قادة الفكر
ما الذي يعوق تطور وتطبيق التماثل الرقمي؟
إن الإمكانات الهائلة لتكنولوجيا التماثل الرقمي – مع khảية إنشاء نسخ رقمية من الأشياء المادية والعمليات والبيئات – لها تطبيقات تمتد عبر الصناعات، من تكرار البيئات الخطرة إلى عرض المركبات الفضائية لأغراض التدريب عن بعد. تشير التحليلات الحديثة من McKinsey إلى أن الاهتمام بهذه التكنولوجيا كبير للغاية، بحيث من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للتماثل الرقمي بنسبة 60% سنوياً خلال الخمس سنوات القادمة وسيصل إلى 73.5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2027. الاهتمام واضح، ولكن هل اتبعت التطبيق حقاً؟
الجواب – الأمر معقد. تطور تكنولوجيا التماثل الرقمي وحالات استخدامها بشكل كبير، ولكن يجب معالجة التحديات من أجل تبني التماثل الرقمي على نطاق واسع.
تطور التماثل الرقمي
إن تبني تكنولوجيا التماثل الرقمي بشكل حقيقي كان بطيئاً لأنها، حتى وقت قريب، كانت تفتقر إلى الذكاء للخروج من مجرد تمثيل الأصول. سيكون من المفيد أكثر القدرة على محاكاة سلوكها وتوقعه وضبطه بدقة. كما كان التماثل الرقمي مخصصاً ويت thiếu القدرة على التعلم على نطاق واسع من سلوك الأصول المماثلة. كانت رؤى التماثل الرقمي محجوزة وغير قابلة للتطبيق دائماً على احتياجات المنظمة الأوسع، مما جعله استثماراً كبيراً مع عوائد ضيقة.
على الرغم من ذلك، بعض المستخدمين المبكرين للتماثل الرقمي يشملون صناعات التصنيع والتجزئة والرعاية الصحية والسيارات، والتي تمكنت من اختبار منشآت وتركيبات وعمليات جديدة في بيئة خاضة.
مع نهج جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي، سنرى تحولاً سريعاً من “التماثل الرقمي” إلى محاكاة ووكالة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مما سيدفع بتوسيع نطاق حالات الاستخدام ويعزز التبني على نطاق واسع. دعونا ننظر في هذه الفئات من الاستخدام:
- التمثيل – كانت التكرارات الأولى للتماثل الرقمي تمثيلاً رقمياً بسيطاً للأصول، والتي لم تكن مفيدة بشكل خاص بخلاف حالات استخدام محددة لتحسين تصميم وتنفيذ بعض المهام. في جوهر الأمر، هذا هو حالة “النسخة” من تكنولوجيا التماثل الرقمي.
- المحاكاة – اليوم، يتطور التماثل الرقمي من التمثيل إلى المحاكاة، مما يفيد مجموعة أوسع من حالات الاستخدام. المحاكاة تعني أن التماثل الرقمي لا ي镜ر الأصول أو البيئة فحسب، بل يحاكي أيضاً السيناريوهات المستقبلية بدقة. في هذه المرحلة، يمكنه التعلم من البيانات من عمليات مماثلة لتحقيق رؤى معنوية. تستخدم التماثل الرقمي خوارزميات الذكاء الاصطناعي لمحاكاة نتائج الإنتاج وتوصية بإعدادات الآلة المثلى وتوجيه فرق الإنتاج نحو أهداف أعمال محسنة في إعداد التصنيع.
- الوكالة – التطور التالي بعد المحاكاة سيكون الوكالة، والتي ستسمح للأصول والعمليات وأجزاء الإنتاج بالتخطيط والعمل بشكل مستقل. في هذه المرحلة، سوف يتخذون أيضاً قرارات معقدة ويعملون بالشراكة مع الأشخاص لتعزيز الإنتاج المستدام. هذه هي مرحلة وكالة التماثل الرقمي.
الانتقال بين المراحل يتطلب مستويات مختلفة من التكنولوجيا الداعمة، ومن المهم أن تكون المنظمات لديها حزمة التكنولوجيا المناسبة لتحقيق أكبر تأثير وعائد استثماري للتماثل الرقمي.
التكنولوجيا الأساسية للتماثل الرقمي
يجب أن تكون التكنولوجيا الأساسية المناسبة موجودة قبل الانتقال من التمثيل إلى المحاكاة وأخيراً إلى الوكالة.
استخدام التصنيع كمثال مرة أخرى، المنظمات التي تريد إنشاء محاكاة رقمية لعملية أو بيئة مصنع معينة يجب أن يكون لديها قدرات حساسة موثوقة على الإنترنت. هذه الحساسات تغذي البيانات من الإدخال والإخراج في مراحل حرجة مختلفة من الرحلة من أجل تقديم رؤى قوية لتحديد محاكاة. الكثير من هذه البيانات متاح، ولقد رأينا مصنعي العمليات ذات القياسات عالية الجودة على الإنترنت (أي الورق)، ولكن هناك عادة فجوة في قياسات الحساسات للإدخال (أي ألياف الخشب التي تدخل في إنتاج لب الورق).
للتغلب على ذلك، يجب على فرق التصنيع تحديد المحاكاة التي يحاولون تحقيقها ومدخلاتها والآلات والنظم المختلفة، مع معايير مختلفة لكل مرحلة على طول العملية. هذا يتطلب على الأرجح استشارة خبراء عبر مهام متعددة لضمان أن جميع جوانب النموذج محسوبة، مما سيساعد على ضمان أن البيانات قوية بما يكفي لتشغيل محاكاة.
التواصل والمقارنة
التماثل الرقمي الذي يتم عزلها بشكل كامل يفقد رؤى من نماذج أخرى في سيناريوهات مماثلة. النماذج التي تساهم في التماثل الرقمي نفسها تحتاج إلى تغذية بالبيانات من نماذج أخرى ومثيلات رقمية لتبين ما الذي يبدو “جيداً” أو مثاليًا على المستوى العالمي، وليس فقط داخل العملية المحلية التي يتم فحصها.
نتيجة لذلك، يتطلب التماثل الرقمي مكونًا كبيرًا من السحابة، أو خلاف ذلك، المنظمات تخاطر بفقدان أي معنى لوعود هذه التكنولوجيا.
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 عطل الآلة فقط للمحاكاة لاكتشاف حزام مكسور بعد أن توقفت القطعة عن العمل بشكل صحيح وكل الآلة في حالة توقف.
للتغلب على هذه التحديات، قد يكون من الحكمة إضافة مكون مدعوم بالذكاء الاصطناعي على الحافة. هذا يضمن أن البيانات يمكن جمعها أقرب ما يمكن إلى العملية التي يتم محاكاتها.
نقاط الألم المحتملة مع التوزيع والإدارة
إضافة إلى وجود حزمة التكنولوجيا والبنية التحتية المناسبة لجمع البيانات اللازمة لمحاكاة التماثل الرقمي المدفوع بالذكاء الاصطناعي، الثقة لا تزال عائقاً كبيراً أمام التوزيع. سائقي التاكسي في لندن قد يعرفون خريطة المدينة وجميع طرقاتها، ولكن نظام التوجيه عادة ما يزود السائقين بطرق أكثر دقة من خلال أخذ بيانات المرور في الاعتبار. بنفس الطريقة، المهندسون ومهنيو التصنيع يحتاجون إلى تجربة محاكاة دقيقة وأمنة لاكتساب الثقة الكاملة في قدراتهم.
اكتساب الثقة يأخذ وقتاً، ولكن الشفافية مع النماذج وبيانات التغذية للمثيلات الرقمية يمكن أن تسريع هذه العملية. يجب على المنظمات التفكير استراتيجياً في التحول في العقلية اللازمة لجعل الفرق تثق في رؤى هذه التكنولوجيا القوية – أو المخاطرة بفقدان عائد الاستثمار.
الطريق إلى الوكالة
على الرغم من وعد التماثل الرقمي، التبني كان بطيئاً نسبياً – حتى وقت قريب. إدخال نماذج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يأخذ التماثل الرقمي من التمثيل إلى المحاكاة من خلال ربط رؤى من نماذج أخرى للاستفادة من التعلم الفريد.
كلما زاد الاستثمار والثقة، سوف يصل التماثل الرقمي في النهاية إلى وضع الوكالة وسيتمكن من اتخاذ قرارات معقدة بنفسه. القيمة الحقيقية لم تفتح بعد، ولكن التماثل الرقمي لديه القدرة على تحويل الصناعات من التصنيع إلى الرعاية الصحية إلى التجزئة.
