Pervasive Computing Integrated Discrete Event Simulation for a Hospital Digital Twin

International audienceA hospital is an ecosystem that includes real-time services that require high human interaction on both resources level (doctor, nurses, etc.) and entities level (patients). Designing, planning, improving and controlling this system can be very challenging due to the system complexity governed by several subjective factors that affect the hospital interrelated functions or services. However, continuously changing health care needs that consistently face hospitals require them to keep continuously improving the efficiency of these services as demand increases and as new services are added. This paper proposes a new methodology that uses the concept of Digital Twin (DT) of hospital services based on Discrete Event Simulation (DES) integrated with health care information systems and Internet of things (IoT) devices. It develops a predictive decision support model that employs real-time services data drawn from these systems and devices. This model enables assessing the efficiency of existing health care delivery systems and evaluating the impact of changes in services without disrupting daily activities of the hospital. The developed model, a digital twin (or a virtual replica of the hospital), simulates a number of key hospital health delivery services, based on relevant data retrieved in real-time. Although the model simulates four key services, initially as a proof of concept, but it proposes a general framework, which can be expanded to include other services. The demonstrated proof-of-concept shows that it achieves better planning and improvement of usage of resources, and thus enabling both practitioners and management to examine any model changes to foresee the effectiveness or efficiency of services before they are applied in reality

Digital Twin in the IoT context: a survey on technical features, scenarios and architectural models

Digital Twin is an emerging concept that is gaining attention in various industries. It refers to the ability to clone a physical object into a software counterpart. The softwarized object, termed logical object, reflects all the important properties and characteristics of the original object within a specific application context. To fully determine the expected properties of the Digital Twin, this paper surveys the state of the art starting from the original definition within the manufacturing industry. It takes into account related proposals emerging in other fields, namely, Augmented and Virtual Reality (e.g., avatars), Multi-agent systems, and virtualization. This survey thereby allows for the identification of an extensive set of Digital Twin features that point to the “softwarization” of physical objects. To properly consolidate a shared Digital Twin definition, a set of foundational properties is identified and proposed as a common ground outlining the essential characteristics (must-haves) of a Digital Twin. Once the Digital Twin definition has been consolidated, its technical and business value is discussed in terms of applicability and opportunities. Four application scenarios illustrate how the Digital Twin concept can be used and how some industries are applying it. The scenarios also lead to a generic DT architectural Model. This analysis is then complemented by the identification of software architecture models and guidelines in order to present a general functional framework for the Digital Twin. The paper, eventually, analyses a set of possible evolution paths for the Digital Twin considering its possible usage as a major enabler for the softwarization process

Proposta de uma arquitetura orientada à saúde 4.0 para o planejamento e a gestão de um departamento de emergência hospitalar

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2020.Os sistemas de saúde mundiais foram sobrecarregados durante a pandemia que se iniciou em 2019. Para evitar futuros colapsos nesses sistemas e tendo em vista o alto nível de complexidade dos ambientes hospitalares, propõe-se uma pesquisa sobre como utilizar tecnologias e conceitos emergentes da quarta revolução industrial, a fim de criar uma arquitetura de sistema que seja adaptável à mudanças e capaz de analisar a complexidade informacional de um departamento de emergência hospitalar. Para tanto, é necessário definir: se as principais tecnologias, conceitos e modelos de arquitetura de referência da quarta revolução industrial são aplicáveis à saúde; como ocorre o fluxo de dados em um ambiente hospitalar; e como é possível estruturar uma arquitetura de sistema que auxilie os provedores de saúde nas tomadas de decisões e na alocação eficiente dos recursos hospitalares. Com esses propósitos, uma pesquisa de natureza aplicada, de abordagem combinada, com objetivo exploratório e que usa o procedimento técnico de pesquisa bibliográfica foi desenvolvida. Diante disso, os resultados mostram que os conceitos da quarta revolução industrial podem ser aplicados no contexto da saúde para criar uma arquitetura orientada à saúde 4.0, além de analisar o fluxo dos dados de um departamento de emergência hospitalar desde sua aquisição até a sua visualização e exemplificar a aplicação da arquitetura nesse departamento utilizando tecnologias disponíveis no mercado.Healthcare systems have been overwhelmed due to a pandemic outbreak in 2019. To avoid future collapses in these systems and considering their high complexity, a research is needed to discover how to utilize emergent technologies and concepts of the fourth industrial revolution to create a system architecture that is adaptable and able to analyze the information flow in a hospital emergency department. Therefore, it is necessary to define if the main technologies, concepts and reference models of the fourth industrial revolution are appropriate to the healthcare environment; how the data flow occurs in an emergency department and if it is possible to develop a system architecture that empower clinical staff with information to improve their decision-making and make the best use of hospital resources. Considering that, a research was made and structured as applied nature, using a combined approach, with exploratory objective and applying the bibliometric research as its technical procedure. The results show that the concepts of the fourth industrial revolution can be applied in healthcare to create a theorical architecture for health 4.0, analyze its data flow and apply it in an hospital emergency department using available technologies in the market

Monitoramento de modelos de simulação utilizados como gêmeos digitais: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina e carta de controle

The use of simulation models as Digital Twins (DTs) has been standing out in recent years and represents a revolution in decision-making in production processes, being a key solution in the context of the so-called Industry 4.0. In this sense, we highlight increasingly faster and more efficient decisions from the mirroring of the behavior of physical systems through sensors, intelligent equipment, management systems and databases. The models used as DTs are updated periodically, in real or near real time according to physical changes, and provide guidelines or commands for decision making. On the other hand, despite the great applicability of this approach, challenges related to the validity of simulation models over time stand out, since traditional validation approaches do not consider the periodic update of the model. Ensuring the validity of DTs is essential, since it usually involves decisions of great impact for production systems. In addition, although it is a field of research with great importance for both researchers and professionals, we noted that there is still a gap in terms of methods aimed at monitoring the validity of DTs. Therefore, in order to contribute to the literature and fill this gap, the present work proposes an approach based on the periodic evaluation of simulation models used as DTs through Machine Learning and control chart. We suggest a monitoring tool based on the K-Nearest Neighbors (K-NN) classifier, combined with the p control chart, in order to periodically assess the validity of DT models. Initially, the proposed approach was tested in several theoretical cases in order to evaluate the functioning of the tool in situations where the physical environment differs significantly from the virtual one, a fact that would represent a possible case where the DT is not valid. In this case, data corresponding to the physical and digital environments were emulated considering standardized probability distributions. Furthermore, the tool was also implemented in two real objects of study, acting as a supplement to make DTs more robust and reliable. In this case, DTs already implemented and in the operational phase were adopted. The first object of study refers to a model that supports operational planning decisions in a medium-sized company of a clothing industry, whose processes are mostly manual. The second object of study refers to a DT implemented in an automated production cell that operates in near real time, allowing the evaluation of the main process parameters. The tool proved to be capable of monitoring the functioning of both DTs and identifying possible special causes that could compromise its results and, consequently, its validity. Finally, the broad applicability of the tool is highlighted, which can be used in different approaches of DT, including simulation models with different characteristics of connection, integration, and complexity. In this case, the proposed approach operates independently of the characteristics of the DTs, including models that operate in real or near real time, considering automated or manual physical systems and covers systems with different levels of complexity.O uso de modelos de simulação como Gêmeos Digitais (GD) vem ganhando destaque nos últimos anos e representa uma revolução na tomada de decisão em processos produtivos, sendo uma solução chave no contexto da chamada Indústria 4.0. Neste sentido, nota-se decisões cada vez mais rápidas e eficientes a partir do espelhamento do comportamento dos sistemas físicos por meio de sensores, equipamentos inteligentes, sistemas de gestão e bases de dados. Os modelos utilizados como GD são atualizados periodicamente, em tempo real ou quase real e de acordo com as mudanças físicas, e fornecem orientações ou comandos para a tomada de decisões. Por outro lado, apesar da grande aplicabilidade dessa abordagem, destacam-se desafios relacionados à validade dos modelos de simulação ao longo do tempo, uma vez que as abordagens tradicionais de validação não consideram a atualização periódica do modelo. Garantir a validade dos GDs é vital, uma vez que tal utilização costuma envolver decisões de grande impacto para os sistemas produtivos em geral. Além disso, embora seja um campo de pesquisa com grande importância tanto para pesquisadores quanto para profissionais da área, nota-se que há ainda uma lacuna quanto a métodos visando o monitoramento da validade dos GDs. Dessa forma, de modo a contribuir com a literatura e preencher tal lacuna existente, o presente trabalho propõe uma abordagem baseada na avaliação periódica dos modelos de simulação utilizados como GDs por meio de Aprendizado de Máquina e carta de controle. Sugere-se uma ferramenta de monitoramento baseada no classificador K-Nearest Neighbors (K-NN), combinado com a carta de controle p, visando avaliar periodicamente a validade dos modelos de GDs. Inicialmente, a abordagem proposta foi testada em diversos casos teóricos de forma a se avaliar o funcionamento da ferramenta em situações onde o ambiente físico difere significativamente do virtual, fato que representaria um possível caso onde o GD não é válido. Neste caso, foram emulados dados correspondentes aos ambientes físico e virtual considerando distribuições de probabilidade padronizadas. Além disso, a ferramenta também foi implementada em dois objetos de estudo reais, atuando como um suplemento visando tornar os GDs mais robustos e confiáveis. Neste caso, foram adotados GDs já implementados e em fase operacional. O primeiro objeto de estudo refere-se a um modelo que apoia decisões de planejamento operacional em uma empresa de médio porte do ramo de confecções, cujos processos são majoritariamente manuais. Já o segundo objeto de estudo refere-se a um GD implementado em uma célula de produção automatizada e que opera próximo de tempo real, permitindo a avaliação dos principais parâmetros do processo. A ferramenta se mostrou capaz de monitorar o funcionamento de ambos os GDs e identificar possíveis causas especiais que podem comprometer seus resultados e, consequentemente, sua validade. Por fim, destaca-se a ampla aplicabilidade da ferramenta, que pode ser utilizada em diferentes abordagens de GD, incluindo modelos de simulação com diferentes características de conexão, integração e complexidade. Neste caso, a abordagem proposta opera independentemente das características dos GDs, ou seja, contempla modelos que operam em tempo real ou quase real, considerando sistemas físicos automatizados ou manuais e abrange sistemas com diferentes níveis de complexidade