Kerangka Materi

Pendahuluan Tentang Digital Twins

  • Konsep dan perkembangan digital twins
  • Kasus penggunaan di manufaktur, energi, dan logistik
  • Arsitektur dan siklus hidup digital twin

Pemodelan Sistem dan Simulasi

  • Pemodelan sistem dinamis dengan Simulink
  • Pemodelan berbasis fisika vs. berbasis data
  • Memvisualisasikan sistem dengan Unity

Waktu Nyata Data Integration

  • Menggunakan MQTT dan OPC-UA untuk konektivitas
  • Streaming data dengan Node-RED
  • Memasukkan data sensor dan mesin ke dalam twin

AI dan Machine Learning dalam Digital Twins

  • Mengintegrasikan model AI untuk prediksi dan optimasi
  • Menggunakan TensorFlow atau PyTorch dengan data langsung
  • Melatih model dengan output simulasi

Visualisasi dan Dashboard

  • Merancang antarmuka pengguna untuk pemantauan twin
  • Opsi visualisasi 3D dan 2D
  • Dashboard kustom dengan wawasan waktu nyata

Studi Kasus: Membangun Prototipe Digital Twin

  • Desain akhir-ke-akhir dari twin aset manufaktur
  • Pengintegrasian data dan pengaturan machine learning
  • Pengujian dan peninjauan di lingkungan simulasi

Memelihara dan Mengskalakan Digital Twins

  • Pengelolaan siklus hidup dan pembaruan
  • Interoperabilitas dan standar
  • Mengskalakan ke beberapa aset atau proses

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang model sistem atau operasi industri
  • Pengalaman dengan Python atau bahasa pemrograman yang serupa
  • Keakrabatan dengan konsep integrasi data

Peserta

  • Pemimpin transformasi digital
  • Personel IT pabrik
  • Arsitek data
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait