W ostatnich dziesięcioleciach jesteśmy świadkami niezwykle szybkiego rozwoju techniki i technologii. Coraz bardziej skomplikowane produkty wytwarzane są przez ekspansywnie rozwijający się przemysł, funkcjonujący coraz częściej wg zasad tzw. Przemysłu 4.0. Powszechnie wykorzystywane systemy komputerowe oraz maszyny i urządzenia produkcyjne sterowane numerycznie, tworzące tzw. cyfrowy ekosystem przedsiębiorstwa, są efektem, ale i zarazem przyczyną skutecznej transformacji cyfrowej. Ich zastosowanie pozwala również na przejście z produkcji masowej na produkcję elastyczną, która jest w bardziej optymalny sposób dostosowana do bieżących potrzeb klientów. Przedsiębiorstwa zwiększają jednocześnie produktywność, dzięki bardziej świadomemu zarządzaniu, rozwojowi automatyzacji i wymianie danych. Następuje przy tym niezwykle dynamiczna transformacja cyfrowa oraz ewolucyjne zmierzanie w kierunku powszechnego działania w wersji smart. 

Dane pochodzące z systemów śledzenia produkcji, nadzoru, diagnostyki, z systemów kontroli jakości i monitorowania, z różnego rodzaju czujników i przyrządów pomiarowych są gromadzone w obszarze całego łańcucha wartości. Maszyny i urządzenia sterowane numerycznie, to obiekty nieprzerwanie generujące i przesyłające duże ilości danych o sobie i swoim otoczeniu. Na dodatek, zgodnie z ideą Przemysłu 4.0 zaczynają one działać w oparciu o rozwiązania klasy M2M (ang. Machine-to-Machine Communication) – automatycznie się ze sobą komunikując i wymieniając dane w sposób zdalny. Dane bieżące i historyczne tworzą coraz większe zbiory, a ich przetwarzanie staje się coraz trudniejsze. Stąd powszechne poszukiwanie rozwiązań dla tzw. problemu Big Data. Możemy tutaj podkreślić rosnącą rolę sztucznej inteligencji (AI) w analizie tych danych. Algorytmy uczenia maszynowego, szczególnie te z rodziny głębokiego uczenia, są niezwykle skuteczne w przetwarzaniu dużych, skomplikowanych zbiorów danych i identyfikowaniu ukrytych wzorców czy anomalii. 

Wszystko to sprawia, że biznes funkcjonuje w cyfrowej rzeczywistości, a dane cyfrowe stanowią nowy czynnik w zakresie zwiększania efektywności, produktywności, jak i budowania przewagi konkurencyjnej. Analitycy MIT Initiative on the Digital Economy, oceniają, że 84% wartości rynkowej firm na liście S&P 500 opiera się na zasobach niematerialnych, w tym na odpowiednim wykorzystaniu danych. Niestety, w przypadku wielu przedsiębiorstw koncentrujących swoje działania na poszukiwaniu innowacyjnych produktów i nowych technologii, dane to zwykle niestety niedoceniany czynnik produkcji. Czynnik, który mają w swoim posiadaniu w wyniku transformacji cyfrowej, a którego umiejętne wykorzystanie z zastosowaniem technologii informacyjnych w bieżącej działalności może i powinno być istotnym impulsem rozwojowym. Wymaga to jednak świadomego zarządzania danymi – ich gromadzenia, właściwego analizowania i wykorzystywania efektywnych modeli do wspomagania podejmowania decyzji.

Dane są zwykle surowymi wielkościami, dla ich posiadacza stereotypowo nieczytelnymi, dlatego tak często ich wartość jest niedoceniana. Dane muszą być bowiem odpowiedniego zorganizowane oraz przetworzone w celu ich interpretacji, a jest to proces skomplikowany – wymagający specyficznej wiedzy i umiejętności. Wartością dla każdego managera jest dopiero informacja lub wiedza, nadające się do wykorzystania w procesach decyzyjnych. Trudności związane ze zwykle wysokim stopniem złożoności analizy dużych zbiorów danych o zróżnicowanym charakterze, mogą zostać skutecznie wyeliminowane poprzez wykorzystanie systemów ekspertowych, oprogramowania analitycznego, narzędzi do modelowania i wizualizacji oraz metod automatyzacji przetwarzania danych, w tym z wykorzystaniem tzw. cyfrowego bliźniaka (ang. Digital Twin, DT). 

Powszechnym sposobem wykorzystania danych z zastosowaniem technik komputerowych jest symulacja. Metody symulacyjne skutecznie stosowane są do wizualizacji, analizy, weryfikacji, czy też badania obiektów technicznych. Modele symulacyjne tworzone są w oparciu o dane, a ich zastosowanie pozwala na zdobycie nowej wiedzy, np. w jaki sposób zaprojektować proces technologiczny, aby uzyskać wysoki stopień wydajności, czy też bezkolizyjne funkcjonowanie maszyn i urządzeń produkcyjnych. Jest to obszar, w którym sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę. Dla przykładu, w przypadku generowania modeli symulacyjnych, techniki uczenia maszynowego mogą pomóc w identyfikacji najbardziej odpowiednich modeli matematycznych dla danego procesu. Ponadto, AI może pomóc w symulacji złożonych systemów, które są trudne do modelowania przy użyciu tradycyjnych metod. W rozwiązaniach typowych dla cyfryzacji produkcji i Przemysłu 4.0 symulacja wkracza w nowy wymiar dzięki cyfrowym bliźniakom. 

Jedna z wielu definicji DT dostępnych w literaturze mówi, że cyfrowy bliźniak jest zintegrowaną wielofizyczną i wieloskalową symulacją złożonego obiektu, wykorzystującą jego najlepszy dostępny model fizyczny, dane z czujników itp. informacje, aby odzwierciedlić sposób funkcjonowania odpowiadającego mu bliźniaka, czyli obiektu rzeczywistego. Rolą i zadaniem cyfrowego bliźniaka jest zatem numeryczne odwzorowanie rzeczywistych warunków funkcjonowania i zachowania się modelowanego cyfrowo obiektu rzeczywistego. W ten sposób możliwe jest przeprowadzenie symulacji, pozwalających uzyskać odpowiedzi na szereg pytań dotyczących, np. jaki byłby wpływ zmiany parametrów technologicznych na jego wydajność. Specyfiką cyfrowego bliźniaka i jego najważniejszą cechą jest sprzężenie zwrotne – dwukierunkowa komunikacja obiektu rzeczywistego i jego symulacyjnego modelu numerycznego. Wiedza zdobyta w procesie symulacji jest bezpośrednio wykorzystywana w działaniach wykonawczych, np. poprzez zmianę parametrów procesu technologicznego w sposób zweryfikowany na cyfrowym bliźniaku. Wszystkie te działania dzieją się w czasie rzeczywistym, pozwalając na dynamiczną realizację działań mających na celu eliminację zakłóceń procesu produkcyjnego, optymalizację czynności serwisowych, czy zwiększanie efektywności procesu. Możliwa jest nie tylko optymalizacja, czy kontrola obiektu fizycznego, ale też przy zastosowaniu odpowiednich metod analitycznych – przewidywanie jego zachowania się w przyszłości lub w określonych warunkach. Cyfrowy bliźniak w połączeniu ze sztuczną inteligencją może oferować unikalne możliwości – na przykład uczenie maszynowe może służyć do optymalizacji cyfrowego modelu bliźniaka na podstawie analizy danych z czujników, a także do tworzenia symulacji różnych scenariuszy. Scenariusze te mogą obejmować sytuacje związane z różnymi warunkami operacyjnymi, zdarzeniami awaryjnymi lub przewidywanymi zmianami w procesie produkcyjnym.

Cyfrowy bliźniak traktowany jest jako jeden z kluczowych, a zarazem najbardziej innowacyjnych rozwiązań umożliwiających nie tylko skuteczne i wielowątkowe wykorzystanie gromadzonych danych, ale też pozwalających na aktywne optymalizowanie pracy obiektów, systemów lub całych podmiotów gospodarczych przy użyciu nowych technologii z zakresu cyfryzacji produkcji oraz technologii informacyjnych. Co więcej, AI ma możliwość generowania i aktualizowania cyfrowego bliźniaka w czasie rzeczywistym. Aby zilustrować to na przykładzie bliskim sektora produkcji, możemy spojrzeć na firmę Siemens. Siemens korzysta z sztucznej inteligencji w celu tworzenia dynamicznych modeli cyfrowych bliźniaków dla swoich linii produkcyjnych. Dzięki temu, modele te są w stanie na bieżąco aktualizować swoje zachowanie na podstawie danych z czujników zainstalowanych w poszczególnych elementach procesu produkcyjnego. Ta zdolność do ciągłej aktualizacji i optymalizacji pozwala na skuteczniejsze zarządzanie procesami, zmniejszenie przestojów oraz poprawę ogólnej efektywności. Technologia cyfrowych bliźniaków jest zatem metodą nie tylko skutecznego wykorzystania gromadzonych danych i ich przetworzenia w informacje generujące znaczące zyski przy niewielkich nakładach, ale też jest rozwiązaniem umożliwiającym budowanie przewagi konkurencyjnej przy wykorzystaniu już posiadanych zasobów. 

Przedsiębiorstwa w celu zwiększania zysków od lat z dużą skutecznością wdrażają rozwiązania z obszaru lean manufacturing. Wiele z nich posiada w swojej strukturze specjalne działy na bieżąco zajmujące się eliminacją marnotrawstwa i nieefektywności w działaniach produkcyjnych. Jesteśmy pewni, że możliwości, jakie daje cyfryzacja produkcji ery Przemysłu 4.0 poprzez przetwarzanie danych z zastosowaniem cyfrowego bliźniaka sprawią, że w najbliższej przyszłości kluczowymi jednostkami w strukturze wielu przedsiębiorstw będą nie tzw. działy lean, ale działy digital twin. I to one będą pełnić funkcję sekcji zajmujących się skutecznym i świadomym przetwarzaniem danych w wiedzę zwiększającą efektywność i produktywność, generując tym samym zyski w sposób bezinwestycyjny. Jak pokazuje doświadczenie firm takich jak Tesla, które stosują cyfrowe bliźniaki w produkcji swoich samochodów, zastosowanie AI może znacząco przyspieszyć ten proces transformacji. Poprzez automatyzację analizy danych i procesów decyzyjnych, AI może pomóc przedsiębiorstwom szybko identyfikować obszary do poprawy i wprowadzać zmiany tam, gdzie są one najbardziej potrzebne. Wymaga to jednak szeregu działań nie tylko z zakresu prac badawczo-rozwojowych, ale też odpowiedniej promocji i zwiększania świadomości kadr zarządzających, co do roli i znaczenia technologii informacyjnych oraz możliwości wykorzystania powszechnie gromadzonych danych z zastosowaniem najnowszych technologii. To zatem problem nie tylko w stylu „być lub nie być”, ale też kwestia umiejętnego wykorzystania posiadanych zasobów, eliminująca nieświadome tracenie potencjalnych zysków ukrytych w łatwo dostępnych danych. Jesteśmy zdania, że podejmowane w tej chwili liczne działania w tym zakresie przez innowacyjne polskie podmioty gospodarcze zasługują na specjalnie, cykliczne wyróżnianie najlepszych z nich poprzez odpowiednią, prestiżową nagrodę „Lider cyfryzacji biznesu” lub „Lider digital twin”. Promocja innowacyjności tego typu oraz towarzysząca jej edukacja kadry managerskiej byłaby w tym przypadku ważną wartością dodaną.