CIOs prontos para gêmeos digitais, mas a implementação é um problema duplo

Realizar toda a promessa dos gêmeos digitais pode exigir a integração de sistemas e dados em ecossistemas organizacionais inteiros.

Imagine ser capaz de resolver problemas de produção e mudanças de fluxo de trabalho virtualmente antes de impor mudanças em sua organização. Cerca de seis em cada dez CIOs que responderam a uma pesquisa recente do Gartner têm ou estão preparando suas organizações para oferecer suporte a gêmeos digitais, que replicam ativos físicos, processos, pessoas, locais, sistemas e dispositivos potenciais e reais. Pelo menos 21% já implantaram alguma forma de gêmeos digitais, enquanto outros 38% estão envolvidos em estágios de planejamento de um a três anos para implantar gêmeos digitais.

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No entanto, realizar toda a promessa dos gêmeos digitais pode exigir a integração de sistemas e dados em ecossistemas organizacionais inteiros. Essa é a conclusão de um relatório da Deloitte. Dados ruins, desafios de medição e até mesmo exageros podem dificultar a replicação precisa de ativos físicos, alertam os autores do relatório, liderados por Adam Mussomeli, da Deloitte.

A equipe da Deloitte identificou algumas das possíveis maneiras pelas quais os gêmeos digitais estão sendo implementados em todos os setores:

• Fabricantes automotivos e de aeronaves: “Ferramentas essenciais para otimizar cadeias de valor de fabricação inteiras e inovar novos produtos.” No caso dos motores de aeronaves, eles podem “ter milhares ou dezenas de milhares de sensores, gerando terabytes de dados a cada segundo. Combinados com gêmeos digitais, aprendizado de máquina e modelos preditivos, os fabricantes estão fornecendo recomendações para ajudar os pilotos a otimizar o consumo de combustível, ajudar a manutenção a ser proativa e ajudar as frotas a gerenciar custos.”
• Energia :"As operadoras de serviço de campo estão capturando e analisando grandes quantidades de dados de furos que eles usam para construir modelos digitais que orientam os esforços de perfuração em tempo real."
• Cuidados de saúde: “Os pesquisadores cardiovasculares estão criando gêmeos digitais altamente precisos do coração humano para diagnósticos clínicos, educação e treinamento.”
• Cidades inteligentes: “Cingapura usa um modelo virtual detalhado de si mesmo em projetos de planejamento urbano, manutenção e prontidão para desastres.”

Construir um gêmeo digital preciso não é um processo da noite para o dia. A equipe da Deloitte aponta as três áreas de desafio para a implementação de gêmeos digitais:

• Dados incorretos: “Os algoritmos de IA e aprendizado de máquina que alimentam gêmeos digitais exigem grandes volumes de dados”, alertaram Mussomeli e seus coautores. “Em muitos casos, os dados dos sensores no chão de fábrica podem ter sido corrompidos, perdidos ou simplesmente não coletados de forma consistente em primeiro lugar.” O relatório da Deloitte aconselha “tomar medidas para desenvolver a infraestrutura necessária e a abordagem de gerenciamento de dados agora pode ajudar a reduzir seu tempo para se beneficiar”.
• Processos de medição: “Mesmo nos casos em que simulações de gêmeos digitais estão sendo criadas para novos processos, sistemas e dispositivos, nem sempre é possível instrumentar perfeitamente o processo”, alerta a equipe da Deloitte. “As organizações precisam procurar proxies – por exemplo, confiar na instrumentação e nos sensores de um veículo em vez de colocar sensores em pneus – ou coisas que possam ser detectadas.”
• Determinando o equilíbrio certo de sensores: “Com o custo dos sensores caindo, quantos sensores são suficientes?” os pesquisadores perguntam. “Equilibrar a análise de custo/benefício é fundamental. A maioria dos casos de uso requer apenas um número modesto de sensores estrategicamente posicionados para detectar as principais entradas, saídas e estágios do processo.”

Embora existam obstáculos, os pesquisadores da Deloitte são defensores dos benefícios potenciais sem precedentes que os gêmeos digitais trazem para as empresas. “Uma cópia digital perfeita do mundo físico permitiria que você colaborasse virtualmente, dados do sensor de admissão e simulasse condições rapidamente, entendesse claramente os cenários hipotéticos, preveja resultados com mais precisão e produza instruções para manipular o mundo físico.” Essa é uma proposta de valor que vale a pena explorar.