CIOはデジタルツインの準備ができていますが、実装は二重の問題です

デジタルツインの完全な約束を実現するには、組織のエコシステム全体でシステムとデータを統合する必要があります。

組織に変更を加える前に、本番環境の問題とワークフローの変更を仮想的に解決できると想像してみてください。最近のGartnerの調査に回答したCIOの10人に6人近くが、潜在的および実際の物理的資産、プロセス、人、場所、システム、およびデバイスを複製するデジタルツインをサポートする準備をしている、または準備しています。少なくとも21％はすでに何らかの形のデジタルツインを展開しており、別の38％はデジタルツインを展開するために1〜3年の計画段階に従事しています。

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ただし、デジタルツインの完全な可能性を実現するには、組織のエコシステム全体でシステムとデータを統合する必要がある場合があります。これがデロイトからの報告の結論です。デロイトのAdamMussomeliが率いるレポートの作成者は、データの質が悪く、測定の課題があり、単にやりすぎると、物理的な資産を正確に複製することが困難になる可能性があると警告しています。

デロイトチームは、デジタルツインが業界全体で実装されている可能性のある方法のいくつかを特定しました：

• 自動車および航空機メーカー： 「製造バリューチェーン全体を最適化し、新製品を革新するための不可欠なツール。」航空機エンジンの場合、「数千または数万のセンサーがあり、毎秒テラバイトのデータを生成します。製造業者は、デジタルツイン、機械学習、予測モデルと組み合わせて、パイロットが燃料消費を最適化し、メンテナンスを積極的に行い、艦隊がコストを管理できるようにするための推奨事項を提供しています。」
• エネルギー ：「フィールドサービスオペレーターは、掘削作業をリアルタイムでガイドするデジタルモデルを構築するために使用する大量のインホールデータをキャプチャして分析しています。」
• ヘルスケア： 「心臓血管の研究者は、臨床診断、教育、トレーニングのために、人間の心臓の非常に正確なデジタルツインを作成しています。」
• スマートシティ： 「シンガポールは、都市計画、保守、災害準備プロジェクトで、それ自体の詳細な仮想モデルを使用しています。」

正確なデジタルツインを構築することは、一朝一夕のプロセスではありません。デロイトチームは、デジタルツインの実装における3つの課題を指摘しています。

• 不正なデータ： 「デジタルツインに電力を供給するAIと機械学習のアルゴリズムには、大量のデータが必要です」と、Mussomeliと彼の共著者は警告しました。 「多くの場合、生産現場のセンサーからのデータが破損しているか、失われているか、そもそも一貫して収集されていない可能性があります。」デロイトのレポートは、「必要なインフラストラクチャとデータ管理アプローチを今すぐ開発するための措置を講じることで、利益を得るまでの時間を短縮できる」とアドバイスしています。
• 測定プロセス： 「新しいプロセス、システム、およびデバイス用にデジタルツインシミュレーションが作成されている場合でも、プロセスを完全に計測できるとは限りません」とデロイトチームは警告しています。 「組織はプロキシに目を向ける必要があります。たとえば、センサーをタイヤに入れるのではなく、車両の計装やセンサーに依存するか、検出可能なものに頼る必要があります。」
• センサーの適切なバランスを決定する： 「センサーのコストが下がると、センサーはいくつあれば十分ですか？」研究者は尋ねます。 「費用便益分析のバランスを取ることが重要です。ほとんどのユースケースでは、プロセス内の主要な入力、出力、およびステージを検出するために、戦略的に配置された適度な数のセンサーのみが必要です。」

障害はありますが、デロイトの研究者は、デジタルツインが企業にもたらす前例のない潜在的なメリットを支持しています。 「現実世界の完璧なデジタルコピーにより、仮想的にコラボレーションし、センサーデータを取り込み、状態をすばやくシミュレートし、what-ifシナリオを明確に理解し、結果をより正確に予測し、現実世界を操作するための指示を出力できます。」これは、検討する価値のある価値提案です。