原创 数字孪生：企业元宇宙的基础，如何构建？

数字孪生：企业元宇宙的基础，如何构建？｜麦肯锡报告

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公司可以利用数字孪生在今天提供重要价值，同时为明天的企业元宇宙构建引擎。

组织将看起来在未来的几十年里会发生巨大的变化。我们设想一个物理环境和数字环境之间界限模糊的世界。企业内部和与企业相关的每一项资产、流程或人员都将被虚拟复制并相互连接。因此，工作的几乎每一个方面都可以仅以数字方式进行，或者至少在以物理方式进行之前。通过增强 (AR) 和虚拟现实 (VR) 实现的沉浸式体验将允许员工在操作设备的3D数字复制品时从办公桌上获得真实世界的产品设计经验和培训。大规模模拟和人工智能技术将使用来自企业内外的数据流，帮助高级管理人员以极高的精度预测下一步行动，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，它复制和连接组织的各个方面，以优化体验和决策。迈向企业元宇宙的旅程虽然仍然充满抱负，但已经开始开发为其提供动力的引擎：数字孪生。想象一下企业元宇宙的未来：端到端供应链的数字版本，从原材料到交付，不断实时复制。

它与供应商信息相关联，因此它提供了一个供应商生产能力中断的早期警告。管理人员会收到有关现有库存缓冲、替代供应商和可比零件的实时报告。在同意寻找新的供应商后，管理人员可以模拟他们的供应商过渡计划，并选择能够最大限度地减少转换影响的公司。

选择新来源后，将自动启动供应商入职和采购订单流程。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3D复制品，并且自动模拟它对客户和现有流程的影响。接下来，您的虚拟工厂会模拟任何由此产生的生产中断，并为领导者提供建议，以通过在转换期间优化劳动力和运输计划来确保保持高生产质量。

您的虚拟零售店会主动向商店经理发送有关更新商店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更的问题。

结果：商品缺货的时间从几个月缩短到几天，财务成本接近于零，员工受到的干扰最小化，客户满意度提高。企业元宇宙可以使这种情况成为现实。今天的大部分讨论都是关于商业虚拟世界，消费者及其头像可以与品牌互动并购买实体和数字产品。然而，我们相信元宇宙对企业的影响可能与对消费者领域的影响一样大——如果不是更高的话。元宇宙可以实现 从最高管理层到前线的优化决策、增强和虚拟现实支持的定制和沉浸式员工和客户体验、自主人工智能用例（例如主动自我修复设备），这些在今天是不可能的，以及全新的产品开发机制和流程。尽管这一愿景完全实现需要时间，但世界各地的领先公司已经在建立其基础：数字孪生。最终，企业元宇宙将由数十个相互连接的数字孪生体提供支持，这些孪生体复制从物理资产（如产品和办公楼）到人（如客户和员工）再到核心业务流程的所有内容，并且通常无需人工干预即可与物理环境进行交互。今天有足够的技术和专业知识来构建数字双胞胎，这样做现在可以创造巨大的价值，而不是花费数年时间。例如，由于网络资产的数字孪生，一家电信和技术公司将其资本和运营费用减少了 10%。双胞胎可以优化资本支出、规范使用模式、识别故障点，并根据独特的网络洞察力自动启动数字干预。该公司估计，在接下来的十年中，其数字双胞胎将带来数十亿美元的累积财务影响，因为它们支持更多的人工智能用例并增加整个组织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级别的公司如何通过构建他们今天的价值驱动数字双胞胎基础来开始迈向企业元宇宙的旅程。需要注意的是，企业元宇宙本身并不是目标。我们认为，只有在能够产生真正影响的情况下，专注于迭代、发展和添加双胞胎才能为组织提供最佳服务。通过这种方式，许多公司最终可以实现他们的企业元界版本。公司可以从一个以数据产品为核心的数字孪生开始，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，以解锁更多用例，最后，将这个数字孪生网络转变为企业元宇宙所需的额外技术。

什么是数字孪生？数字孪生有许多不同的定义，所以从回答这个问题开始很重要。我们将数字孪生视为实物资产、人员或流程的虚拟表示。双胞胎包括从多个来源收集的数据、从数据中获得的行为洞察层和可视化。但简单的3D可视化或独立模拟不会被视为数字孪生。可以在其之上构建多个AI用例、“假设”模拟和其他可视化。例如，数字孪生可以提供客户的360度视图，包括公司业务部门和系统收集的有关他们的所有详细信息，例如在线和店内购买行为、人口统计信息、支付方式和与客户服务的互动。它还将产生从数据中得出的见解，例如客户服务电话的平均长度。利用双胞胎的人工智能用例可能包括客户流失倾向模型或客户可能购买的下一篮子产品。

或者，双胞胎可以复制现实世界资产或流程（例如整个工厂生产线或关键机器部件）的操作，并生成有关平均设备停机时间或完成产品组装的平均时间的信息。它支持的人工智能用例可能包括预测性维护以及流程自动化和优化。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都花时间清理和重组原始数据。因此，我们经常发现数字双胞胎将部署新的AI驱动功能所需的时间减少了60%，资本支出和运营支出减少了15%。它们可以将商业效率提高约10%。CEO们越来越认识到数字双胞胎的重要性和力量，甚至在财报电话会议上越来越频繁地提及它们。 我们的研究表明，大型企业70%的首席技术官正在探索和投资数字孪生。这种兴趣与快速发展的支持技术相结合，正在推动市场估计到 2026年数字孪生投资将超过480亿美元，复合年增长率为58%。我们已经看到了一些高级实现。如何开始一个数字孪生一个组织首先构建哪一个双胞胎取决于其优先价值驱动因素和重用潜力，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）进行平衡。以下是一些例子：一家制药公司优先考虑帮助供应商改善患者结果。它始于一对双胞胎患者，使提供商能够在给定时刻在患者喜欢的渠道中提供正确的药物安全内容。汽车OEM从零件双胞胎开始，以帮助它完善零件最重要的功能。这对双胞胎帮助将这些部分的贡献利润率提高了5%至10%。早些时候提到的电信和技术参与者从网络双胞胎开始，最初专注于优化资本支出。为了部署新的用例，如预测性维护，该公司后来发展了双胞胎，以纳入实时性能和行为数据。组织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现成数据集，整个组织的人员可以轻松访问并应用于不同的业务挑战。最初，数据产品提供了几层数据结构在一起，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，为了帮助优化员工日程安排，组织可能会为其零售员工团队创建数据产品，其中包含有关其角色、可用性、任期和商店位置的信息。数据产品通常可以在短短几个月内创建并交付价值。它将继续通过作为单一可重复使用的真相来源来创造价值，并随着时间的推移不断增强，这可以作为未来用例的基础。一旦数据产品支持几个用例，其功能就可以快速扩展。例如，团队可以通过将使用数据产品生成的数据反馈到其中，从而丰富多层的行为数据，例如倾向模型和可能的交互响应。还可以添加可视化，以便对不同场景进行模拟。这些增强功能解锁了更多（和更强大的）预测和规范性用例，并将您的数据产品变成数字孪生。例如，员工数字双胞胎可以帮助公司开发人工智能驱动的教练，提供实时推动，以提高员工的绩效和生产力。它还可能帮助经理确定正确的干预措施组合，以保持员工满意度高。通过互连数字孪生复合值当公司将两个或多个数字孪生互联时，他们可以模拟不同实体之间的复杂关系，并产生更丰富的行为洞察力，以获得更复杂的用例和更大的价值。例如，一个组织可能会将其员工双胞胎与客户、零售店、库存、销售和客户流程的数字双胞胎联系起来。通过这种方式，它可以实现以下结果：

模拟业务和市场变化对零售店的端到端影响

创造真正的全渠道体验，通过改进数据跟踪，提供跨渠道无缝的暂停和恢复客户旅程

通过响应不断变化的客户偏好来优化商店布局

按销售、员工绩效和当地商店的特点评估不同的薪酬和人员配置模式

通过店内数据（如浏览模式和库存水平）增强下一个最佳产品建议

当这些孪生相互连接时，随着依赖性和相关性被纳入建模，它们会变得更加聪明。将数字孪生网络转变为企业元宇宙随着组织开始连接不同业务领域、功能和运营生态系统的多个双胞胎，企业元宇宙可能开始形成。例如，零售商可以将其零售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，直到组织的每个部分都被复制、共享见解、模拟场景并启用自动化和人工智能用例。在数字孪生基础之上，公司可以构建一个层，将他们在孪生背后创建的所有数字应用程序和分析缝合在一起。API将集成系统。最后，公司可以添加一个统一的消费层，为员工和客户提供利用增强现实和虚拟现实的集成沉浸式体验。随着实施的成熟，领导者将希望从简单地复制现有内容转变为以数字方式重新设计整个流程和体验，最终节省宝贵的时间和资源。例如，假设客户不喜欢结账体验，或者工程师在现有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塑这些体验和流程的机会，以实现更好的结果，而不是复制现有的体验和流程。

构建和扩展数字孪生需要三个步骤：创建蓝图、构建初始数字孪生，然后提升其功能。创建蓝图让利益相关者对数字双胞胎有清晰的愿景是至关重要的第一步。蓝图应该定义组织将追求的双胞胎类型、构建它们以最大化价值和可重用性的顺序、它们的能力发展方式以及它们的所有权和治理结构。如果没有这一切，我们已经看到公司构建了不同的一次性双胞胎，业务参与度有限，并且无法将用例的价值归因于双胞胎。八个关键问题的答案可以帮助领导者创建这个蓝图。

数字双胞胎的整体愿景是什么？

哪一对数字双胞胎给我们的企业带来了最大的杠杆作用和重用机会？

赌注的总价值是多少？

我们应该首先交付的最高价值、最可行的用例是什么，将价值归于数字双胞胎的过程是什么？

我们需要收集哪些数据图层和属性？

我们将如何获取数据并对其建模？

哪些模型将建立在数据之上？什么是最终状态架构？

项目团队将如何与商业用户一起工作来交付它所支持的数字孪生和用例？

构建基础数字孪生有了蓝图，项目团队将在三到六个月内构建基本的数字孪生。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。这反过来又促进了可视化的发展，并允许数据科学专业人员构建一两个初始用例，以生成额外的数据和洞察力——并创建一个早期的数字双胞胎。组织不需要完美的数据或最先进的技术平台即可开始。我们已经看到具有不同数据水平和平台成熟度的公司成功构建了数字双胞胎。然而，构建成功的数字孪生有几个关键。提升能力一旦数字孪生的初始用例启动并运行，就可以通过添加更多数据层和分析来支持新用例来扩展其功能。在这个阶段，公司经常将他们的双胞胎从简单地代表资产、人员或流程发展到通过使用人工智能和先进的建模技术来提供模拟和处方。数字孪生已经成为领先公司的关键业务工具。但是，任何组织都可以使用该技术，无论其数字复杂程度如何。因此，我们预计数字孪生将很快成为每个行业优化流程和决策的关键工具。如今，高管们不仅投资于数字双胞胎，而且还将企业元宇宙视为“多快”而不是“如果”的问题。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管理数据（只需一次），从而提供对复杂业务问题的深入洞察并实时优化结果。

从长远来看，关于作者：Joshan Abraham是麦肯锡纽约办事处的合伙人，Guilherme Cruz是该办事处的合伙人，Tomás Lajous、Kayvaun Rowshankish和Rodney Zemmel是高级合伙人；Sebastian Cubela是迈阿密办事处的合伙人；Sanchit Tiwari是芝加哥办事处的首席数据科学家。

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