ما الذي يمنع تطور وتطبيق التماثل الرقمي؟

التماثل الرقمي هو تقنية تتمتع بإمكانيات هائلة، حيث يمكنها إنشاء نسخ رقمية من الأشياء والعمليات والبيئات. لهذه التقنية تطبيقات في العديد من الصناعات، من تمثيل البيئات الخطرة إلى عرض المركبات الفضائية لأغراض التدريب عن بعد. تشير التحليلات الحديثة من McKinsey إلى أن الاهتمام بهذه التقنية كبير للغاية، حيث من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للتماثل الرقمي بنسبة 60% كل عام خلال الخمس سنوات القادمة وسيصل إلى 73.5 مليار دولار في عام 2027. الاهتمام واضح، لكن هل اتبعت التطبيق حقًا؟

الجواب معقد. تطور التماثل الرقمي وتطبيقاته بشكل كبير، لكن هناك تحديات يجب مواجهتها لكي يتم تبني التماثل الرقمي على نطاق واسع.

تطور التماثل الرقمي

لم يكن التبني الفعلي لتقنية التماثل الرقمي سريعًا لأنها، حتى وقت قريب، لم تكن تملك الذكاء الكافي لكي تذهب أبعد من مجرد تمثيل الأصول. كان من المفيد أكثر أن تكون قادرة على محاكاة السلوك وتوقعه وسيطرته بدقة. كما كان التماثل الرقمي مخصصًا ويتعذر عليه التعلم على نطاق عالمي من سلوك الأصول المماثلة. كانت رؤى التماثل الرقمي معزولة وليست دائمًا قابلة للتطبيق على الاحتياجات التنظيمية الأوسع، مما جعله استثمارًا كبيرًا مع عوائد ضيقة.

على الرغم من ذلك، كان هناك بعض المتبنين المبكرين لتقنية التماثل الرقمي، بما في ذلك صناعات التصنيع والبيع بالتجزئة والرعاية الصحية والسيارات، والتي تمكنت من اختبار منشآت جديدة وتكوينات وعمليات في بيئة خاضة.

مع نهج جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي، سنرى تحولًا سريعًا من “التماثل الرقمي” إلى محاكاة ووكالة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما سيوسع نطاق تطبيقاته ويدفع التبني على نطاق واسع. دعونا ننظر إلى هذه الفئات من التطبيقات:

• التمثيل – كانت التكرارات الأولى من التماثل الرقمي تمثيلات رقمية بسيطة للأصول، والتي لم تكن مفيدة جدًا ما وراء بعض الحالات الخاصة لتحسين تصميم وتنفيذ بعض المهام. في جوهر الأمر، هذا هو حالة “النسخة” من تقنية التماثل الرقمي.
• المحاكاة – اليوم، يتحول التماثل الرقمي من التمثيل إلى المحاكاة، مما يفيد مجموعة أوسع من التطبيقات. المحاكاة تعني أن التماثل الرقمي لا ي鏡ر فقط الأصل أو البيئة، بل يحاكي أيضًا السيناريوهات المستقبلية بدقة. في هذه المرحلة، يمكنه التعلم من البيانات من عمليات مماثلة لتحصل على رؤى معنوية. تستخدم التماثل الرقمي خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة نتائج الإنتاج وتوصية بإعدادات الآلات المثلى وتوجيه فرق الإنتاج نحو أهداف أعمال محسنة في بيئة التصنيع.
• الوكالة – التطور التالي بعد المحاكاة سيكون الوكالة، مما سيسمح للأصول والعمليات وأجزاء الإنتاج بالتخطيط والعمل بشكل مستقل. في هذه المرحلة، سوف يتخذون أيضًا قرارات معقدة ويعملون بالشراكة مع الأشخاص لتحقيق إنتاج أكثر استدامة. هذه هي مرحلة وكالة التماثل الرقمي.

الانتقال بين المراحل يتطلب مستويات مختلفة من التكنولوجيا الداعمة، ومن المهم أن يكون لدى المنظمات الحق تكنولوجيا لتأثير وتأثير التماثل الرقمي إلى أقصى حد.

التكنولوجيا الأساسية للتماثل الرقمي

يجب أن تكون التكنولوجيا الأساسية موجودة قبل الانتقال من التمثيل إلى المحاكاة وأخيرًا إلى الوكالة.

استخدام التصنيع كمثال مرة أخرى، المنظمات التي تريد إنشاء محاكاة رقمية لعمليات معينة أو بيئة مصنع يجب أن يكون لديها قدرات حس موثوقة على الإنترنت. هذه الحسانات تغذي البيانات من الإدخال والإخراج في مراحل حرجة مختلفة من الرحلة لتوفير رؤى قوية لتحديد محاكاة. الكثير من هذه البيانات متاح، ولقد رأينا مصنعي العمليات مع قياسات عالية الجودة على الإخراج (أي الورق)، ولكن هناك عادة فجوة في قياسات الحس لمدخلات (أي ألياف الخشب التي تدخل في إنتاج لب الورق).

للتغلب على هذا، يجب على فرق التصنيع تحديد المحاكاة التي يحاولون تحقيقها والمدخلات والآلات والنظم المشاركة مع معايير مختلفة لكل مرحلة من مراحل العملية. هذا يتطلب على الأرجح استشارة خبراء عبر وظائف متعددة لضمان أن جميع جوانب النموذج محسوبة، مما سيساعد على ضمان أن البيانات قوية بما يكفي لتوفير محاكاة.

التواصل والمقارنة

التماثل الرقمي الذي يتم عزلها تمامًا يفتقر إلى التعلم من نماذج أخرى في سيناريوهات مماثلة. النماذج التي تساهم في التماثل الرقمي نفسها تحتاج إلى تغذية بالبيانات من نماذج وتماثل رقمي أخرى لتحديد ما يبدو “جيدًا” أو مثاليًا على الصعيد العالمي، وليس فقط داخل العملية المحلية التي يتم فحصها.

نتيجة لذلك، يتطلب التماثل الرقمي مكونًا كبيرًا من السحابة، أوخلاف ذلك، المنظمات تتحمل خطر فقدان أي معنى لوعود هذه التقنية.

الجانب الآخر من العملة هو أن التماثل الرقمي لا يجب أن يعتمد فقط على تكنولوجيا السحابة لأن تأخر السحابة يمكن أن يخلق عقبات لعناصر مثل جمع البيانات وتوجيهات الوقت الفعلي. فكر في كيفية عبثية وجود محاكاة تهدف إلى منع فشل الآلات فقط لتكتشف المحاكاة حزام مكسور بعد توقف الجزء عن العمل بشكل صحيح ووقف الآلة بأكملها.

للتغلب على هذه التحديات، قد يكون من الحكمة إضافة مكون مدعوم بالذكاء الاصطناعي على الحافة. هذا يضمن أن البيانات يمكن التقاطها أقرب ما يمكن إلى العملية التي يتم محاكاتها.

المخاطر المحتملة مع التطبيق والإدارة

إضافة إلى وجود التكنولوجيا الصحيحة والبنية التحتية لجمع البيانات اللازمة للتماثل الرقمي مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي، الثقة لا تزال عائقًا كبيرًا للتطبيق. سائقي التاكسي في لندن قد يعرفون خريطة المدينة وجميع طرقها، لكن نظام التوجيه عادة ما يزودهم بطرق أكثر دقة من خلال أخذ بيانات المرور في الاعتبار. بنفس الطريقة، مهندسو وموظفي التصنيع يحتاجون إلى تجربة محاكاة دقيقة وآمنة لكي يكتسبوا الثقة الكاملة في قدراتهم.

الconfidence يأخذ وقتًا، لكن الشفافية مع النماذج ومع البيانات التي تغذي التماثل الرقمي يمكن أن تسريع هذه العملية. يجب على المنظمات التفكير استراتيجيًا في التحول في العقلية الذي يلزمه لجعل الفرق تثق في الرؤى من هذه التقنية القوية – أوخلاف ذلك، سيتعرضون لخسارة العائد على الاستثمار.

طريق الوكالة

على الرغم من وعد التماثل الرقمي، فإن التبني كان بطيئًا نسبيًا – حتى وقت قريب. إدخال نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يأخذ التماثل الرقمي من التمثيل إلى المحاكاة من خلال ربط الرؤى من نماذج أخرى للاستفادة من التعلم الفريد.

随着 زيادة الاستثمار والثقة، سوف يصل التماثل الرقمي في النهاية إلى حالة الوكالة وسيتمكن من اتخاذ قرارات معقدة بنفسه. القيمة الحقيقية لم تفتح بعد، لكن التماثل الرقمي لديه إمكانية تحويل الصناعات من التصنيع إلى الرعاية الصحية إلى البيع بالتجزئة.