Grand View Research oszacował wartość globalnego rynku cyfrowych bliźniaków na blisko 25 mld USD w 2024 roku, ale przewiduje, że do 2030 roku osiągnie ona ponad 155 mld USD, zachowując skumulowany roczny wskaźnik wzrostu na poziomie 34,2%. Cyfrowe bliźniaki wykorzystywane są szczególnie w sektorze produkcji przemysłowej i stanowią jeden z filarów nowoczesnych strategii smart manufacturing. Przedsiębiorstwa zajmujące się produkcją odpowiadają za ok. 35% wykorzystania tej technologii.
Cyfrowe bliźniaki to osadzone w wirtualnej rzeczywistości repliki realnej osoby, przedmiotu, przestrzeni czy całego systemu. Ich zastosowanie w zaawansowanych symulacjach może pomóc przedsiębiorstwom w wydajniejszym planowaniu procesów. Chociaż ta technologia jeszcze nie cieszy się rozpoznawalnością porównywalną do AI, prognozy dotyczące wzrostu jej popularności nie pozostawiają złudzeń.
Największy udział w rynku cyfrowych bliźniaków (prawie 32,0%) ma obecnie Ameryka Północna, ale oczekuje się, że w tym regionie roczny wzrost będzie wynosił 30,7%. Do 2030 roku pod względem tempa wzrostu ze Stanami Zjednoczonymi i pozostałymi regionami wygrywa region Azji i Pacyfiku. Zainteresowanie tą technologią już teraz można określić jako globalny fenomen.
Idealne warunki do rozwoju
Cyfrowe bliźniaki wykorzystywane są szczególnie w sektorze produkcji przemysłowej i stanowią jeden z filarów nowoczesnych strategii smart manufacturing. Przedsiębiorstwa zajmujące się produkcją odpowiadają za ok. 35%wykorzystania tej technologii. Obok nich znaczącymi beneficjentami tego rozwiązania są obecnie: branża budowlana, naftowo-paliwowa, oraz energetyczna. Jednocześnie istnieje szereg możliwych zastosowań dla wielu innych sektorów gospodarki.
Przewidywany wzrost tego rynku jest związany z rosnącą popularnością internetu rzeczy (IoT) i Big Data. Oczekuje się, że możliwości cyfrowych bliźniaków będą dynamicznie ewoluować wraz z pojawianiem się innowacji w dziedzinie wirtualnej rzeczywistości (VR) i rzeczywistości rozszerzonej (AR). Tu pojawia się pytanie o korzyści, które stoją za biznesowym wykorzystaniem tej technologii. W pierwszej kolejności możemy wymienić eliminację lub zapobieganie potencjalnym błędom czy problemom. Te z kolei oznaczają zredukowanie kosztów wdrożeń, zwiększoną wydajność, redukcję generowania odpadów materiałowych czy skrócenie czasu wejścia produktów na rynek.
Mapowanie i wykrywanie
„Cyfrowe bliźniaki pozwalają symulować rzeczywisty świat i procesy firmy bez ingerowania w nie. Możemy na przykład tworzyć wirtualne modele całych sytuacji biznesowych, które odzwierciedlają cechy i zachowania rzeczywistych procesów, ale nie zawierają prawdziwych danych osobowych ani wrażliwych informacji firmy. Dzięki temu możemy bezpiecznie testować różne scenariusze, analizować skutki decyzji i budować modele, nie naruszając przepisów o ochronie danych i nie zakłócając realnych operacji biznesowych „– mówi Udo Sglavo, Vice President, Applied AI and Modeling w SAS.
Zamiast reagować na poważne, ograniczające produkcję awarie przemysłowe albo krytyczne awarie sprzętu medycznego, firmy mapują potrzebne usprawnienia i wykonują je jeszcze przed rozpoczęciem operacji. W ten sposób otwiera się dla nich nowy etap zapobiegania uszkodzeniom i wypadkom.
Jakie to proste!
Obsługa cyfrowych bliźniaków może być uznana za równie przystępną i intuicyjną jak obsługa narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, np. generatorów tekstu. Przedsiębiorstwa, które szkolą pracowników różnego szczebla ze stosowania GenAI, mogą bez trudności przygotować ich także do obsługi symulacji wykorzystujących tę technologię.
Zbieraniem danych z pomocą bliźniaków, podobnie jak pracą na danych z pomocą AI, już nie muszą zajmować się analitycy. Specjaliści w różnych rolach mogą tworzyć i analizować realistyczne środowiska, które skutecznie replikują określonewarunki, a dokonane w nich testy nie tylko nie wymagają zatrzymania linii produkcyjnych, ale też cechują się wysoką precyzją i skutecznością.
„W naszym zespole opracowaliśmy rozwiązanie zwiększające bezpieczeństwo pracowników w zakładach produkcyjnych. Na przykład nasz system wykrywa, czy pracownik nosi kask ochronny, korzystając z modeli wytrenowanych na sztucznie wygenerowanych danych. Gotowy model działa na tzw. urządzeniach brzegowych – to niewielkie, energooszczędne urządzenia wielkości smartfona, które analizują obraz z kamer w czasie rzeczywistym i natychmiast ostrzegają o zagrożeniach. To praktyczne zastosowanie już teraz realnie poprawia bezpieczeństwo i efektywność procesów produkcyjnych”– mówi Udo Sglavo.
