開發數位孿生前的七個步驟

隨著雲端基礎設施、邊緣運算、物聯網、分散式資料管理平台和機器學習能力的進步，數位孿生已從科幻小說轉變為更主流的業務能力。

長期以來，企業可以承受OT和IT之間的分離，但對於製造商、建築業、零售業和其他必須連接物理世界和數位世界的企業而言，情況已不再如此。數位孿生是實現這種連接的一種管道，其具有優化生產和提高品質的營運優勢。更重要的是，當使用對真實世界數據的機器學習來改善產品、服務和業務流程時，可以帶來策略效益。

以下為開發數位孿生前的7個步驟：

1.研究成功部署

在集思廣益並深入任何新技術領域之前，還是建議先研究企業、用例和早期採用者所帶來的好處。對於數位孿生，在製造、建築、醫療保健和其他領域有許多範例，包括人腦本身。

任何新興科技領域的領導者都在尋找激勵採用的故事。有些應該是鼓舞人心並有助於說明可能性的藝術；而有些則必須務實並展示業務成果以吸引支持者。如果企業的直接競爭對手已經成功部署了數位孿生，那麼突出其用例通常會產生一種緊迫感。

2、確定改變遊戲規則的機會

#建立數位孿生是昂貴的。例如，一個小組估計，為商業辦公大樓開發數位孿生的成本在120萬到170萬美元之間。因此，在開發數位孿生之前，團隊應記錄產品願景、考慮業務原理，並估算財務收益。

有時，改變遊戲規則的目標會推動投資。一個例子：2020年，TCS與當地非政府組織合作，解決了新出現的COVID-19熱門議題。企業數位孿生模擬過程和情況，以模擬影響傳播的因素—病毒特徵、人口異質性和流動模式。這座城市的數位孿生是一項‘電腦實驗’，旨在探索在不損害公共健康和安全的情況下有效的干預措施。

3、考慮生命週期管理

#開發數位孿生需要時間和費用，也需要持續的支持成本來確保模型提供準確的結果。在嘗試數位孿生之前要接受的三個原則：

• 不要只是為了技術本身而試驗技術。
• 確保用於創建模型、服務或模擬的數位孿生群體代表現實世界中的人。
• 準備MLOps工具集，以便快速可靠地從開發到部署數位孿生。

其實，這主要建議的是預先考慮整個生命週期的要素，尤其是支援機器學習模型和儀器自動化部署的功能。

4、利用系統設計工具

設計好業務案例和生命週期後，團隊應該考慮使用哪些工具來開始其計劃和實驗？

以下是專業領域中使用的系統設計工具的一些範例：

• Autodesk數位孿生，用於建築、工程和建築。
• Bentley基礎設施數位孿生，用於信號塔和供水系統等領域。
• General Electric數位孿生，用於設備、網路和製造流程。
• Siemens數位孿生，用於設計、開發和製造消費品。
• Bosch數位孿生，用於智慧建築，包括空間管理和預測性維護。

這些只是少數幾個例子，但對於從事數位孿生工作的技術人員來說，重要的是熟悉營運團隊使用的工業平台。

5、定義使用者角色和機會

每當技術人員開始一項技術計畫時，確定最終使用者和最終平台的使用角色至關重要。 IT領導者應該定義誰從數位孿生中獲益最多，通常情況下，主要受益者是從事營運工作的人員。

數位孿生的主要功能是合併OT/IT數據，並在需要時透過數據分析或AI/ML將這些數據集放入上下文。但其真正力量在於使工程師、維修人員和其他技術人員等OT能夠檢索資料點，因為他們能完全理解這些資料點。

了解使用者角色是第一步，下一步是確定其工作流程和操作的哪些部分可以從數位孿生的資料收集、機器學習預測和場景規劃功能中受益。

6、建立可擴展的資料平台

數位孿生產生的資料數pb甚至更多，必須對其進行保護、分析和用於維護機器學習模型。一個關鍵的架構考慮因素是設計用於收集物聯網即時資料流的資料模型和流程，以及數位孿生的資料管理架構。

許多資料管理平台支援即時分析和大規模機器學習模型。但是，用於模擬數千個或更多實體（如製造組件或智慧建築）的行為的數位孿生將需要一個能夠查詢實體及其關係的資料模型。

7、建立雲端運算和新興技術競爭力

安裝數位孿生平台、整合來自數千個物聯網感測器的數據，以及建立可擴展的數據平台，都需要IT在大規模部署技術基礎架構上具有核心競爭力。當IT團隊考慮用例並試驗數位孿生平台功能的實驗時，IT領導者必須考慮支援生產就緒數位孿生所需的雲端、基礎設施、整合和設備。

除了基礎設施之外，還應開發支援新興設備和利用分析的能力。數位孿生的成功始於強大的數位核心，由AI/ML和AR/VR等雲端原生應用程式支持，並幫助組織處理資料和應用，而不需要考慮基礎設施。

總結

數位孿生具有巨大的潛力，但直到現在，對於許多沒有先進技術能力的企業而言，其規模和複雜性都是遙不可及的。好在，此類情況已不再如此，學習並與營運合作的IT領導者有機會為其組織帶來數位孿生能力。

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