部署數字雙胞胎：企業可以面臨的7個挑戰以及如何導航
數位雙胞胎的承諾：轉變系統與超越
在今日快節奏的世界中，驚喜似乎每天都在發生。這就是為什麼擁有像數位雙胞胎這樣的工具變得越來越有價值。正如Plex by Rockwell Automation的產品管理副總裁Ara Surenian對ZDNET解釋說：「能夠模擬和模仿你的現實世界環境，讓你根據收集的數據做出明智的決策。這非常有益。」
但數位雙胞胎究竟是什麼？把它們想像成物理系統、機器，甚至生態系統的軟體複製品。通過模仿這些實體，它們讓我們能夠預測結果、優化性能並降低成本——所有這些都不需要觸及真實的東西。無論是改進工業機械、優化供應鏈，還是測試城市規劃場景，數位雙胞胎都具有巨大的潛力。
數位雙胞胎如何重塑產品開發
數位雙胞胎不僅關乎效率；它們還在革新產品開發。當與擴展現實（XR）結合時，它們創造了增強視覺化和協作的沉浸式體驗。例如，製造商可以模擬裝配線，或工程師可以在動工前走過虛擬藍圖。這是一個遊戲改變者。
然而，實施數位雙胞胎並非沒有挑戰。讓我們深入探討一些障礙以及行業領導者建議如何克服它們。
挑戰與解決方案
1. 複雜性
複雜性常被認為是部署數位雙胞胎的最大障礙之一。Schneider Electric機器人卓越中心主任Christine Bush指出：「公司往往追求完美，而不是滿足於『足夠好』。」她建議：「從小處開始。在控制環境中啟動試驗項目，以展示投資回報。」
為了避免不堪重負，應專注於特定地點而非整個系統。Surenian建議：「確定數據最容易獲取的區域，並問你想回答什麼問題。是容量？庫存？需求預測？從那裡開始。」
2. 不完整的網絡
要讓數位雙胞胎蓬勃發展，組織需要強大的網絡。Nokia Bell Labs解決方案研究總裁Thierry Klein強調：「連通性至關重要——不僅在網絡層面，還包括人與機器之間。」
AI可以在此彌補差距。一個集成的AI模型可以分析數據、推薦行動並模擬場景，使數位雙胞胎隨著時間變得更智能。Klein補充說：「AI將數位雙胞胎轉化為能夠自主優化的動態工具。」
3. 數據速度
實時數據處理至關重要。Databricks AI副總裁Naveen Rao強調了這一點：「如果你的模型不夠快，警報可能來得太晚，導致昂貴的維修或團隊間的不信任。」
為了解決這個問題，公司必須投資於高效能計算和邊緣分析，以確保數據流暢且迅速地流動。
4. 用戶界面不夠實時
雖然數位雙胞胎在模擬方面表現出色，但它們的界面有時無法達到預期。XR和VR技術承諾通過提供互動式儀表板來解決這個問題，讓用戶直觀地探索系統。
然而，安全問題仍然至關重要。Bush表示：「XR和VR是出色的工具，但必須在控制環境中小心實施，以避免事故或分心。」
5. 不一致的標準
缺乏通用的標準導致數據孤島，阻礙整合。Trimble創新副總裁Shelly Nooner強調需要開放、可互操作的標準。像BuildingSmart這樣的組織正在為建築等行業開發框架，開闢道路。
6. 管理多樣化的數據輸入
數位雙胞胎在很大程度上依賴感測器數據和物聯網設備。Schneider Electric創新產品負責人Robert Bunger強調了組織這些輸入的重要性。他說：「整合各種數據流並保持模型同步很困難。」
機器學習運營（MLOps）可以在此提供幫助。通過持續重新訓練模型並確保訪問控制，企業可以保持準確性和透明度。
7. 技能差距
最後，專業人才的短缺也是一個挑戰。ISG顧問Ryan Hamze建議投資於本地勞動力培訓。與科技公司的合作也可以彌補技能差距。
結論：以商業為中心的策略
最終，數位雙胞胎在與商業目標對齊時會成功。EY Consulting新興技術執行董事Jason Noel強調設計服務於非技術利益相關者的數位雙胞胎的重要性。
Noel表示：「以人為中心的數位雙胞胎賦能各部門的決策者。它們將洞察無縫整合到工作流程中，推動更明智的選擇和行動。」
通過專注於可用性和協作，數位雙胞胎可以轉變產業並重新定義產品開發的未來。
相關文章
AI驅動的音樂創作：輕鬆打造歌曲與影片
音樂創作可能複雜，需耗費時間、資源與專業知識。人工智慧已改變此過程，使其簡單且易於上手。本指南介紹如何利用AI讓任何人免費創作獨特的歌曲與視覺效果，開啟新的創意可能性。我們探索具有直觀介面與先進AI的平台，將您的音樂創意轉化為現實，且無需高昂成本。重點AI可生成完整歌曲，包括人聲，不僅限於器樂。Suno AI與Hailuo AI等平台提供免費音樂創作工具。ChatGPT等AI工具簡化歌詞創作，加速
創建AI驅動的著色書：全面指南
設計著色書是一項有益的追求，結合藝術表達與為使用者提供平靜的體驗。然而，此過程可能相當勞力密集。幸運的是，AI工具能輕鬆簡化高品質、一致的著色頁創建。本指南提供使用AI製作著色書的逐步方法，專注於保持一致風格和最佳效率的技術。關鍵要點使用AI提示工具開發詳細、結構化的著色頁提示。確保著色書中所有頁面的藝術風格一致。生成單一著色頁設計的多樣變化。利用Ideogram等AI平台快速高效創建著色書。精煉
Qodo與Google Cloud合作為開發者提供免費AI程式碼審查工具
Qodo，一家專注於程式碼品質的以色列AI編碼新創公司，與Google Cloud合作推出夥伴關係，以提升AI生成軟體的完整性。隨著企業越來越依賴AI進行編碼，對強大監督和品質保證工具的需求日益增長。Qodo執行長Itamar Friedman指出，AI生成程式碼現已成為現代開發的核心。「想像一個未來，AI撰寫所有程式碼；人類無法全部審查，」Friedman說。「我們需要系統確保程式碼符合預期價值
評論 (1)
0/200
![MarkWilson]()
MarkWilson
2025-08-16 19:00:59
Super interesting read on digital twins! 🧠 The idea of virtual replicas transforming systems is wild, but those 7 challenges sound like a real headache for businesses. Curious how companies are tackling the data integration hurdle—any cool examples out there?
0
數位雙胞胎的承諾：轉變系統與超越
在今日快節奏的世界中，驚喜似乎每天都在發生。這就是為什麼擁有像數位雙胞胎這樣的工具變得越來越有價值。正如Plex by Rockwell Automation的產品管理副總裁Ara Surenian對ZDNET解釋說：「能夠模擬和模仿你的現實世界環境，讓你根據收集的數據做出明智的決策。這非常有益。」
但數位雙胞胎究竟是什麼？把它們想像成物理系統、機器，甚至生態系統的軟體複製品。通過模仿這些實體，它們讓我們能夠預測結果、優化性能並降低成本——所有這些都不需要觸及真實的東西。無論是改進工業機械、優化供應鏈，還是測試城市規劃場景，數位雙胞胎都具有巨大的潛力。
數位雙胞胎如何重塑產品開發
數位雙胞胎不僅關乎效率；它們還在革新產品開發。當與擴展現實（XR）結合時，它們創造了增強視覺化和協作的沉浸式體驗。例如，製造商可以模擬裝配線，或工程師可以在動工前走過虛擬藍圖。這是一個遊戲改變者。
然而，實施數位雙胞胎並非沒有挑戰。讓我們深入探討一些障礙以及行業領導者建議如何克服它們。
挑戰與解決方案
1. 複雜性
複雜性常被認為是部署數位雙胞胎的最大障礙之一。Schneider Electric機器人卓越中心主任Christine Bush指出：「公司往往追求完美，而不是滿足於『足夠好』。」她建議：「從小處開始。在控制環境中啟動試驗項目，以展示投資回報。」
為了避免不堪重負，應專注於特定地點而非整個系統。Surenian建議：「確定數據最容易獲取的區域，並問你想回答什麼問題。是容量？庫存？需求預測？從那裡開始。」
2. 不完整的網絡
要讓數位雙胞胎蓬勃發展，組織需要強大的網絡。Nokia Bell Labs解決方案研究總裁Thierry Klein強調：「連通性至關重要——不僅在網絡層面，還包括人與機器之間。」
AI可以在此彌補差距。一個集成的AI模型可以分析數據、推薦行動並模擬場景，使數位雙胞胎隨著時間變得更智能。Klein補充說：「AI將數位雙胞胎轉化為能夠自主優化的動態工具。」
3. 數據速度
實時數據處理至關重要。Databricks AI副總裁Naveen Rao強調了這一點：「如果你的模型不夠快，警報可能來得太晚，導致昂貴的維修或團隊間的不信任。」
為了解決這個問題，公司必須投資於高效能計算和邊緣分析，以確保數據流暢且迅速地流動。
4. 用戶界面不夠實時
雖然數位雙胞胎在模擬方面表現出色，但它們的界面有時無法達到預期。XR和VR技術承諾通過提供互動式儀表板來解決這個問題，讓用戶直觀地探索系統。
然而，安全問題仍然至關重要。Bush表示：「XR和VR是出色的工具，但必須在控制環境中小心實施，以避免事故或分心。」
5. 不一致的標準
缺乏通用的標準導致數據孤島，阻礙整合。Trimble創新副總裁Shelly Nooner強調需要開放、可互操作的標準。像BuildingSmart這樣的組織正在為建築等行業開發框架，開闢道路。
6. 管理多樣化的數據輸入
數位雙胞胎在很大程度上依賴感測器數據和物聯網設備。Schneider Electric創新產品負責人Robert Bunger強調了組織這些輸入的重要性。他說：「整合各種數據流並保持模型同步很困難。」
機器學習運營（MLOps）可以在此提供幫助。通過持續重新訓練模型並確保訪問控制，企業可以保持準確性和透明度。
7. 技能差距
最後，專業人才的短缺也是一個挑戰。ISG顧問Ryan Hamze建議投資於本地勞動力培訓。與科技公司的合作也可以彌補技能差距。
結論：以商業為中心的策略
最終，數位雙胞胎在與商業目標對齊時會成功。EY Consulting新興技術執行董事Jason Noel強調設計服務於非技術利益相關者的數位雙胞胎的重要性。
Noel表示：「以人為中心的數位雙胞胎賦能各部門的決策者。它們將洞察無縫整合到工作流程中，推動更明智的選擇和行動。」
通過專注於可用性和協作，數位雙胞胎可以轉變產業並重新定義產品開發的未來。
AI驅動的音樂創作：輕鬆打造歌曲與影片
音樂創作可能複雜，需耗費時間、資源與專業知識。人工智慧已改變此過程，使其簡單且易於上手。本指南介紹如何利用AI讓任何人免費創作獨特的歌曲與視覺效果，開啟新的創意可能性。我們探索具有直觀介面與先進AI的平台，將您的音樂創意轉化為現實，且無需高昂成本。重點AI可生成完整歌曲，包括人聲，不僅限於器樂。Suno AI與Hailuo AI等平台提供免費音樂創作工具。ChatGPT等AI工具簡化歌詞創作，加速
創建AI驅動的著色書：全面指南
設計著色書是一項有益的追求，結合藝術表達與為使用者提供平靜的體驗。然而，此過程可能相當勞力密集。幸運的是，AI工具能輕鬆簡化高品質、一致的著色頁創建。本指南提供使用AI製作著色書的逐步方法，專注於保持一致風格和最佳效率的技術。關鍵要點使用AI提示工具開發詳細、結構化的著色頁提示。確保著色書中所有頁面的藝術風格一致。生成單一著色頁設計的多樣變化。利用Ideogram等AI平台快速高效創建著色書。精煉
Qodo與Google Cloud合作為開發者提供免費AI程式碼審查工具
Qodo，一家專注於程式碼品質的以色列AI編碼新創公司，與Google Cloud合作推出夥伴關係，以提升AI生成軟體的完整性。隨著企業越來越依賴AI進行編碼，對強大監督和品質保證工具的需求日益增長。Qodo執行長Itamar Friedman指出，AI生成程式碼現已成為現代開發的核心。「想像一個未來，AI撰寫所有程式碼；人類無法全部審查，」Friedman說。「我們需要系統確保程式碼符合預期價值
2025-08-16 19:00:59
Super interesting read on digital twins! 🧠 The idea of virtual replicas transforming systems is wild, but those 7 challenges sound like a real headache for businesses. Curious how companies are tackling the data integration hurdle—any cool examples out there?
0
