Triển khai các cặp song sinh kỹ thuật số: 7 thách thức mà các doanh nghiệp có thể phải đối mặt và cách điều hướng chúng

Lời hứa của cặp song sinh kỹ thuật số: các hệ thống biến đổi và hơn thế nữa

Trong thế giới có nhịp độ nhanh ngày nay, những bất ngờ dường như xuất hiện hàng ngày. Đó là lý do tại sao có các công cụ như Twins kỹ thuật số ngày càng trở nên có giá trị. Như Ara Surenian, VP Quản lý sản phẩm tại Plex của Rockwell Automation, đã giải thích với ZDNet, có thể mô phỏng và bắt chước môi trường trong thế giới thực của bạn cho phép bạn đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu được thu thập. Nó cực kỳ có lợi.

Nhưng chính xác thì cặp song sinh kỹ thuật số là gì? Hãy nghĩ về chúng như là bản sao phần mềm của các hệ thống vật lý, máy móc hoặc thậm chí hệ sinh thái. Bằng cách bắt chước các thực thể này, chúng cho phép chúng tôi dự đoán kết quả, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí mà không cần chạm vào thực tế. Cho dù đó là cải thiện máy móc công nghiệp, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, hoặc thậm chí thử nghiệm các kịch bản quy hoạch đô thị, cặp song sinh kỹ thuật số có tiềm năng to lớn.

Cách sinh đôi kỹ thuật số định hình lại sự phát triển sản phẩm

Cặp song sinh kỹ thuật số không chỉ là về hiệu quả; Họ cũng cách mạng hóa phát triển sản phẩm. Khi kết hợp với thực tế mở rộng (XR), chúng tạo ra những trải nghiệm nhập vai giúp tăng cường trực quan và hợp tác. Ví dụ, các nhà sản xuất có thể mô phỏng các dây chuyền lắp ráp hoặc kỹ sư có thể đi qua các bản thiết kế ảo, tất cả trước khi đột phá. Đó là một người thay đổi trò chơi.

Tuy nhiên, việc thực hiện các cặp song sinh kỹ thuật số không phải là không có thách thức. Chúng ta hãy đi sâu vào một số rào cản và cách các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp đề nghị vượt qua chúng.

Thách thức và giải pháp

1. Độ phức tạp

Sự phức tạp thường được trích dẫn là một trong những rào cản lớn nhất để triển khai các cặp song sinh kỹ thuật số. "Các công ty thường nhắm đến sự hoàn hảo thay vì giải quyết 'đủ tốt' '" Christine Bush, giám đốc Trung tâm Xuất sắc tại Schneider Electric lưu ý. "Bắt đầu nhỏ. Bắt đầu với các dự án thí điểm để giới thiệu lợi tức đầu tư vào các thiết lập được kiểm soát."

Để tránh bị choáng ngợp, hãy tập trung vào các vị trí cụ thể hơn là toàn bộ hệ thống. "Xác định các khu vực nơi dữ liệu có thể truy cập nhất và hỏi những câu hỏi bạn muốn trả lời", Surenian khuyên. "Có phải năng lực không? Hàng tồn kho? Dự báo nhu cầu? Bắt đầu từ đó."

2. Mạng không hoàn chỉnh

Đối với cặp song sinh kỹ thuật số phát triển mạnh, các tổ chức cần kết nối mạng mạnh mẽ. Thierry Klein, chủ tịch của Nokia Bell Labs Solutions Research, nhấn mạnh, "Kết nối là rất quan trọng không chỉ ở cấp mạng mà còn giữa con người và máy móc".

AI có thể thu hẹp khoảng cách ở đây. Một mô hình AI tích hợp có thể phân tích dữ liệu, đề xuất các hành động và mô phỏng các kịch bản, làm cho cặp song sinh kỹ thuật số thông minh hơn theo thời gian. "AI biến các cặp song sinh kỹ thuật số thành các công cụ động có khả năng tối ưu hóa tự trị", Klein nói thêm.

3. Vận tốc dữ liệu

Xử lý dữ liệu thời gian thực là rất quan trọng. Naveen Rao, VP của AI cho Databricks, nhấn mạnh điểm này: "Nếu các mô hình của bạn không đủ nhanh, cảnh báo có thể đến quá muộn, dẫn đến việc sửa chữa hoặc không tin tưởng tốn kém giữa các đội."

Để giải quyết vấn đề này, các công ty phải đầu tư vào điện toán hiệu suất cao và phân tích cạnh để đảm bảo dữ liệu chảy trơn tru và nhanh chóng.

4. Giao diện người dùng không đủ thời gian thực

Trong khi các cặp song sinh kỹ thuật số vượt trội so với mô phỏng, giao diện của chúng đôi khi tụt hậu so với kỳ vọng. Các công nghệ XR và VR hứa hẹn sẽ giải quyết điều này bằng cách cung cấp các bảng điều khiển tương tác cho phép người dùng khám phá các hệ thống bằng trực giác.

Tuy nhiên, mối quan tâm an toàn vẫn là tối quan trọng. "XR và VR là những công cụ tuyệt vời," Bush nói, "nhưng chúng phải được thực hiện cẩn thận trong các cài đặt được kiểm soát để tránh tai nạn hoặc mất tập trung."

5. Tiêu chuẩn không nhất quán

Sự vắng mặt của các tiêu chuẩn phổ quát tạo ra các silo của dữ liệu, cản trở hội nhập. Shelly Nooner, VP đổi mới tại Trimble, nhấn mạnh sự cần thiết của các tiêu chuẩn mở, tương tác. Các tổ chức như BuildingMart đang mở đường bằng cách phát triển các khung cho các ngành công nghiệp như xây dựng.

6. Quản lý các đầu vào dữ liệu đa dạng

Cặp song sinh kỹ thuật số phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu cảm biến và thiết bị IoT. Robert Bunger, chủ sở hữu sản phẩm đổi mới tại Schneider Electric, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tổ chức các đầu vào này. "Việc tích hợp các luồng dữ liệu khác nhau trong khi giữ các mô hình được đồng bộ hóa là khó khăn", ông nói.

Hoạt động học máy (MLOP) có thể giúp ở đây. Bằng cách liên tục đào tạo lại các mô hình và đảm bảo các điều khiển truy cập, các doanh nghiệp có thể duy trì độ chính xác và minh bạch.

7. Khoảng cách kỹ năng

Cuối cùng, sự thiếu hụt tài năng chuyên môn đặt ra một thách thức. Ryan Hamze, chuyên gia tư vấn tại ISG, đề nghị đầu tư vào đào tạo lực lượng lao động địa phương. Quan hệ đối tác với các công ty công nghệ cũng có thể thu hẹp khoảng cách kỹ năng.

Kết luận: Cách tiếp cận tập trung vào kinh doanh

Cuối cùng, cặp song sinh kỹ thuật số thành công khi họ phù hợp với các mục tiêu kinh doanh. Jason Noel, giám đốc điều hành của công nghệ mới nổi tại EY Consulting, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế các cặp song sinh kỹ thuật số phục vụ các bên liên quan phi kỹ thuật.

"Cặp song sinh kỹ thuật số làm trung tâm của con người trao quyền cho những người ra quyết định giữa các phòng ban", Noel tuyên bố. "Họ tích hợp những hiểu biết một cách liền mạch vào quy trình công việc, thúc đẩy các lựa chọn và hành động thông minh hơn."

Bằng cách tập trung vào khả năng sử dụng và hợp tác, Twins kỹ thuật số có thể biến đổi các ngành công nghiệp và xác định lại tương lai của phát triển sản phẩm.