部署数字双胞胎：企业可以面临的7个挑战以及如何导航

数字孪生的承诺：变革系统及更远

在当今快节奏的世界中，惊喜似乎每天都在发生。这就是为什么像数字孪生这样的工具变得越来越有价值。正如罗克韦尔自动化旗下Plex的产品管理副总裁Ara Surenian对ZDNET解释说：“能够模拟和模仿现实世界的环境，让你根据收集的数据做出明智的决策。这非常有益。”

但数字孪生到底是什么？可以将它们想象成物理系统、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、优化性能并降低成本——所有这些都不需要触及真实物体。无论是改进工业机械、优化供应链，还是测试城市规划场景，数字孪生都具有巨大的潜力。

数字孪生如何重塑产品开发

数字孪生不仅仅关乎效率；它们还在革命化产品开发。当与扩展现实（XR）结合时，它们创造出增强可视化和协作的沉浸式体验。例如，制造商可以模拟装配线，工程师可以在虚拟蓝图中漫步——所有这些都在动工之前。这是一个游戏规则的改变者。

然而，实施数字孪生并非没有挑战。让我们深入探讨一些障碍以及行业领导者建议如何克服它们。

挑战与解决方案

1. 复杂性

复杂性常被认为是部署数字孪生的最大障碍之一。施耐德电气机器人卓越中心主任Christine Bush指出：“公司往往追求完美，而不是满足于‘足够好’。”她建议：“从小处开始。在可控环境中通过试点项目展示投资回报。”

为了避免被压倒，专注于特定地点而不是整个系统。Surenian建议：“确定数据最容易获取的区域，并问自己想回答什么问题。是产能？库存？需求预测？从那里开始。”

2. 不完整的网络

数字孪生要蓬勃发展，组织需要强大的网络连接。诺基亚贝尔实验室解决方案研究总裁Thierry Klein强调：“连接至关重要——不仅是网络层面，还有人与机器之间的连接。”

AI可以在这里弥合差距。集成的AI模型可以分析数据、推荐行动并模拟场景，使数字孪生随时间变得更智能。Klein补充说：“AI将数字孪生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。Databricks的AI副总裁Naveen Rao强调了这一点：“如果你的模型不够快，警报可能会来得太晚，导致昂贵的维修或团队间的不信任。”

为了解决这个问题，公司必须投资于高性能计算和边缘分析，以确保数据流畅且快速地流动。

4. 用户界面不够实时

虽然数字孪生在模拟方面表现出色，但它们的界面有时未能达到预期。XR和VR技术通过提供交互式仪表板，让用户直观地探索系统，承诺解决这一问题。

然而，安全问题仍然至关重要。Bush说：“XR和VR是出色的工具，但必须在可控环境中小心实施，以避免事故或干扰。”

5. 不一致的标准

缺乏通用的标准导致数据孤岛，阻碍整合。Trimble的创新副总裁Shelly Nooner强调需要开放、可互操作的标准。像BuildingSmart这样的组织正在为建筑等行业开发框架，铺平道路。

6. 管理多样化的数据输入

数字孪生在很大程度上依赖于传感器数据和物联网设备。施耐德电气的创新产品负责人Robert Bunger强调了组织这些输入的重要性。他说：“整合各种数据流同时保持模型同步是一项艰巨的任务。”

机器学习运营（MLOps）可以在这里提供帮助。通过持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，专业人才的短缺构成了一项挑战。ISG的顾问Ryan Hamze建议投资于本地劳动力培训。与技术公司的合作也可以弥合技能差距。

结论：以业务为中心的方法

最终，数字孪生的成功取决于它们与业务目标的契合。EY咨询公司新兴技术执行董事Jason Noel强调了为非技术利益相关者设计数字孪生的重要性。

Noel表示：“以人为中心的数字孪生赋予了跨部门的决策者权力。它们将洞察力无缝整合到工作流程中，推动更明智的选择和行动。”

通过专注于可用性和协作，数字孪生可以转变行业并重新定义产品开发的未来。