Van Digital Twin concept tot oplossing

Digital Twins vertegenwoordigen een concept waarbij een virtuele weerspiegeling van real time assets en hun omgeving wordt gecreëerd. Met tal van voordelen in verschillende sectoren, waaronder de bouw, bieden Digital Twins veel potentieel. Ondanks hun voordelen ontbreekt het gebruikers vaak aan kennis over het proces dat komt kijken bij het creëren van een Digital Twin. In deze reeks duiken we dieper in de stappen die betrokken zijn bij de creatie van een Digital Twin. In dit artikel geven we je meer inzicht in de Digital Twin-oplossingen. In de vorige artikelen gaven we meer informatie over devereisten van Digital Twins, Digital Twin dataenDigital Twin-visualisaties. Maar nu dus meer over het hoe van Digital Twin concept tot oplossing.

Digital Twin en Fysieke Leefomgeving

Door open data bronnen samen met visualisatietools te gebruiken, kunnen we een 3D-weergave van de fysieke omgeving creëren. Deze 3D-weergave vormt de basis van veel van onze Digital Twin-toepassingen. De fysieke leefomgeving bevatten gebouwen, wegen, waterwegen, bomen en andere fysieke objecten. De reikwijdte en diepte van beschikbare databronnen variëren van locatie tot locatie.

De gebouwde omgeving omvat gebouwen en constructies. Een 3D-dataset kan programmeerbaar worden gecreëerd wanneer footprints van gebouwen en Point Cloud data beschikbaar zijn. Afhankelijk van de beschikbare data kan de gebouwde omgeving worden verrijkt met bijvoorbeeld straatmeubilair (zoals straatlantaarns, bankjes en afvalbakken), windturbines en elektriciteitsmasten.

De ondergrond speelt een belangrijke rol bij veel ruimtelijke uitdagingen. De Digital Twin toont data over bodemtypen en grondwaterstanden, maar ook ondergrondse netwerken en nutsvoorzieningen. In Nederland biedt de Basisregistratie Ondergrond (BRO) uitgebreide data over de ondergrond op nationaal niveau. Lees hier meer over Digital Twins voor de ondergrond.

Kaartlagen met betrekking tot wegennetwerken, vegetatie/bomen, luchtbeelden en andere regionale data worden opgenomen om een breder beeld te geven van de fysieke leefomgeving.

Digital Twin Real-Time Inzichten

Naast dat een Digital Twin eruitziet als de echte wereld, moet het ook functioneren als de echte wereld. Vanuit een dataperspectief helpen sensorgegevens en het Internet of Things (IoT) om de omgeving dynamisch te maken en de Digital Twin tot leven te brengen. Real-time data stellen gebruikers in staat om de toestand van de Digital Twin te monitoren en te reageren op veranderingen. Deze Digital Twin-voorbeelden geven je meer inzicht in het gebruik van real-time data:

Voor de stad Nantes hebben we de verkeers- en parkeersituatie in real-time gevisualiseerd. Deze gegevens, weergegeven op de kaartinterface en in een gedetailleerd dashboard, maken geïnformeerde besluitvorming mogelijk over verkeersbeheer en parkeergebruik.

De beweging van schepen op de waterwegen wordt continu gevolgd via een automatisch identificatiesysteem (AIS). De AIS-gegevens kunnen worden gebruikt om de huidige locatie van schepen in de Digital Twin te visualiseren. Een tijdschuifbalk maakt het mogelijk om scheepsbewegingen in de tijd weer te geven. De AIS-gegevens kunnen ook worden gebruikt om toekomstige posities van schepen te voorspellen en het effect van lage of hoge waterstanden op het scheepvaartverkeer te simuleren.

De grondwaterstand is relevant voor maatschappelijke uitdagingen zoals dijkstabiliteit, gewasgroei en de beschikbaarheid van zoetwater. Monitorputten kunnen worden gebruikt om continu de grondwaterstanden op een locatie te meten. De sensorgegevens van monitorputten kunnen inzicht geven in de real-time en historische grondwaterstanden. Met deze Digital Twin bieden we verbeterde inzichten in de stabiliteit van dijken om de monitoring te ondersteunen en het land tegen overstromingen te beschermen. Met deze Digital Twin wonnen we de Juryprijs op de Bim World Conferentie in Parijs in 2023.

Digital Twin Voorspelling en Digital Twin Simulatie

Met het Digital Twin-framework tonen we de huidige situatie en dynamische veranderingen in het systeem door de tijd. Om nog dieper inzicht te krijgen, kan de Digital Twin-infrastructuur ook worden gebruikt om verschillende scenario’s te simuleren en voorspellingen te doen over de Digital Twin. We delen graag enkele voorbeelden van Digital Twin-simulaties:

Voor een voorspelling van de ondergrond met de Digital Twin gebruiken we modellen van de ondergrond om de bodemtypen van toekomstige graafprojecten te voorspellen. Met deze informatie kunnen aannemers bijvoorbeeld mogelijkheden verkennen om grond te recyclen nog voordat er is begonnen met graven. Op deze manier stimuleert de Digital Twin een meer circulair en duurzaam gebruik van grondstoffen. Sogelink won de R&D-prijs voor deze oplossing tijdens de BIM World Conferentie in Parijs in 2024.

Waterveiligheid is een belangrijke zorg door de stijgende zeespiegel. De Digital Twin simuleert het effect van verschillende scenario’s op de stabiliteit van waterkeringen. Hiervoor hebben we de Digital Twin gekoppeld aan fysieke objectmodellen en gedragsmodellen. Met deze modellen kunnen simulaties worden uitgevoerd om mogelijke faalmechanismen zoals afschuiving, breuk en piping te voorspellen, wat helpt bij proactieve risicobeperking.

Effectief beheer van infrastructurele activa hangt af van het begrijpen van hun stabiliteit in de tijd. De DREAM-tool biedt een interface voor gebruikers om de stabiliteit van activa gedurende hun levenscyclus te evalueren door middel van koppeling met rekenhulpmiddelen op basis van de FMECA-methode (Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis). Met deze combinatie voorspelt de Digital Twin de levenscyclus van constructies.

Digital Twin Integratie BIM-GIS

Asset management omvat typisch een combinatie van real-time data en voorspellende modellering. De Digital Twin kan worden gebruikt om de stabiliteit van constructies te monitoren en voorspellen door de integratie van BIM-modellen in de wereld van GIS.

Visualisatie van BIM-modellen

Voor de integratie van BIM-modellen in de Digital Twin moeten BIM-modellen worden omgezet. BIM-modellen kunnen worden omgezet naar 3D-tegels met behulp van een tool zoals pg2b3dm, maar vereisen vaak gespecialiseerde voorbewerking om correcte georeferentie te garanderen. Gezien de diverse bestandsformaten van BIM-modellen, zoals IFC, Revit, DWG, DXF, OBJ of DAE, kan de voorbewerking complex zijn. Daarom verkennen we momenteel de directe integratie van IFC-modellen in de Digital Twin via IFC.JS.

Sensorgegevens in infrastructurele objecten

In samenwerking met Rijkswaterstaat in Nederland hebben we verschillende BIM-modellen van infrastructurele objecten geïntegreerd in de Digital Twin. Infrastructurele activa worden vaak gemonitord met tal van sensoren, die bijvoorbeeld spanning, temperatuur en trillingen meten. De Digital Twin kan de sensorgegevens gebruiken om informatie te geven over onderhoudsbehoeften via een reeks Key Performance Indicators (KPI’s).

Stressmodellering

Voor de Moerdijkbrug hebben we een Finite Element Model (FEM) geïntegreerd in de Digital Twin dat de spanning in de brug voorspelt onder verschillende verkeersbelastingen. Deze resultaten worden gesynchroniseerd met het BIM-model, wat gedetailleerde inzichten biedt in de spanningsverdeling over de structuur. Door gevoelige gebieden te identificeren, kunnen beheerders proactief preventieve maatregelen nemen.

Digital Twin Ruimtelijke Planning

Ruimtelijke planning vereist doorgaans de integratie van tal van verschillende datasets. Digital Twins kunnen een holistisch overzicht van de omgeving bieden en besluitvorming ondersteunen. Dit omvat functionaliteiten zoals het vergelijken van ontwerpalternatieven of het aanpassen van parameters.

Omdat de Digital Twin-infrastructuur voldoet aan open standaarden, is deze niet beperkt tot 3D-visualisatie toepassingen. Een Digital Twin is niet gelijk aan een 3D-viewer. Andere analytische toepassingen, zoals interactieve dashboards, kunnen worden gekoppeld aan de Digital Twin-infrastructuur voor complexe data-analyses. We noemen er graag een paar:

Multi-criteria analyse (NOVEX)

Een manier om ruimtelijke planning te ondersteunen is het uitvoeren van interactieve analyses via een H3-analyse – een type geospatiale analyse gebaseerd op hexagonale rasters. Deze aanpak maakt multi-criteria besluitvorming mogelijk waarbij rekening wordt gehouden met een breed scala aan parameters. In Nederland hebben we deze aanpak toegepast om scenario’s voor NOVEX-gebieden te verkennen, dit zijn regio’s die zijn geïdentificeerd voor strategische ruimtelijke ontwikkeling en groei. Wil je meer weten over de relatie tussen NOVEX en Digital Twinning? Lees dan onze Digital Twin NOVEX-case.

Geodesign

De Digital Twin bevat tekentools om ruimtelijke plannen te maken en te bewerken. Gebaseerd op alle beschikbare data kunnen gebruikers ruimtelijke plannen op een gerichte en geïnformeerde manier ontwerpen. Ontwerpen kunnen vanuit de Digital Twin direct worden geëxporteerd naar het Geodesign Hub-platform. Geodesign Hub is een webgebaseerd platform voor collaboratieve ruimtelijke planning.

Digital Twin Smart Cities

In Smart City-initiatieven sturen real-time data het stedelijk beheer aan. Analytische notitieboeken, waaronder Jupyter, ObservableHQ of de aangepaste tool Cousteau, spelen een belangrijke rol. Deze toepassingen maken interactieve uitvoering van codeblokken mogelijk, waarbij resultaten worden getoond via grafieken.

Digital Twin voorbeelden

Op basis van alle inzichten zijn verschillende use cases gecreëerd met de steun van een digitale tweeling. We hebben enkele van de belangrijkste digitale tweeling voorbeelden verzameld:

Digital Twin voor datagedreven asset management

Een van de meest veelbelovende Digital Twin voorbeelden is datagedreven asset management. Door realtime gegevens te verzamelen en te analyseren, doen bedrijven voorspellingen over het onderhoud van assets zoals bruggen. Met een digitale tweeling voor asset management kunnen beheerders preventieve maatregelen nemen en operationele kosten verlagen. Lees hier meer over hoe we een Digital Twin hebben gebruikt voor datagedreven asset management bij de Moerdijkbrug.

Digital Twin voor de ondergrond

Een ander voorbeeld van een Digital Twin is de Digital Twin voor de ondergrond. Dankzij het Subsurface Key Registry (BRO) is het mogelijk om ondergrondgegevens in Digitale Tweelingen te integreren. Met deze Digital Twin voor de ondergrond wordt het bijvoorbeeld mogelijk om de stabiliteit van dijken en waterkeringen te begrijpen. Door de ondergrond in 3D te modelleren, kunnen beheerders tijdig ingrijpen en risico’s minimaliseren. Lees hier meer over onze expertise in Digital Twin voor de ondergrond.

Digital Twin voor de bouwsector

De bouwsector omarmt Digital Twins om het ontwerp en de prestaties van gebouwen en infrastructuur te verbeteren. Door virtuele simulaties kunnen bouwbedrijven potentiële problemen identificeren en oplossen voordat de bouw begint, wat leidt tot hogere efficiëntie en kostenbesparingen. Digitale Tweelingen bieden ook mogelijkheden voor slimme onderhoud, waardoor gebouwen veiliger en duurzamer worden. We hebben een kennisartikel geschreven over Digital Twins voor bouwconstructies, waar je meer informatie kunt vinden over hoe een Digital Twin kan worden gebruikt voor de bouwsector.

Key Takeaways

Open data bronnen en visualisatietools stellen ons in staat om 3D-weergaven van onze fysieke omgeving te creëren, als basis voor Digital Twin toepassingen. Van de gebouwde omgeving, verrijkt met details zoals straatmeubilair en nutsvoorzieningen, tot ondergrondse gegevens die bodemtypes en grondwaterstanden onthullen, digitale tweelingen bieden inzichten in verschillende ruimtelijke uitdagingen.

Real-time sensorgegevens en IoT-integratie brengen Digital Twins tot leven, waardoor dynamische omgevingen en geïnformeerde besluitvorming mogelijk worden. Van het visualiseren van verkeer en parkeren in steden zoals Nantes tot het volgen van scheepsbewegingen en het voorspellen van waterstanden: realtime inzichten bieden gebruikers extra inzicht.

Het Digital Twin Frameweork gaat verder dan het weergeven van huidige gegevens. Dit Framework maakt dynamische veranderingen, simulaties en voorspellende analyses mogelijk. Bijvoorbeeld, voorspellende ondergrondse modellering vergemakkelijkt geïnformeerde beslissingen in graafprojecten, waarbij duurzaam beheer van bodembronnen wordt bevorderd.

Door BIM te integreren met GIS in het Digital Twin Framework, wordt assetmanagement verbeterd door realtime gegevens en voorspellende modellering te combineren. Deze integratie maakt het mogelijk om de bouwstabiliteit te monitoren en te voorspellen.

Digitale tweelingen optimaliseren ruimtelijke planning door uitgebreide inzichten te bieden en besluitvormingsprocessen te ondersteunen. Naast 3D-visualisaties vergemakkelijken Digital Twins complexe gegevensanalyses en integratie met diverse analytische toepassingen.

FAQ

Hoe kunnen Digital Twin asset management ondersteunen? Door realtime gegevens te verzamelen en te analyseren, maken digitale tweelingen voorspellend onderhoud mogelijk, waardoor bedrijven geïnformeerde beslissingen kunnen nemen en operationele kosten kunnen verlagen.

Welke rol spelen digitale tweelingen in ruimtelijke planning? Digital Twins bieden een holistisch overzicht van de omgeving en ondersteunen ruimtelijke planningsbeslissingen door diverse datasets te integreren en functionaliteiten zoals ontwerpenvergelijking en parameteraanpassingen mogelijk te maken.

Welke toepassingen zijn er voor digitale tweelingen? Digital Twins hebben diverse toepassingen, waaronder asset management en Smart Cities initiatieven.
Hoe worden Digital Twins geïntegreerd met andere technologieën? Digitale tweelingen kunnen worden geïntegreerd met BIM (Building Information Modeling), GIS (Geographical Information Systems), IoT (Internet of Things) en analytische toepassingen om functionaliteit te verbeteren en diepere inzichten te bieden.

Van Digital Twin concept tot oplossing