Implantando gêmeos digitais: sete desafios que as empresas podem enfrentar e como enfrentá-los

Os gêmeos digitais são muito promissores: a capacidade de simular e melhorar o desempenho de sistemas, máquinas, instalações e até mesmo ecossistemas inteiros, a um custo relativamente baixo com software. “No mundo de hoje, onde parece que todos os dias há uma nova surpresa, ter essa visão adicional para imitar o seu mundo real e tomar decisões com base nas informações e nos dados coletados é altamente valioso e importante”, Ara Surenian, vice-presidente de gerenciamento de produtos para Plex da Rockwell Automation, disse à ZDNET.

No entanto, existem potenciais obstáculos à implementação e gestão dos gémeos digitais. A precisão, a complexidade, os custos e a disponibilidade de competências podem dificultar a obtenção do máximo rendimento destas aplicações e até mesmo deturpar ou ignorar alterações reais no estado dos sistemas ou instalações.

Além disso: como a IA pode ajudar as empresas a projetar para externalidades positivas

Os problemas que podem ser encontrados com os gêmeos digitais – com medidas sugeridas pelos líderes do setor para ajudar a resolver esses problemas – incluem o seguinte:

1. Complexidade

Construir e manter gêmeos digitais pode ser um processo complexo. “Um grande erro que as empresas cometem é permitir que o seu desejo de perfeição atrapalhe o bom o suficiente”, disse Christine Bush, diretora do Centro de Excelência Robótica da Schneider Electric, à ZDNET. “Como qualquer transformação digital, tudo começa com dados. E na maioria dos casos, no início da transformação, os dados raramente são bons o suficiente. No entanto, bons o suficiente é onde o processo precisa começar porque a transformação é uma jornada e precisa começar para obter o benefício posterior.”

Por esta razão, os líderes da indústria defendem uma atitude cautelosa ao estabelecer gêmeos digitais. “Comece com projetos piloto para demonstrar um ROI tangível em ambientes controlados”, disse Bush. “Essa abordagem não apenas valida a tecnologia, mas também ajuda a garantir aprovações orçamentárias e suporte organizacional”.

Para definir o escopo adequado dos gêmeos digitais, “concentre-se em um local específico em vez de em toda a cadeia de suprimentos de ponta a ponta”, concordou Surenian. “Encontre o local onde os dados são percebidos como mais prontamente disponíveis e precisos. A partir daí, determine quais questões e problemas você deseja resolver com o gêmeo digital. Pergunte a si mesmo se é fácil entender a capacidade, o estoque, a capacidade de atender à demanda e outras questões relevantes.”

2. Redes incompletas

Uma organização que adota gêmeos digitais precisa estar bem interligada. “O maior obstáculo para os sistemas digitais é a conectividade, nos níveis de rede e humano”, disse Thierry Klein, presidente da Nokia Bell Labs Solutions Research, à ZDNET. “Os gêmeos digitais são mais eficazes quando vários gêmeos digitais são integrados, mas isso requer colaboração entre as partes interessadas, uma rede digital robusta e sistemas que possam ser conectados ao gêmeo digital.”

Além disso: 5.5G é apontado como a rede que traz conectividade empresarial aprimorada

Redes bem desenvolvidas são “críticas para garantir integração perfeita de dados, transmissão em tempo real e acesso em qualquer lugar, apoiando a escalabilidade das implementações de gêmeos digitais”, destacou Klein.

A inteligência artificial (IA) pode atuar como um impulsionador para superar esses desafios, acrescentou Klein. Um modelo de IA integrado em gêmeos digitais pode “analisar dados coletados de sistemas físicos, renderizar o gêmeo digital, recomendar ações próximas e simular vários cenários futuros e otimizações. Ele também pode analisar dados, permitindo análises de dados mais sofisticadas e automação de redes e processos .”

3. Velocidade dos dados

A capacidade de representar ambientes físicos em tempo real também apresenta desafios para ambientes gêmeos digitais. “Com gêmeos digitais, você geralmente confia em seu modelo para funcionar em paralelo com algum sistema físico da vida real para poder entender certos efeitos que podem estar impactando o sistema”, disse Naveen Rao, vice-presidente de IA para Databricks, à ZDNET.

Além disso: se a IA é o “devorador de gasolina” de dados, como podemos obter melhor quilometragem?

“Tomemos, por exemplo, um gêmeo digital de um motor a jato de aeronave. Você poderia usar o gêmeo digital para entender a eficiência em diferentes partes do motor ou para procurar possíveis problemas. Se você não tiver dados sendo processados ​​em um velocidade alta o suficiente, você poderá emitir um alerta tarde demais quando a manutenção for mais cara. Além disso, se seus modelos não forem precisos, você poderá dar recomendações ruins e perder a confiança de sua equipe de manutenção.”

4. Interfaces de usuário em tempo real não são suficientes

A necessidade de conectividade em tempo real também se estende à capacidade dos usuários finais de visualizar o que está acontecendo dentro de um sistema ou instalação. A realidade estendida (XR) e a realidade virtual (VR) “oferecem formas inovadoras de visualizar e simular sistemas e processos complexos, o que é particularmente valioso em indústrias como manufatura, construção e saúde”, disse Bush da Schneider Electric. “No entanto, a sua adoção enfrenta desafios práticos, especialmente em ambientes com máquinas de alta velocidade, onde surgem preocupações de segurança”.

Na Schneider, a ênfase está na “implementação de XR e VR principalmente em ambientes controlados para mitigar riscos como colisões físicas ou distrações”, continuou Bush. “Apesar das possibilidades emocionantes que XR e VR apresentam para aprimorar os gêmeos digitais, garantir a segurança operacional continua sendo fundamental à medida que continuamos a inovar neste espaço.”

5. Padrões inconsistentes

“A falta de padrões de dados abertos e interoperáveis ​​apresenta outro obstáculo significativo. “Tecnologia antiquada, formatos de dados proprietários herdados e processos analógicos criam silos de 'dados obscuros' – ou dados que são inacessíveis às equipes em todo o ciclo de vida dos ativos”, Shelly Nooner, vice-presidente de inovação e plataforma da Trimble, disse à ZDNET “Esses gargalos de dados causam ineficiências que podem resultar em despesas de capital e custos operacionais mais elevados.”

Além disso: três maneiras de criar a cultura de dados certa em sua empresa

É aqui que os grupos industriais precisam de intensificar e formular padrões comuns que permitam uma maior conectividade digital. Na indústria da construção, por exemplo, a BuildingSmart é uma organização dedicada a criar e adotar padrões e soluções abertas e internacionais para infraestruturas e edifícios. A BuildingSmart, de acordo com Nooner, “está enfrentando o desafio dos padrões de dados abertos de infraestrutura civil. Eles já provaram seu valor na indústria da construção e continuam a ganhar impulso com a construção de infraestrutura”.

6. Gerenciando diversas entradas de dados

“Inserções de dados precisas de sensores e dispositivos IoT são essenciais, mas a implementação bem-sucedida também exige uma abordagem bem organizada e recursos adequados”, disse Robert Bunger, proprietário de produtos de inovação no escritório principal de tecnologia da Schneider Electric, à ZDNET. A chave é “integrar diversas fontes de dados e manter modelos sincronizados, que podem ser complexos e consumir muitos recursos”.

A governação desempenhará um papel na gestão dessa diversidade. “Os sistemas gêmeos digitais precisarão de MLOps (operações de aprendizado de máquina) robustos para garantir que os modelos mais recentes e precisos possam ser constantemente treinados e implantados”, disse Rao. Isso inclui “uma governança forte para garantir que apenas as pessoas certas tenham acesso e que as auditorias possam ser feitas facilmente, e observabilidade em tempo real para que você saiba o momento em que seu modelo, ou dados de origem, pode estar desviando ou perdendo precisão”.

7. Falta de habilidades

Tal como acontece com muitos projetos de tecnologia avançada que exigem envolvimento com sistemas dentro e fora da empresa, os gêmeos digitais exigem experiência em integração de dados, inteligência artificial e desenvolvimento de software. “A escassez de competências e o analfabetismo tecnológico também são obstáculos à implantação de gêmeos digitais, “contribuindo para a falta de precisão dos dados e resistência à mudança”, disse Ryan Hamze, consultor principal do ISG, à ZDNET.

Além disso: pronto para aprimorar suas habilidades? Olhe para o limite (onde nem tudo se trata de IA)

Hamze aconselhou “direcionar investimentos para treinamento e qualificação da força de trabalho local”. Outra opção é “parcerias com líderes do setor terceirizados também ajudarão a preencher lacunas”.

Conclusão

É sempre importante manter o negócio na frente e no centro de qualquer iniciativa de gêmeo digital. “Estamos ajudando nossos clientes a superar muitos desses obstáculos ao projetar gêmeos digitais centrados no ser humano que funcionam nas camadas de processos e execução de negócios”, disse Jason Noel, diretor executivo de tecnologia emergente da EY Consulting, à ZDNET. “Gêmeos inteligentes são projetados para serem usados ​​por funções de negócios e operações, em vez de apenas engenheiros técnicos.”

Uma estratégia que prioriza os negócios “ajudará a impulsionar a próxima geração de aplicativos de negócios empresariais, onde os gêmeos digitais orquestram insights, tomada de decisões e execução de funções de negócios essenciais e auxiliares”, acrescentou Noel.