Điều gì đang cản trở sự phát triển và áp dụng Digital Twin?

Tiềm năng to lớn của công nghệ song sinh kỹ thuật số – với khả năng tạo ra bản sao kỹ thuật số của các vật thể, quy trình và môi trường vật lý – có ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp, từ việc sao chép môi trường nguy hiểm đến việc hiển thị tàu vũ trụ cho mục đích đào tạo từ xa. Phân tích gần đây từ McKinsey cho thấy sự quan tâm này sâu sắc đến mức thị trường toàn cầu về bản sao kỹ thuật số sẽ tăng trưởng khoảng 60% mỗi năm trong năm năm tới và đạt 73.5 tỷ đô la vào năm 2027. Rõ ràng là có sự quan tâm, nhưng liệu việc áp dụng có thực sự diễn ra không?

Câu trả lời là phức tạp. Công nghệ bản sao kỹ thuật số và các trường hợp sử dụng của nó đã phát triển rất nhiều, nhưng cần phải giải quyết những thách thức để bản sao kỹ thuật số có thể được áp dụng ở quy mô lớn.

Sự tiến hóa của Digital Twins

Sự áp dụng thực sự của sinh đôi kỹ thuật số công nghệ chậm chạp vì cho đến gần đây, nó thiếu trí thông minh để vượt ra ngoài việc chỉ đại diện cho một tài sản. Giá trị hơn sẽ là khả năng mô phỏng, dự đoán và kiểm soát chính xác hành vi của nó. Các bản sao kỹ thuật số cũng được thiết kế riêng và thiếu khả năng học hỏi toàn cầu từ hành vi của các tài sản tương tự. Những hiểu biết sâu sắc của chúng bị cô lập và không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các nhu cầu rộng hơn của tổ chức, khiến chúng trở thành khoản đầu tư lớn với lợi nhuận hẹp.

Mặc dù vậy, một số những người áp dụng sớm bản sao kỹ thuật số bao gồm các ngành sản xuất, bán lẻ, chăm sóc sức khỏe và ô tô, những ngành có khả năng thử nghiệm các cơ sở, cấu hình và quy trình mới trong môi trường được kiểm soát.

Với các phương pháp tiếp cận mới do AI thúc đẩy, chúng ta sẽ thấy sự chuyển dịch nhanh chóng từ “bản sao kỹ thuật số” sang “mô phỏng” và “cơ quan” do AI hỗ trợ, điều này sẽ mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi. Hãy cùng xem xét các loại sử dụng sau:

• Đại diện – Các phiên bản đầu tiên của bản sao kỹ thuật số là các biểu diễn kỹ thuật số đơn giản của tài sản, không thực sự hữu ích ngoài các trường hợp sử dụng thích hợp để cải thiện thiết kế và thực hiện một số tác vụ nhất định. Về bản chất, đây là trạng thái “bản sao” của công nghệ bản sao kỹ thuật số.
• Mô phỏng – Ngày nay, bản sao kỹ thuật số đang phát triển từ biểu diễn sang mô phỏng, mang lại lợi ích cho nhiều trường hợp sử dụng hơn. Mô phỏng có nghĩa là bản sao kỹ thuật số không chỉ phản ánh tài sản hoặc môi trường mà còn mô phỏng chính xác các kịch bản trong tương lai. Ở giai đoạn này, chúng có thể học hỏi từ dữ liệu từ các quy trình tương tự khác để thu thập thông tin chi tiết có ý nghĩa. Bản sao mô phỏng sử dụng thuật toán AI để mô phỏng kết quả sản xuất, đề xuất cài đặt máy tối ưu và hướng dẫn các nhóm sản xuất hướng tới các mục tiêu kinh doanh được cải thiện trong bối cảnh sản xuất.
• Cơ quan – Sự tiến hóa tiếp theo sau mô phỏng sẽ là tác nhân, cho phép tài sản, quy trình và toàn bộ các bộ phận sản xuất lập kế hoạch và hành động tự chủ. Trong giai đoạn này, chúng cũng sẽ đưa ra các quyết định phức tạp và hợp tác với mọi người để thúc đẩy sản xuất bền vững hơn. Đây là giai đoạn tác nhân song sinh kỹ thuật số.

Việc chuyển đổi giữa các giai đoạn đòi hỏi các cấp độ công nghệ hỗ trợ khác nhau và điều quan trọng nhất là các tổ chức phải có nền tảng công nghệ phù hợp để đạt được tác động và ROI tối đa của bản sao kỹ thuật số.

Công nghệ nền tảng cho Digital Twins

Công nghệ nền tảng phù hợp phải được áp dụng trước khi chuyển từ biểu diễn sang mô phỏng và cuối cùng là thực hiện tác vụ.

Lấy sản xuất làm ví dụ một lần nữa, các tổ chức muốn tạo mô phỏng kỹ thuật số của một quy trình hoặc môi trường nhà máy nhất định phải có khả năng cảm biến trực tuyến đáng tin cậy. Các cảm biến này cung cấp dữ liệu từ đầu vào và đầu ra ở nhiều giai đoạn quan trọng khác nhau của hành trình để cung cấp thông tin chi tiết mạnh mẽ để thông báo cho mô phỏng. Rất nhiều dữ liệu này có sẵn và chúng tôi đã thấy các nhà sản xuất quy trình có các phép đo trực tuyến chất lượng trên đầu ra (tức là giấy), nhưng thường có một khoảng cách trong các phép đo cảm biến cho đầu vào (tức là sợi gỗ dùng trong sản xuất bột giấy).

Để tránh điều này, các nhóm sản xuất phải xác định rõ ràng mô phỏng mà họ đang cố gắng đạt được và các đầu vào, máy móc và hệ thống khác nhau có liên quan, cùng với các thông số khác nhau của từng giai đoạn trong suốt quá trình. Điều này có thể đòi hỏi phải khai thác các chuyên gia trên nhiều chức năng để đảm bảo tất cả các khía cạnh của mô hình được tính đến, sau đó sẽ giúp đảm bảo dữ liệu đủ mạnh để cung cấp năng lượng cho mô phỏng.

Kết nối và so sánh

Các bản sao kỹ thuật số bị cô lập hoàn toàn đang bỏ lỡ các bài học từ các mô hình khác trong các tình huống tương tự. Các mô hình đóng góp vào bản sao kỹ thuật số cần được cung cấp dữ liệu từ các mô hình và bản sao kỹ thuật số tương tự khác để chứng minh “tuyệt vời” hoặc tối ưu trông như thế nào trên toàn cầu, không chỉ trong quy trình cục bộ đang được xem xét.

Do đó, bản sao kỹ thuật số đòi hỏi một thành phần đám mây lớn, nếu không, các tổ chức sẽ có nguy cơ mất đi mọi lợi ích đầy đủ mà công nghệ này mang lại.

Mặt trái của vấn đề là các bản sao kỹ thuật số không được chỉ dựa vào công nghệ đám mây vì độ trễ của đám mây có thể tạo ra trở ngại cho các yếu tố như thu thập dữ liệu thời gian thực và hướng dẫn thời gian thực. Hãy xem xét việc mô phỏng nhằm ngăn ngừa hỏng hóc máy móc chỉ để mô phỏng phát hiện ra dây đai bị hỏng sau khi bộ phận đó ngừng hoạt động bình thường và toàn bộ máy dừng lại là vô nghĩa như thế nào.

Để vượt qua những thách thức này, có thể khôn ngoan khi thêm một thành phần được hỗ trợ AI biên. Điều này đảm bảo dữ liệu có thể được thu thập càng gần với quy trình được mô phỏng càng tốt.

Những điểm khó khăn có thể xảy ra khi triển khai và quản lý

Ngoài việc có đúng công nghệ và cơ sở hạ tầng để thu thập dữ liệu cần thiết cho các bản sao mô phỏng chạy bằng AI, lòng tin vẫn là rào cản đáng kể đối với việc triển khai. Tài xế taxi ở London có thể biết bản đồ thành phố và tất cả các lối tắt, nhưng GPS thường trang bị cho tài xế các tuyến đường chính xác hơn bằng cách tính đến dữ liệu giao thông. Tương tự như vậy, các kỹ sư và chuyên gia sản xuất cần trải nghiệm các mô phỏng chính xác và an toàn để có được sự tự tin hoàn toàn vào khả năng của họ.

Việc giành được lòng tin cần có thời gian, nhưng tính minh bạch với các mô hình và dữ liệu cung cấp cho bản sao kỹ thuật số có thể đẩy nhanh quá trình này. Các tổ chức nên suy nghĩ chiến lược về sự thay đổi tư duy cần thiết để khiến các nhóm tin tưởng vào những hiểu biết sâu sắc từ công nghệ mạnh mẽ này – hoặc có nguy cơ bỏ lỡ ROI.

Con đường đến với Cơ quan

Mặc dù có lời hứa về bản sao kỹ thuật số, việc áp dụng vẫn tương đối chậm – cho đến gần đây. Việc giới thiệu các mô hình hỗ trợ AI có thể đưa bản sao kỹ thuật số từ biểu diễn sang mô phỏng bằng cách kết nối thông tin chi tiết từ các mô hình khác để xây dựng dựa trên các bài học độc đáo.

Khi đầu tư và sự tin tưởng tăng lên, các bản sao kỹ thuật số cuối cùng sẽ đạt đến trạng thái đại lý và có thể tự đưa ra quyết định phức tạp. Giá trị thực sự vẫn chưa được mở khóa, nhưng các bản sao kỹ thuật số có tiềm năng chuyển đổi các ngành công nghiệp từ sản xuất sang chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ.