首席信息官为数字孪生做好了准备，但实施却是双重麻烦
实现数字孪生的全部承诺可能需要在整个组织生态系统中集成系统和数据。
想象一下，在对您的组织进行更改之前，能够以虚拟方式解决生产问题和工作流程更改。在 Gartner 最近的一项调查中，近十分之六的 CIO 已经或正在准备他们的组织支持数字孪生，这些数字孪生复制潜在和实际的物理资产、流程、人员、地点、系统和设备。至少 21% 的企业已经部署了某种形式的数字双胞胎，而另外 38% 的企业正处于一到三年的规划阶段以部署数字双胞胎。
另见： 未来 5 年数字孪生市场将实现 10 倍增长
然而，实现数字孪生的全部承诺可能需要在整个组织生态系统中集成系统和数据。这是德勤报告的结论。由德勤的亚当·穆索梅利 (Adam Mussomeli) 领导的报告作者警告说，糟糕的数据、衡量挑战，甚至只是过度做事，都可能使准确复制实物资产变得困难。
德勤团队确定了跨行业实施数字孪生的一些潜在方式：
- 汽车和飞机制造商： “优化整个制造价值链和创新新产品的重要工具。”就飞机发动机而言，它们可能“拥有数千或数万个传感器，每秒产生数 TB 的数据。结合数字双胞胎、机器学习和预测模型，制造商正在提供建议，以帮助飞行员优化燃油消耗、帮助主动维护并帮助车队管理成本。”
- 能源 ：“现场服务运营商正在捕获和分析大量的井下数据，他们使用这些数据来构建实时指导钻井工作的数字模型。”
- 医疗保健： “心血管研究人员正在为临床诊断、教育和培训创建高度准确的人类心脏数字双胞胎。”
- 智慧城市： “新加坡在城市规划、维护和备灾项目中使用自己的详细虚拟模型。”
构建准确的数字双胞胎不是一朝一夕的过程。德勤团队指出了实施数字双胞胎面临的三个挑战：
- 错误数据： “为数字双胞胎提供动力的人工智能和机器学习算法需要大量数据，”穆索梅利和他的合著者警告说。 “在许多情况下，来自生产车间传感器的数据可能已经损坏、丢失，或者一开始就没有始终如一地收集。”德勤报告建议“立即采取措施开发必要的基础设施和数据管理方法，有助于缩短您的受益时间。”
- 测量过程： 德勤团队警告说：“即使在为新流程、系统和设备创建数字孪生模拟的情况下，也不总是能够完美地检测流程。” “组织需要寻找代理——例如，依靠车辆中的仪表和传感器，而不是将传感器放入轮胎中——或者可以检测到的东西。”
- 确定传感器的正确平衡： “随着传感器成本的下降，多少传感器就足够了？”研究人员问道。 “平衡成本/收益分析至关重要。大多数用例只需要适度数量的战略性传感器来检测流程中的关键输入、输出和阶段。”
尽管存在障碍，但德勤研究人员支持数字孪生为企业带来前所未有的潜在好处。 “物理世界的完美数字副本将使您能够进行虚拟协作，获取传感器数据并快速模拟条件，清楚地了解假设场景，更准确地预测结果，并输出操作物理世界的指令。”这是一个值得探索的价值主张。
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