Bereitstellung digitaler Zwillinge: 7 Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen können und wie sie navigieren können

Das Versprechen digitaler Zwillinge: Systeme und darüber hinaus transformieren

In der heutigen schnelllebigen Welt scheinen Überraschungen täglich auftauchen. Deshalb werden Tools wie digitale Zwillinge immer wertvoller geworden. Als Ara Surenian, VP des Produktmanagements bei Plex von Rockwell Automation, erklärte ZDNET: „Wenn Sie in der Lage sind, Ihre reale Umgebung zu simulieren und nachzuahmen, können Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage gesammelter Daten treffen. Sie sind unglaublich vorteilhaft.“

Aber was genau sind digitale Zwillinge? Stellen Sie sich sie als Software -Repliken von physischen Systemen, Maschinen oder sogar Ökosystemen vor. Durch die Nachahmung dieser Einheiten ermöglichen sie es uns, Ergebnisse vorherzusagen, die Leistung zu optimieren und die Kosten zu senken - ohne die reale Sache zu berühren. Unabhängig davon, ob es sich um die Verbesserung der Industriemaschinen, die Optimierung von Lieferketten oder sogar das Testen von Stadtplanungsszenarien, digitale Zwillinge verfügen über ein immenses Potenzial.

Wie digitale Zwillinge die Produktentwicklung neu formen

Digitale Zwillinge geht es nicht nur um Effizienz. Sie revolutionieren auch die Produktentwicklung. In Kombination mit Extended Reality (XR) schaffen sie immersive Erfahrungen, die die Visualisierung und Zusammenarbeit verbessern. Zum Beispiel können Hersteller Montagelinien simulieren, oder Ingenieure können virtuelle Blaupausen durchgehen - alle, bevor sie den Boden brechen. Es ist ein Game-Changer.

Die Implementierung digitaler Zwillinge ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Tauchen wir in einige der Hürden ein und wie Branchenführer vorschlagen, sie zu überwinden.

Herausforderungen und Lösungen

1. Komplexität

Komplexität wird häufig als eines der größten Hindernisse für die Bereitstellung digitaler Zwillinge bezeichnet. "Unternehmen streben oft nach Perfektion an, anstatt sich mit 'gut genug' zu entscheiden," bemerkte Christine Bush, Direktorin des Exzellenzzentrums Robotics bei Schneider Electric. "Beginnen Sie klein. Beginnen Sie mit Pilotprojekten, um den Return on Investment in kontrollierte Einstellungen zu präsentieren."

Um nicht überfordert zu werden, konzentrieren Sie sich eher auf bestimmte Orte als auf ganze Systeme. "Identifizieren Sie Bereiche, in denen Daten am besten zugänglich sind, und stellen Sie, welche Fragen Sie beantworten möchten", riet Sorenian. "Ist es Kapazität? Inventar? Nachfrageprognose? Beginnen Sie dort."

2. Unvollständige Netzwerke

Damit digitale Zwillinge gedeihen können, benötigen Unternehmen robuste Netzwerke. Thierry Klein, Präsident der Nokia Bell Labs Solutions Solutions Research, betonte: "Die Konnektivität ist entscheidend - nicht nur auf Netzwerkebene, sondern auch zwischen Menschen und Maschinen."

KI kann hier Lücken überbrücken. Ein integriertes KI -Modell kann Daten analysieren, Aktionen empfehlen und Szenarien simulieren, wodurch digitale Zwillinge im Laufe der Zeit intelligenter sind. "AI verwandelt digitale Zwillinge in dynamische Tools, die autonom optimiert werden können", fügte Klein hinzu.

1. Datengeschwindigkeit

Die Echtzeit-Datenverarbeitung ist kritisch. Naveen Rao, VP von AI für Datenbanken, hob diesen Punkt hervor: "Wenn Ihre Modelle nicht schnell genug sind, kommen Warnungen möglicherweise zu spät, was zu kostspieligen Reparaturen oder Misstrauen zwischen Teams führt."

Um dies anzugehen, müssen Unternehmen in Hochleistungs-Computing- und Edge-Analysen investieren, um die Datenflüsse reibungslos und schnell sicherzustellen.

4. Benutzeroberflächen nicht in Echtzeit genug

Während sich digitale Zwillinge in der Simulation auszeichnen, bleiben ihre Schnittstellen manchmal hinter den Erwartungen zurück. XR- und VR -Technologien versprechen, dies zu lösen, indem sie interaktive Dashboards anbieten, mit denen Benutzer Systeme intuitiv erforschen können.

Sicherheitsbedenken bleiben jedoch von größter Bedeutung. "XR und VR sind fantastische Werkzeuge", sagte Bush, "aber sie müssen in kontrollierten Einstellungen sorgfältig implementiert werden, um Unfälle oder Ablenkungen zu vermeiden."

5. Inkonsistente Standards

Das Fehlen universeller Standards erzeugt Datensilos, die die Integration behindern. Shelly Nooner, VP of Innovation bei Trimble, betonte die Notwendigkeit offener, interoperabler Standards. Unternehmen wie BuildingsMart ebnen den Weg, indem sie Rahmenbedingungen für Branchen wie Bauarbeiten entwickeln.

6. Verwaltung verschiedener Dateneingaben

Digitale Zwillinge verlassen sich stark auf Sensordaten und IoT -Geräte. Robert Bunger, Innovationsproduktinhaber bei Schneider Electric, hob die Bedeutung der Organisation dieser Inputs hervor. "Es ist schwierig, verschiedene Datenströme zu integrieren, während Modelle synchronisiert werden", sagte er.

Operationen für maschinelles Lernen (MLOPS) können hier helfen. Durch kontinuierliche Umschulungsmodelle und die Sicherstellung von Zugangskontrollen können Unternehmen die Genauigkeit und Transparenz aufrechterhalten.

7. Fähigkeitslücken

Schließlich ist der Mangel an spezialisiertem Talent eine Herausforderung. Ryan Hamze, Berater bei ISG, empfahl, in lokale Belegschaftsausbildung zu investieren. Partnerschaften mit Technologieunternehmen können auch Lücken in die Fähigkeiten überbrücken.

Schlussfolgerung: Ein geschäftsorientierter Ansatz

Letztendlich gelingt es digitale Zwillinge, wenn sie sich mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Jason Noel, Executive Director of Emerging Technology bei EY Consulting, betonte, wie wichtig es ist, digitale Zwillinge zu entwerfen, die auch nicht-technische Stakeholder dienen.

"Human-zentrierte digitale Zwillinge ermöglichen Entscheidungsträger in allen Abteilungen", erklärte Noel. "Sie integrieren nahtlos Erkenntnisse in Workflows und treiben intelligenteren Entscheidungen und Aktionen."

Durch die Konzentration auf Benutzerfreundlichkeit und Zusammenarbeit können digitale Zwillinge die Industrie verändern und die Zukunft der Produktentwicklung neu definieren.