Những Yếu Tố Đứng Về Đường Đến Sự Tiến Hóa và Ứng Dụng Của Công Nghệ Kép Số?

Sự tiềm năng to lớn của công nghệ kép số – với khả năng tạo ra các bản sao kỹ thuật số của các đối tượng, quy trình và môi trường vật lý – có ứng dụng trải rộng trên nhiều ngành công nghiệp, từ sao chép môi trường nguy hiểm đến hiển thị tàu vũ trụ cho mục đích đào tạo từ xa. Phân tích gần đây từ McKinsey cho thấy sự quan tâm là rất sâu sắc, và thị trường toàn cầu cho công nghệ kép số sẽ tăng khoảng 60% mỗi năm trong năm năm tới và đạt 73,5 tỷ đô la vào năm 2027. Sự quan tâm rõ ràng là có, nhưng liệu việc áp dụng thực sự đã theo sát?

Câu trả lời – nó phức tạp. Công nghệ kép số và các trường hợp sử dụng của nó đã phát triển rất nhiều, nhưng các thách thức phải được giải quyết để công nghệ kép số được áp dụng trên quy mô lớn.

Sự Tiến Hóa Của Công Nghệ Kép Số

Việc áp dụng thực sự của công nghệ kép số đã chậm vì, cho đến gần đây, nó thiếu trí tuệ để đi vượt ra ngoài việc đại diện cho một tài sản. Điều có giá trị hơn sẽ là khả năng mô phỏng, dự đoán và kiểm soát hành vi của nó một cách chính xác. Công nghệ kép số cũng được thiết kế riêng và thiếu khả năng học hỏi toàn cầu từ hành vi của các tài sản tương tự. Các thông tin của chúng được cô lập và không phải lúc nào cũng phù hợp với nhu cầu của toàn tổ chức, khiến chúng trở thành một khoản đầu tư lớn với lợi nhuận hẹp.

Ngay cả vậy, một số người áp dụng sớm công nghệ kép số bao gồm các ngành công nghiệp sản xuất, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và ô tô, những người đã có thể thử nghiệm các cơ sở, cấu hình và quy trình mới trong một môi trường được kiểm soát.

Với các phương pháp mới dựa trên trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ thấy một sự chuyển đổi nhanh chóng từ “công nghệ kép số” sang “mô phỏng” và “cơ quan” được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, điều này sẽ mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi. Hãy xem các loại sử dụng này:

• Đại Diện – Các phiên bản đầu tiên của công nghệ kép số là các đại diện kỹ thuật số đơn giản của các tài sản, không đặc biệt hữu ích ngoài một số trường hợp sử dụng hẹp để cải thiện thiết kế và thực hiện một số nhiệm vụ. Về bản chất, đây là trạng thái “bản sao” của công nghệ kép số.
• Mô Phỏng – Ngày nay, công nghệ kép số đang phát triển từ đại diện sang mô phỏng, điều này mang lại lợi ích cho nhiều trường hợp sử dụng hơn. Mô phỏng có nghĩa là công nghệ kép số không chỉ phản ánh tài sản hoặc môi trường, mà còn mô phỏng chính xác các kịch bản trong tương lai. Trong giai đoạn này, chúng có thể học hỏi từ dữ liệu của các quy trình tương tự để thu được những thông tin có ý nghĩa. Các mô hình kép số sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để mô phỏng kết quả sản xuất, khuyến nghị các thiết lập máy tối ưu và hướng dẫn các đội sản xuất đến các mục tiêu kinh doanh được cải thiện trong một môi trường sản xuất.
• Cơ Quan – Sự tiến hóa tiếp theo sau mô phỏng sẽ là cơ quan, điều này sẽ cho phép các tài sản, quy trình và các phần của sản xuất lên kế hoạch và hành động tự chủ. Trong giai đoạn này, chúng cũng sẽ đưa ra các quyết định phức tạp và làm việc hợp tác với con người để thúc đẩy sản xuất bền vững hơn. Đây là giai đoạn đại lý của công nghệ kép số.

Chuyển đổi giữa các giai đoạn đòi hỏi các mức độ công nghệ hỗ trợ khác nhau, và điều quan trọng là các tổ chức phải có đúng công nghệ để đạt được tác động và ROI tối đa của công nghệ kép số.

Công Nghệ Cơ Bản Cho Công Nghệ Kép Số

Công nghệ cơ bản phải được thiết lập trước khi chuyển từ đại diện sang mô phỏng và cuối cùng là cơ quan.

Lấy sản xuất làm ví dụ, các tổ chức muốn tạo một mô phỏng kỹ thuật số của một quy trình hoặc môi trường nhà máy nhất định phải có khả năng cảm biến trực tuyến đáng tin cậy. Các cảm biến này cung cấp dữ liệu từ đầu vào và đầu ra tại các giai đoạn quan trọng khác nhau của hành trình để cung cấp thông tin mạnh mẽ để thông báo cho một mô phỏng. Một lượng lớn dữ liệu này đã có sẵn, và chúng tôi đã thấy các nhà sản xuất quy trình có các phép đo chất lượng trực tuyến trên đầu ra (ví dụ: giấy), nhưng thường có một khoảng trống trong việc đo lường đầu vào (ví dụ: sợi gỗ đi vào sản xuất bột giấy).

Để tránh điều này, các đội sản xuất phải xác định rõ mô phỏng họ đang cố gắng đạt được và các máy, hệ thống và thông số khác nhau của từng giai đoạn trong quy trình, cùng với các tham số của từng giai đoạn trong suốt quá trình. Điều này có thể đòi hỏi phải khai thác các chuyên gia trên nhiều chức năng để đảm bảo tất cả các khía cạnh của mô hình được tính đến, điều này sau đó sẽ giúp đảm bảo dữ liệu đủ mạnh để cung cấp năng lượng cho một mô phỏng.

Kết Nối và So Sánh

Các công nghệ kép số hoàn toàn bị cô lập đang bỏ lỡ việc học hỏi từ các mô hình khác trong các tình huống tương tự. Các mô hình đóng góp cho công nghệ kép số bản thân cần được cung cấp dữ liệu từ các mô hình và công nghệ kép số khác để thể hiện “tuyệt vời” hoặc tối ưu trông như thế nào trên toàn cầu, không chỉ trong quy trình cục bộ đang được kiểm tra.

Kết quả là, công nghệ kép số đòi hỏi một thành phần đám mây lớn, hoặc các tổ chức sẽ mất đi bất kỳ dấu hiệu nào của giá trị đầy đủ mà công nghệ này mang lại.

Đầu bên kia của đồng xu là công nghệ kép số không được dựa hoàn toàn vào công nghệ đám mây vì độ trễ của đám mây có thể tạo ra các chướng ngại vật cho các yếu tố như thu thập dữ liệu thời gian thực và hướng dẫn thời gian thực. Hãy xem xét làm thế nào vô ích khi có một mô phỏng nhằm ngăn chặn sự cố máy chỉ để mô phỏng phát hiện một vành đai bị hỏng ngay sau khi mảnh đó đã ngừng hoạt động đúng và toàn bộ máy đã ngừng hoạt động.

Để vượt qua những thách thức này, có thể khôn ngoan khi thêm một thành phần được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo ở biên. Điều này đảm bảo dữ liệu có thể được thu thập gần nhất có thể với quy trình được mô phỏng.

Các Điểm Đau Khó Khăn Khi Triển Khai và Quản Lý

Ngoài việc có đúng công nghệ và cơ sở hạ tầng để thu thập dữ liệu cần thiết cho các mô hình kép số được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, niềm tin vẫn là một rào cản đáng kể đối với việc triển khai. Các tài xế taxi ở London có thể biết bản đồ thành phố và tất cả các lối tắt, nhưng GPS thường trang bị cho các tài xế những tuyến đường chính xác hơn bằng cách tính đến dữ liệu giao thông. Tương tự, các kỹ sư và chuyên gia sản xuất cần trải nghiệm các mô phỏng chính xác và an toàn để có được sự tự tin hoàn toàn vào khả năng của họ.

Việc xây dựng niềm tin mất thời gian, nhưng sự minh bạch với các mô hình và với dữ liệu cung cấp cho công nghệ kép số có thể đẩy nhanh quá trình này. Các tổ chức nên suy nghĩ chiến lược về sự thay đổi tâm lý cần thiết để các đội tin tưởng vào các thông tin từ công nghệ mạnh mẽ này – hoặc rủi ro bỏ lỡ ROI.

Con Đường Đến Cơ Quan

Mặc dù có tiềm năng của công nghệ kép số, việc áp dụng đã tương đối chậm – cho đến gần đây. Việc giới thiệu các mô hình được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể đưa công nghệ kép số từ đại diện sang mô phỏng bằng cách kết nối các thông tin từ các mô hình khác để xây dựng dựa trên các học hỏi độc đáo.

Khi đầu tư và niềm tin tăng lên, công nghệ kép số cuối cùng sẽ đạt được trạng thái cơ quan và có thể đưa ra các quyết định phức tạp một cách tự chủ. Giá trị thực sự vẫn chưa được mở khóa, nhưng công nghệ kép số có tiềm năng biến đổi các ngành công nghiệp từ sản xuất đến chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ.