L'importance des données géospatiales pour les jumeaux numériques

L'utilisation d'un jumeau numérique géospatial comme aide à la prise de décisions peut représenter une opportunité importante de réduction des coûts. La possibilité de prévoir les changements et d'apporter des modifications directement au modèle de jumeau numérique peut vous donner un aperçu direct de l'impact de ces modifications sur l'environnement réel. Par exemple, il est beaucoup moins coûteux de remplacer les actifs qui risquent de tomber en panne de manière planifiée et contrôlée - surtout si l'on remplace plusieurs actifs à la fois - plutôt que d'attendre qu'un seul tombe en panne et de ne remplacer que cet actif en mode réactif de "réponse d'urgence".

La modélisation prévisionnelle peut également déboucher sur des solutions permettant de sauver des vies. Lors de la gestion de catastrophes naturelles telles que des inondations, des incendies ou même des avalanches, un jumeau numérique géospatial peut vous aider à identifier les zones les plus à risque et à réagir en conséquence par des mesures préventives telles que la construction de défenses contre les inondations ou l'augmentation de la capacité du réseau.

La technologie des jumeaux numériques est bien adaptée pour être mise en œuvre dans le cadre de vos programmes de maintenance. La modélisation en direct vous donne un aperçu puissant des points faibles ou d'autres problèmes dans un réseau ou un environnement bâti.

Les jumeaux numériques sont intrinsèquement liés au concept de villes intelligentes. Nous pouvons constater que les agences nationales de cartographie, telles que SDFI au Danemark, ouvrent la voie aux capacités de modélisation prévisionnelle des jumeaux numériques géospatiaux en utilisant des modèles vivants d'environnements bâtis pour planifier avec précision l'emplacement optimal des panneaux solaires dans leurs villes. Les jumeaux numériques géospatiaux des environnements urbains peuvent également présenter un avantage humain tangible, en permettant de prendre en compte la santé et le bien-être dans les décisions, sur la base de données réelles. Avec des applications allant de la localisation des emplacements optimaux pour les équipements publics à la compréhension des zones de pollution accrue, l'avantage humain est évident.

En prenant l'exemple des panneaux solaires, vous utiliseriez les données du bâtiment pour analyser la taille, l'orientation et l'ombrage du toit, ainsi que les données du réseau électrique pour déterminer la capacité à transporter l'électricité produite, sans oublier les données démographiques de la région pour prévoir les demandes d'électricité telles que l'utilisation de la voiture électrique ou le type de chauffage domestique.

Un autre exemple pourrait être l'utilisation de flux en direct des volumes de trafic, des schémas de feux de circulation et de la capacité des hôpitaux, afin d'acheminer de manière optimale les ambulances vers un incident, puis vers l'hôpital le plus approprié - ces décisions peuvent changer constamment en fonction des données temps réel relatives au trafic et aux hôpitaux.

Il est essentiel que les données qui alimentent votre jumeau numérique géospatial soient dans une norme cohérente et faisant autorité. Ceci est particulièrement important lorsqu'on considère l'interopérabilité des données, qui est la force motrice sous-jacente des jumeaux numériques géospatiaux utilisés dans des environnements complexes (zones urbaines) où il existe de multiples silos de données. Par exemple, dans un environnement urbain, il peut y avoir des données sur les biens souterrains détenues par des organisations de services publics, et des données sur le réseau routier détenues par les gouvernements locaux/municipalités.

Ces deux sources, sans aucune standardisation, représenteraient des silos de données considérables.

En stockant et en conservant ces données dans des bases de données distinctes, vous risquez de créer des problèmes d'intégration, réduisant ainsi votre capacité à créer un modèle précis et à étayer vos décisions commerciales à l'aide de données. En introduisant la normalisation des données, vous pouvez commencer à les rendre interopérables et à les intégrer dans votre jumeau numérique géospatial. 

En utilisant des normes industrielles dans vos processus de gestion des données et tout au long du cycle de vie de votre jumeau numérique, vous pouvez être sûr que les modèles ont la qualité et la cohérence requises pour vous permettre de prendre des décisions commerciales éclairées et précises. Les normes offrent également la possibilité d'intégrer des ensembles de données plus larges ou de contribuer à des plates-formes et des initiatives de partage de données pour renforcer la représentation de l'environnement réel en permettant une consommation et une intégration faciles des flux de données.

Contrairement à de nombreuses attentes, un jumeau numérique géospatial peut être représenté par des données 2D ou 3D. En effet, il est important, lors de la construction de votre jumeau numérique, de considérer l'importance de l'utilisation de données 3D pour cet objectif, ou si une représentation 2D est appropriée. Dans un grand nombre de projets, le développement d'un jumeau entièrement tridimensionnel représente une charge supplémentaire coûteuse et inutile. L'utilisation d'une solution technique qui exploite à la fois les données 2D et 3D vous donne la possibilité de croiser votre jumeau numérique 2D ou 3D avec d'autres ensembles de données 2D ou 3D détenus en dehors du jumeau.

Dans certains cas, l'inverse peut être vrai. Un modèle 2D peut sembler adéquat, mais la création d'un jumelage numérique géospatial 3D complet peut révéler le véritable potentiel des données dont vous disposez. Dans le cas d'un modèle de réseau d'utilité public, cela peut se résumer à une représentation 3D complète de votre réseau, vous donnant un aperçu visuel complet de l'état des infrastructures.

Les jumeaux numériques nécessitent un niveau de détail élevé pour s'assurer qu'ils correspondent à la réalité opérationnelle, et toute généralisation de votre ensemble de données signifierait que vous travaillez avec un modèle de données plus traditionnel. Travailler avec un niveau de détail élevé entraîne toutefois plusieurs défis spécifiques, allant de la nécessité d'un modèle de base validé et précis à la maintenance des dispositifs d'enregistrement appropriés pour les mises à jour en direct. Afin d'atténuer ces difficultés, il est important de s'assurer que les informations détaillées que vous ingérez sont validées et adaptées à l'objectif, réduisant ainsi le risque d'erreurs en aval.

Une fois lancée, l'intégration continue des données dans un jumeau numérique géospatial exige une grande rigueur en matière de gestion de données. Des exigences de qualité doivent être appliquées aux données introduites dans le modèle, ce qui constitue un défi qui nécessite réflexion et investissement. Le processus visant à garantir l'intégration de données valides et précises peut être facilité au cours des étapes initiales de la création du jumeau numérique géospatial, simplement en s'assurant que votre modèle de base est aussi précis que possible par rapport à l'environnement réel.

L'adage "marcher avant de courir" n'est jamais plus vrai que dans le cas de la constitution de la fondation pour vos données. Pour s'assurer que toutes les nouvelles données que vous ingérez ont de la valeur, il est important de commencer par un cadre de référence de données dans lequel vous pouvez avoir confiance. Sans cela, vous ne pouvez pas commencer à importer et à intégrer des données en temps réel sans courir le risque que le modèle s'éloigne de plus en plus de la réalité opérationnelle.

Pour atteindre un point où votre référentiel de données est adapté à l'objectif et prêt à recevoir des informations nouvelles, vous devrez avoir une parfaite maîtrise des identifiants de chacun de vos actifs ; cela vous permettra de vous assurer que les relevés des capteurs sont associés à l'actif approprié et qu'ils le restent même lorsqu'ils sont mis à jour. Les actifs dont l'identifiant est erroné ou modifié conduiront inévitablement à une mise à jour incorrectes, ce qui réduira fondamentalement la valeur du jumeau numérique géospatial. Chez 1Spatial, nous utilisons Location Master Data Management comme élément clé de ce processus, vous permettant de gérer, de valider, de connecter ou de combiner vos données provenant de sources et de systèmes multiples, tout en ayant confiance dans le cycle de vie des identifiants de tout élément.

En validant l'exactitude des données, nous réduisons les coûts indirects associés aux inexactitudes. Notre approche de la vérification des données, basée sur des règles, automatise ce processus, en intégrant la validation et la gestion des données dans le processus de leur intégration, ce qui vous donne une confiance immédiate dans la qualité de vos données 2D, 2,5D et 3D.