Dijital İkizlerin Evrimi ve Benimsenmesine Engel Olan Nedir?

Dijital ikiz teknolojisinin – fiziksel nesneleri, süreçleri ve ortamları dijital olarak yeniden yaratma yeteneği – uygulamaları, tehlikeli ortamların kopyalanmasıyla uzay araçlarının uzaktan eğitim amacıyla sergilenmesinden, endüstriler boyunca yayılmıştır. McKinsey’den yapılan recent analiz, ilginin o kadar derinden olduğunu öne sürüyor ki, dijital ikizler için küresel pazar, gelecek beş yıl içinde yılda yaklaşık %60 büyüyecek ve 2027 yılına kadar 73,5 milyar dolara ulaşacak. İlgi açıkça orada, ancak benimsenme gerçekten takip edildi mi?

Cevap – karmaşık. Dijital ikiz teknolojisi ve kullanım örnekleri muazzam bir şekilde evrimleşti, ancak dijital ikizlerin ölçeklenebilir bir şekilde benimsenmesi için zorluklar ele alınmalıdır.

Dijital İkizlerin Evrimi

Dijital ikiz teknolojisinin gerçek benimsenmesi yavaş çünkü, yakın zamana kadar, bir varlığı sadece temsil etmekten öteye geçemiyordu. Daha değerli olan, davranışını doğru bir şekilde simüle etme, öngörme ve kontrol etme yeteneği olurdu. Dijital ikizler ayrıca özel olarak tasarlanmıştı ve benzer varlıkların davranışından küresel olarak öğrenme yeteneğinden yoksundu. Bilgileri sınırlıydı ve her zaman daha geniş kurumsal ihtiyaçlara uygulanabilir değildi, bu da onları dar getirilerle birlikte önemli bir yatırım haline getirdi.

Bununla birlikte, dijital ikizlerin erken benimseyicileri arasında, yeni tesisleri, yapılandırmaları ve süreçleri kontrol edilen bir ortamda test edebilen imalat, perakende, sağlık ve otomotiv endüstrileri yer alıyor.

Yeni AI sürümlü yaklaşımlarla, “dijital ikiz”den AI destekli “simülasyon” ve “ajans”a doğru hızlı bir geçiş göreceğiz ve bu, kullanım örneklerini dramatik bir şekilde genişletecek ve yaygın benimsenmeyi teşvik edecek. Bu kullanım örneklerine bakalım:

• Temsil – Dijital ikizlerin ilk iterasyonları, belirli kullanım örnekleri için görevlerin tasarımını ve yürütmesini iyileştirmekten öteye geçmeyen basit dijital varlık temsilcileriydi. Aslında, bu, dijital ikiz teknolojisinin “kopya” aşamasıdır.
• Simülasyon – Bugün, dijital ikizler temsilinden simülasyona doğru evrimleşiyor, bu da daha geniş bir kullanım örneği setine fayda sağlıyor. Simülasyon, dijital ikizlerin yalnızca varlığı veya ortamı yansıtmakla kalmayıp aynı zamanda gelecekteki senaryoları doğru bir şekilde simüle ettiğini anlamına gelir. Bu aşamada, diğer benzer süreçlerden gelen verilerden anlamlı bilgiler elde etmek için öğrenirler. Simülasyon ikizleri, AI algoritmalarını kullanarak üretim sonuçlarını simüle eder, optimal makine ayarlarını önerir ve üretim ekiplerini üretim ortamında iş hedeflerine doğru yönlendirir.
• Ajans – Simülasyonun sonraki evrimi ajans olacak ve varlıkların, süreçlerin ve tüm üretim kısımlarının bağımsız olarak planlamasını ve eylemliğini sağlayacaktır. Bu aşamada, komplex kararlar alacaklar ve daha sürdürülebilir bir üretim için insanlarla ortaklık içinde çalışacaklar. Bu, dijital ikiz ajan aşamasıdır.

Aşamalar arasında geçiş yapmak, farklı düzeyde destekleyici teknoloji gerektirir ve organizasyonların dijital ikizlerin maksimum etkisini ve getirisini elde etmek için doğru teknoloji yığınını sahip olmaları çok önemlidir.

Dijital İkizler için Temel Teknoloji

Dijital ikizler için doğru temel teknoloji, temsilinden simülasyona ve nihayetinde ajansa geçmeden önce kurulmalıdır.

İmalatı yeniden örnek olarak kullanarak, belirli bir süreci veya fabrika ortamının dijital bir simülasyonunu oluşturmak isteyen organizasyonlar, güvenilir online algılama yeteneklerine sahip olmalıdır. Bu sensörler, yolculuğun çeşitli kritik aşamalarında girdi ve çıktıdan gelen verileri besler ve bir simülasyon için sağlam bilgiler sağlar. Bu verilerin çoğu zaten mevcuttur ve processo üreticilerinin çıktı (örneğin, kağıt) için kaliteli online ölçümlerini gördük, ancak genellikle girdi (örneğin, kağıt hamuruna giren ahşap lifleri) için algılama ölçümlerinde bir boşluk vardır.

Bunu aşmak için, üretim ekipleri, elde etmeye çalıştıkları simülasyonu ve çeşitli girdileri, makineleri ve sistemleri tanımlamalıdır, ayrıca her aşamanın parametrelerini de belirlemelidir. Bu, modelin tüm yönlerinin hesaba katılmasını sağlamak için muhtemelen birden fazla fonksiyondan uzmanları dahil etmeyi gerektirir, bu da verilerin bir simülasyonu beslemek için yeterli güce sahip olmasını sağlar.

Bağlantı ve Karşılaştırma

Tümüyle izole edilmiş dijital ikizler, benzer modellerden ve dijital ikizlerden öğrenmelerden mahrum kalırlar. Dijital ikize katkıda bulunan modeller, diğer benzer modellerden ve dijital ikizlerden gelen verilere beslenmeli ve neyin “büyük” veya optimal göründüğünü küresel olarak, yalnızca yerel olarak incelenen süreçte değil, göstermelidir.

Sonuç olarak, dijital ikizler büyük bir bulut bileşenine ihtiyaç duyar, aksi takdirde organizasyonlar bu teknolojinin vaat ettiği vaatlerin herhangi bir izini kaybetme riskini taşır.

Madalyonun diğer yüzü, dijital ikizlerin yalnızca bulut teknolojisine güvenmemesi gerektiğidir, çünkü bulutun gecikmesi, gerçek zamanlı veri toplama ve gerçek zamanlı talimatlar gibi faktörler için engeller oluşturabilir. Bir simülasyonun, makine arızalarını önlemek amacıyla tasarlandığını, ancak simülasyonun, parçanın düzgün çalışmayı bırakmasından ve tüm makinenin durmasından sonra bir kırık kayışı tespit ettiğini düşünün.

Bu zorlukları aşmak için, kenar-AI ile etkinleştirilmiş bir bileşen eklemek akıllıca olabilir. Bu, verilerin simüle edilen işlem closest olarak yakalanmasını sağlar.

Dağıtım ve Yönetimde Olası Ağrı Noktaları

AI destekli simülasyon ikizleri için gerekli veri toplamak için doğru teknoloji yığını ve altyapısına sahip olmakla birlikte, güven, önemli bir engel olarak kalıyor. Londra’daki taksi şoförleri şehrin haritasını ve tüm kısayollarını biliyor olabilir, ancak GPS, trafik verilerini dikkate alarak sürücülere daha doğru rotalar sağlar. Benzer şekilde, mühendisler ve üretim profesyonelleri, yeteneklerine tam olarak güvenmek için güvenli ve doğru simülasyonlara ihtiyaç duyarlar.

Güven kazanmak zaman alır, ancak modeller ve dijital ikizleri besleyen verilerle şeffaflık, bu süreci hızlandırabilir. Organizasyonlar, bu güçlü teknolojinin bilgilerine tam olarak güvenebilmeleri için ekiplerin zihinsel değişimini stratejik olarak düşünmelidir – yoksa getiriden mahrum kalabilirler.

Ajansa Giden Yol

Dijital ikizlerin vaatine rağmen, benimsenme nispeten yavaş – yakın zamana kadar. AI destekli modeller, dijital ikizleri temsilinden simülasyona, diğer modellerden öğrenilen benzersiz öğrenmelere bağlayarak geçirebilir.

Yatırım ve güven arttıkça, dijital ikizler sonunda ajans statüsüne ulaşacak ve kendi başlarına karmaşık kararlar alabilecekler. Gerçek değer henüz kilidini açmadı, ancak dijital ikizler, imalat, sağlık ve perakendeye kadar endüstrileri dönüştürme potansiyeline sahiptir.