay đổi. “Digital twins” cho phép quản lý biết khi nào có thay đổi được thực hiện và ai đang thực hiện chúng. Quản lý thậm chí có thể dự đoán chu kỳ vật liệu và lao động, giảm thiểu lãng phí và nâng cao an toàn.

3. Đối với các công ty AEC: giá trị hơn, kinh doanh nhiều hơn Điều này là dễ hiểu: Khi các công ty AEC có thể cung cấp nhiều dịch vụ và giá trị hơn, họ sẽ giành được nhiều dự án hơn. “Khách hàng AEC của chúng tôi nhìn thấy rất nhiều cơ hội để cung cấp thêm cho chủ sở hữu của họ về phương pháp giao dịch dữ liệu,” Robert Bray, giám đốc điều hành và tổng giám đốc cho Autodesk Tandem, nói. “Và vượt qua việc chuyển giao đó, nếu đây là một tài sản số hóa phản ánh mô hình thực, nó có thể kết nối với hệ thống vận hành và giúp trả lời câu hỏi của chủ sở hữu.”

Gần 80% (PDF, trang 6) giá trị trong vòng đời của một tài sản được thực hiện trong các hoạt động. Khi các công ty AEC có thể hợp tác với chủ sở hữu từ đầu để đặt ưu tiên hiệu suất và kỳ vọng, họ mang lại nhiều giá trị hơn trong việc giúp chủ sở hữu tối đa hóa đầu tư của họ thông qua việc tiết kiệm năng lượng, bảo dưỡng tốt hơn và cải thiện chất lượng cuộc sống cho người cư trú.

4. Đối với Tất cả: giá trị dài hạn Khi “digital twins” ngày càng tích hợp trí tuệ nhân tạo và học máy, chúng sẽ tiến xa hơn từ các công cụ khái niệm để trở thành thông minh và tự động hơn khi khả năng phần mềm mở rộng.

Thị trường cho “digital twins” đang phát triển với sự áp dụng của các công nghệ IoT: Theo MarketsandResearch, lên tới 91% các nền tảng IoT sẽ cung cấp khả năng “digital twinning” vào năm 2026, và “digital twinning” sẽ trở thành tiêu chuẩn trong việc kích hoạt ứng dụng IoT vào năm 2028.

Các thành phố tiến bộ đang tham gia: Thị trường cho các giải pháp hỗ trợ “digital twin” trong các thành phố thông minh được dự đoán sẽ đạt 3.77 tỷ đô la vào năm 2026. Và ABI Research dự đoán rằng sẽ có hơn 500 “digital twin” của thành phố thông minh đang hoạt động vào năm 2025.

Việc hiện thực hóa toàn bộ tiềm năng của các hệ sinh thái thông minh, kết nối vẫn còn xa vời, nhưng các công ty hướng tới tương lai đang tìm cách bắt đầu lập kế hoạch cho các mô hình này ngay bây giờ. Khi sự chuyển đổi số tiếp tục làm thay đổi ngành AEC, các công cụ sẽ được làm tinh chỉnh và các quy trình tốt nhất sẽ nảy sinh, giúp các nhà thiết kế và kỹ sư thoát khỏi các lò xo của họ.

Dữ liệu đã tồn tại; thách thức đó là tích hợp thông tin không chuẩn hóa từ nhiều nguồn khác nhau vào các công cụ chung và tìm cách sử dụng dữ liệu đó cho các nhu cầu AEC. Những người chấp nhận lợi ích của việc khai thác dữ liệu ngay hôm nay sẽ được đặt ở vị thế tốt nhất để thành công trong việc cung cấp thế giới xây dựng tốt đẹp hơn trong tương lai.

Nguồn: Autodesk

Biên tập: Ebim VN