部署数字双胞胎：企业可以面临的7个挑战以及如何导航
数字双胞胎的承诺：转换系统及以后
在当今快节奏的世界中，似乎每天都会出现惊喜。这就是为什么拥有像数字双胞胎这样的工具变得越来越有价值的原因。正如Rockwell Automation在PLEX上的产品管理副总裁Ara Surenian向ZDNET解释说：“能够模拟和模仿现实世界中的环境，使您可以根据收集的数据做出明智的决定。这是非常有益的。”
但是数字双胞胎到底是什么？将它们视为物理系统，机器甚至生态系统的软件复制品。通过模仿这些实体，它们使我们能够预测结果，优化绩效并降低成本，而无需触及真实的事情。无论是改善工业机械，优化供应链，甚至测试城市规划方案，数字双胞胎都具有巨大的潜力。
数字双胞胎如何重塑产品开发
数字双胞胎不仅仅是效率；他们也彻底改变了产品开发。当与扩展现实（XR）配对时，它们会创建沉浸式体验，从而增强可视化和协作。例如，制造商可以模拟装配线，或者工程师可以在虚拟的蓝图中漫步，然后在破裂之前。这是一个改变游戏规则的人。
但是，实施数字双胞胎并非没有挑战。让我们深入研究一些障碍，以及行业领导者如何克服他们的建议。
挑战和解决方案
1。复杂性
复杂性通常被认为是部署数字双胞胎的最大障碍之一。施耐德电气机器人卓越中心主任克里斯汀·布什（Christine Bush）指出：“公司通常是为了实现完美而不是为'足够好'而定。” “从小开始。从试点项目开始，以展示受控环境中的投资回报。”
为了避免不知所措，请关注特定位置，而不是整个系统。 Surenian建议：“确定数据最容易访问的区域，并询问您想回答哪些问题。” “容量？库存？需求预测吗？从那里开始。”
2。不完整的网络
为了使数字双胞胎蓬勃发展，组织需要强大的网络。诺基亚贝尔实验室解决方案研究总裁Thierry Klein强调：“连通性至关重要，而不是在网络层面，而且在人类和机器之间。”
AI可以在这里弥合差距。集成的AI模型可以分析数据，推荐操作和模拟场景，从而使数字双胞胎随着时间的流逝而更加聪明。克莱因补充说：“ AI将数字双胞胎转变为能够自主优化的动态工具。”
3。数据速度
实时数据处理至关重要。 AI的Databricks副总裁Naveen Rao强调了这一点：“如果您的模型不够快，警报可能太晚了，从而导致团队之间的昂贵维修或不信任。”
为了解决这个问题，公司必须投资高性能计算和边缘分析，以确保数据顺利，迅速地流动。
4。用户接口不够实时
尽管数字双胞胎在模拟方面表现出色，但它们的接口有时会落后于期望。 XR和VR Technologies有望通过提供交互式仪表板来解决此问题，从而使用户可以直观地探索系统。
然而，安全问题仍然至关重要。布什说：“ XR和VR是很棒的工具，但必须在受控设置中仔细实施，以避免发生事故或分心。”
5。不一致的标准
缺乏通用标准会产生数据孤岛，阻碍集成。 Trimble创新副总裁Shelly Nooner强调了需要开放，可互操作的标准。像BuildingsMart这样的组织正在通过为建筑等行业开发框架来铺平道路。
6。管理各种数据输入
数字双胞胎在很大程度上依赖传感器数据和物联网设备。 Schneider Electric的创新产品所有者Robert Bunger强调了组织这些投入的重要性。他说：“在保持模型同步的同时集成各种数据流非常困难。”
机器学习操作（MLOP）可以在这里提供帮助。通过连续重新训练模型并确保访问控制，企业可以保持准确性和透明度。
7。技能差距
最后，缺乏专业人才带来了挑战。 ISG顾问Ryan Hamze建议投资当地劳动力培训。与科技公司的合作伙伴关系也可以弥合技能差距。
结论：一种以商业为中心的方法
最终，数字双胞胎与业务目标保持一致时成功。 EY Consulting新兴技术执行总监Jason Noel强调了设计为非技术利益相关者服务的数字双胞胎的重要性。
诺埃尔说：“以人为中心的数字双胞胎增强了各个部门的决策者。” “他们将洞察力无缝地集成到工作流程中，推动更智能的选择和行动。”
通过专注于可用性和协作，数字双胞胎可以改变行业并重新定义产品开发的未来。
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但是数字双胞胎到底是什么？将它们视为物理系统，机器甚至生态系统的软件复制品。通过模仿这些实体，它们使我们能够预测结果，优化绩效并降低成本，而无需触及真实的事情。无论是改善工业机械，优化供应链，甚至测试城市规划方案，数字双胞胎都具有巨大的潜力。
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数字双胞胎不仅仅是效率；他们也彻底改变了产品开发。当与扩展现实（XR）配对时，它们会创建沉浸式体验，从而增强可视化和协作。例如，制造商可以模拟装配线，或者工程师可以在虚拟的蓝图中漫步，然后在破裂之前。这是一个改变游戏规则的人。
但是，实施数字双胞胎并非没有挑战。让我们深入研究一些障碍，以及行业领导者如何克服他们的建议。
挑战和解决方案
1。复杂性
复杂性通常被认为是部署数字双胞胎的最大障碍之一。施耐德电气机器人卓越中心主任克里斯汀·布什（Christine Bush）指出：“公司通常是为了实现完美而不是为'足够好'而定。” “从小开始。从试点项目开始，以展示受控环境中的投资回报。”
为了避免不知所措，请关注特定位置，而不是整个系统。 Surenian建议：“确定数据最容易访问的区域，并询问您想回答哪些问题。” “容量？库存？需求预测吗？从那里开始。”
2。不完整的网络
为了使数字双胞胎蓬勃发展，组织需要强大的网络。诺基亚贝尔实验室解决方案研究总裁Thierry Klein强调：“连通性至关重要，而不是在网络层面，而且在人类和机器之间。”
AI可以在这里弥合差距。集成的AI模型可以分析数据，推荐操作和模拟场景，从而使数字双胞胎随着时间的流逝而更加聪明。克莱因补充说：“ AI将数字双胞胎转变为能够自主优化的动态工具。”
3。数据速度
实时数据处理至关重要。 AI的Databricks副总裁Naveen Rao强调了这一点：“如果您的模型不够快，警报可能太晚了，从而导致团队之间的昂贵维修或不信任。”
为了解决这个问题，公司必须投资高性能计算和边缘分析，以确保数据顺利，迅速地流动。
4。用户接口不够实时
尽管数字双胞胎在模拟方面表现出色，但它们的接口有时会落后于期望。 XR和VR Technologies有望通过提供交互式仪表板来解决此问题，从而使用户可以直观地探索系统。
然而，安全问题仍然至关重要。布什说：“ XR和VR是很棒的工具，但必须在受控设置中仔细实施，以避免发生事故或分心。”
5。不一致的标准
缺乏通用标准会产生数据孤岛，阻碍集成。 Trimble创新副总裁Shelly Nooner强调了需要开放，可互操作的标准。像BuildingsMart这样的组织正在通过为建筑等行业开发框架来铺平道路。
6。管理各种数据输入
数字双胞胎在很大程度上依赖传感器数据和物联网设备。 Schneider Electric的创新产品所有者Robert Bunger强调了组织这些投入的重要性。他说：“在保持模型同步的同时集成各种数据流非常困难。”
机器学习操作（MLOP）可以在这里提供帮助。通过连续重新训练模型并确保访问控制，企业可以保持准确性和透明度。
7。技能差距
最后，缺乏专业人才带来了挑战。 ISG顾问Ryan Hamze建议投资当地劳动力培训。与科技公司的合作伙伴关系也可以弥合技能差距。
结论：一种以商业为中心的方法
最终，数字双胞胎与业务目标保持一致时成功。 EY Consulting新兴技术执行总监Jason Noel强调了设计为非技术利益相关者服务的数字双胞胎的重要性。
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