Tecnologias por camadas

O processo de identificação por camadas auxilia na identificação dos grupos de tecnologias em cada camada necessária para a criação de um gêmeo digital. São apresentadas cinco camadas que organizam o processo de criação do gêmeo digital.

Os dados dinâmicos do ambiente são coletados de acordo com a funcionalidade pretendida para o gêmeo digital.

Sensores IoT e WSN

Medem mudanças nas propriedades físicas, químicas e elétricas do ambiente; medem parâmetros ambientais como temperatura, umidade, qualidade do ar, movimento, pressão, fluxo de ar, CO2, níveis de luz, gás, material particulado, fumaça e níveis acústicos.

Tags RFID

Permitem a identificação e o rastreamento de objetos físicos em tempo real; usados para coletar dados de posicionamento de componentes e objetos inteligentes.

Tecnologias de rastreamento UWB (ultra-wideband)

Utilizadas para localizar e rastrear seres humanos e objetos em tempo real; coletam dados de posicionamento de componentes ou aparelhos em ambientes.

Sistema de navegação global por satélite (GNSS)

Sistema de localização externo que utiliza satélites para determinar a posição geográfica.

Sistemas de monitoramento, Lidar, laser, fotogrametria

Conjunto de imagens e nuvem de pontos do ambiente físico.

Building Management System (BMS)

Dados do sistema de gestão da edificação, histórico de intervenções.

Sensores vestíveis (wearable)

Batimentos cardíacos, temperatura corporal.

Envolve o desenvolvimento de um modelo virtual da entidade física, utilizando técnicas como modelagem digital e escaneamento a laser. Representa-se a entidade física e suas informações relevantes em um ambiente digital, considerando parâmetros como estrutura geométrica, funcionalidade, estado, tempo, localização e desempenho. Diferentes métodos de medição, como fita métrica a laser, RM e fotogrametria, são utilizados para obtenção dos dados necessários.

Ferramentas para modelagem virtual (3D)

Autodesk Revit
Solidworks
Autodesk 3D Max
Sketchup 3D
Rhinoceros 6
Three.js
Midas Gen
Graphisoft Archicad

Consiste no processamento e transporte de informações não processadas da camada de aquisição de dados. Esses dados coletados são comumente enviados utilizando-se tecnologias de transmissão com ou sem fio.

Min

Rede e comunicação

Wi-Fi (rede sem fio)
Rede local sem fio (WLAN)
Bluetooth (rede sem fio de curto alcance)
Comunicação de rádio de banda ultralarga (UWB)
Transmissões ethernet com fio
Híbrido de redes com e sem fio
Internet e protocolos BACnet (building automation and control networks) para comunicação de dados de sensores do BMS

Transmissão

Protocolo MQTT (message queuing telemetry transport)
Protocolo HTTP (hypertext transfer protocol)
Protocolo Socket
Plataforma blockchain, Azure
Banco de dados on-line (utilizado para armazenar e baixar dados como arquivos CSV)

Nessa camada, os dados do gêmeo digital passam por estágios que incluem armazenamento de dados, integração e fusão de dados/modelos, processamento e análise de dados e visualização de dados a fim de produzir informações úteis.

Armazenamento dos dados

Internet my openHAB cloud
Google Cloud Platform
Banco de dados da web
Banco de dados em nuvem BIM
Azure Microsoft para armazenamento em nuvem
Servidores em nuvem
Alibaba Cloud Server
Microsoft Azure SQL Cloud Database
Cloud Database and SQL Server
Heidi SQL
Amazon Web Service (AWS)
DynamoDB
MSSQL
MySQL
Banco de dados ArangoDB
Banco de dados Influx
Banco de dados espelhado usando o esquema DynamoDB
NoSQL
Banco de dados Mongo
Servidor de interpretação PHP
Serviço web Apache

Integração de dados/modelo

API Autodesk Revit
API Midas Gen
API Bexel Manager
API Dynamo/Revit
API Autodesk Navisworks;
API Autodesk Forge
API Three.js
Ambiente de desenvolvimento 'Processing'
Plataforma on-line SophyAI;
Apache Kafka e Flin
Mapeamento os dados do modelo BIM no esquema IFC

Processamento e análise de dados

Análise simples: comparação de valores medidos versus valores/limiares-alvo, análise de visibilidade, modelos métricos, raciocínio baseado em regras.

Análises avançadas: aprendizado de máquina, aprendizado profundo (deep learning), algoritmos de IA, análise de variância (ANOVA), máquina de vetores de suporte (SVM), Modelo de Markov, treinamento de ANN, algoritmos a priori e análise de rede complexa, cadeia de Markov, gráficos de soma cumulativa, algoritmos de aprendizado conjunt
Ferramentas de desenvolvimento: TensorFlow; Keras; Pytorch; Python; Chronograf; Bexel Manager.

provêm de diferentes fontes e têm alto volume, o que exige tecnologias de big data

integram dados do sensor com dados ambientais, mecânicos, de imagem e de vídeo nos modelos BIM, refletindo o status em tempo real do ambiente físico no modelo virtual. requer o uso de tecnologias para fornecer uma plataforma hospedeira para o GD, os dados de sensor e o modelo

Visualização dos dados

Ferramentas de visualização dos dados

Autodesk Revit
Software Midas Gen
Autodesk Navisworks
Autodesk Civil 3D
Autodesk Forge (usado para visualização de dados do sensor no modelo BIM)
Mecanismo de jogo Unity 3D (plataforma de jogos com recursos de visualização)
Mecanismo de jogo Unreal Engine 4 (ambiente de VR com headsets Oculus Rift S)
Ambiente de VR usando o mecanismo de jogo Unreal Engine 4 e headsets Oculus Rift S
Programa Three.js
Plataforma on-line SophyAI

Esquemas de visualização dos dados

Codificação de cores em esquemas 2D e 3D
Painéis de desempenho
Gráficos de séries temporais suportados pelas plataformas de visualização
Gráficos de tendências
Gráficos de pizza
Gráficos de linha
Status em tempo real Kanban
Gráficos de conforto térmico
Curvas S
Gráficos de controle de soma cumulativa
Indicação dos valores dos parâmetros monitorados (contagem de pedestres, leitura de sensores de temperatura e umidade ambiente)
Animações em tempo real

Esta camada representa o serviço que o gêmeo digital oferece aos usuários, ou seja, o resultado a ser obtido a partir do conjunto de ações realizadas.

Funcionalidades

Monitoramento em tempo real do ambiente e das atividades
Condições do ambiente interno
Objetos inteligentes e controle de eletrodomésticos
Tendências e movimentos de ocupação
Condições de trabalho
Consumo de energia
Postura dos trabalhadores
Ocupação e uso de salas
Simulações
Níveis de conforto e CO2
Visualização dos níveis de conforto ambiental e térmico

Estrutura para identificação das tecnologias por camadas

Esta estrutura permite a identificação dos componentes e o ordenamento das ações e tecnologias necessárias para alcançar a funcionalidade pretendida para o gêmeo digital.

Pode ser aplicada à outras unidades de análise, a fim de identificar os recursos necessários para avançar com a geminação do componente físico.

estrutura modelo

estrutura de identificação das tecnologias por camadas

exemplo

exemplo de preenchimento com dados do estudo de caso

componentes observados no estudo de caso

estrutura modelo

estrutura de identificação das tecnologias por camadas

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