CIO внедряют цифровые двойники, но проблемы реализации остаются

Реализация полного обещания цифровых двойников может требовать интеграции систем и данных по всей организационной экосистеме.

Представьте, что можно проработать производственные проблемы и изменения рабочих процессов виртуально перед внедрением изменений в организацию. Почти шесть из десяти CIO, ответивших на недавний опрос Gartner, либо уже имеют, либо готовят свои организации к поддержке цифровых двойников, которые реплицируют потенциальные и реальные физические активы, процессы, людей, места, системы и устройства. По крайней мере 21% уже развернули форму цифровых двойников, в то время как еще 38% находятся в стадии планирования на 1–3 года для развертывания цифровых двойников.

См. также: Рынок цифровых двойников вырастет в 10 раз в ближайшие 5 лет

Однако реализация полного обещания цифровых двойников может требовать интеграции систем и данных по всей организационной экосистеме. Это вывод отчета Deloitte. Плохие данные, проблемы измерений и даже просто перебор могут затруднить точное реплицирование физических активов, предупреждают авторы отчета во главе с Адамом Мюссемели из Deloitte.

Команда Deloitte идентифицировала некоторые потенциальные способы внедрения цифровых двойников по отраслям:

• Авто- и авиапроизводители: «Незаменимые инструменты для оптимизации всей производственной цепочки ценности и инноваций новых продуктов». В случае авиадвигателей, они могут «иметь тысячи или десятки тысяч сенсоров, генерирующих терабайты данных каждую секунду. В сочетании с цифровыми двойниками, машинным обучением и предиктивными моделями, производители предоставляют рекомендации, помогающие пилотам оптимизировать расход топлива, помогать обслуживанию быть проактивным и помогать флотам управлять затратами».
• Энергетика: «Операторы полевых сервисов захватывают и анализируют массивные объемы in-hole данных, которые они используют для построения цифровых моделей, направляющих бурение в реальном времени».
• Здравоохранение: «Кардиоваскулярные исследователи создают высокоточные цифровые двойники человеческого сердца для клинической диагностики, образования и тренинга».
• Умные города: «Сингапур использует детальную виртуальную модель себя в градостроительстве, обслуживании и проектах готовности к катастрофам».

Построение точного цифрового двойника — не за один день. Команда Deloitte указывает на три области вызовов при внедрении цифровых двойников:

• Плохие данные: «ИИ и алгоритмы машинного обучения, питающие цифровые двойники, требуют больших объемов данных», — предупреждают Мюссемели и соавторы. «во многих случаях данные с сенсоров на производственном полу могут быть повреждены, потеряны или просто не собраны последовательно в первую очередь». Отчет Deloitte советует «принять меры для разработки необходимой инфраструктуры и подхода к управлению данными сейчас может помочь сократить ваше время до выгоды».
• Измерение процессов: «Даже в случаях, когда симуляции цифровых двойников создаются для новых процессов, систем и устройств, не всегда возможно идеально инструментировать процесс», — предупреждает команда Deloitte. «Организациям нужно смотреть на прокси — например, полагаться на инструментацию и сенсоры в автомобиле, а не ставить сенсоры в шины — или на вещи, которые можно обнаружить».
• Определение правильного баланса сенсоров: «С падением стоимости сенсоров, сколько сенсоров достаточно?» — спрашивают исследователи. «Балансировка стоимости/выгоды критична. Большинство сценариев использования требуют только скромное количество стратегически размещенных сенсоров для обнаружения ключевых входов, выходов и этапов внутри процесса».

Пока есть препятствия, исследователи Deloitte — сторонники беспрецедентных потенциальных выгод, которые цифровые двойники приносят предприятиям. «Идеальная цифровая копия физического мира позволила бы вам сотрудничать виртуально, принимать сенсорные данные и симулировать условия быстро, понимать what-if сценарии четко, предсказывать результаты более точно и выдавать инструкции для манипуляции физическим миром». Это ценностное предложение стоит изучения.