Що стоїть на шляху еволюції та впровадження цифрових двійників?

Відмінний потенціал технології цифрових двійників – з можливістю створення цифрових копій фізичних об’єктів, процесів і середовищ – має застосування, яке охоплює різні галузі, від реплікації небезпечних середовищ до демонстрації космічних кораблів для дистанційної підготовки. Останній аналіз компанії McKinsey свідчить про те, що інтерес настільки глибокий, що світовий ринок цифрових двійників зростатиме приблизно на 60% щороку протягом наступних п’яти років і досягне 73,5 мільярда доларів США до 2027 року. Інтерес явно присутній, але чи послідувало за ним справжнє впровадження?

Відповідь – все складніше. Технологія цифрових двійників та її випадки використання розвинулися величезно, але для впровадження цифрових двійників у великому масштабі необхідно подолати певні перешкоди.

Еволюція цифрових двійників

Справжнє впровадження технології цифрових двійників було повільним, оскільки до недавнього часу їй бракувало інтелекту, щоб вийти за рамки простого представлення активу. Більше значення мало б те, щоб точно симулювати, передбачити та контролювати його поведінку. Цифрові двійники також були індивідуальними та не мали можливості глобально вивчати поведінку подібних активів. Їхні знання були ізольованими та не завжди застосовувалися до ширших організаційних потреб, що робило їх великими інвестиціями з вузькими результатами.

Все ж таки, деякі першопроходці цифрових двійників включають галузі виробництва, роздрібної торгівлі, охорони здоров’я та автомобільної промисловості, які змогли протестувати нові об’єкти, конфігурації та процеси в контрольованому середовищі.

З новими підходами, керованими штучним інтелектом, ми побачимо швидкий перехід від “цифрових двійників” до штучно інтелектуальних “симуляцій” та “агентських” рішень, які суттєво розширять випадки використання та сприятимуть широкому впровадженню. Давайте розглянемо ці категорії випадків використання:

• Представлення – Ранні ітерації цифрових двійників були простими цифровими представленнями активів, які не були особливо корисними за межами окремих нішевих випадків використання для поліпшення дизайну та виконання певних завдань. По суті, це “репліка” стану технології цифрових двійників.
• Симуляція – Сьогодні цифрові двійники еволюціонують від представлення до симуляції, яка приносить користь ширшому набору випадків використання. Симуляція означає, що цифрові двійники не тільки дзеркально відображають актив або середовище, але також точно симулюють майбутні сценарії. На цьому етапі вони здатні вивчати дані з інших подібних процесів, щоб отримати значимі знання. Симуляційні двійники використовують алгоритми штучного інтелекту для симуляції результатів виробництва, рекомендацій оптимальних налаштувань машин та керівництва виробничими командами щодо покращення бізнес-цілей у виробничому середовищі.
• Агентство – Наступною еволюцією після симуляції буде агентство, яке дозволить активам, процесам та цілим частинам виробництва планувати та діяти автономно. На цьому етапі вони також прийматимуть складні рішення та працюватимуть у партнерстві з людьми для забезпечення більш сталих виробничих процесів. Це етап цифрового двійника-агента.

Перехід між стадіями вимагає різних рівнів підтримуючої технології, і для організацій вкрай важливо мати правильний технологічний стек, щоб досягти максимального впливу та ROI цифрових двійників.

Основна технологія для цифрових двійників

Перед переходом від представлення до симуляції, а потім до агентства, необхідно встановити правильну основну технологію.

Як приклад, організації, які хочуть створити цифрову симуляцію певного процесу або виробничого середовища, повинні мати надійні онлайн-чутливі можливості. Ці чутливі пристрої надають дані з входу та виходу на різних критичних етапах шляху, щоб забезпечити надійні знання для інформування симуляції. Багато з цих даних вже доступні, і ми бачили виробників процесів з якісними онлайн-вимірюваннями на виходах (наприклад, папір), але зазвичай існує розрив у вимірюваннях для входів (наприклад, деревних волокон, які входять до складу паперової маси).

Щоб обійти це, виробничі команди повинні чітко визначити симуляцію, яку вони намагаються досягти, та різні входи, машини та системи, які беруть участь, разом з різними параметрами кожного етапу процесу. Це, ймовірно, потребує залучення експертів з кількох функцій, щоб забезпечити, що всі аспекти моделі враховані, що потім допоможе забезпечити, що дані достатньо сильні, щоб забезпечити симуляцію.

З’єднання та порівняння

Цифрові двійники, які повністю ізольовані, втрачають знання з інших моделей у подібних сценаріях. Моделі, які сприяють цифровим двійникам, повинні бути надані даними з інших подібних моделей та цифрових двійників, щоб продемонструвати, що таке “відмінне” або оптимальне глобально, а не тільки в місцевому процесі, який вивчається.

Як наслідок, цифрові двійники вимагають великого хмарного компонента, інакше організації ризикують втратити будь-яке подобие повного обіцянки цієї технології.

Інша сторона медалі полягає в тому, що цифрові двійники не повинні покладатися виключно на хмарну технологію, оскільки затримка хмари може створити перешкоди для факторів, таких як збір даних у реальному часі та інструкцій у реальному часі. Розгляньте, наскільки безглуздо було б мати симуляцію, призначену для запобігання виходу з ладу машин, лише б симуляція виявила зламаний ремінь вже після того, як деталь перестала функціонувати належним чином, а вся машина зупинилася.

Щоб подолати ці перешкоди, можливо, буде мудро додати компонент, який підтримує штучний інтелект на рівні краю. Це забезпечить збір даних якомога ближче до процесу, який симулюється.

Можливі болючі місця при розгортанні та управлінні

Крім наявності правильного технологічного стеку та інфраструктури для збору необхідних даних для штучно інтелектуальних симуляційних двійників, довіра залишається значним бар’єром для розгортання. Таксисти в Лондоні можуть знати карту міста та всі його об’їзди, але GPS зазвичай забезпечує водіїв більш точними маршрутами, враховуючи дані про трафік. Аналогічно, інженерам та виробничим фахівцям потрібно досвідчувати точні та безпечні симуляції, щоб повністю здобути довіру до їхніх можливостей.

Довіра потребує часу, але прозорість моделей та даних, які живлять цифрові двійники, може прискорити цей процес. Організації повинні стратегічно подумати про зміну мислення, необхідну для того, щоб команди довіряли знанням з цієї потужної технології – або ризикують втратити ROI.

Шлях до агентства

Незважаючи на обіцянки цифрових двійників, впровадження було відносно повільним – поки недавно. Введення моделей, керованих штучним інтелектом, може перетворити цифрові двійники з представлення на симуляцію, з’єднуючи знання з інших моделей, щоб побудувати унікальні знання.

По мірі зростання інвестицій та довіри цифрові двійники врешті-решт досягнуть статусу агентства та зможуть приймати складні рішення самостійно. Справжня цінність ще не розблокована, але цифрові двійники мають потенціал трансформувати галузі від виробництва до охорони здоров’я та роздрібної торгівлі.