دوقلوی دیجیتال، نمایش مجازی یک شیء یا سیستم فیزیکی است که با استفاده از دادههای بلادرنگ، رفتار، عملکرد و وضعیت نمونه واقعی خود را با دقت بازتاب میدهد.
دوقلوهای دیجیتال امکان پایش مداوم، شبیهسازی و تحلیل یک شیء، محصول یا سیستم را در طول چرخه عمر آن، از طراحی و تولید گرفته تا نگهداری و از رده خارجسازی، فراهم میکنند. آنها همچنین میتوانند فرآیندهای خارجی و متغیرهای کلیدی مؤثر بر عملکرد یک دارایی را نیز در بر بگیرند.
یکی از ویژگیهای اصلی دوقلوی دیجیتال، تبادل دوطرفه و بلادرنگ دادهها میان شیء فیزیکی و نمونه مجازی آن است که به اطمینان از تطابق شرایط شبیهسازیشده با دنیای واقعی کمک میکند. سازمانها همچنین میتوانند چندین دوقلوی دیجیتال را به یکدیگر متصل کنند تا سیستمهای پیچیدهتری را در راستای اجرای یک برنامه تحول دیجیتال گستردهتر یا استراتژی صنعت 4.0 مدلسازی کنند.
دوقلوهای دیجیتال با ارائه بینشی از نحوه عملکرد یک شیء در زمان حال و پیشبینی رفتار احتمالی آن در سناریوهای آینده، به سازمانها کمک میکنند تا بهرهوری را افزایش دهند، نوآوری را سرعت ببخشند و تصمیمهای آگاهانه و مبتنی بر داده اتخاذ کنند. از رایجترین کاربردهای آنها میتوان به بهینهسازی فرآیندها، نگهداری پیشبینانه، بهینهسازی زنجیره تأمین و توسعه محصول اشاره کرد.
بسیاری از ارائهدهندگان مدرن دوقلوی دیجیتال، از جمله Siemens، General Electric، Nvidia، IBM، Bentley و Microsoft، مجموعه کاملی از خدمات را ارائه میدهند. این خدمات ممکن است شامل لایههای سختافزاری (مانند مجموعه حسگرها)، پردازشگرهای داده، سرویسهای همگامسازی، موتورهای شبیهسازی، پلتفرمهای تحلیل و داشبوردهای بصریسازی باشند. با این حال، سازمانهایی که کاربردهای تخصصیتری دارند، ممکن است رویکردی ماژولار را انتخاب کنند و چندین سرویس را متناسب با نیازهای خود به کار بگیرند.
دوقلوهای دیجیتال میتوانند تقریباً نماینده هر نوع شیئی باشند؛ از ساختمانها و پلها گرفته تا خودروها، هواپیماها، آثار تاریخی و حتی کره زمین. همچنین میتوان از آنها برای مدلسازی سیستمهای پیچیدهای مانند الگوهای ترافیکی، رویدادهای آبوهوایی، برنامههای درمانی حوزه سلامت و عملیات کارخانهها استفاده کرد. در نهایت، در کاربردهای آزمایشیتر، دوقلوهای دیجیتال میتوانند بر اساس افراد واقعی یا خیالی ساخته شوند و حتی ویژگیهایی مانند صدا، ظاهر و خصوصیات شخصیتی آنها را نیز مدلسازی کنند.
امروزه دوقلوهای دیجیتال بهطور گسترده در صنایع مختلف مورد استفاده قرار میگیرند. مطالعه Strategic Market Research در سال 2023 نشان داد که حدود 75 درصد از کسبوکارها به شکلی از این فناوری استفاده میکنند. اجرای این پروژهها میتواند پرهزینه و نیازمند منابع قابلتوجهی باشد، اما برای بسیاری از سازمانها ارزش سرمایهگذاری را دارد. بر اساس نظرسنجی Hexagon در سال 2025، 92 درصد از شرکتهایی که دوقلوی دیجیتال را به کار گرفتهاند، بازده سرمایهگذاری بیش از 10 درصد را گزارش کردهاند و بیش از نیمی از آنها نیز به بازده سرمایهگذاری حداقل 20 درصدی دست یافتهاند.
اجزای کلیدی دوقلوی دیجیتال عبارتاند از:
- یک دارایی فیزیکی که سازمان قصد دارد آن را در یک محیط مجازی پایش، تحلیل یا شبیهسازی کند.
- یک مدل مجازی که بهعنوان نمایش دیجیتالی شیء یا سیستم واقعی عمل میکند.
- منابع داده مانند حسگرها یا دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) که بهطور مداوم شاخصهای مرتبطی مانند دما، فشار یا حرکت را ثبت میکنند.
- یک خط لوله داده که اطلاعات حسگرها را به مدل مجازی منتقل کرده و آن را بهصورت بلادرنگ با دارایی فیزیکی متناظر خود همگام نگه میدارد.
- یک حلقه بازخورد که بینشها یا سیگنالهای کنترلی را از دوقلوی دیجیتال به دارایی فیزیکی بازمیگرداند تا عملکرد، بهرهوری و تصمیمگیری بهینه شود.
- یک موتور تحلیل که معمولاً بر پایه یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی عمل میکند و میتواند الگوهای داده را شناسایی کند، سناریوهای آینده را شبیهسازی کند، تحلیلهای پیشبینانه انجام دهد و در ردیابی داراییها کمک کند.
- رابطهای بصریسازی و داشبوردها که به تیمها امکان میدهند با نمایش دوبعدی یا سهبعدی داراییها یا سیستمها تعامل داشته باشند.
دوقلوی دیجیتال چگونه کار میکند؟
اگرچه نحوه عملکرد دوقلوهای دیجیتال بسته به صنعت و نوع کاربرد بسیار متفاوت است، اما بیشتر آنها شامل مراحل اساسی زیر هستند:
جمعآوری داده
یک سازمان ممکن است کار را با تجهیز یک شیء فیزیکی به مجموعهای از حسگرها آغاز کند. این حسگرها عملکرد، وضعیت و محیط عملیاتی آن را ثبت میکنند. در کاربردهای اینترنت اشیا (IoT)، سازمانها ممکن است از «اشیای هوشمند» استفاده کنند که معمولاً بهصورت پیشفرض به حسگرهای داخلی مجهز هستند و میتوانند بهطور مداوم دادهها را جمعآوری و به اشتراک بگذارند. در محیطهای فناوری اطلاعات (IT)، تیمها میتوانند با استفاده از فناوریهای مجازیسازی، نمایشهای دیجیتالی از برنامههای کاربردی، نرمافزارها و رایانهها (ماشینهای مجازی) ایجاد کنند. سپس با استقرار عاملهای نرمافزاری، دادهها را در محل یا نزدیک دارایی دیجیتال برای اهداف پایش و تحلیل جمعآوری کنند.
مدلسازی مجازی
مدل مجازی، نسخهای دیجیتالی از یک شیء یا سیستم است که بر اساس دادههای جمعآوریشده از نمونه واقعی آن ساخته میشود. این مدل شامل ویژگیهای کلیدی است که به آن امکان میدهد در برابر متغیرهایی مانند شرایط محیطی و تعامل با سیستمهای مرتبط، واکنشی واقعگرایانه نشان دهد.
برای مثال، دوقلوی دیجیتال یک توربین هواپیما نهتنها فرسودگی و خرابی را با همان نرخ نمونه واقعی شبیهسازی میکند، بلکه نیروهای آیرودینامیکی هنگام پرواز و تأثیر اجزای متصل مانند موتور و سامانههای هیدرولیکی را نیز در نظر میگیرد. این مدلسازی دقیق کمک میکند تا دوقلوی دیجیتال بتواند با اطمینان، نحوه واکنش نمونه واقعی خود را در شرایط مختلف شبیهسازی کند.
یکپارچهسازی دادههای بلادرنگ
یکپارچهسازی دادههای بلادرنگ، ارتباط مداوم و لحظهای میان دوقلوی دیجیتال و نمونه فیزیکی آن را امکانپذیر میسازد. این حلقه بازخورد پویا به سازمانها کمک میکند عملکرد را بهینه کنند، قابلیت اطمینان سیستم را افزایش دهند و نگهداری پیشبینانه را اجرا کنند؛ به این معنا که تیمها مشکلات احتمالی را پیش از وقوع شناسایی کرده، زمان ازکارافتادگی را کاهش میدهند و عمر داراییها را افزایش میدهند. سازمانها معمولاً فرآیند تبادل داده را بهصورت خودکار انجام میدهند تا بتوانند بر فعالیتهای راهبردیتر تمرکز کنند.
تحلیل، شبیهسازی و تصمیمگیری آگاهانه
دوقلوهای دیجیتال به تیمها این امکان را میدهند که آزمایشهایی ایمن و مقرونبهصرفه را در یک محیط مجازی انجام دهند. برای مثال، در یک محیط تولیدی، تیم میتواند شبیهسازی کند که ارتقای یک خط مونتاژ چه تأثیری بر عملکرد و بهرهوری خواهد داشت. همچنین میتواند بررسی کند که آیا یک گزینه بستهبندی ارزانتر توان تحمل شرایط حملونقل و توزیع را دارد یا خیر. با بررسی طیف گستردهای از سناریوهای «اگر چنین شود»، پلتفرمهای دوقلوی دیجیتال به تیمها کمک میکنند بدون تحمل ریسکها و هزینههای آزمایش در دنیای واقعی، بهرهوری عملیاتی را افزایش داده و کیفیت محصولات را بهبود بخشند.
موتورهای تحلیل میتوانند تغییرات عملیاتی خاصی مانند افزایش ظرفیت فضای ابری، حجم تولید یا بودجه تیمها را پیشنهاد دهند تا به بهینهسازی عملکرد و هزینهها کمک شود. این موتورهای تحلیل همچنین میتوانند با پلتفرمهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و ابزارهای برنامهریزی منابع سازمانی(ERP) یکپارچه شوند تا گردشکارهای تولید و فرایندهای جذب و مدیریت مشتری را بهینه کنند.
انواع دوقلوهای دیجیتال
وجود چندین نوع دوقلوی دیجیتال، که هر یک سطح متفاوتی از جزئیات و دید را ارائه میدهند، در یک محیط تولیدی امری رایج است. چهار نوع اصلی دوقلوی دیجیتال عبارتاند از:
دوقلوی مؤلفه (Component Twin)
دوقلوهای مؤلفه که با نام Part Twin نیز شناخته میشوند، اجزای منفرد را شبیهسازی میکنند و دیدی بسیار جزئی از بخشهای خاص ارائه میدهند. برای مثال، یک دوقلوی مؤلفه میتواند با استفاده از مجموعهای از حسگرها، یک شیر در خط لوله نفت، یک موتور در توربین بادی یا یک توربوشارژر در خودرو را شبیهسازی کند.
دوقلوی دارایی (Asset Twin)
دوقلوهای دارایی، واحدهای عملکردی کامل را که معمولاً از دو یا چند مؤلفه تشکیل شدهاند، شبیهسازی کرده و نحوه تعامل این مؤلفهها را بهصورت بلادرنگ نمایش میدهند. برای نمونه، یک دوقلوی دارایی میتواند یک سامانه شیرآلات خط لوله نفت (متشکل از چندین شیر و لوله)، مجموعه انتقال قدرت یک توربین بادی (شامل موتور، گیربکس و محور) یا سامانه توربوشارژ یک خودرو (شامل توربوشارژر، اینترکولر و کمپرسور) را شبیهسازی کند.
دوقلوی سیستم (System Twin)
دوقلوهای سیستم یا Unit Twin به سازمانها کمک میکنند درک کنند که داراییهای مختلف چگونه در کنار یکدیگر یک سیستم بزرگتر و یکپارچه را تشکیل میدهند. این نوع دوقلوها دید مناسبی از تعامل میان داراییها فراهم کرده و فرصتهای بهبود عملکرد در سطح سیستم را شناسایی میکنند. برای مثال، یک دوقلوی سیستم میتواند بخشی از یک خط لوله نفت (متشکل از چندین سامانه شیر و پمپ)، یک توربین بادی (شامل موتورها، پرهها و سامانههای کنترلی) یا سامانه انتقال قدرت یک خودرو (شامل موتور، جعبهدنده و میلگاردان) را شبیهسازی کند.
دوقلوی فرآیند (Process Twin)
دوقلوهای فرآیند جامعترین دید را ارائه میدهند و نشان میدهند که سیستمهای مختلف چگونه در یک تأسیسات تولیدی، زنجیره تأمین یا جریان کاری عملیاتی با یکدیگر همکاری میکنند. این دوقلوها به اطمینان از عملکرد بهینه کل محیط تولید، و نه فقط اجزای خاص، کمک میکنند. برای مثال، یک دوقلوی فرآیند میتواند کل شبکه توزیع نفت، یک مزرعه بادی تولیدکننده انرژی یا فرآیند تولید خودرو را از ابتدا تا انتها شبیهسازی کند.
مزایای دوقلوهای دیجیتال
دوقلوهای دیجیتال دید گستردهتری نسبت به سیستمهای پیچیده در اختیار سازمانها قرار میدهند و این امکان را فراهم میکنند که پیش از اختصاص منابع واقعی، پیکربندیهای عملیاتی مختلف را بررسی و ارزیابی کنند. مهمترین مزایای آنها عبارتاند از:
تسریع تحقیق و توسعه
راهکارهای دوقلوی دیجیتال به سازمانها کمک میکنند تا طراحیهای مختلف محصول، جریانهای کاری و فرآیندهای تولید را در یک محیط آزمایشی مجازی بررسی کنند؛ موضوعی که باعث تسریع نوآوری و کاهش زمان عرضه محصول به بازار میشود.
برای مثال، مهندسان هوافضا میتوانند دوقلوهای دیجیتال از هواپیماهای آزمایشی با طراحیهای مختلف بال و سامانه پیشران ایجاد کنند تا مشخص شود کدام نسخه ارزش ادامه توسعه را دارد. این روش در مقایسه با ساخت و آزمایش نمونههای فیزیکی برای هر طرح پیشنهادی، بسیار مقرونبهصرفهتر و ایمنتر است.
افزایش بهرهوری
پس از آغاز تولید یک محصول، دوقلوهای دیجیتال میتوانند با شبیهسازی و پایش سیستمها، به حفظ حداکثر بهرهوری در سراسر فرآیند تولید کمک کنند. همچنین تیمها میتوانند بدون ایجاد اختلال در جریانهای کاری موجود، فرصتهای کاهش هزینه را شناسایی کنند.
برای مثال، یک سازمان میتواند یک ماده اولیه یا فرآیند تولید ارزانتر را ابتدا در محیط مجازی آزمایش کرده و بررسی کند که آیا همچنان استانداردهای عملکرد و میزان انتشار آلایندهها را حفظ میکند یا خیر، سپس آن را در مقیاس گسترده به کار گیرد. دوقلوهای دیجیتال همچنین میتوانند با استفاده از دادههای تاریخی، نگهداری پیشبینانه را انجام دهند و پیشبینی کنند که کدام داراییها پیش از وقوع خطا احتمال خرابی دارند.
افزایش قابلیت نظارت
در سیستمهای پیچیده امروزی، خرابی یک مؤلفه یا دارایی میتواند اختلالات گستردهای ایجاد کند، بهویژه زمانی که تیمها در شناسایی علت اصلی مشکل با دشواری مواجه شوند. برای مثال، خرابی یک مدار کوچک که وظیفه کنترل فنهای خنککننده در یک مرکز داده را بر عهده دارد، میتواند باعث افزایش دما و از کار افتادن کامل یک رک سرور شود.
دوقلوهای دیجیتال با نمایش وضعیت بلادرنگ اجزای مختلف، از جمله حسگرها، مدارها و خازنها، این مشکل را برطرف میکنند. از آنجا که دوقلوی دیجیتال بهطور مداوم با سیستم فیزیکی در ارتباط است، میتواند نشانههای هشدار اولیه مانند افزایش غیرعادی دما را تشخیص داده و خرابی قریبالوقوع را پیشبینی کند. این قابلیت به تیمها امکان میدهد پیش از وقوع مشکل اقدام کرده و از توقف فعالیت و تحمیل هزینههای سنگین جلوگیری کنند.
مقیاسپذیری
برای حفظ رقابتپذیری، سازمانها باید بتوانند عملیات خود را متناسب با تغییرات تقاضای بازار، شرایط اقتصادی و اولویتهای راهبردی بهسرعت مقیاسدهی کنند. در روشهای سنتی، افزایش یا کاهش مقیاس فرآیندی زمانبر و دشوار است و تیمها باید پیش از استقرار گسترده، سیستمهای جدید را بهدقت اعتبارسنجی کنند. دوقلوهای دیجیتال با فراهم کردن یک محیط مجازی، این فرآیند را سریعتر و کمریسکتر میکنند و به تیمها اجازه میدهند پیش از پیادهسازی نهایی، پارامترها را تغییر داده و پیکربندیهای مختلف را آزمایش کنند.
دوقلوهای دیجیتال همچنین میتوانند به سیستمهای زنده متصل شوند و تغییرات مربوط به مقیاسپذیری را بهطور مداوم و بلادرنگ به نمونههای فیزیکی خود منتقل کنند. برای مثال، پلتفرمهای دوقلوی دیجیتال میتوانند با استفاده از الگوریتمها، هنگام افزایش بار کاری بهصورت خودکار گرههای فضای ابری را اضافه یا حذف کنند تا گلوگاههای ترافیکی کاهش یافته و عملکرد سیستم پایدار بماند.
بازار، صنایع و کاربردهای دوقلوهای دیجیتال
بسیاری از صنایع برای درک بهتر سیستمهای پیچیده، تسریع نوآوری، نگهداری تجهیزات و بهینهسازی بهرهوری از مدلهای دیجیتال استفاده میکنند. دوقلوهای دیجیتال بهطور گسترده در صنایع و کاربردهای زیر به کار گرفته میشوند:
تولید انرژی
سازمانها میتوانند از دوقلوهای دیجیتال برای مدلسازی موتورهای جت، موتورهای لوکوموتیو، توربینهای تولید برق، داراییهای شرکتهای خدمات عمومی و سایر سامانههای تولید انرژی استفاده کنند. پلتفرمهای دوقلوی دیجیتال میتوانند زمانبندی تعمیر و نگهداری دورهای را تعیین کنند، ناهنجاریهای سختافزاری را تشخیص دهند و امکان آزمایش مؤلفههای جدید را فراهم آورند. همچنین این پلتفرمها با پایش تقاضای شبکه برق، شبیهسازی پیکربندیهای جدید داراییها و پیشبینی روندهای شبکه، به گذار به انرژیهای تجدیدپذیر کمک میکنند.
سازههای فیزیکی پیچیده
سامانههای دوقلوی دیجیتال مبتنی بر فیزیک به مهندسان کمک میکنند سازههایی مقاوم، ایمن و مقرونبهصرفه مانند ساختمانها، سکوهای حفاری، کانالها، سدها و پلها طراحی کنند. برای مثال، این سامانهها میتوانند مشخص کنند که آیا یک پل توان تحمل بادهای شدید، بارندگی و ترافیک سنگین را دارد یا خیر و به مهندسان فرصت دهند پیش از آغاز ساخت، طراحی خود را اصلاح کنند.
دوقلوهای دیجیتال همچنین دید مناسبی از سازههای ساختهشده ارائه میدهند؛ برای مثال، نحوه تعامل سامانههای اصلی مانند لولهکشی، تهویه مطبوع (HVAC)، برق و امنیت را در داخل یک ساختمان اداری نمایش میدهند. این اطلاعات میتواند به سامانههای مدلسازی اطلاعات ساختمان (BIM) کمک کند؛ سامانههایی که از نمایش دیجیتالی یک سازه برای مدیریت فرآیند ساخت و نگهداری آن استفاده میکنند.
عملیات تولید
در صنعت تولید، دوقلوهای دیجیتال (که اغلب به قابلیتهای هوش مصنوعی نیز مجهز هستند) میتوانند با ارائه دید کامل نسبت به چرخه عمر محصول، کنترل کیفیت، مدیریت زنجیره تأمین و شناسایی خطاها را بهبود دهند. برای مثال، یک تولیدکننده تجهیزات الکترونیکی میتواند نسخه دیجیتالی از کف کارخانه ایجاد کند که موجودی انبار، برنامههای تولید، وضعیت تجهیزات و سایر دادههای عملیاتی محیط واقعی را منعکس میکند.
خدمات سلامت
دوقلوهای دیجیتال میتوانند از طریق پیشبینی روند پیشرفت بیماری، که واکنش احتمالی بیماران به روشهای مختلف درمان را برآورد میکند، و همچنین از طریق تشخیص دقیقتر، که با مدلسازی بسیار جزئی تأثیر تعامل میان اندامها و سامانههای بدن را بر سلامت مشخص میکند، بینشهای ارزشمندی در حوزه سلامت ارائه دهند.
این فناوری همچنین به بیمارستانها کمک میکند تا عملیات خود، از جمله مدیریت نیروی انسانی، زمانبندی و نگهداری تجهیزات را بهینه کنند و زمینه را برای حرکت به سمت مراقبتهای سلامت شخصیسازیشده فراهم آورند؛ رویکردی که در آن درمانها متناسب با نیازهای هر بیمار تنظیم میشوند.
صنعت خودروسازی
دوقلوهای دیجیتال بهطور گسترده در طراحی خودرو برای بهبود عملکرد وسایل نقلیه و افزایش بهرهوری تولید مورد استفاده قرار میگیرند. برای مثال، طراحان خودرو میتوانند پیش از آزمایش نمونههای واقعی، آزمونهای گسترده ایمنی و آلایندگی را روی نسخههای مجازی خودرو انجام دهند.
برنامهریزی شهری
مهندسان عمران و متخصصان برنامهریزی شهری از دوقلوهای دیجیتال برای شبیهسازی نحوه حرکت عابران پیاده و وسایل نقلیه در شهرها استفاده میکنند. مدلهای شهری معمولاً دادههای مکانی سهبعدی و چهاربعدی، دادههای اشیای اینترنت اشیا (IoT) و تحلیلهای مبتنی بر هوش مصنوعی را با یکدیگر ترکیب میکنند تا تأثیر سیاستهای جدید، ارتقای زیرساختها یا سامانههای حملونقل بر محیط شهری را شبیهسازی کنند. دوقلوهای دیجیتال نقش مهمی در شهرهای هوشمند ایفا میکنند؛ شهرهایی که از دستگاههای متصل به اینترنت اشیا برای جمعآوری و اشتراکگذاری مداوم دادهها استفاده میکنند تا کیفیت زندگی و پایداری را بهبود بخشند.
وضعیت کنونی و آینده دوقلوهای دیجیتال
بازار دوقلوهای دیجیتال بهسرعت در حال گسترش است، طبق گزارش Fortune Business Insights. پیشبینی میشود این بازار از 24.5 میلیارد دلار در سال 2025 به 259.3 میلیارد دلار تا سال 2032 افزایش یابد؛ رشدی که توسط صنایعی مانند شهرهای هوشمند، هوافضا، سلامت و تولید صنعتی هدایت میشود. قابلیتهای نوظهور و جدید دوقلوهای دیجیتال شامل موارد زیر است:
تحلیل پیشرفته و اتوماسیون
هوش مصنوعی مولد (Generative AI) میتواند بر اساس دادههای تاریخی و بلادرنگ پیشبینی کند که سیستمها در آینده چگونه واکنش نشان خواهند داد. این قابلیت به تیمها کمک میکند تصمیمهای عملیاتی و سرمایهگذاریهای آگاهانهتری بگیرند. فناوریهای هوش مصنوعی همچنین میتوانند به سیستمهای دوقلوی دیجیتال کمک کنند تا منابع را بهصورت بهینه و بدون دخالت انسانی مقیاسدهی و تخصیص دهند.
بهجای خودکارسازی صرفاً وظایف تکراری و ساده، مدلهای هوش مصنوعی میتوانند از دوقلوهای دیجیتال برای تصمیمگیریهای بلندمدت و چندمرحلهای استفاده کنند. برای مثال، آنها میتوانند پیشبینی کنند که خرابی یک قطعه چگونه ممکن است در سراسر شبکه گسترش یافته و بر داراییها و سیستمهای مجاور تأثیر بگذارد؛ همچنین میتوانند در هر بار نیاز به تعمیر، تیمهای مربوطه را مطلع کنند؛ بهبودهای شبکه را پیشنهاد دهند تا احتمال خرابی کاهش یابد؛ و در برخی موارد حتی تغییرات عملیاتی را بهصورت کاملاً خودکار اجرا کنند.
DTaaS
مانند نرمافزار بهعنوان سرویس (SaaS)، «دوقلوی دیجیتال بهعنوان سرویس» (DTaaS) نیز در حال تبدیل شدن به یک انتخاب محبوب برای سازمانها است. این مدل ارائه به شرکتها امکان میدهد دوقلوهای دیجیتال را بهسرعت و از طریق فضای ابری پیادهسازی و مقیاسدهی کنند، بدون اینکه نیاز باشد آنها را از ابتدا برنامهنویسی کنند یا زیرساختهای سروری مربوط به آنها را مدیریت نمایند.
دوقلوهای دیجیتال انسانی (Digital Doppelgängers)
توسعهدهندگان در حال طراحی دوقلوهای دیجیتالی هستند که قادر به بازتاب رفتار و شناخت انسانی باشند. این «همزادهای دیجیتال» میتوانند هم در کاربردهای شخصی (مانند حفظ میراث یا تعامل با مخاطبان) و هم در کاربردهای حرفهای (مانند آموزش کارکنان یا خودکارسازی وظایف تکراری) مورد استفاده قرار گیرند.
آنها همچنین در حوزه پژوهش بسیار کاربردی هستند. برای مثال، پژوهشگران میتوانند آزمایشهایی را روی کاربران مصنوعی انجام دهند تا نحوه واکنش انسانهای واقعی به محصولات و ویژگیهای جدید را شبیهسازی کنند. سپس شرکتها میتوانند این دادهها را تجمیع کرده و روندهای سطح جمعیت را پیشبینی کنند.
با ما در چیپست به روز باشید.