数字孪生：企业元宇宙的基础
在未来的几十年里，企业的面貌将发生巨大变化。我们设想了一个模糊物理环境和数字环境界限的世界。企业内部以及与之相关的每一项资产、流程或人员都将被虚拟复制并连接起来。如此一来，几乎每一个方面的工作都可以完全数字化地进行，或者至少在实际工作开始之前进行模拟。
通过增强现实和虚拟现实技术实现的沉浸式体验，将让员工在操作3D数字设备副本时，在办公桌上就能获得真实的产品设计经验和培训。大规模模拟和人工智能技术将利用来自企业内外的数据流，帮助高管以极高的精确度预测下一步会发生什么，并在最动荡的时期制定最佳行动方案。
这就是企业元宇宙——一个数字化的、通常是沉浸式的环境，复制并连接企业的各个方面，以优化体验和决策。如今，通往企业元宇宙的旅程已经随着驱动它的引擎——数字孪生——的开发而开始了。
想象一下未来企业元宇宙的画面：端对端供应链——从原材料到交付——的数字版本不断地实时复制。它与供应商信息相关联，因此它提供了供应商生产能力中断的早期预警;管理人员会收到现有库存以及替代供应商等信息的实时报告;在同意寻找一个新的供应商之后，管理者也可以模拟他们的供应商转换计划，并选择转换影响最小的公司。
选择新来源后，自动启动供应商入驻和采购订单流程。既然已经选择了来自新供应商的组件，研发组织就会收到它的一个3D副本，它对客户和现有流程的影响就会自动模拟出来。
接下来，你的虚拟工厂将模拟任何可能出现的生产中断，并向领导提供建议，以确保在供应商转换期间通过优化劳动力和运输计划来保持较高的生产质量。
你的虚拟零售商店会主动向商店经理发送更新店面布局和产品组合的建议，以填补货架上的任何临时空白，并培训员工，以便他们准备好回答客户关于任何产品变化的问题。
如此一来，产品的断货时间从几个月下降到几天，财务成本接近于零，员工受到的干扰最小，客户满意度提高。
企业元宇宙可以让这一场景成为现实。
今天，许多讨论都围绕着企业元宇宙，在这个新世界中，消费者和他们的虚拟形象可以与品牌互动，购买实体和数字产品。然而，我们相信元宇宙在企业领域的影响可能和在消费领域一样高，甚至可能更高。元宇宙可以实现从高管到一线的决策优化，增强现实和虚拟现实支持的定制化和沉浸式员工及客户体验，自主AI用例，以及全新的产品开发机制和流程。
尽管这一愿景要完全实现还需要时间，但世界各地的领先公司已经在为其构建基础：数字孪生。最终，企业元宇宙将由数十个相互关联的数字孪生提供动力，它们复制从物理资产(如产品和办公大楼)到人(如客户和员工)再到核心业务流程的一切，并经常在没有人为干预的情况下与物理环境进行交互。
现在已经有足够的技术和知识来构建数字孪生，这样做现在就能创造巨大的价值，而无需花费数年时间。例如，一家电信和科技公司，得益于其网络资产的数字孪生成功减少了10%的资本和运营费用。数字孪生可以优化资本支出，调节使用模式，识别故障点，并基于独特的网络洞察自动启动数字干预。该公司估计，未来10年，其数字孪生技术将带来数十亿美元的累积财务影响，因为它们使更多的AI用例成为可能，并增加整个企业的数据驱动决策数量。
在本文中，我们概述了处于任何数字成熟度水平的公司如何通过构建当今价值驱动的数字孪生基础，开始企业元宇宙的旅程。重要的是要注意，企业元宇宙本身并不是目标。我们相信，只有当孪生能够产生真正的影响时，企业才能通过专注于迭代、演进和添加孪生来获得最好的服务。通过这种方式，许多公司最终可以达到他们自己版本的企业元宇宙。
公司可以从一个以数据产品为核心的数字孪生开始这段旅程，并随着时间的推移不断发展，以提供越来越强大的预测能力。然后，他们可以继续互连多个数字孪生，以解锁更多的用例，最后，将这个数字孪生网络转换为企业元宇宙所需的附加技术层。
什么是数字孪生?
数字孪生有很多不同的定义，所以从回答这个问题开始是很重要的。在这里，我们将数字孪生视为物理资产、人或过程的虚拟表示。孪生包括从多个来源收集的数据、从数据中获得的行为洞察层以及可视化。但简单的3D可视化或独立模拟不会被视为数字孪生。多个AI用例、“what if”模拟和额外的可视化可以在其上构建。
例如，数字孪生可以提供360度的客户视图，包括公司业务部门和系统收集的关于客户的所有细节——如在线和店内购买行为、人口统计信息、支付方式以及与客户服务的交互。它还可以从数据中生成洞见，比如客户服务电话的平均时长。利用孪生的AI用例可以包括客户流失倾向模型或客户可能购买的下一个产品组合。
或者，数字孪生可以复制现实世界资产或流程的操作(如整个工厂生产线或关键机械部件)，并生成关于平均设备停机时间或完成产品组装的平均时间的信息。它支持的AI用例可以包括预测性维护、流程自动化和优化。
数字孪生加快了许多应用程序和用例的上市时间(和价值)，因为开发团队不必在每次构建应用程序时花费时间清理和重组原始数据。因此，我们经常发现，数字孪生将部署新的人工智能驱动能力所需的时间减少了60%，资本支出和运营支出减少了15%。同时，它们还可以提高10%的效率。
首席执行官们越来越认识到数字孪生的重要性和力量，甚至在财报电话会议上越来越频繁地提到它们。我们的研究表明，在大型企业中，70%的技术高管正在探索和投资数字孪生技术。这种兴趣，加上快速发展的配套技术，进一步推动了市场发展。预计到2026年，数字孪生投资将超过480亿美元，年复合增长率为58%。当然，我们也已经看到了一些先进的实现案例。
起点：一个数字孪生
企业首先构建哪一个孪生由其优先级价值驱动程序和重用潜力决定，并由业务支持和可行性因素(如数据的可用性、质量和可访问性)平衡。以下是一些例子:
一家制药公司优先帮助提供者改善患者的结果。它始于一个患者孪生，使提供者能够在特定时刻通过患者更喜欢的渠道传递正确的药物安全内容。
一家汽车OEM从零部件孪生开始，以帮助它完善零部件最重要的功能。这对孪生帮助这些部件的利润率提高了5%到10%。
前面提到的一家电信和科技公司从网络孪生开始，最初专注于优化资本支出。为了部署更新的用例，例如预测性维护，这家公司已经进一步发展了它的数字孪生，以合并实时性能和行为数据。
企业通常从构建数据产品开始，这是数字孪生的核心。数据产品提供高质量的、随时可用的数据集，跨组织的人员可以轻松地访问该数据集，并将其应用于不同的业务场景。最初，数据产品提供几个结合在一起的数据层，以模拟来自物理世界的实体，并提高关键业务功能的性能。例如，为了帮助优化员工调度，企业可能会创建一个零售员工的数据产品，其中包含关于他们的角色、可用性、任期和商店位置的信息。一个数据产品通常可以在短短几个月内创建并交付价值。它将通过作为单一的可重用真相来源持续产生价值，并随着时间的推移不断增强，作为未来用例的基础。
一旦数据产品支持了一些用例，它的功能就可以迅速扩展。例如，团队可以用行为数据层来丰富它，比如倾向模型和可能的交互响应，方法是将使用数据产品生成的数据反馈给它。还可以添加可视化来支持对不同场景的模拟。这些增强解锁了更多(也更强大)的预测性和规范性用例，并将你的数据产品变成数字孪生。
例如，一个员工数字孪生可以帮助公司开发一种人工智能驱动的教练，提供实时提示，以提高员工的绩效和生产力。它还可能帮助管理者确定正确的干预组合，以维持员工的高满意度。
通过相互连接的数字孪生实现复合价值
当公司将两个或多个数字孪生相互连接时，他们可以模拟不同实体之间的复杂关系，并为更复杂的用例和更大的价值生成更丰富的行为洞察。
例如，一个企业可以将其员工数字孪生与其客户、零售商店、库存、销售和客户流程流的数字孪生连接起来。通过这种方式，它可以实现如下结果:
模拟零售商店的市场变化对业务的端到端影响;
创造真正的全渠道体验，通过改进的数据跟踪，为跨渠道的客户旅程提供无缝的暂停和恢复;
根据不断变化的顾客喜好，优化店面布局;
根据销售额、员工表现和当地商店的特点，评估不同的薪酬和人员配置模式;
利用店内数据，如浏览模式和库存水平，增强次优产品推荐;
当这些数字孪生彼此相互连接时，它们会变得更智能，因为依赖关系和相关性被纳入到了建模之中。
将数字孪生网络转变为企业元宇宙
随着企业开始连接这些不同业务领域、功能和操作生态系统的多重数字孪生，企业元宇宙可能会由此形成。例如，零售商可以将其零售商店的数字孪生与其仓库、供应链、呼叫中心等的数字孪生连接起来，直到复制企业的每个部分，共享见解、模拟场景，并启用自动化和AI用例。
在数字孪生基础之上，公司可以构建一个层，将他们在数字孪生基础上创建的所有数字应用程序和分析程序连接在一起。
最后，公司可以添加一个统一的消费层，利用增强现实和虚拟现实技术为员工和客户提供集成的沉浸式体验。
随着数字孪生实现日趋成熟，领导者将希望从简单地复制现有的东西转变为数字化地重新设计整个流程和体验，从而最终节省宝贵的时间和资源。比方说，顾客不喜欢结账的体验，或者工程师在现有的产品设计流程中苦苦挣扎。企业元宇宙提供了在数字环境中重新创造这些体验和过程的机会，从而实现更好的结果，而非复制现有的体验和过程。
构建和扩展一个数字孪生需要“三步走”：创建蓝图，构建初始的数字孪生，然后提高它的能力。
创建一个蓝图
让利益相关者对数字孪生的清晰愿景保持一致是至关重要的第一步。蓝图应该定义企业将追求的数字孪生的类型、构建它们以最大化价值和可重用性的顺序、它们的能力演进方式，以及它们的所有权和治理结构。如果没有这一切，我们可能只能构建一个完全不同的单用途数字孪生，这种数字孪生不仅业务参与能力有限，而且也没有办法将用例的价值归回孪生。对下述八个关键问题的回答可以帮助领导者创建这一蓝图：
数字孪生的总体愿景是什么?
哪些数字孪生给我们的企业带来了最大的优势和重用机会?
涉及的总价值是多少?
我们应该首先交付的最高价值、最可行的用例是什么?为数字孪生赋予价值的过程是什么?
我们需要收集哪些数据层和属性?
我们将如何收集和建模数据?
在这些数据的基础上将建立什么模型?什么是最终状态架构?
项目团队将如何与业务用户一起工作，以交付其支持的数字孪生和用例?
构建初始的数字孪生
有了蓝图后，项目团队将在3到6个月内构建基础的数字孪生。构建阶段从组装核心数据产品开始。为此，数据团队需要设计结构化和非结构化数据，以确保其质量和可用性。这反过来也促进了可视化的发展，并能够让数据科学专业人员构建一到两个最初的用例，以生成额外的数据和见解——并创建一个初始的数字孪生。
企业并不需要完美的数据或最先进的技术平台才能开始。我们已经看到拥有不同数据和平台成熟度的公司成功地构建了数字孪生。
提高能力
一旦数字孪生的初始用例构建并运行起来，就应该通过添加更多的数据层和分析来扩展其功能，以支持新的用例。在这个阶段，公司通常会通过使用AI和高级建模技术，将数字孪生从简单的资产、人员或流程表示推进到提供模拟和指导。
数字孪生已经成为领先公司的关键业务工具。但其实，任何企业都可以使用这项技术，无论他们的数字技术水平如何。因此，我们预计数字孪生将很快成为每个行业用于优化流程和决策的关键工具。
如今，高管们不仅投资于数字孪生，而且还把企业元宇宙视为“终将会”实现的事情，问题只在于时间长短而已。在短期内，这些努力可以提供巨大的价值，使公司能够为数百个用例整理数据——只需一次——这些用例对复杂的业务问题提供深入的见解，并实时优化结果。从长远来看，这些投资为企业元宇宙奠定了基础，企业元宇宙将改变每个行业的每个组织的运营方式，并展现数据和人工智能的全部前景。
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