デジタルツインを開発する前の 7 つのステップ-AI-php.cn

デジタルツインを開発する前の 7 つのステップ

クラウドインフラストラクチャ、エッジコンピューティング、IoT、分散データ管理プラットフォーム、機械学習機能の進歩により、デジタルツインは SF からフィクションへと進化しました。小説は、より主流のビジネス機能に移行します。

企業は長い間、OT と IT を分離する余裕がありましたが、製造業者、建設業者、小売業者など、物理世界とデジタル世界を接続する必要があるその他の企業にとって、これはもはや不可能です。ケース。デジタルツインは、この接続を実現するための 1 つのチャネルであり、生産の最適化と品質の向上という運用上の利点があります。さらに、実世界のデータに基づいた機械学習を製品、サービス、ビジネスプロセスの改善に使用すると、戦略的なメリットが得られます。

デジタルツインを開発する前の 7 つのステップは次のとおりです:

1. 成功する導入を調査する

ブレインストーミングを行って新しいテクノロジー分野に踏み込む前に、企業、ユースケース、および早期導入者のメリットを調査することをお勧めします。デジタルツインについては、製造、建設、ヘルスケア、その他の分野 (人間の脳そのものを含む) で多くの例があります。

あらゆる新興テクノロジー分野のリーダーは、導入を促すストーリーを探しています。インスピレーションを与え、可能性を説明するのに役立つアートもあれば、支援者を惹きつけるために実用的でビジネスの成果を実証する必要があるものもあります。企業の直接の競合他社がデジタルツインの導入に成功している場合、そのユースケースを強調することで緊迫感が生まれることがよくあります。

#2. 革新的な機会を特定する

デジタルツインの構築には費用がかかります。たとえば、あるグループは、商業オフィスビルのデジタルツインの開発には 120 万ドルから 170 万ドルの費用がかかると見積もっていました。したがって、デジタルツインを開発する前に、チームは製品ビジョンを文書化し、ビジネスの理論的根拠を検討し、財務上のメリットを見積もる必要があります。

状況を一変させる目標が投資を促進することがあります。一例: 2020 年、TCS は地元の NGO と提携して、新たな新型コロナウイルス感染症のホットスポットに対処しました。エンタープライズデジタルツインは、プロセスと状況をシミュレートして、ウイルスの特性、集団の異質性、移動パターンなど、感染に影響を与える要因をシミュレートします。市のデジタルツインは、公衆衛生と安全を損なうことなく効果的な介入を探ることを目的とした「コンピューター実験」です。

#3. ライフサイクル管理を検討する

デジタルツインの開発には時間と費用がかかりますモデルが正確な結果を提供できるようにするには、継続的なサポートコストも必要です。デジタルツインを試す前に受け入れるべき 3 つの原則:

モデル、サービス、またはシミュレーションの作成に使用されるデジタルツインの母集団が現実世界の人々を表すようにしてください。
デジタルツインの開発からデプロイまでを迅速かつ確実に行えるように MLOps ツールセットを準備します。

実際、主な提案は、ライフサイクル全体の要素、特に機械学習モデルと機器の自動展開をサポートする機能を事前に検討することです。

4. システム設計ツールを活用する
ビジネスケースとライフサイクルを設計した後、チームは計画と実験を開始するためにどのツールの使用を検討する必要がありますか?

以下は、プロフェッショナルの世界で使用されるシステム設計ツールの例です。

建築、エンジニアリング、建設向けの Autodesk デジタルツイン。
Bentley インフラストラクチャデジタルツイン。信号塔や水道システムなどの分野で使用されます。
General Electric の機器、ネットワーク、製造プロセス向けデジタルツイン。
消費者製品の設計、開発、製造のためのシーメンスのデジタルツイン。
スペース管理や予知保全など、スマートビルディング向けのボッシュのデジタルツイン。

これらはほんの数例ですが、デジタルツインに取り組む技術者にとって、運用チームが使用する産業用プラットフォームに精通していることが重要です。

5. ユーザーの役割と機会の定義

技術スタッフがテクノロジーへの取り組みを開始するときは常に、エンドユーザーとエンドプラットフォームの使用役割を特定することが重要です。 IT リーダーは、デジタルツインから誰が最も恩恵を受けるかを定義する必要があります。通常、主な受益者は運用部門で働く人々です。

デジタルツインの主な機能は、OT/IT データをマージし、必要に応じてデータ分析または AI/ML を通じてこれらのデータセットをコンテキストに組み込むことです。しかし、その真の力は、エンジニア、メンテナンス担当者、その他の技術スタッフなどの OT がデータポイントを完全に理解しているため、データポイントを取得できるようにすることにあります。

ユーザーのペルソナを理解することが最初のステップであり、次のステップは、ワークフローと業務のどの部分がデジタルツインのデータ収集、機械学習予測、シナリオプランニング機能から恩恵を受けることができるかを判断することです。

6. スケーラブルなデータプラットフォームを構築する

デジタルツインによって生成されるデータの数はペタバイト以上に達し、マシンの保守に保護、分析、使用する必要があります。学習モデル。アーキテクチャ上の重要な考慮事項は、リアルタイム IoT データストリームを収集するためのデータモデルとプロセス、およびデジタルツインのデータ管理アーキテクチャを設計することです。

多くのデータ管理プラットフォームは、リアルタイム分析と大規模な機械学習モデルをサポートしています。ただし、製造コンポーネントやスマートビルディングなど、数千以上のエンティティの動作をシミュレートするために使用されるデジタルツインには、エンティティとその関係をクエリできるデータモデルが必要です。

7. クラウドコンピューティングと新興テクノロジーの競争力を構築する

デジタルツインプラットフォームをインストールし、数千の IoT センサーからのデータを統合し、スケーラブルなデータを構築するすべてのプラットフォームで IT 部門が必要とするのは、テクノロジーインフラストラクチャの大規模展開における核となる競争力。 IT チームがユースケースを検討し、デジタルツインプラットフォームの機能を実験するとき、IT リーダーは、本番環境に対応したデジタルツインをサポートするために必要なクラウド、インフラストラクチャ、統合、デバイスを考慮する必要があります。

インフラストラクチャに加えて、新しいデバイスをサポートし、分析を活用するための機能も開発する必要があります。デジタルツインの成功は、AI/ML や AR/VR などのクラウドネイティブアプリケーションによってサポートされる強力なデジタルコアから始まり、組織がインフラストラクチャについて考えることなくデータとアプリケーションを処理できるようにします。

概要

デジタルツインには大きな可能性がありますが、これまで、その規模と複雑さは、高度なテクノロジー機能を持たない多くの企業にとって手の届かないものでした。幸いなことに、これはもう当てはまりません。運用を学び、協力する IT リーダーは、組織にデジタルツイン機能を導入する機会を得られます。