- Operationele data
- Operatie
Trainen en voorspellen met een Digital Twin
Moderne schepen worden steeds complexer en vragen om goed getrainde bemanningen en onderbouwde operationele beslissingen. Tegelijkertijd ontbreekt vaak een realistische omgeving waarin bemanningsleden kunnen oefenen met het gedrag van hun schip onder verschillende omstandigheden.
In deze use case wordt onderzocht hoe Digital Twin-modellen van schepen kunnen worden ingezet voor training, simulatie en operationele voorspellingen. Door ontwerpgegevens, systeemmodellen en real-time operationele data te combineren ontstaat een digitale representatie van het schip die gebruikt kan worden om scenario’s door te rekenen en bemanningen te trainen.
Dit maakt het mogelijk om bijvoorbeeld het energieverbruik van het schip te voorspellen, operationele keuzes te optimaliseren en beter inzicht te krijgen in de prestaties van verschillende systemen aan boord. Denk aan het bepalen of de beschikbare batterijen voldoende capaciteit hebben voor een traject, of wanneer extra vermogen nodig is op basis van route, weersomstandigheden en operationeel profiel.
Door modellen te standaardiseren en deelbaar te maken kunnen meerdere partijen gezamenlijk bijdragen aan één geïntegreerd Digital Twin-model. Dit maakt samenwerking tussen scheepsbouwers, systeemintegratoren en kennisinstellingen eenvoudiger en versnelt innovatie.
Het resultaat: betere training van bemanningen, efficiëntere operaties en een digitale basis voor optimalisatie van energiegebruik en duurzame voortstuwing.
Over deze use case
Moderne schepen worden steeds complexer, terwijl goede trainingsomgevingen ontbreken. Met bijvoorbeeld een gestandaardiseerde digital-shadow trainingsomgeving kan bemanning realistisch oefenen, waarmee op den duur ook realtime inzicht ontstaat voor beter onderbouwde operationele beslissingen.
2
Let op: De beschreven use case is onderdeel van een lopend ontwikkeltraject binnen Digitaal Samenwerken. De inhoud is indicatief en kan in co-creatie met betrokken partijen worden aangescherpt of gewijzigd naarmate het afsprakenstelsel verder vorm krijgt.
Betrokken partijen
Deze use case is relevant voor:
- Rederijen die hun bemanning beter willen trainen en operationele prestaties van hun schepen willen optimaliseren met behulp van Digital Twin-modellen
- Scheepsbouwers die digitale modellen van hun schepen willen ontwikkelen en deze ook in de operationele fase willen benutten
- Systeemintegratoren die systemen en sensordata aan boord willen koppelen aan digitale simulatie- en analyseomgevingen
- Leveranciers van voortstuwings-, energie- en andere scheepssystemen die componentmodellen willen integreren in een Digital Twin
- Onderzoeks- en kennisinstellingen die werken aan simulatie, modellering en validatie van scheepsgedrag
- O&D-consortia binnen het Maritiem Masterplan die Digital Twin-technologie willen inzetten voor innovatie en verduurzaming van scheepsoperaties
Organisaties die meedoen aan Digitaal Samenwerken werken mee aan het ontwikkelen van sectorbrede afspraken voor het delen en combineren van model- en operationele data. Zo ontstaat een gezamenlijke basis waarop Digital Twin-modellen beter uitwisselbaar worden en door meerdere partijen kunnen worden gebruikt voor training, simulatie en operationele optimalisatie.
Let op: De beschreven use case is onderdeel van een lopend ontwikkeltraject binnen Digitaal Samenwerken. De inhoud is indicatief en kan in co-creatie met betrokken partijen worden aangescherpt of gewijzigd naarmate het afsprakenstelsel verder vorm krijgt.
Reageer op deze use case
* geeft verplichte velden aan
Let op: De beschreven use case is onderdeel van een lopend ontwikkeltraject binnen Digitaal Samenwerken. De inhoud is indicatief en kan in co-creatie met betrokken partijen worden aangescherpt of gewijzigd naarmate het afsprakenstelsel verder vorm krijgt.