Digital twin helpt fysieke wereld beter te begrijpen

Een digital twin of digitale tweeling is het virtuele evenbeeld van een fysiek product of proces. Het heeft als doel de fysieke wereld beter te begrijpen, er voorspellingen over te maken en nieuwe inzichten te verzamelen. Volgens Amin Kaboli start die digitale weergave op het niveau van de bedrijfssite en wordt die nadien opengetrokken naar de bedrijfsomgeving en het gehele ecosysteem. “Het einddoel bestaat erin een simulatie te creëren die het mogelijk maakt om ‘wat als’-scenario’s te implementeren. Ze zorgen ervoor dat je vanuit het virtuele model kunt inschatten welk effect een bepaalde verandering op jouw bedrijfsvoering zal uitoefenen.”

​Van MVP tot volwaardige digital twin

Amin Kaboli start de creatie van een digital twin met een MVP of ‘minimum viable product’, een use case waarin je de basisgegevens, het ontwerp en de gebruikersinterface vastlegt. “Je definieert de scope, wat je virtueel wilt weergeven, het gewenste resultaat, de KPI’s en wat er nodig is om die virtualisatie mogelijk te maken”, zegt hij. “In een volgende fase treden transparantie en visibiliteit op de voorgrond. Je wendt die fase aan om een controletoren over de verschillende functies heen te bouwen.”
Op die manier ontstaat wat Amin Kaboli een voorspellende ‘narrow twin’ noemt. “Het model maakt het mogelijk op de toekomst te anticiperen, risico’s in de supply chain te spotten en de aangewezen oplossingen voor te stellen.” Die fase vormt een opstap naar het einddoel, een volwaardige digital twin. “Wie het juist aanpakt, kan met behulp van een digital twin acties simuleren en processen optimaliseren en automatiseren op netwerkniveau. De digital twin opereert zelfstandig als een systeem van systemen die met elkaar interageren.”
 
Amin Kaboli stelt vast dat de digital twin nog maar bij een beperkt aantal bedrijven een zekere maturiteit heeft bereikt. “Uit onderzoek en peilingen blijkt dat minder dan vijftien procent van de bedrijven de overweldigende en uitdagende reis van data naar inzicht met succes aflegt”, zegt hij. “Sterk gedigitaliseerde bedrijven als Amazon, Tesla en Adidas nemen het voortouw. Amazon beschikt zelfs over zodanig veel daadkracht, dat het met zijn supply chain platform ook de dienstverlening voor andere spelers verzorgt.”

​Onderscheid tussen connectiviteit en connectie

Amin Kaboli merkt dat veel bedrijven sterk inzetten op connectiviteit, maar dat het hen ontbreekt aan connectie of verbinding. “Nog al te vaak situeren operaties zich binnen afgescheiden silo’s, terwijl netwerkdenken meer dan ooit noodzakelijk is”, stelt hij vast. “Transparantie is niet alleen een must om aan de verwachtingen van je klanten te voldoen, maar zorgt er ook voor dat je beter op disrupties anticipeert. Bovendien is het vanuit duurzaamheidsperspectief aangewezen. Organisaties moeten vandaag inzicht bieden in de indirecte uitstoot die hun supply chain up- en downstream genereert. Het is niet alleen een wettelijke verplichting, maar ook een noodzaak vanuit moreel perspectief. Een digital twin helpt om die zogenaamde scope 3-uitstoot in kaart te brengen en te reduceren.”
 
“Het is belangrijk dat bedrijven stapsgewijs te werk gaan”, gaat Amin Kaboli verder. “Ik raad aan te starten met een kleinschalig pilootproject waarmee je vertrouwen wint in de organisatie. Je voorziet best een tijdlijn van zes tot negen maanden. Daarna rol je de transformatie verder uit op een grotere schaal met een breder toepassingsgebied. Die case speelt zich bijvoorbeeld af binnen de aankoopafdeling of transportdivisie. Om de volledige visibiliteit over de hele keten te bereiken, lijkt een horizon van vijf tot zeven jaar, misschien zelfs tien jaar, realistisch. Je onderneemt dus een heuse reis, die tijd en inspanningen vergt. Maar het resultaat loont zeker de moeite.”

​Veranderingsmanagement

Aanvankelijk richtten bedrijven een afzonderlijke taskforce op om de digital twin voor hen op te zetten. “Ondertussen leert de praktijk ons dat een digital twin pas echt tot een succes uitgroeit wanneer die taskforce nauw met de business samenwerkt”, klinkt het. Amin Kaboli beschouwt de implementatie van een digital twin als een transformatieproces. Organisaties kunnen zich op bestaande methodieken baseren, zoals het achtstappenmodel van Kotter. De eerste drie stappen creëren het juiste klimaat voor verandering, stap vier tot zes verbinden de verandering aan de organisatie en de stappen zeven en acht richten zich op implementatie en consolidatie. Een andere methodiek die Amin Kaboli naar voren schuift, is het transitiemodel van Bridges.
 
Data gelden als een belangrijk fundament voor een digital twin. “Data zijn overal; van sociale netwerken, over weerapplicaties, tot slimme sensoren … De kunst bestaat erin die data samen te brengen in een data lake, ze te zuiveren en de waardevolle informatie eruit te destilleren”, meent de docent. “Ik vergelijk het wel eens met een waterbron, waarbij water uit verschillende stromen de bron bereikt, maar je pijpleidingen nodig hebt om het water van daaruit naar de aangewezen ontvangers te laten vloeien. Pas in een volgende fase komen elementen als AI en machine learning aan bod. Al te vaak willen bedrijven geavanceerde technologieën implementeren, nog voor ze hun datamanagement volledig op orde hebben. Dataverwerking vormt misschien niet meteen het meest sexy proces, maar het biedt wel de basis voor succesvolle digitale projecten.”

​Dataprofielen met businessaffiniteit

Als lesgever aan het EPFL ervaart Amin Kaboli hoe sterk datageoriënteerde medewerkers gegeerd zijn op de jobmarkt. “Wanneer headhunters nog maar eens polsen naar talent onder mijn studenten, grap ik wel eens dat ik een tweede job als ‘recruiter’ zou moeten beginnen”, vertelt hij. “In het bijzonder gaat het om profielen die datakennis koppelen aan voeling met de business. Een mooi voorbeeld van waartoe dat kan leiden, is Lego. Het bedrijf trok mensen uit de academische wereld aan om de data van Lego te ontsluiten en nieuwe kansen te ontdekken voor het gebruik van machine learning en AI. Maar, zo gaf de chief data officer aan bij McKinsey, om dat goed te kunnen doen, hebben mensen toegang tot data nodig. Alvorens zich op geavanceerde technologieën te focussen, richtte hij zich daarom op de dataplatforms, datakwaliteit en het mogelijk maken van een naadloze stroom van gegevens door de hele organisatie. Het hielp Lego om als producent van fysieke blokjes een belevingswereld te creëren die meteen ook waardevolle data genereert.”
 
Amin Kaboli noemt een gebrek aan getalenteerde profielen als een van de belangrijkste redenen waarom organisaties geen maximale waarde uit hun digitale transformatie halen. “Verder ontbreekt het vaak ook aan de aangewezen processen om snelheid en schaalbaarheid te maximaliseren”, meent hij. “Ik zie verder ook projecten spaak lopen door een gebrek aan de benodigde technologieën. Wat mij betreft, biedt de markt tot op vandaag weinig performante tools om end-to-end visibiliteit te genereren met behulp van een digital twin. Daar blijft zeker nog heel wat ruimte voor verbetering.”