डिजिटल ट्विन के विकास और अपनाने के रास्ते में क्या बाधा है?

डिजिटल ट्विन तकनीक की जबरदस्त क्षमता - भौतिक वस्तुओं, प्रक्रियाओं और वातावरण की डिजिटल प्रतिकृतियां बनाने की इसकी क्षमता के साथ - ऐसे अनुप्रयोग हैं जो उद्योगों में फैले हुए हैं, खतरनाक वातावरण की प्रतिकृति बनाने से लेकर दूरस्थ प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए अंतरिक्ष यान प्रदर्शित करने तक। मैकिन्से यह दर्शाता है कि रुचि इतनी गहरी है कि डिजिटल जुड़वाँ के लिए वैश्विक बाजार अगले पांच वर्षों में प्रति वर्ष लगभग 60% बढ़ेगा और 73.5 तक 2027 बिलियन डॉलर तक पहुँच जाएगा। रुचि स्पष्ट रूप से है, लेकिन क्या इसे वास्तव में अपनाया गया है?

जवाब है - यह जटिल है। डिजिटल ट्विन तकनीक और इसके उपयोग के मामले काफ़ी विकसित हो चुके हैं, लेकिन डिजिटल ट्विन को बड़े पैमाने पर अपनाने के लिए चुनौतियों का समाधान किया जाना चाहिए।

डिजिटल जुड़वाँ का विकास

सही मायने में अपनाना डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी धीमी रही है क्योंकि, हाल ही तक, इसमें किसी परिसंपत्ति का प्रतिनिधित्व करने से आगे जाने की बुद्धिमत्ता का अभाव था। अधिक मूल्यवान होगा इसके व्यवहार को सटीक रूप से अनुकरण, पूर्वानुमान और नियंत्रित करने की क्षमता। डिजिटल जुड़वाँ भी कस्टमाइज़ किए गए थे और समान परिसंपत्तियों के व्यवहार से वैश्विक रूप से सीखने की क्षमता का अभाव था। उनकी अंतर्दृष्टि अलग-अलग थी और हमेशा व्यापक संगठनात्मक जरूरतों के लिए लागू नहीं होती थी, जिससे वे संकीर्ण रिटर्न के साथ एक भारी निवेश बन गए।

फिर भी, कुछ डिजिटल जुड़वाँ को जल्दी अपनाने वाले इसमें विनिर्माण, खुदरा, स्वास्थ्य सेवा और मोटर वाहन उद्योग शामिल हैं, जो नियंत्रित वातावरण में नई सुविधाओं, विन्यासों और प्रक्रियाओं का परीक्षण करने में सक्षम हैं।

नए AI-संचालित दृष्टिकोणों के साथ, हम "डिजिटल जुड़वाँ" से AI-संचालित "सिमुलेशन" और "एजेंसी" की ओर तेज़ी से बदलाव देखेंगे जो नाटकीय रूप से उपयोग के मामलों को व्यापक बनाएगा और व्यापक रूप से अपनाने को बढ़ावा देगा। आइए उपयोग की इन श्रेणियों पर नज़र डालें:

• प्रतिनिधित्व - डिजिटल ट्विन्स के शुरुआती संस्करण परिसंपत्तियों के सरल डिजिटल प्रतिनिधित्व थे, जो कुछ कार्यों के डिजाइन और निष्पादन में सुधार के लिए चुनिंदा आला उपयोग मामलों से परे विशेष रूप से उपयोगी नहीं थे। संक्षेप में, यह डिजिटल ट्विन तकनीक की “प्रतिकृति” स्थिति है।
• सिमुलेशन – आज, डिजिटल जुड़वाँ प्रतिनिधित्व से सिमुलेशन की ओर विकसित हो रहे हैं, जो उपयोग के मामलों के व्यापक सेट को लाभ पहुँचाता है। सिमुलेशन का मतलब है कि डिजिटल जुड़वाँ न केवल परिसंपत्ति या पर्यावरण को प्रतिबिंबित कर रहे हैं, बल्कि भविष्य के परिदृश्यों का भी सटीक रूप से अनुकरण कर रहे हैं। इस चरण में, वे सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अन्य समान प्रक्रियाओं के डेटा से सीखने में सक्षम हैं। सिमुलेशन जुड़वाँ उत्पादन परिणामों का अनुकरण करने, इष्टतम मशीन सेटिंग्स की सिफारिश करने और विनिर्माण सेटिंग में बेहतर व्यावसायिक उद्देश्यों की ओर उत्पादन टीमों का मार्गदर्शन करने के लिए AI एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।
• एजेंसी - सिमुलेशन के बाद अगला विकास एजेंसी होगा, जो परिसंपत्तियों, प्रक्रियाओं और उत्पादन के संपूर्ण भागों को स्वायत्त रूप से योजना बनाने और कार्य करने में सक्षम बनाएगा। इस चरण में, वे जटिल निर्णय भी लेंगे और अधिक टिकाऊ उत्पादन को आगे बढ़ाने के लिए लोगों के साथ साझेदारी में काम करेंगे। यह डिजिटल ट्विन एजेंट चरण है।

विभिन्न चरणों के बीच स्थानांतरण के लिए विभिन्न स्तरों पर सहायक प्रौद्योगिकी की आवश्यकता होती है, और यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि संगठनों के पास डिजिटल जुड़वाँ के अधिकतम प्रभाव और ROI को प्राप्त करने के लिए सही तकनीकी स्टैक हो।

डिजिटल जुड़वाँ के लिए आधारभूत प्रौद्योगिकी

प्रतिनिधित्व से अनुकरण और फिर अंततः एजेंसी की ओर बढ़ने से पहले सही आधारभूत प्रौद्योगिकी का होना आवश्यक है।

विनिर्माण को फिर से एक उदाहरण के रूप में उपयोग करते हुए, जो संगठन किसी दिए गए प्रक्रिया या कारखाने के वातावरण का डिजिटल सिमुलेशन बनाना चाहते हैं, उनके पास विश्वसनीय ऑनलाइन सेंसिंग क्षमताएँ होनी चाहिए। ये सेंसर यात्रा के विभिन्न महत्वपूर्ण चरणों में इनपुट और आउटपुट से डेटा फीड करते हैं ताकि सिमुलेशन को सूचित करने के लिए मजबूत अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सके। इस डेटा का बहुत सारा हिस्सा आसानी से उपलब्ध है, और हमने प्रक्रिया निर्माताओं को आउटपुट (यानी, कागज) पर गुणवत्ता ऑनलाइन माप के साथ देखा है, लेकिन इनपुट (यानी, लकड़ी के रेशे जो कागज के गूदे के उत्पादन में जाते हैं) के लिए सेंसिंग माप में आमतौर पर एक अंतर होता है।

इससे बचने के लिए, विनिर्माण टीमों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करना चाहिए कि वे किस सिमुलेशन को प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं और इसमें शामिल विभिन्न इनपुट, मशीनें और सिस्टम, साथ ही प्रक्रिया के दौरान प्रत्येक चरण के विभिन्न पैरामीटर। इसके लिए संभवतः कई कार्यों में विशेषज्ञों को शामिल करने की आवश्यकता होगी ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मॉडल के सभी पहलुओं को ध्यान में रखा गया है, जो तब यह सुनिश्चित करने में मदद करेगा कि डेटा सिमुलेशन को शक्ति देने के लिए पर्याप्त मजबूत है।

कनेक्टिविटी और तुलना

डिजिटल जुड़वाँ जो पूरी तरह से अलग-थलग हैं, वे समान परिदृश्यों में अन्य मॉडलों से सीखने से चूक रहे हैं। डिजिटल जुड़वाँ में योगदान देने वाले मॉडलों को अन्य समान मॉडलों और डिजिटल जुड़वाँ से डेटा खिलाने की ज़रूरत है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि वैश्विक स्तर पर "महान" या इष्टतम क्या दिखता है, न कि केवल स्थानीय प्रक्रिया के भीतर जिसकी जाँच की जा रही है।

परिणामस्वरूप, डिजिटल जुड़वाँ को एक बड़े क्लाउड घटक की आवश्यकता होती है, अन्यथा संगठनों को इस प्रौद्योगिकी द्वारा दी जाने वाली पूर्ण संभावनाओं को खोने का जोखिम रहता है।

सिक्के का दूसरा पहलू यह है कि डिजिटल जुड़वाँ को केवल क्लाउड तकनीक पर निर्भर नहीं रहना चाहिए क्योंकि क्लाउड की विलंबता वास्तविक समय के डेटा और वास्तविक समय के निर्देशों को इकट्ठा करने जैसे कारकों के लिए बाधाएँ पैदा कर सकती है। विचार करें कि मशीन की विफलताओं को रोकने के लिए एक सिमुलेशन होना कितना निरर्थक होगा, क्योंकि सिमुलेशन में बेल्ट के ठीक से काम करना बंद करने और पूरी मशीन के ठप हो जाने के बाद भी टूटी हुई बेल्ट का पता लगाना शामिल है।

इन चुनौतियों से पार पाने के लिए, एज-एआई-सक्षम घटक जोड़ना बुद्धिमानी हो सकती है। यह सुनिश्चित करता है कि डेटा को सिम्युलेट की जा रही प्रक्रिया के जितना संभव हो सके उतना करीब से कैप्चर किया जा सके।

तैनाती और प्रबंधन में संभावित समस्याएँ

एआई-संचालित सिमुलेशन ट्विन्स के लिए आवश्यक डेटा कैप्चर करने के लिए सही तकनीकी स्टैक और बुनियादी ढांचे के अलावा, तैनाती के लिए भरोसा एक महत्वपूर्ण बाधा बना हुआ है। लंदन में टैक्सी ड्राइवर शहर का नक्शा और उसके सभी शॉर्टकट जानते होंगे, लेकिन जीपीएस आमतौर पर ट्रैफ़िक डेटा को ध्यान में रखते हुए ड्राइवरों को अधिक सटीक मार्ग प्रदान करता है। इसी तरह, इंजीनियरों और विनिर्माण पेशेवरों को अपनी क्षमताओं में पूरी तरह से विश्वास हासिल करने के लिए सटीक और सुरक्षित सिमुलेशन का अनुभव करने की आवश्यकता है।

भरोसा हासिल करने में समय लगता है, लेकिन मॉडलों के साथ पारदर्शिता और डिजिटल जुड़वाँ को डेटा फीड करने से इस प्रक्रिया में तेज़ी आ सकती है। संगठनों को मानसिकता में बदलाव के बारे में रणनीतिक रूप से सोचना चाहिए जो टीमों को इस शक्तिशाली तकनीक से प्राप्त अंतर्दृष्टि पर भरोसा दिलाने के लिए आवश्यक है - या ROI से चूकने का जोखिम उठाना चाहिए।

एजेंसी का रास्ता

डिजिटल जुड़वाँ के वादे के बावजूद, इसे अपनाना अपेक्षाकृत धीमा रहा है - हाल ही तक। एआई-संचालित मॉडल की शुरूआत डिजिटल जुड़वाँ को प्रतिनिधित्व से सिमुलेशन तक ले जा सकती है, अन्य मॉडलों से अंतर्दृष्टि को जोड़कर अद्वितीय सीखों का निर्माण कर सकती है।

जैसे-जैसे निवेश और भरोसा बढ़ेगा, डिजिटल जुड़वाँ अंततः एजेंसी का दर्जा प्राप्त कर लेंगे और अपने दम पर जटिल निर्णय लेने में सक्षम हो जाएँगे। वास्तविक मूल्य अभी तक सामने नहीं आया है, लेकिन डिजिटल जुड़वाँ में विनिर्माण से लेकर स्वास्थ्य सेवा और खुदरा तक के उद्योगों को बदलने की क्षमता है।