這四家公司正在使用「數位分身」(Digital Twins)來監控運行、規劃預測性維護(Predictive Maintenance)、改善客戶服務,並最佳化其供應鏈。
文/Thor Olavsrud‧譯/酷魯
人類一直在收集資料以更好地了解我們周遭的實體世界。如今,企業愈益尋求透過數位分身的方式,來將數位資料世界與實體世界融合在一起。數位分身作為兩個領域之間的橋樑,提供實體物件和程序的即時虛擬表示形式。
這些實體作業的虛擬複製(Virtual Clone)可以幫助組織模擬出透過實體資產進行測試會極度耗時又昂貴的場景。它們可以幫助組織監控運行、執行預測性維護,並為資本收購決策、制定長期商業計畫、確認新發明和改進程序等提供洞察力。
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全球第二大市場研究機構 MarketsandMarkets 在 2020 年 9 月發布的一份預測報告中表示,2020 年全球數位分身市場規模達 31 億美元,到了 2026 年將進一步達到 482 億美元,在此期間的 GAGR 年複合成長率為 58%。
以下是當前企業組織如何有效使用數位分身的四個範例:
勞斯萊斯:提高噴射引擎效率
跨國航太及國防公司勞斯萊斯(Rolls-Royce)已部署數位分身技術來監控其生產的引擎發動機。該公司可以監控每台引擎的飛行方式、飛行情況,以及飛行員的使用方式。
「我們正在調整我們的維護保養制度,以確保我們最佳化了引擎的使用壽命,而不是手冊上所記載應該有的使用壽命,」勞斯萊斯 CIO 資訊長暨 CDO 數位長 Stuart Hughes 表示。「這是真正將每個引擎視為個別獨立引擎的可變動服務。」
該公司多年來一直為客戶提供引擎監控服務,但其數位分身功能使勞斯萊斯得以為特定引擎提供量身定制的服務。該功能幫助該公司將某些引擎的維護間隔時間延長了 50%,進而大幅減少零件和備件的庫存。該技術還幫助勞斯萊斯提高了引擎效率,迄今為止已減少了 2.2 萬噸碳排放。
Hughes 建議:了解你的客戶。知道如何以及為什麼運用數位分身的力量和了解該技術本身是一樣重要的。Hughes 指出,這項服務是一場勝利,因為它為勞斯萊斯及其客戶都帶來了明顯的好處。
「對客戶的好處是客戶看到飛行中斷的狀況更少,因為引擎待在飛機上的服役時間更長,所以他們可以更多地使用它。對我們來說,好處是可以最佳化我們實際維護保養的方式,」他表示。
瑪氏食品:最佳化供應鏈
美國糖果、寵物照護和食品公司瑪氏(Mars)已建立自家製造供應鏈的數位分身,以支援其業務。該公司正在使用 Microsoft 微軟 Azure 雲端和 AI 人工智慧,來處理和分析其生產設施中生產機器所生成的資料。
「我們將數位化視為一個巨大的商業加速器,」瑪氏食品數位長 Sandeep Dadlani 表示。「我們不是為了數位而數位。」
在全球最大管理顧問公司埃森哲(Accenture)旗下數位製造及營運顧問的幫助下,瑪氏食品正在使用微軟 Azure 數位分身物聯網服務,來擴增其160個生產設施的營運。該公司正在建立軟體模擬以提高產能和製程控制,包括透過預測性維護來提高機器正常運轉時間,並減少因機器打包不一致產品數量所形成的浪費。透過數位分身結構,瑪氏食品還可以生成一個虛擬應用商店,其中的使用案例可以在其各種業務別中重複使用。
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展望未來,該公司計劃使用數位分身資料,來將影響其產品之各種氣候和其他情況因素全都列入考量,進而在從產品端到消費者端的供應鏈中建立更全面的可視性。
Dadlani 建議:嘗試並接受失敗。瑪氏食品鼓勵員工考慮使用 AI 和其他新興技術來解決有意義的問題。這一切努力都是為了將公司文化,轉變成一種員工皆樂於嘗試並能從失敗中吸取教訓的文化,進而將這樣的文化套用至未來的成功中。該公司曾經舉辦「虛擬 AI 節」,以慶祝該公司在各個業務別中成功部署200個 AI 使用案例。
「如果你能完美地定義一個問題,那麼你應該會覺得自己能夠使用 AI 來解決這個問題,」Dadlani 表示。
TIAA:降低客服的複雜性
美國教師退休基金會(TIAA)幫助教師管理他們的退休金。為了降低機構新顧客引導流程的複雜性,這家非營利金融服務供應商正在使用一個圖形資料庫所支援的數位分身。
「在 TIAA,我們提供了一個基於美國國稅局(IRS)所有規定且非常複雜的退休產品,」TIAA 董事總經理兼退休服務技術負責人 Alex Pecoraro 表示。「為了做好相關配置,它需要相當多的業務知識,我們已組織了整個團隊來做這件事。」
TIAA 的外包服務包含 600 多個功能,可產生超過一兆種可能的顧客配置。在部署數位分身技術之前,專業的 TIAA 團隊根據客戶所需的操作模型,手動創建和測試技術配置。因此,TIAA 夥伴會根據他們的專業知識而被高度功能化,這意味著這些夥伴只能處理某些類型的服務。這也使得擴大操作變得困難。
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為了解決這個問題,Pecoraro 團隊建立了一個數位分身,它由一個代表 600 多個功能的圖形資料庫所組成,具備用來表示複雜分組邏輯的控制節點。資料節點代表能執行某功能所需的資料欄位,以及表示依賴關係、驗證和排除的關係連結。
該資料庫減少了客戶引導流程所需的時間和專業知識。
Pecoraro 建議:改變你的觀點。Pecoraro 表示,該專案計畫的關鍵是採用產品採用法,而不是將其視為技術配置問題。
「團隊中有一個人提出了這個想法,將我們的注意力從配置轉移到客戶正在做什麼,以及他們正在購買什麼產品,」Pecorar 表示。「這種觀點上的轉變是一大關鍵。回想起來,這似乎顯而易見,但當你身陷在所有細節之中時,你可能會為了尋找特定樹木而迷失在森林中。」
拜耳作物科學:重塑流程與戰略決策
拜耳集團旗下子公司拜耳作物科學公司(Bayer Crop Science)利用數位分身技術為其在北美的9個玉米種子生產基地分別建立了「虛擬工廠」。種子從拜耳的玉米田裡收穫,經過9個基地進行加工和裝袋,然後分發給農民。
「現在我們可以重新構想我們的業務流程。我們可以透過這些機器學習演算法或模擬之應用來重新構想我們的決策,」拜耳作物科學公司資料科學卓越中心(COE)負責人 Naveen Singla 表示。
拜耳為這9個基地分別建立了設備、製程和產品流程特性、物料清單和操作規則的動態數位表示法,使公司能夠對每個基地進行「假設」分析。
當商業團隊推出新的種子處理產品或新的定價策略時,企業可以使用虛擬工廠來評估該基地是否準備好調整其營運以實現這些新策略。另外還可以利用虛擬工廠來擬定資本採購決策、制定長期商業計畫、確認新發明和改進製程。拜耳現在可以將9個生產基地裡原本10個月的運行時間壓縮到兩分鐘,進而能夠回應有關庫存單位組合(SKU mix)、設備效能、流程訂單設計和網路最佳化等複雜問題。
Singla 建議:了解業務專業領域。Singla 表示,拜耳成功的一個重要關鍵是負責構建數位分身、連結虛擬系統,且在生產基地花費大量時間了解他們所有作業,並贏得利益相關者支持的決策科學團隊(由決策科學負責人 Shrikant Jarugumilli 所帶領)。
「讓我們的資料科學家了解各種業務領域非常重要,這正是 Shrikant 能發揮作用之所在,」Singla 表示。「他和他的團隊在這些種子生產基地裡花了數週時間,試圖了解一切運作狀況與細微差別,以便他們能用公司領導本身的語言而不是機器學習的語言來與公司領導層溝通訊息。」
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