Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles d'entités physiques, notamment d'objets, d'installations et de processus. L'espace cyber-physique qui comprend le jumeau numérique et ce qu'il représente facilite l'échange de données en temps réel, ce qui fournit une plateforme qui prend en charge divers cas d'utilisation.
Les cas d'utilisation comprennent l'application de l'analyse prédictive et prescriptive pour découvrir les défis futurs et obtenir des solutions optimisées pour les atténuer. Dans les secteurs industriels tels que la fabrication, le jumeau numérique est également utilisé comme outil de surveillance à distance, de planification des capacités et de programmation en temps réel.
C'est pour améliorer la prise de décision et optimiser les flux de travail que les réseaux neuronaux sont nécessaires. Les réseaux neuronaux artificiels (ANN) sont utilisés pour développer des modèles complexes de jumeaux numériques et résoudre les problèmes de régression dans l'atelier de fabrication. L'utilisation des réseaux neuronaux améliore la capacité de prise de décision du jumeau numérique grâce à l'entraînement continu de ce dernier à répondre aux nouveaux défis en temps réel et à optimiser les opérations quotidiennes.
Améliorer la prise de décision avec les réseaux neuronaux dans Simio
Simio est le premier logiciel de simulation d'événements discrets et de jumeau numérique à intégrer un support pour l'utilisation de réseaux neuronaux afin de concevoir et d'entraîner des modèles pour améliorer les opérations industrielles, analyser des défis complexes et prendre des décisions. Simio offre des fonctionnalités qui permettent aux utilisateurs d'exploiter les réseaux neuronaux de diverses manières, notamment :
- La création de réseaux neuronaux feedforward dans Simio sans avoir besoin d'algorithmes de codage, ce qui simplifie l'intégration de l'IA dans les jumeaux numériques.
- Un formateur intégré qui prend en charge la formation continue supervisée et non supervisée** des réseaux neuronaux afin d'améliorer la précision du réseau.
- La possibilité d'importer dans Simio des fichiers ONNX de réseaux neuronaux formés à partir d'autres réseaux ou plates-formes d'IA.
L'utilisation des réseaux neuronaux dans Simio permet d'automatiser les flux de travail associés à l'amélioration de la prise de décision, de l'ordonnancement et de la planification dans les installations industrielles.