Według prognozy, skumulowany roczny wskaźnik wzrostu rynku wykorzystującego technologię cyfrowego bliźniaka wyniesie do 2025 roku 38%. To oznacza wzrost wartości z 3,8 miliarda dolarów w 2019 roku do 35,8 miliarda w 2025. Używając rozwiązania digital twin, tworzy się wirtualną kopię fizycznego obiektu lub procesu, która rejestruje wszystko, co dzieje się z oryginalną wersją – a to pozwala np. przewidywać przebieg eksploatacji. Według Deloitte’a, cyfrowy bliźniak jest jednym z ważnych technologicznych trendów 2020 roku. Choć sama koncepcja nie jest nowa, w najbliższym czasie jej rozwój powinien przyśpieszyć w związku z rosnącymi możliwościami modelowania, zaawansowaniem czujników IoT i infrastruktury obliczeniowej. Znaczenie ma również łatwiejszy dostęp do digital twin także dla mniejszych rynkowych graczy. Według przywołanego w dokumencie wyniku badań IDC, za 2 lata 40% dostawców platform IoT połączy je z programami do modelowania, żeby pomóc tworzyć cyfrowe bliźniaki. W 2022 roku 70% producentów będzie korzystało z tej technologii, żeby oceniać scenariusze i symulować procesy.
Zmiany umożliwiające szybszy wzrost rynku digital twin
Cyfrowy bliźniak jest przydatny przy prototypowaniu oraz w predictive maintenance. Dzięki czujnikom, maszyny i produkty mogą przekazywać informacje o wydajności w czasie rzeczywistym. Technologia funkcjonuje m.in. w sektorze motoryzacyjnym i lotniczym, gdzie cyfrowy bliźniak pozwala optymalizować łańcuch wartości, a także wprowadzać zmiany w produktach. Przyśpieszenie rozwoju technologii staje się możliwe dzięki nowym źródłom danych: sensorom IIoT, systemom LIDAR używającym światła lasera czy FLIR wykorzystującym podczerwień. Nie bez znaczenia są same urządzenia – czujniki maleją i tanieją, więc może ich być więcej niż jeszcze kilka lat temu. W ostatnim czasie poszerzyły się możliwości integrowania cyfrowego i rzeczywistego świata dzięki usprawnieniom w technologiach sieciowych oraz za sprawą łatwiej dostępnej mocy obliczeniowej. Również wizualizacja danych sprzyja wprowadzaniu digital twin w przedsiębiorstwach.
Problemy z wdrażaniem technologii
Algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego potrzebne do wprowadzania cyfrowego bliźniaka w firmie wymagają dużej liczby danych, które nierzadko bywają uszkodzone, niekompletne lub niekonsekwentnie gromadzone. Dlatego, według twórców raportu, firmy powinny zawczasu dbać o jakość danych, nawet jeśli jeszcze nie korzystają z digital twin, ale mogą chcieć robić to w przyszłości. Warto dopilnować tego aspektu zwłaszcza w obszarach, w których jest najwięcej problemów, a koszty przestoju mogą być bardzo wysokie. Problemy dotyczą nie tylko kompletności danych, ale też ich dokładności, która czasem nie jest możliwa w 100%. Istnieją obiekty, gdzie nie da się umieścić czujników w najlepszym położeniu pod kątem zbierania informacji – np. w samochodach sensorów nie przypina się na oponach, ale wewnątrz pojazdów.
Trendy Technologiczne 2020
Przygotowany przez Deloitte raport „Trendy Technologiczne 2020” wskazuje jeszcze, że istotną rolę w tym roku odegra zaufanie do nowych technologii oraz tzw. informatyka afektywna zajmująca się tworzeniem platform AI rozpoznających emocje użytkowników i reagujących na nie. Empatia technologiczna, jako jeden z istotnych problemów w bliskiej perspektywie, pojawiła się też podczas relacjonowanej przez nas w styczniu konferencji IDC Predictions 2020.
