部署數字雙胞胎：企業可以面臨的7個挑戰以及如何導航
數字雙胞胎的承諾：轉換系統及以後
在當今快節奏的世界中，似乎每天都會出現驚喜。這就是為什麼擁有像數字雙胞胎這樣的工具變得越來越有價值的原因。正如Rockwell Automation在PLEX上的產品管理副總裁Ara Surenian向ZDNET解釋說：“能夠模擬和模仿現實世界中的環境，使您可以根據收集的數據做出明智的決定。這是非常有益的。”
但是數字雙胞胎到底是什麼？將它們視為物理系統，機器甚至生態系統的軟件複製品。通過模仿這些實體，它們使我們能夠預測結果，優化績效並降低成本，而無需觸及真實的事情。無論是改善工業機械，優化供應鏈，甚至測試城市規劃方案，數字雙胞胎都具有巨大的潛力。
數字雙胞胎如何重塑產品開發
數字雙胞胎不僅僅是效率；他們也徹底改變了產品開發。當與擴展現實（XR）配對時，它們會創建沉浸式體驗，從而增強可視化和協作。例如，製造商可以模擬裝配線，或者工程師可以在虛擬的藍圖中漫步，然後在破裂之前。這是一個改變遊戲規則的人。
但是，實施數字雙胞胎並非沒有挑戰。讓我們深入研究一些障礙，以及行業領導者如何克服他們的建議。
挑戰和解決方案
1。複雜性
複雜性通常被認為是部署數字雙胞胎的最大障礙之一。施耐德電氣機器人卓越中心主任克里斯汀·布什（Christine Bush）指出：“公司通常是為了實現完美而不是為'足夠好'而定。” “從小開始。從試點項目開始，以展示受控環境中的投資回報。”
為了避免不知所措，請關注特定位置，而不是整個系統。 Surenian建議：“確定數據最容易訪問的區域，並詢問您想回答哪些問題。” “容量？庫存？需求預測嗎？從那裡開始。”
2。不完整的網絡
為了使數字雙胞胎蓬勃發展，組織需要強大的網絡。諾基亞貝爾實驗室解決方案研究總裁Thierry Klein強調：“連通性至關重要，而不是在網絡層面，而且在人類和機器之間。”
AI可以在這裡彌合差距。集成的AI模型可以分析數據，推薦操作和模擬場景，從而使數字雙胞胎隨著時間的流逝而更加聰明。克萊因補充說：“ AI將數字雙胞胎轉變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。 AI的Databricks副總裁Naveen Rao強調了這一點：“如果您的模型不夠快，警報可能太晚了，從而導致團隊之間的昂貴維修或不信任。”
為了解決這個問題，公司必須投資高性能計算和邊緣分析，以確保數據順利，迅速地流動。
4。用戶接口不夠實時
儘管數字雙胞胎在模擬方面表現出色，但它們的接口有時會落後於期望。 XR和VR Technologies有望通過提供交互式儀表板來解決此問題，從而使用戶可以直觀地探索系統。
然而，安全問題仍然至關重要。布什說：“ XR和VR是很棒的工具，但必須在受控設置中仔細實施，以避免發生事故或分心。”
5。不一致的標準
缺乏通用標準會產生數據孤島，阻礙集成。 Trimble創新副總裁Shelly Nooner強調了需要開放，可互操作的標準。像BuildingsMart這樣的組織正在通過為建築等行業開發框架來鋪平道路。
6。管理各種數據輸入
數字雙胞胎在很大程度上依賴傳感器數據和物聯網設備。 Schneider Electric的創新產品所有者Robert Bunger強調了組織這些投入的重要性。他說：“在保持模型同步的同時集成各種數據流非常困難。”
機器學習操作（MLOP）可以在這裡提供幫助。通過連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，缺乏專業人才帶來了挑戰。 ISG顧問Ryan Hamze建議投資當地勞動力培訓。與科技公司的合作夥伴關係也可以彌合技能差距。
結論：一種以商業為中心的方法
最終，數字雙胞胎與業務目標保持一致時成功。 EY Consulting新興技術執行總監Jason Noel強調了設計為非技術利益相關者服務的數字雙胞胎的重要性。
諾埃爾說：“以人為中心的數字雙胞胎增強了各個部門的決策者。” “他們將洞察力無縫地集成到工作流程中，推動更智能的選擇和行動。”
通過專注於可用性和協作，數字雙胞胎可以改變行業並重新定義產品開發的未來。
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但是數字雙胞胎到底是什麼？將它們視為物理系統，機器甚至生態系統的軟件複製品。通過模仿這些實體，它們使我們能夠預測結果，優化績效並降低成本，而無需觸及真實的事情。無論是改善工業機械，優化供應鏈，甚至測試城市規劃方案，數字雙胞胎都具有巨大的潛力。
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數字雙胞胎不僅僅是效率；他們也徹底改變了產品開發。當與擴展現實（XR）配對時，它們會創建沉浸式體驗，從而增強可視化和協作。例如，製造商可以模擬裝配線，或者工程師可以在虛擬的藍圖中漫步，然後在破裂之前。這是一個改變遊戲規則的人。
但是，實施數字雙胞胎並非沒有挑戰。讓我們深入研究一些障礙，以及行業領導者如何克服他們的建議。
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1。複雜性
複雜性通常被認為是部署數字雙胞胎的最大障礙之一。施耐德電氣機器人卓越中心主任克里斯汀·布什（Christine Bush）指出：“公司通常是為了實現完美而不是為'足夠好'而定。” “從小開始。從試點項目開始，以展示受控環境中的投資回報。”
為了避免不知所措，請關注特定位置，而不是整個系統。 Surenian建議：“確定數據最容易訪問的區域，並詢問您想回答哪些問題。” “容量？庫存？需求預測嗎？從那裡開始。”
2。不完整的網絡
為了使數字雙胞胎蓬勃發展，組織需要強大的網絡。諾基亞貝爾實驗室解決方案研究總裁Thierry Klein強調：“連通性至關重要，而不是在網絡層面，而且在人類和機器之間。”
AI可以在這裡彌合差距。集成的AI模型可以分析數據，推薦操作和模擬場景，從而使數字雙胞胎隨著時間的流逝而更加聰明。克萊因補充說：“ AI將數字雙胞胎轉變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。 AI的Databricks副總裁Naveen Rao強調了這一點：“如果您的模型不夠快，警報可能太晚了，從而導致團隊之間的昂貴維修或不信任。”
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4。用戶接口不夠實時
儘管數字雙胞胎在模擬方面表現出色，但它們的接口有時會落後於期望。 XR和VR Technologies有望通過提供交互式儀表板來解決此問題，從而使用戶可以直觀地探索系統。
然而，安全問題仍然至關重要。布什說：“ XR和VR是很棒的工具，但必須在受控設置中仔細實施，以避免發生事故或分心。”
5。不一致的標準
缺乏通用標準會產生數據孤島，阻礙集成。 Trimble創新副總裁Shelly Nooner強調了需要開放，可互操作的標準。像BuildingsMart這樣的組織正在通過為建築等行業開發框架來鋪平道路。
6。管理各種數據輸入
數字雙胞胎在很大程度上依賴傳感器數據和物聯網設備。 Schneider Electric的創新產品所有者Robert Bunger強調了組織這些投入的重要性。他說：“在保持模型同步的同時集成各種數據流非常困難。”
機器學習操作（MLOP）可以在這裡提供幫助。通過連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，缺乏專業人才帶來了挑戰。 ISG顧問Ryan Hamze建議投資當地勞動力培訓。與科技公司的合作夥伴關係也可以彌合技能差距。
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