La plateforme Digital Twins d'Arcadis offre un environnement pour modéliser, gérer, exploiter et simuler des actifs, des processus et des systèmes réels. La plateforme intègre n'importe quelle source de données et exécute des modèles d'intelligence artificielle basés sur des connaissances approfondies des actifs et des capacités d'analyse de données avancées pour fournir des informations exploitables basées sur les données.
Digital Twins peut avoir un impact significatif sur les nombreux secteurs d'activité de nos clients et améliorer la qualité de vie dans les villes et les environnements dans lesquels nous vivons.
Arcadis travaille avec des clients de différents secteurs d'activité pour définir comment la technologie des Digital Twins (jumeaux numériques) peut leur être utile, en associant ses capacités d'analyse de données avancées à son expertise en matière de développement durable, de résilience, de lieux de vie et de mobilité.
Qu'il s'agisse de réduire la consommation de l'eau dans les processus industriels, d'améliorer la résilience aux inondations, d'optimiser la performance des actifs grâce à une évaluation en temps réel de leur état ou encore d’assurer une maintenance hydraulique efficace permettant de réduire les fuites, Arcadis améliore la qualité de vie grâce au développement de jumeaux numériques pour ses clients.*
Comment Digital Twins peut être utilisé au sein de votre entreprise ?
- 1. Status Twins : surveiller et analyser l'état d'une entité physique ou d'un processus
- 2. Operational Twins : utiliser l'analyse de données avancée pour optimiser les opérations et les performances
- 3. Simulation Twins : simuler divers états et scénarios pour comprendre les impacts potentiels sur les opérations et les actifs
- 4. Autonomous Twins : savoir contrôler de manière autonome un actif ou un processus
- 5. Cognitive Twins : être capable d’optimiser les opérations grâce au deep learning pour le compte des utilisateurs.
Nous définissons Digital Twins (jumeaux numériques) comme des « représentations numériques dynamiques d'entités réelles et de leurs comportements, en utilisant des modèles avec des données statiques et dynamiques qui permettent de comprendre et d’interagir, et ce afin de générer de meilleurs résultats ».
