CP v2

Tag: Skaitmeniniai dvyniai

  • Išmanieji skaitikliai tik pradžia: energetika vis drąsiau remiasi DI, duomenimis ir automatika

    Energetikos sektoriuje skaitmenizacija vis labiau tolsta nuo vieno sprendimo, pavyzdžiui, išmaniųjų skaitiklių diegimo. Operatoriai investuoja į duomenų analitiką, tinklų automatizaciją, skaitmeninius infrastruktūros modelius ir sprendimus, kurie padėtų tinklą valdyti realiuoju laiku.

    Šį poslinkį skatina ir Europos Sąjungos kryptis: Europos Komisija 2026 metais pristatė planą, kuriuo siekiama paspartinti skaitmeninių technologijų ir dirbtinis intelektas taikymą energetikoje. Akcentuojami tinklų optimizavimas, saugi duomenų apykaita bei didesnis dėmesys kibernetiniam saugumui.

    Skaitmenizacija pereina į mastą

    Vienas svarbiausių pokyčių yra investicijų dydis ir jų tikslas. Dideli projektai orientuojami į tai, kad duomenys padėtų greičiau aptikti gedimus, tiksliau planuoti remontus, efektyviau valdyti apkrovas ir lengviau prijungti naujus atsinaujinančių išteklių objektus.

    Lygiagrečiai didėja ir išmaniųjų skaitiklių apimtis, nes tai tampa pagrindu lankstesniems tarifams bei tikslesniam vartojimo valdymui. Vis daugiau vartotojų gauna galimybę matyti savo suvartojimą beveik realiuoju laiku, o tai svarbu tiek kainodarai, tiek paklausos valdymui.

    Skaitmeniniai dvyniai ir nauji duomenų šaltiniai

    Pažangiausia kryptis, į kurią investuoja dalis operatorių, yra skaitmeniniai dvyniai. Tai detalūs tinklo modeliai, atkartojantys realios infrastruktūros būseną ir elgseną, nuo aukštos įtampos linijų ir transformatorių iki atskirų prijungimų.

    Toks modeliavimas leidžia ne tik analizuoti esamą situaciją, bet ir simuliuoti scenarijus, pavyzdžiui, kaip tinklą paveiks didesnis saulės ar vėjo elektrinių skaičius. Kai tinklas tampa dinamiškesnis, auga poreikis sprendimams, kurie gebėtų prognozuoti ir rekomenduoti veiksmus.

    Kur DI duoda daugiausia naudos?

    Dirbtinis intelektas energetikoje dažniausiai siejamas su labai praktiniais uždaviniais: apkrovų ir gamybos prognozėmis, gedimų aptikimu, tinklo perkrovų valdymu ir investicijų planavimu. Tačiau DI taikymas neišvengiamai kelia klausimus dėl atsakomybės ir sprendimų patvirtinimo, kai algoritmas siūlo keisti tinklo konfigūraciją.

    Kartu didėja ir rizikos: kuo daugiau jutiklių, nuotolinės prieigos bei automatikos, tuo svarbesnis tampa kibernetinis saugumas. Papildomu iššūkiu laikoma senų sistemų integracija su naujomis IT ir OT technologijomis, kad būtų sukurtas vientisas duomenų vaizdas ir užtikrintas suderinamumas.

    Energetikos skaitmenizacijos sėkmė vis dažniau priklausys ne nuo pavienių pilotinių projektų, o nuo gebėjimo sujungti sistemas, standartizuoti duomenis, užtikrinti infrastruktūros atsparumą ir DI sprendimus perkelti į kasdienę, didelio masto tinklo eksploataciją.

  • Išmanieji skaitikliai – tik pradžia: energetika vis drąsiau remsis DI valdant tinklus ir duomenis

    Skaitikliai atveria kelią duomenims

    Energetikos sektoriaus skaitmenizacija vis rečiau apsiriboja vien išmaniaisiais skaitikliais. Operatoriai plečia skaitmenines platformas, kad duomenys realiu laiku padėtų valdyti tinklą, prognozuoti gedimus, planuoti remontus ir greičiau prijungti naujus atsinaujinančių išteklių pajėgumus.

    Didėjant saulės ir vėjo generacijos daliai, tinklas tampa dinamiškesnis, o sprendimų reikia greičiau. Būtent todėl dėmesys krypsta į duomenų analitiką, automatizaciją ir DI, kuris gali padėti numatyti apkrovas bei optimizuoti tinklo konfigūraciją.

    Investicijos: nuo IT iki kibernetinio saugumo

    Skaitmenizacijos projektai įgauna didesnį mastą ir vis dažniau apima ne tik apskaitą, bet ir IT infrastruktūros modernizavimą, tinklo automatizavimą bei kibernetinį saugumą. Praktikoje tai reiškia investicijas į duomenų mainus, ryšio sprendimus, nuotolinį valdymą ir apsaugą nuo incidentų.

    Operatoriams svarbus ir perėjimas nuo bandomųjų projektų prie plataus diegimo. Tam reikia suderinti standartus, procesus ir duomenų kokybę, kad skirtingos sistemos galėtų veikti kaip vientisas mechanizmas.

    Skaitmeniniai dvyniai ir CSIRE

    Vienas ambicingiausių žingsnių – skaitmeniniai dvyniai, kai realus tinklas atkuriamas skaitmeniniame modelyje ir leidžia testuoti scenarijus dar prieš atliekant realius veiksmus. Toks modeliavimas gali padėti tiksliau nustatyti silpnąsias vietas, įvertinti apkrovų pasiskirstymą ir optimizuoti investicijas.

    Kartu didėja ir centralizuotų duomenų sistemų svarba. Lenkijoje plėtojamas Centralny System Informacji Rynku Energii skirtas sujungti rinkos dalyvių duomenų mainus ir standartizuoti procesus, o didėjant duomenų apimtims kyla ir griežtesni reikalavimai jų kokybei bei saugai.

    DI: daugiau autonomijos, daugiau atsakomybės

    Europos Komisija yra pristačiusi veiksmų planą, skirtą skaitmenizacijai ir DI diegimui energetikoje, akcentuodama tinklų optimizavimą, saugius duomenų mainus ir kibernetinį atsparumą. Greta to plėtojamos iniciatyvos, kuriomis kuriami europiniai DI modeliai, skirti tinklų planavimui ir valdymui.

    DI praktiniai pritaikymai aiškūs: apkrovų ir gamybos prognozės, gedimų aptikimas, tinklo perkrovų valdymas, investicijų prioritetų parinkimas. Tačiau kuo daugiau sprendimų automatizuojama, tuo svarbesnis tampa klausimas, kas ir kaip patvirtina DI rekomendacijas, ypač kai klaidos kaina gali būti elektros tiekimo sutrikimai.

    Didžiausias iššūkis – integracija ir atsparumas

    Skaitmeninė energetika paprastai nekuriama nuo nulio: naujos sistemos turi veikti kartu su senesne įranga, programine įranga ir valdymo automatika. Todėl integracija tarp IT ir OT aplinkų, duomenų suderinamumas ir tiekėjų priklausomybės mažinimas tampa strateginiais uždaviniais.

    Didėjant nuotoliniam valdymui, jutiklių skaičiui ir automatizacijai, proporcingai auga ir kibernetinių grėsmių rizika. Operatoriams tai reiškia, kad skaitmenizacija ir DI diegimas turi eiti kartu su atsparumo didinimu, incidentų valdymo procedūromis ir griežtesne prieigos kontrole.

  • DI Lenkijos gamyklose: kodėl svarbiausi ne „tokenai“, o energijos taupymas, duomenys ir sauga

    Lenkijos pramonė vis aktyviau bando diegti dirbtinį intelektą, tačiau didžiausi pokyčiai vyksta ne dėl madingų įrankių, o dėl labai konkrečių tikslų: energijos sąnaudų mažinimo, procesų našumo ir patikimų duomenų. ABB Korporacinio technologijų centro Lenkijoje vadovas Przemysławas Zakrzewskis pabrėžia, kad DI yra tik viena priemonė produktyvumui kelti, o ne tikslas savaime.

    Jo teigimu, pramonėje svarbiausia yra galutinis rezultatas: trumpesnis ciklo laikas, mažesnės energijos sąnaudos, geresnė kokybė ir efektyvesnė įrangos priežiūra. DI sprendimų vertė matuojama tuo, ar jie realiai gerina operacinius rodiklius, o ne tuo, kiek „išteklių“ sunaudojama eksperimentams.

    DI negalima „prijungti“ prie valdymo

    Didelėse gamyklose kritinės infrastruktūros valdymas negali tapti bandymų poligonu. Todėl praktikoje atskiriamas pagrindinis valdymo sluoksnis nuo optimizavimo sluoksnio, kuriame gali veikti skaitmeniniai dvyniai ar sprendimai tinklo pakraštyje.

    Toks atskyrimas padeda diegti inovacijas nekeliant pavojaus gamybos stabilumui. Pramonės valdymo sistemos turi veikti patikimai, todėl DI dažniau pasitelkiamas analizei, rekomendacijoms ir planavimui, o ne tiesioginiam kritinių procesų valdymui.

    Energijos efektyvumas prasideda nuo matavimo

    Energetinis efektyvumas Lenkijos pramonėje įvardijamas kaip vienas svarbiausių prioritetų, tačiau realios investicijos į modernizaciją dažnai stringa dėl trumpo planavimo horizonto. Pokyčiai, susiję su energijos taupymu, paprastai atsiperka per ilgesnį laiką, todėl įmonės neretai vertina juos per vienų metų rezultatų prizmę.

    Kitas praktinis barjeras – nežinojimas, kur energijos prarandama daugiausia. Zakrzewskis akcentuoja, kad jei procesas nematuojamas, jo neįmanoma suprasti ir optimizuoti, o šiandien matavimą galima nuleisti iki konkretaus įrenginio lygio, paverčiant jį patikimu duomenų šaltiniu.

    Vis dėlto vien duomenų rinkimas problemos neišsprendžia. Reikia duomenų konteksto, modelių ir tarpusavyje sujungtų sistemų, kad būtų galima pereiti nuo paprastos automatizacijos prie didesnės autonomijos, kai sistema gali ne tik stebėti, bet ir prognozuoti, siūlyti veiksmus ar tam tikrose ribose reaguoti pati.

    Didžiausios kliūtys: mastelis ir atsakomybė

    Pasak ABB atstovo, pilotinius DI projektus pradėti lengva, ypač kai sprendimai greitai parodo pirmą efektą. Tačiau kuo procesas sudėtingesnis, tuo daugiau klausimų kyla dėl duomenų kokybės, tinkamų informacijos šaltinių, modelių parinkimo ir to, kur sprendimą gali priimti sistema, o kur būtinas žmogus.

    Diegimas pramonėje reiškia ir investicijas: pilotas paprastai apima mažą proceso dalį, o vėliau reikia apimti kur kas daugiau duomenų, sistemų ir organizacinių pokyčių. Būtent čia išryškėja organizacijos pasirengimas keisti kasdienį darbą, pavyzdžiui, įrangos priežiūros komandų sprendimų priėmimą.

    Kibernetinis saugumas – ne priedas

    Didelė dalis gamyklų vis dar dirba su senomis sistemomis, todėl saugumo stiprinimas dažnai prasideda nuo bazinės „higienos“: inventorizacijos, konfigūracijų kontrolės, atnaujinimų disciplinos ir aiškaus matomumo, kas ir kaip jungiasi prie infrastruktūros. Kuo daugiau įrenginių ir sistemų sujungiama, tuo didesnis galimos atakos paviršius.

    „Prieš galvojant apie kibernetinį saugumą kaip apie pažangų karą su įsilaužėliais, reikia pasirūpinti profilaktika“, – sakė Przemysławas Zakrzewskis.

    Jo teigimu, sprendimai, susiję su debesija, DI ar mašininiu mokymusi, gali naudoti procesinius duomenis, tačiau turi būti tinkamai atskirti nuo kritinio valdymo. Tokia architektūra padeda suderinti inovacijas su saugumu ir patikimumu, kurie pramonėje yra lemiami.

    Kiek pažengusi Lenkijos pramonė?

    Vertinant technologinę brandą, vieno balo visai rinkai nėra: dideli ir maži gamintojai veikia skirtingoje rizikos, investicijų ir atsakomybės skalėje. ABB atstovo vertinimu, didelės Lenkijos gamyklos, turinčios gamybos, logistikos ir planavimo sistemas bei diegiančios optimizavimo priemones, dažnai pasiekia 7–8 lygį dešimties balų skalėje.

    Aukščiausias lygis reikštų situaciją, kai didžioji dalis sistemų yra sujungtos tiek, kad autonominės operacijos gali apimti visą grandinę nuo įeinančios logistikos iki gamybos, kokybės kontrolės ir išsiuntimo. Mažesnėms įmonėms, anot pašnekovo, reikšmingą vaidmenį gali atlikti inovacijų ekosistemos, kompetencijos ir finansavimas, nes vien technologijos neužtenka.

  • Reikjaviko startuolis „Treble“ pritraukė 15 mln. eurų: DI įrenginiams suteiks klausą ir balsą

    Reikjaviko startuolis „Treble“ pritraukė 15 mln. eurų: DI įrenginiams suteiks klausą ir balsą

    Reikjavike įsikūrusi garso simuliacijos ir sintetinės akustinės informacijos bendrovė „Treble“ pranešė pritraukusi beveik 15 mln. eurų investiciją A etapo tęsinyje. Investicijų raundui vadovavo „Paladin Capital Group“, prisidėjo „KOMPAS VC“, „Frumtak Ventures“ ir Europos inovacijų tarybos fondas.

    Bendrovė nurodo, kad po šio sandorio bendra pritraukta suma siekia apie 36 mln. eurų. Anksčiau, 2024 metais, „Treble“ buvo paskelbusi apie 11 mln. eurų A etapą, kuriam tuomet vadovavo „KOMPAS VC“.

    Kas yra „Treble“ platforma

    „Treble“ kuria debesijos platformą, kuri fiziškai tiksliai modeliuoja, kaip realiose erdvėse sklinda garsas, kaip jis atsispindi nuo paviršių ir kaip slopsta. Remiantis šiomis simuliacijomis generuojami sintetiniai garso duomenų rinkiniai ir kuriami akustiniai skaitmeniniai dvyniai.

    Tokie skaitmeniniai dvyniai gali atkartoti patalpas, automobilio saloną, įrenginius ar sudėtingas aplinkas, kuriose svarbi garso banga ir jos elgsena. Bendrovė pabrėžia, kad tai leidžia greičiau ir pigiau gauti pažymėtus mokymo duomenis bei įvertinti garso charakteristikas dar iki fizinių prototipų kūrimo.

    Kodėl garso duomenys tampa kritiški

    Investuotojai akcentuoja, kad robotika ir vadinamasis fizinis DI vis dar pernelyg dažnai remiasi vien rega, nors praktikoje aplinkos garsai gali būti ne mažiau svarbūs. Pavyzdžiui, kritimas kitame kambaryje, susidūrimas už kampo ar žmogaus šauksmas dažnai yra signalai, kurių vien kamera patikimai neužfiksuoja.

    „Paladin“ atstovas François Ruether pabrėžė, kad šiandien įrenginiams vis dar sudėtinga patikimai suprasti svarbius garsus ir kalbą realiose, aidiškose ar triukšmingose aplinkose.

    Klientai ir plėtra į JAV

    Bendrovė jau dirba su didelėmis vartotojų ir pramonės technologijų įmonėmis, tarp jų „Amazon“ ir „Logitech“. „Amazon“ atstovas Wontak Kim teigė, kad virtualios akustinės aplinkos padeda spartinti asistentų ir įrenginių kūrimą, o „Treble“ suteikia būdą šias aplinkas modeliuoti tiksliai ir masteliu.

    „Treble“ nurodo, kad naują kapitalą skirs plėtrai fizinio DI ir vadinamųjų pasaulio modelių srityje, kur sistemoms reikia veikti realioje aplinkoje ir derinti skirtingus jutimus. Taip pat planuojama aktyviau žengti į JAV rinką, siekiant, kad simuliacijos ir sintetinės informacijos platforma taptų svarbia infrastruktūros dalimi robotikos ir išmaniųjų įrenginių kūrėjams.

    „DI modeliai ir įrenginiai, kurie puikiai veikia laboratorijoje, dažnai susiduria su aidu, foniniu triukšmu ar nepažįstama aplinka“, – sakė „Treble“ vadovas Finnuras Pindas.

    Pasak jo, įmonės tikslas yra suteikti kūrėjams greitesnį ir lengviau plečiamą būdą modeliuoti realias akustines sąlygas, generuoti reikalingus duomenis ir testuoti produktus taip, kad jie patikimai veiktų ten, kur žmonės ir mašinos iš tiesų sąveikauja.

  • Londono startuolis „Embedd“ pritraukė 2,3 mln. eurų: kurs programinį pagrindą fiziniam DI

    Londono startuolis „Embedd“ pritraukė 2,3 mln. eurų: kurs programinį pagrindą fiziniam DI

    Londone įsikūręs startuolis „Embedd“ pritraukė 2,3 mln. eurų ikisėkliniame investicijų etape. Bendrovė siekia kurti programinės įrangos infrastruktūrą vadinamajam fiziniam DI, kuris naudojamas įrenginiuose, robotikoje, gamyklose ir transporto sistemose.

    Investicijų raundui vadovavo „Seedcamp“, taip pat prisidėjo „Cocoa“, „Connect Ventures“, „2100 Ventures“, „Vesna Capital“, „U.ventures“, „Underline Ventures“, „Common Magic“ ir „Roosh Ventures“. Pasak įmonės, lėšos bus skirtos platformos plėtrai ir bendradarbiavimui su puslaidininkių gamintojais.

    Kuo „Embedd“ sprendžia problemą

    „Embedd“ teigia sprendžianti vieną dažniausių kliūčių, su kuria susiduria išmanias fizines sistemas kuriantys inžinieriai: aparatinės įrangos įvairovę ir sudėtingą jos integravimą į programinę aplinką. Praktikoje kiekvienas naujas lustas ar komponento pakeitimas dažnai reiškia papildomą dokumentacijos analizę ir rankinį kodo perrašymą.

    Bendrovė nurodo, kad šį sluoksnį automatizuoja pasitelkdama skaitmeninius dvynius ir DI agentus. Idėja paprasta: sukuriamas aparatūros modelis, o tuomet įrankiai padeda sugeneruoti kodą, kuris leidžia lustams patikimai „susikalbėti“ su aukštesnio lygio programine įranga.

    „Kita DI banga veiks gamyklose, transporto priemonėse, robotuose ir kritinėje infrastruktūroje, tačiau šiandien kiekvienas aparatinės įrangos pokytis sukuria milžinišką sudėtingumą programinės įrangos komandoms ir tai jau lėtina inovacijas“, – sakė „Embedd“ bendraįkūrėjas ir vadovas Michaelas Lazarenko.

    Komandos kilmė ir kontekstas

    „Embedd“ įkūrė Ukrainos technologijų verslininkai Michaelas Lazarenko, Maximas Gorinovas ir Valentinas Gololobovas. Įmonė pažymi, kad ankstesnėje jų aparatinės įrangos veikloje itin stipriai pasijuto tiekimo grandinių sutrikimai per COVID-19 laikotarpį, o vėliau situaciją komplikavo Rusijos invazija į Ukrainą.

    Šis kontekstas, pasak „Embedd“, padėjo aiškiai pamatyti sisteminę problemą: kai komponentų tiekimas kinta, programinės įrangos dalį tenka skubiai pritaikyti naujiems lustams. Fizinio DI plėtra, kur DI persikelia iš serverių į realaus pasaulio įrenginius, tokių integracijos darbų mastą tik didina.

    Ką jau pavyko pasiekti

    Startuolis skelbia, kad klientams padėjo gamybai parengtą programinę įrangą lustams parengti iki šešių kartų greičiau. Nors tokie skaičiai paprastai priklauso nuo konkrečios aparatinės įrangos ir projekto apimties, rinkoje tai atspindi aiškią tendenciją mažinti vadinamąjį „laiką iki integracijos“.

    „Embedd“ taip pat nurodo, kad nuo komercinio starto 2026 metų balandį pasirašė sutartis su keliomis puslaidininkių bendrovėmis. Tarp minimų klientų yra „Microchip Technology“, kur, pasak startuolio, padedama užtikrinti „Zephyr“ palaikymą.

    „Fizinio DI pažadas yra milžiniškas, tačiau aparatinės įrangos fragmentacija lėtina inovacijas. Šis finansavimas leis plėsti platformą ir padėti daugiau puslaidininkių bendrovių greičiau įsilieti į naujas programines ekosistemas“, – teigė M. Lazarenko.

    Rinkos požiūriu, tokie sprendimai tampa vis aktualesni, nes išmanūs įrenginiai ir robotika remiasi skirtingų gamintojų komponentais, o programinei įrangai reikia stabilaus, pakartojamo integracijos proceso. „Embedd“ statymas yra aiškus: kai fiziniame pasaulyje daugėja DI, auga ir poreikis „vertėjams“ tarp lustų bei programinės įrangos.

  • „Microsoft“ akiniai ir 3D skaitmeninis dvynys: Krokuvoje kuriama nauja operacinių era

    „Microsoft“ akiniai ir 3D skaitmeninis dvynys: Krokuvoje kuriama nauja operacinių era

    3D skaitmeninis dvynys operacinėje

    Jogailos universiteto Collegium Medicum mokslininkai paskelbė baigiantys kurti nuotolinės komunikacijos technologiją, kuri leidžia suformuoti 3D skaitmeninį operacinės vaizdą. Šis sprendimas jungia 3D modeliavimą ir papildytąją realybę, kad nuotolinis ekspertas galėtų matyti ne plokščią transliaciją, o erdvinę situaciją.

    Tokio tipo skaitmeninis dvynys gali pakeisti kelias sritis iš karto: nuo chirurginių procedūrų konsultavimo per atstumą iki studentų mokymo ir operacijų archyvavimo. Svarbiausias pokytis tas, kad veiksmus operacinėje būtų galima analizuoti iš skirtingų perspektyvų ir po procedūros, ne tik realiuoju laiku.

    Kaip veikia technologija

    Projektas, pavadintas „Holografinis medicinos asistentas“, kuriamas vadovaujant dr. habil. inž. Klaudijai Proniewskai-van Dam ir kartu su mgr. inž. Damianu Dołęga-Dołęgowskiu. Iniciatyvą finansine parama sustiprino Lenkijos Nacionalinis mokslinių tyrimų ir plėtros centras, skyręs lėšas LIDER programos keliu.

    Sistema sujungia kelių 3D kamerų duomenis su chirurgo dėvimų papildytosios realybės akinių informacija. Centrinis kompiuteris sinchronizuoja srautus ir atkuria erdvinį operacinės modelį, kuriame galima įvertinti objektų padėtį ir atstumus, taip sukuriant tikslesnį kontekstą nei įprastoje 2D vaizdo transliacijoje.

    Didžiausias iššūkis yra kalibracija, kad visi įrenginiai naudotų tą pačią koordinačių sistemą. Tam pasitelkiamas fizinis etaloninis objektas, kuris padeda tiksliai suderinti kamerų ir akinių erdvinius atskaitos taškus, o tai būtina, kad nuotolinio eksperto žymos ekrane atsirastų būtent ten, kur reikia.

    „Mūsų sprendimas sukuria dinamišką trimačio vaizdo modelį, todėl situaciją galima analizuoti iš bet kurios pasirinktos perspektyvos ir kartu palaikyti nuotolinę komunikaciją“, – sakė prof. Klaudia Proniewska-van Dam.

    Nuotolinis konsultantas tokiame modelyje gali pridėti virtualias rodykles, žymeklius ar tekstines pastabas, kurios realiuoju laiku matomos chirurgo akiniuose. Publikuotoje informacijoje minima, kad bandomajame variante galėjo būti naudojami „Microsoft“ „HoloLens“ tipo akiniai, plačiai taikomi pramoniniuose papildytosios realybės sprendimuose.

    „Ekspertas, esantis kitame mieste ar šalyje, gali nurodyti konkrečią vietą ar instrumentą taip, kad operatorius tai pamatytų tiksliai ten, kur turi būti“, – aiškino mgr. inž. Damian Dołęga-Dołęgowskis.

    Kam tai gali būti naudinga

    Medicinos studijose ši technologija galėtų suteikti daugiau realybės nei įprastas stebėjimas iš vienos kameros kampo ar stovėjimas operacinės pakraštyje. 3D archyvas leistų peržiūrėti ne tik pjūvio lauką, bet ir komandos darbą, instrumentų logistiką, higienos veiksmus bei sprendimų seką, kuri dažnai lieka už kadro.

    Kitas svarbus aspektas yra dokumentavimas ir kokybės kontrolė. Trimatė procedūrų registracija gali padėti tiksliau atkurti eigą, analizuoti klaidų rizikas ir mokytis iš sudėtingų atvejų, tačiau praktinis pritaikymas turės atitikti griežtus pacientų duomenų apsaugos, saugumo ir klinikinės atsakomybės reikalavimus.

    Technologijos kūrėjai teigia, kad potencialas neapsiriboja medicina. Panašūs 3D nuotolinio darbo principai jau naudojami pramonėje, o ateityje toks sprendimas galėtų būti pritaikytas sudėtingų įrenginių servisui, gelbėjimo operacijų koordinavimui ar mokymams, kai svarbi tiksli erdvinė situacija.

    Artimiausias etapas yra technologijos patikrinimas klinikinėmis sąlygomis, įskaitant trimačio žemėlapio sudarymą Universiteto ligoninės centriniame operaciniame bloke Krokuvoje. Už komercializavimą ir patentinės apsaugos procesus atsakingas universiteto technologijų perdavimo centras CITTRU.

    „Matome didelį diegimo potencialą, nes telemedicina ir nuotolinės ekspertinės konsultacijos sparčiai auga, o poreikis bendradarbiauti trimačioje aplinkoje didėja“, – sakė CITTRU vadovė dr. inž. Gabriela Konopka-Cupiał.

  • Pramonė 5.0: žmogus vėl centre, o įmonės skuba skaitmenizuotis – kur stringa IT ir OT jungtys

    Kas yra pramonė 5.0?

    Pramonė 5.0 vis dažniau apibūdinama kaip posūkis nuo vien efektyvumo ir automatizavimo link humanocentriško modelio, kuriame technologijos turi stiprinti darbuotojų gebėjimus, o ne juos pakeisti. Ši kryptis išryškėjo ir Europos Komisijos politiniuose dokumentuose, kur akcentuojamas atsparumas, tvarumas ir žmogaus vaidmuo.

    Skirtingai nei pramonė 4.0, kuri daugiausia koncentravosi į duomenų surinkimą, procesų optimizavimą ir išmaniųjų gamyklų automatizavimą, pramonė 5.0 labiau sieja technologines investicijas su darbo kokybe. Tai apima saugesnes darbo vietas, žmogui pritaikytas robotikos sistemas ir aiškesnį atsakomybės pasidalijimą.

    „Pramonė 5.0 reiškia modelį, kuriame žmogus vėl tampa gamybos procesų centru, o technologijos palaiko kūrybiškumą ir įgūdžius, užuot bandžiusios juos pakeisti“, – sakė automatikos verslo vadovas Piotras Szkoda.

    Investicijos auga, bet strategija ne visada

    Diskusijose apie pramonės skaitmenizaciją akcentuota, kad gamybos įmonės vis daugiau lėšų skiria skaitmeninei transformacijai. Minėta, kad vidutiniškai į skaitmenizavimą nukreipiama apie 30 proc. pelno, o skirtumas tarp mažesnių ir didesnių bendrovių dažniausiai siejamas su finansiniais bei kompetencijų resursais.

    Vis dėlto dalis įmonių skaitmenizavimą vis dar įgyvendina fragmentiškai, pirkdamos atskirus sprendimus be aiškios veiklos architektūros. Ekspertai pabrėžė, kad dalis bendrovių vis dar neturi skaitmeninės transformacijos kaip strateginio prioriteto, o tai ilgainiui brangiai kainuoja dėl dubliuojamų projektų ir prasto sprendimų suderinamumo.

    Didžiausia kliūtis – IT ir OT integracija

    Vienas dažniausių praktinių barjerų gamyklose yra IT ir OT integracija, kai biuro lygmens sistemos turi sklandžiai susijungti su gamybos įranga ir procesų valdymu. Be šio sujungimo duomenys lieka atskirose „salose“, o skaitmenizavimo nauda apsiriboja pavieniais pagerinimais.

    Kai integracijos trūksta, įmonės neretai automatizuoja esamą netvarką: įdiegia naujus įrankius, bet nepakeičia procesų logikos ir duomenų kokybės valdymo. Rezultatas – didesnės diegimo išlaidos, ilgesnis atsipirkimas ir sunkesnis plėtimas į kitus padalinius ar gamybos linijas.

    DI, kibernetinis saugumas ir duomenų nutekėjimo rizika

    Didėjant skaitmenizacijai, didėja ir kibernetinės rizikos, ypač kai gamybos aplinkoje atsiranda daugiau prijungtų įrenginių, nuotolinės prieigos ir tiekėjų integracijų. Ekspertai pabrėžė, kad įmonių intelektinė nuosavybė ir gamybos duomenys tampa vienu svarbiausių aktyvų, todėl saugumas turi būti planuojamas nuo pat pirmųjų projektų.

    Kalbant apie DI taikymą, akcentuota, kad vertę kuria ne vien „protingi“ įrankiai, o organizacijos brandumas: duomenų kokybė, prieigos kontrolė, aiškūs naudojimo scenarijai ir darbuotojų kompetencijos. Praktikoje dalis įmonių riboja viešų generatyvinių įrankių naudojimą dėl konfidencialios informacijos nutekėjimo rizikos.

    „Mes neleidžiame įmonėje naudoti „ChatGPT“, nes matome duomenų nutekėjimo riziką. Vietoje to renkamės pažangesnius sprendimus, pavyzdžiui, „Copilot“, – sakė grupės „Amica“ vadovas Robertas Stobińskis.

    DI pramonėje dažniausiai siejamas su prevencine įrangos priežiūra, kokybės kontrolės automatizavimu, tiekimo grandinės planavimu ir energijos sąnaudų optimizavimu. Kartu pabrėžiama, kad DI projektai be aiškaus duomenų valdymo ir saugumo politikų didina tiek finansinę, tiek reputacinę riziką.

    Kur realiai atsiperka skaitmenizacija?

    Skaitmenizacijos grąža dažniausiai atsiranda tada, kai įmonės pereina nuo pavienių sprendimų prie suderintos sistemos: gamybos duomenys automatiškai patenka į planavimo ir valdymo aplinką, o sprendimai priimami remiantis realaus laiko informacija. Didelę vertę kuria ir vadinamieji skaitmeniniai dvyniai, leidžiantys modeliuoti procesus ir tikrinti scenarijus prieš darant pakeitimus realioje gamyboje.

    Minėta, kad skaitmeninis dvynys yra ne statiška vizualizacija, o nuolat atsinaujinantis modelis, veikiantis su realiais duomenimis ir padedantis valdyti procesus. Tokie sprendimai ypač svarbūs, kai įmonės nori optimizuoti ne tik vieną cechą, bet ir visą vertės grandinę su tiekėjais.

    „Skaitmeninis dvynys yra gyvas modelis, kuris valdo procesą ir veikia realiu laiku, naudodamas realius duomenis“, – sakė „Dassault Systèmes“ atstovas Ireneuszas Borowskis.

    Ekspertai taip pat atkreipė dėmesį į reguliacinę aplinką Europoje, ypač į taisykles, susijusias su duomenų dalijimusi ir DI. Įmonėms, ypač mažesnėms, neapibrėžtumas dėl praktinio reglamentų įgyvendinimo gali tapti papildoma kliūtimi, todėl vis svarbesnės tampa aiškios vidaus politikos, auditai ir etapinis diegimas.

  • Pramonė 5.0 keičia kryptį: kodėl žmogus vėl tampa svarbiausias skaitmeninėje gamyboje

    Pramonės 5.0 koncepcija Europoje vis dažniau apibūdinama kaip posūkis nuo vien tik našumo ir automatizavimo prie žmogaus, atsparumo ir tvarumo. Tai nėra dar viena Pramonės 4.0 versija, o bandymas suderinti technologinę pažangą su darbo kokybe, kompetencijomis ir realiu verslo atsparumu krizėms.

    Šią kryptį išryškino diskusijos XVIII Europos ekonomikos kongrese, kur pramonės skaitmeninimo tema buvo siejama ne tik su robotizacija, bet ir su IT ir OT sistemų sujungimu, duomenų kokybe bei kibernetine rizika. Praktikoje tai reiškia, kad moderni gamykla turi veikti kaip vientisa sistema nuo cecho iki planavimo ir tiekimo grandinės.

    Investicijos auga, bet strategijos trūksta

    Diskusijoje pateikti duomenys rodo, kad Lenkijos gamybos įmonės skaitmeninimui skiria apie 30 proc. pelno, o mažesnės įmonės investuoja kiek kukliau nei didžiosios. Tačiau kartu įvardyta problema, kad dalis įmonių skaitmeninimą vis dar vykdo fragmentiškai, be aiškios strategijos ir be bendro architektūrinio plano.

    Tokie „taškiniai“ diegimai dažnai sukuria kelias lygiagrečias iniciatyvas, kurios tarpusavyje nesusikalba. Dėl to didžiausi praradimai atsiranda ten, kur turėtų būti didžiausia grąža: integracijoje tarp verslo valdymo sistemų ir gamybos valdymo, kad duomenys judėtų automatiškai, o sprendimai būtų priimami remiantis realiu laiku.

    IT ir OT integracija bei kibernetinė rizika

    Vienas dažniausiai kartojamų akcentų buvo IT ir OT integracija, nes gamybos įranga, sensoriai ir valdymo sistemos vis labiau jungiami prie įmonės tinklų. Tai didina efektyvumą, bet kartu plečia atakos paviršių, todėl kibernetinis saugumas tampa ne atskiru projektu, o skaitmeninimo prielaida.

    Ekspertai pabrėžė, kad įmonėms kritiškai svarbu saugoti intelektinę nuosavybę ir vidinius duomenis, ypač kai pradedami naudoti DI sprendimai. Praktiniai sprendimai dažnai apima griežtesnes taisykles, kokie įrankiai gali būti naudojami įmonės aplinkoje ir kaip apsaugomi jautrūs duomenys.

    „Pramonė 5.0 yra vystymosi koncepcija, kurioje žmogus vėl tampa gamybos procesų centru, o technologijos padeda kūrybiškumui ir įgūdžiams, o ne juos pakeičia“, – sakė Piotras Szkoda.

    DI, skaitmeniniai dvyniai ir reali grąža

    Pramonės skaitmeninimas vis dažniau siejamas su skaitmeniniu dvyniu, kuris apibrėžiamas kaip nuolat atnaujinamas proceso modelis, veikiantis su realiais duomenimis. Toks modelis leidžia ne tik analizuoti, bet ir testuoti sprendimus, prognozuoti gedimus, optimizuoti energijos naudojimą ar planavimą prieš priimant brangius sprendimus gamyboje.

    Vis dėlto pabrėžta, kad DI vertė atsiranda tik tada, kai įmonė turi tvarkingus duomenis, aiškius procesus ir kompetencijas. Jei duomenys į sistemas suvedami ranka ar skirtingi padaliniai naudoja nesuderintus standartus, DI tampa brangiu eksperimentu, o ne priemone didinti produktyvumą.

    „Skaitmeninis dvynys yra gyvas modelis, kuris valdo procesą ir veikia su realiais duomenimis realiu laiku“, – sakė Ireneuszas Borowskis.

    Diskusijose taip pat iškelta reguliavimo tema, nes Europos Sąjungos teisės aktai, susiję su duomenimis ir DI, įmonėms kelia papildomų klausimų dėl praktinio įgyvendinimo. Verslui ypač svarbu aiškumas, nes neapibrėžtumas didina riziką ir lėtina sprendimus, ypač mažose ir vidutinėse įmonėse.

    Bendra kryptis aiški: Pramonė 5.0 siekia, kad skaitmeninimas būtų ne technologijų demonstracija, o išmatuojama verslo transformacija. Įmonėms, kurios pradeda nuo strategijos, duomenų ir saugumo, o tik tada renkasi įrankius, atsiveria realios galimybės didinti efektyvumą, mažinti nuostolius ir stiprinti konkurencingumą.

  • DI agentai pramonėje: kaip mažinti konfabulacijas, saugoti įmonės duomenis ir procesus

    Pramonėje dirbtinis intelektas vis dažniau diegiamas ne kaip vienas universalus pokalbių įrankis, o kaip specializuoti DI agentai, kurie padeda darbuotojams analizuoti duomenis ir priimti sprendimus. Toks modelis skirtas ne pakeisti žmogų, o suteikti jam greitesnę prieigą prie informacijos ir aiškesnį kontekstą.

    Šis požiūris ypač svarbus gamyboje, kur DI tenka dirbti su jautriais įmonės duomenimis: technologinėmis kortelėmis, įrangos parametrais, kokybės rodikliais, tiekimo grandinės informacija. Dėl to vienas svarbiausių reikalavimų tampa duomenų kontrolė ir aiški riba, kas gali būti apdorojama įmonės viduje, o kas apskritai neturi palikti organizacijos.

    Kaip mažinamos DI konfabulacijos?

    Viena didžiausių generatyvinio DI rizikų yra vadinamosios konfabulacijos, kai sistema pateikia įtikinamai skambančius, bet netikslius ar išgalvotus teiginius. Pramonėje tokia klaida gali reikšti ne tik neteisingą ataskaitą, bet ir brangiai kainuojančius gamybos sprendimus, broką ar prastovas.

    Specializuoti DI agentai paprastai kuriami taip, kad jų veikimo laukas būtų susiaurintas iki konkrečios užduoties ir patikimų šaltinių įmonės viduje. Tai reiškia, kad atsakymai grindžiami „kietais“ duomenimis, o ne bendromis interneto žiniomis, todėl klaidų tikimybė mažėja.

    „Agentas supranta kontekstą ir mato, kuriame proceso taške esame, todėl siauriname paieškos lauką ir mažiname konfabulacijų riziką“, – sakė Ireneuszas Borowskis, Dassault Systemes vadovas Lenkijoje.

    Praktikoje tai dažnai įgyvendinama per skirtingų agentų vaidmenis: vienas pateikia teorinę, patikrintą informaciją, kitas analizuoja konkrečius gamybos parametrus, trečias padeda sprendimų priėmimui ir fiksuoja, kodėl buvo pasiūlytas vienas ar kitas veiksmas. Esminė sąlyga išlieka žmogaus priežiūra ir atsekamumas, kad būtų aišku, kuo remiantis DI pateikė išvadą.

    Duomenų apsauga ir atskyrimas

    Pramonės įmonėms kritiškai svarbu, kad jautrūs duomenys nebūtų naudojami už įmonės ribų ir netaptų prieinami trečiosioms šalims. Todėl dažnai akcentuojamas fizinis arba logiškas duomenų atskyrimas, kai konfidencialūs rinkiniai lieka tik įmonės valdomoje infrastruktūroje.

    Toks atskyrimas ypač aktualus, kai įmonė dirba su rangovais ir tiekėjais, kuriems reikia dalies informacijos darbams atlikti. Tuomet kuriamas atskiras sluoksnis duomenų, kurie gali būti dalijami saugiai, išlaikant ribas tarp to, kas būtina bendradarbiavimui, ir to, kas yra įmonės komercinė paslaptis.

    DI agentai gamyboje: nuo įžvalgų iki veiksmų

    Specializuoti agentai pramonėje dažnai integruojami į skaitmeninius gamybos modelius ir inžinerines aplinkas, įskaitant 3D projektavimo bei skaitmeninių dvynių scenarijus. Tai leidžia ne tik apibendrinti duomenis, bet ir matyti procesus erdviniame kontekste, greičiau aptikti nukrypimus bei jų priežastis.

    Vienas dažnesnių taikymo pavyzdžių yra kokybės ir našumo problemų paieška, kai DI agentas identifikuoja neoptimalius etapus, pažymi rizikingas vietas ir pasiūlo tolesnius žingsnius. Kai kuriais atvejais agentas gali inicijuoti proceso sustabdymą tolimesnei analizei ir informuoti atsakingus asmenis, tačiau sprendimo teisė paliekama žmogui.

    Augant reguliavimo ir kibernetinio saugumo reikalavimams, įmonės vis labiau vertina sprendimus, kurie užtikrina skaidrumą, audituojamumą ir aiškias prieigos teises. Dėl to DI agentų diegimas pramonėje vis dažniau siejamas ne su madinga technologija, o su konkrečia nauda ir valdomomis rizikomis: mažiau klaidų, tikslesnės įžvalgos ir geriau apsaugoti duomenys.

  • Ispanijos „Humara“ pritraukė 1,2 mln. eurų: DI trumpins atliekų gamyklų projektavimą iki kelių dienų

    Ispanijos „Humara“ pritraukė 1,2 mln. eurų: DI trumpins atliekų gamyklų projektavimą iki kelių dienų

    Galicijoje įsikūrusi programinės įrangos bendrovė „Humara“ pritraukė 1,2 mln. eurų pradinio etapo investiciją, kad išplėstų fizika paremtą atliekų ir perdirbimo gamyklų projektavimo platformą. Įmonė siekia sutrumpinti projektavimo ciklus nuo kelių mėnesių iki kelių dienų ir greičiau perkelti sprendimus į gamyklų kasdienę veiklą.

    Raundui vadovavo „Impact Shakers“, prisijungė naujas investuotojas „Inclimo“, o esami rėmėjai taip pat dalyvavo finansavime. Įmonė nurodo, kad gautos lėšos bus skirtos plėtrai Europoje ir Lotynų Amerikoje bei produkto kūrimui, apimančiam ir projektavimą, ir operacijų valdymą.

    Kas yra „Humara“ platforma

    „Humara“ kuria prenumeruojamą programinės įrangos sprendimą, skirtą atliekų infrastruktūrai, kai gamyklų projektavimas ir skaičiavimai perkeliami iš skirtingų skaičiuoklių ir atskirų brėžinių į vieną modelį. Pagrindinė idėja paprasta: inžinieriams pateikti vieningą, fizika paremtą simuliacijos variklį, kuris padeda greičiau įvertinti scenarijus ir priimti projektavimo sprendimus.

    Bendrovė teigia, kad jos simuliacijos modeliuoja dešimtis skirtingų atliekų frakcijų ir realų atskyrimo įrangos darbą, todėl projektavimo sprendinius galima tikrinti greičiau. Tokie įrankiai rinkoje vis dažniau diegiami dėl didėjančių reikalavimų efektyviau atskirti medžiagas, mažinti sąvartynui tenkančias liekanas ir gerinti antrinių žaliavų kokybę.

    Nuo projektavimo prie realaus darbo

    Įmonė vysto dvi kryptis: projektavimo sprendimą ir operacijų modulį, skirtą gamyklų kasdieniam valdymui. Operacijų dalis remiasi tuo pačiu simuliacijos pagrindu, tačiau ją papildo realaus laiko duomenys iš gamyklų valdymo sistemų ir pagrindiniai veiklos rodikliai, kad modelis taptų panašus į skaitmeninį dvynį.

    „Kiekviena gamykla, kurią padedame suprojektuoti šiandien, veiks ateinančius 25 metus, tačiau daug jų vis dar projektuojamos skaičiuoklėse. Šį atotrūkį norime uždaryti greičiau“, – sakė „Humara“ bendraįkūrėja ir vadovė Laura Rodríguez Álvarez.

    „Humara“ taip pat pristato DI kopilotą „Duplantis“, kuris turėtų padėti operatoriams priimti sprendimus greičiau, remiantis gyvais duomenimis ir prognozėmis. Tokia kryptis atitinka platesnę pramonės tendenciją: nuo vienkartinio projektavimo pereinama prie nuolatinio optimizavimo, kai sprendiniai atnaujinami pagal faktinę įrangos būklę, srautus ir žaliavos pokyčius.

    Kodėl tai svarbu žiedinei ekonomikai

    Atliekų tvarkymo ir perdirbimo infrastruktūra Europoje patiria spaudimą didinti efektyvumą, nes auga medžiagų srautų įvairovė, o reikalavimai dėl atskyrimo kokybės ir atsekamumo griežtėja. Dėl to didėja paklausa įrankiams, kurie leidžia greičiau suprojektuoti linijas, tiksliau parinkti įrangą ir operatyviai koreguoti procesus.

    „Humara“ teigimu, jų sprendimai jau naudoti projektuojant šimtus gamyklų Europoje ir Lotynų Amerikoje, o klientai iš to gauna apčiuopiamą naudą dėl greitesnio projektavimo ir tikslesnių sprendinių. Gavusi naują finansavimą, bendrovė planuoja plėsti komercinę komandą, gilinti produktą ir sparčiau diegti operacijų valdymo sluoksnį gamyklose.