人類一直在收集數(shù)據(jù)以更好地理解我們所在的這個（物理）世界。如今，企業(yè)越來越多地尋求通過數(shù)字孿生將數(shù)字世界與物理世界融合在一起，數(shù)字孿生充當(dāng)兩個世界之間的橋梁，提供物理對象和物理過程的實時虛擬映射。

這些虛擬映射可以幫助企業(yè)組織對使用物理資產(chǎn)進行測試這一過于耗時或高成本的場景進行模擬，為資本投資決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)、幫助企業(yè)通過數(shù)字化呈現(xiàn)企業(yè)運營現(xiàn)狀、制定長期業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃、改進業(yè)務(wù)生產(chǎn)流程、進行預(yù)測性維護。

研究公司MarketsandMarkets在2022年6月發(fā)布的一項預(yù)測中稱，全球數(shù)字孿生市場規(guī)模將從2022年的69億美元增長到2027年的735億美元，期間年復(fù)合增長率(CAGR)達到60.6%。

以下是五個分屬不同領(lǐng)域的企業(yè)通過數(shù)字孿生改進生產(chǎn)、服務(wù)、決策流程的實際案例。

NTT印地賽車：讓車迷深入洞察賽況

NTT印地賽車系列賽（NTT Indycar Series）是包括了印第安納波利斯500英里大獎賽在內(nèi)的五場比賽，該系列賽使用數(shù)字孿生、數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，讓車迷能夠更深入地了解賽況，獲得實時洞察，包括對戰(zhàn)超車、進站預(yù)測和其他元素。

合作伙伴NTT為參加系列賽的每輛車打造了一個數(shù)字孿生，把歷史數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，每輛車都配備了140多個傳感器，這些傳感器在每場比賽中會收集數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，為數(shù)字孿生提供數(shù)據(jù)，包括從速度到油壓再到輪胎磨損和G力的所有數(shù)據(jù)。NTT還使用了人工智能和預(yù)測分析處理數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)，為車迷提供以前只有賽車隊工程師才能了解的深入洞察，包括比賽策略和預(yù)測、攔截和爭奪位置、進站性能影響、燃料影響水平和輪胎磨損等信息。

Indycar則通過交互式的Indycar應(yīng)用和社交媒體渠道向粉絲以及NBC制作團隊提供信息。

Indycar營銷副總裁SJ Luedtke說：“我們最狂熱的車迷有機會更接近他們喜愛的運動、他們喜愛的車手和車隊。這就是數(shù)字孿生的用武之地。我們正在與整個團隊合作，在90分鐘比賽的過程中，收集數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點，幫助球迷了解賽況。”

Luedtke說，過去三年中，NTT Indycar在比賽周末將應(yīng)用參與度和逗留時間延長了一倍。

Luedtke的建議：與利益相關(guān)者建立密切的關(guān)系。她指出，她和首席信息官Rebecca Ruselink展開合作，雙方的合作關(guān)系很牢固，因為IT團隊試圖了解團隊的痛點并滿足了他們的需求，而不僅僅是提供IT團隊認為最好的解決方案。

Luedtke說：“我們的團隊會定期開會，制定一個路線圖羅列出我們想要完成哪些事情?！?/p>

勞斯萊斯：提高噴氣發(fā)動機效率

跨國航空航天&國防公司勞斯萊斯（Rolls-Royce）已經(jīng)部署了數(shù)字孿生技術(shù)來監(jiān)控生產(chǎn)出來的發(fā)動機，可以監(jiān)控每臺發(fā)動機的飛行方式、飛行條件以及飛行員使用情況。

勞斯萊斯公司首席信息和數(shù)字官Stuart Hughes說：“我們正在調(diào)整維護制度，確保我們優(yōu)化了發(fā)動機的使用壽命，而不是手冊所說的使用壽命。這是一項充滿變數(shù)的服務(wù)，每個引擎都被視為一個單獨的引擎?！?/p>

多年來勞斯萊斯一直向客戶提供發(fā)動機監(jiān)控服務(wù)，數(shù)字孿生技術(shù)讓勞斯萊斯能夠為特定的發(fā)動機提供量身定制的服務(wù)。數(shù)字孿生幫助勞斯萊斯公司將某些發(fā)動機的維護間隔時間延長了50%，顯著減少了零件和備件的庫存，還提高了發(fā)動機的效率，迄今為止將碳排放量降低了2200萬噸。

Hughes的建議：了解你的客戶，了解客戶是如何以及為什么要使用數(shù)字孿生，這和了解技術(shù)本身同樣重要。Hughes說，這項服務(wù)為勞斯萊斯公司及其客戶提供了顯而易見的好處。

“對客戶的好處就是讓客戶看到故障減少了，因為飛機使用發(fā)動機的時間更長了，所以可以延長發(fā)動機的使用時間，對我們來說，好處就是可以優(yōu)化我們的維護方式?！?/p>

瑪氏：利用數(shù)字孿生優(yōu)化供應(yīng)鏈

糖果、寵物護理和食品企業(yè)瑪氏（Mars）為自己的制造供應(yīng)鏈打造了一個數(shù)字孿生，通過數(shù)字孿生為業(yè)務(wù)提供支持。目前，瑪氏正在使用微軟Azure云和人工智能來處理和分析工廠機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

瑪氏首席數(shù)字官Sandeep Dadlani表示：“我們把數(shù)字化視為一個巨大的業(yè)務(wù)加速器，我們不是為了數(shù)字化而數(shù)字化?！?/p>

在埃森哲的智能制造運營顧問的幫助下，瑪氏正在使用微軟的Azure數(shù)字孿生物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)來增強160個生產(chǎn)工廠的運營，通過軟件模擬來提高產(chǎn)能和流程控制，包括通過預(yù)測性維護延長機器的正常運行時間，減少由于機器打包產(chǎn)品數(shù)量不一致導(dǎo)致的浪費。瑪氏還通過使用數(shù)字孿生生成一個虛擬的“用例應(yīng)用商店”，使其能夠在業(yè)務(wù)線中被重復(fù)使用。

展望未來，瑪氏計劃使用數(shù)字孿生數(shù)據(jù)統(tǒng)計包括天氣在內(nèi)的對產(chǎn)品構(gòu)成影響的各類因素，從而提高從產(chǎn)品來源到消費者的供應(yīng)鏈可見性。

Dadlani的建議：嘗試并接受失敗?，斒瞎膭顔T工在有意義的情況下考慮使用人工智能和其他新興技術(shù)來解決問題，將企業(yè)文化轉(zhuǎn)變?yōu)閾肀嶒?，并期望員工從失敗中吸取教訓(xùn)，從而通過運用這些新技術(shù)在未來取得成功。去年12月，瑪氏在線上舉行了AI Festival活動，慶祝公司已經(jīng)有200個AI用例落地在各類業(yè)務(wù)線中。

“如果你能很好地定義一個問題，你就會感到自己能力使用人工智能來解決這些問題?！?/p>

美國教師退休基金會：降低客戶服務(wù)復(fù)雜性

美國教師退休基金會（TIAA）是一個幫助教師管理退休基金的非營利性金融服務(wù)提供組織，該組織為了降低新機構(gòu)客戶引導(dǎo)的復(fù)雜性，正在使用一種采用了圖形數(shù)據(jù)庫的數(shù)字孿生。

該組織董事總經(jīng)理兼退休服務(wù)技術(shù)負責(zé)人Alex Pecoraro表示：“我們TIAA會根據(jù)IRS的所有規(guī)定，提供非常精細的退休服務(wù)產(chǎn)品，這需要相當(dāng)多的商業(yè)知識，因此我們有一整個團隊來做這件事情。”

TIAA的Outsourced Services包含600多項功能，可產(chǎn)生超過一萬億種可能的客戶端配置。在部署數(shù)字孿生技術(shù)之前，TIAA的專業(yè)團隊會根據(jù)客戶所需的運營模式手動創(chuàng)建和測試技術(shù)配置。因此，從專業(yè)技能來看，TIAA的員工是高度“功能化”的，也就是說，員工只能處理特定類型的訂單，這也讓運營擴展變得十分困難。

為了解決這個問題，Pecoraro帶領(lǐng)的團隊打造了一個數(shù)字孿生，它由一個圖形數(shù)據(jù)庫組成，這個數(shù)據(jù)庫涵蓋了600多個特征，通過控制節(jié)點表示復(fù)雜的分組邏輯，通過數(shù)據(jù)節(jié)點表示實現(xiàn)某項功能所需的數(shù)據(jù)字段，通過關(guān)系鏈表示個體之間的關(guān)系。

這個數(shù)據(jù)庫幫助TIAA減少了客戶引導(dǎo)所需的時間和專業(yè)知識。

Pecoraro的建議：改變你的觀念。Pecoraro說，該項目的關(guān)鍵是他們采取了一種產(chǎn)品化的方法，而不是將其視為一種技術(shù)配置的問題。

“當(dāng)時團隊中有人提出，我們應(yīng)該把注意力從配置轉(zhuǎn)移到客戶正在做什么、以及他們正在購買什么產(chǎn)品。這種觀念上的轉(zhuǎn)變是至關(guān)重要的。現(xiàn)在回想起來似乎是顯而易見的，但在當(dāng)時，當(dāng)你沉浸在所有細節(jié)中時，你可能會為了一棵樹而迷失在整個森林中?！?/p>

拜耳作物科學(xué)：利用虛擬工廠重塑戰(zhàn)略

拜耳作物科學(xué)（Bayer Crop Science）利用數(shù)字孿生為北美的九個玉米種子生產(chǎn)基地都打造了一個“虛擬工廠”。從拜耳的田地中拿到種子后，經(jīng)過九個生產(chǎn)基地進行加工和裝袋，然后分發(fā)給農(nóng)民。

“現(xiàn)在我們可以重構(gòu)我們的業(yè)務(wù)流程，通過應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法或模型來重構(gòu)決策，”拜耳作物科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)卓越中心(COE)負責(zé)人Naveen Singla這樣表示。

拜耳為九個生產(chǎn)基地都打造了一個動態(tài)的數(shù)字孿生，可呈現(xiàn)設(shè)備、流程和產(chǎn)品流特性、物料清單和操作規(guī)則，使其能夠?qū)γ總€生產(chǎn)基地進行“假設(shè)”分析。

拜耳的商業(yè)團隊還推出了新的種子處理產(chǎn)品和新的定價策略，使用虛擬工廠來評估生產(chǎn)基地是否準備好調(diào)整運營以實施這些新策略。虛擬工廠還可用于制定資本購買決策、制定長期商業(yè)計劃、改進業(yè)務(wù)流程。拜耳現(xiàn)在可以把9個生產(chǎn)基地長達10個月的運營壓縮到僅僅兩分鐘，使其能夠解決有關(guān)SKU組合、設(shè)備能力、流程訂單設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等一系列復(fù)雜的問題。

Singla的建議：對業(yè)務(wù)領(lǐng)域有所了解。Singla說，拜耳取得成功的一個關(guān)鍵是在決策科學(xué)負責(zé)人Shrikant Jarugumilli領(lǐng)導(dǎo)下，數(shù)字孿生決策科學(xué)團隊把不同的虛擬系統(tǒng)進行連接，花了很多時間在生產(chǎn)現(xiàn)場了解運營情況，并且贏得了利益相關(guān)者的支持。

Singla說：“數(shù)據(jù)科學(xué)家對業(yè)務(wù)領(lǐng)域的了解是非常重要的，這就是Shrikant的用武之地，他和他的團隊在這些種子生產(chǎn)基地花費了數(shù)周時間，試圖了解運營情況，了解其中的細微差別，以便他們與高管層交談時傳達的信息，是高管層能夠理解的語言，而不是機器學(xué)習(xí)的那套語言。”