1.引言
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1.引言
在未来的几十年里，组织看起来会有很大的不同。我们设想一个物理环境和数字环境之间的界限模糊的世界。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完全以数字方式进行，或者至少在物理方式进行之前。由增强现实（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体验和培训。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企业高级管理人员精准地预测下一步，并在最动荡的时期制定最佳行动方案。 这就是企业元宇宙，一个数字化且通常身临其境的环境，它复制并连接组织的各个方面，以优化体验和决策。这个元宇宙的企业之旅虽然仍然令人向往，但已经开始开发驱动它的引擎：数字孪生。 现在大部分讨论都是关于商业元宇宙，消费者和他们的化身可以与品牌互动，购买实体和数字产品。然而，我们认为元宇宙在企业中的影响可能与在消费者领域一样高，如果不是更高的话。元宇宙可以实现从高管到一线员工的优化决策，通过AR和VR实现定制和沉浸式员工和客户体验，自主人工智能用例（如主动自我修复设备），这在今天是不可能的，完全是新的产品开发机制和流程。 尽管这一愿景完全实现还需要时间，但世界各地的领先公司已经在建立它的基础：数字孪生。最终，企业元宇宙将由几十个相互连接的数字孪生驱动，它们复制从实物资产（如产品和办公楼）到人（如作为客户和员工）到核心业务流程，并且经常在没有人工干预的情况下与物理环境进行交互。 现在已有足够的技术和知识来构建数字孪生，这样做现在就创造了巨大的价值，而不是花费数年时间。例如，一家电信和技术公司由于其网络资产的数字孪生，其资本和运营支出减少了10%。数字孪生可以优化资本支出，调整使用模式，识别故障点，并自动基于独特的网络洞察力启动数字干预。在未来十年，该公司估计其数字孪生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，并增加整个组织中数据驱动的决策数量。 本文概述了处于数字成熟度不同水平的公司如何通过建立他们价值驱动现在的数字孪生基础，开始迈向企业元宇宙。值得注意的是，企业元宇宙本身并不是目标。我们相信，只有当数字孪生能够产生真正的影响时，专注于迭代、进化和添加数字孪生才能为组织提供最好的服务。通过这种方式，许多公司最终可以实现他们版本的企业元宇宙。 2. 从数字孪生到企业元宇宙
公司可以从一个以数据产品为核心的数字孪生开始这一旅程，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，加入将数字孪生网络转变为企业元宇宙所需的额外技术。 2.1 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。我们把数字孪生看成是有形资产、人或过程虚拟的实现。数字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和可视化。但是一个简单的三维可视化或独立的模拟不会被认为是数字孪生。多个人工智能用例、“假设”模拟和额外的可视化都可以建立在其基础上。 例如，数字孪生可以提供360度的客户视图，包括所有公司的业务部门和系统收集的关于他们的详细信息，例如，在线上和实体店内的购买行为、人口统计信息、支付方式以及与客户服务的互动。它还可以从数据中获得洞察力，比如客户服务电话的平均时长。利用这两者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组产品。 同样，数字孪生可以复制真实世界的资产或流程（如整个工厂生产线或关键机器）的操作，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，数字孪生将部署新的人工智能驱动功能所需的时间减少了资本开支和经营开支最多减少15%。它们可以提高大约10%的商业效率。 首席执行官（CEO）们越来越认识到数字孪生的重要性和影响，甚至在年度财报电话会议上越来越频繁地提到它们。我们的研究表明，大型企业中70%的技术高管正在探索和投资数字孪生。这种关注，加上快速发展的支持性技术，正在推动数字孪生投资市场到2026年将超过480亿美元，复合年增长率为58%。我们已经看到了一些先进的实施（参见侧栏“最近数字孪生的例子”）。 3.一个数字孪生的开始
组织首先构建哪个数字孪生取决于其优先级价值驱动因素和复用潜力，并通过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。以下是一些案例： 一家制药公司优先帮助供应商改善患者疗效。它始于一个患者数字孪生，使供应商能够在特定时刻以患者更喜欢的渠道提供正确的药物安全清单。 一家汽车OEM制造商从零部件数字孪生开始，以帮助其完善零件的最重要特征。这对数字孪生帮助这些部分的边际贡献增加了5%到10%。 前面提到的通信和技术公司从网络数字孪生开始，最初专注于优化资本支出。为了部署更新的用例，如预测性维护，该公司已经发展了其数字孪生，以整合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、随时可用的数据集，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，数据产品提供几层结构化的数据，以模拟物理世界中的实体，并提高关键的业务功能。例如，帮助员工优化调度时，组织可能会创建其零售员工工作台的数据产品，其中包含有关其角色、可用性、期限和商店位置的信息。数据产品通常可以在短短几个月内创建并交付价值。它将通过作为单一的事实来源继续产生价值，并随着时间的推移不断增强，可以作为未来用例的基础。 一旦数据产品支持一些用例，其功能就可以快速扩展。例如，团队可以通过提供使用数据产品生成的数据，用行为数据层来丰富它，比如倾向模型和可能的交互响应重新投入进去。还可以添加可视化来模拟不同的场景。这些增强功能释放了更多（也更强大）的预测性和规范性用例，并将您的数据产品转变为数字孪生。 例如，一个员工数字孪生可以帮助一家公司开发一种人工智能（AL）驱动的教练，提供实时推动以提高绩效和员工的生产力。它还可以帮助管理人员确定干预措施的正确组合,保持员工高满意度。 一家化学品制造商优先考虑建立一个工厂流程数字孪生，以优化生物燃料、农业和消费品公司在日常产品中使用酶的生产。公司的初始过程包含几个关键过程参数（如平均pH值、气流和溶解氧水平）的双结构化数据，可帮助工程师优化酶生产过程的设定点和时间表。 为了进一步构建数字孪生，该公司添加了更多的数据。例如，它运行了敏捷的两周开发冲刺软件，以整合传感器数据来提供生产状态的实时反馈。然后，它可以部署自动化工具和用例来确定吞吐量减少的根本原因。在一年的时间里，数字孪生使该公司能够增加产量，就像增加一条全新的生产线一样。 3.1 通过数字孪生互连实现复合价值 当公司互连两个或更多数字孪生时，通过互连数字孪生实现复合价值，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，一个组织可能会将其员工数字孪生与其客户、零售店、库存、销售和客户流程的数字孪生联系起来。这样，它就可以取得如下成果： （1）模拟业务和市场变化对零售店的端到端影响； （2）创建真正的全渠道体验，通过改进的数据跟踪，提供跨渠道的无缝暂停和恢复客户旅程； （3）因应顾客喜好转变，优化店舖布局； （4）根据销售额、员工绩效和当地商店的特点评估不同的薪酬和人员配备模式 （5）利用店内数据（如浏览模式和库存水平）增强次优产品的推荐。 当这些数字孪生相互连接时，它们会变得更聪明，因为依赖关系和相关性会融入到建模中。 3.2 将数字孪生网络转变为企业元宇宙 随着组织开始连接这些不同业务领域、功能和运营生态系统的多个数字孪生，企业元宇宙可能开始成形。例如，零售商可以将其零售店的数字孪生连接到其仓库、供应链、呼叫中心等数字孪生，直到该组织被复制，分享见解，模拟场景，并实现自动化和人工智能用例。 在数字孪生基础之上，公司可以建立一个层，将他们在数字孪生背面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，公司可以添加统一的消费层，为员工和客户利用增强和虚拟现实，提供集成的沉浸式体验。 随着实施的成熟，领导者希望将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，最终节省宝贵的时间和资源。 比方说，顾客不喜欢结账体验，或者工程师在现有的产品设计流程中苦苦挣扎。元宇宙企业提供了一个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。 4.如何建立第一个数字孪生
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。 4.1 创建蓝图 让利益相关者对数字孪生有一个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数字孪生类型、构建它们以实现价值最大化的顺序、它们的能力发展方式以及它们的所有权和治理结构（参见侧栏“按行业划分的潜在优先数字孪生”）。如果没有这一切，只有有限的业务参与，没有将用例中的价值归于数字孪生的方法。我们已经看到有的公司建立了完全不同的单一用途的数字孪生，下面八个关键问题的答案可以帮助领导者创建这个蓝图。 （1）数字孪生的整体愿景是什么？ （2）哪个数字孪生给我们的企业带来了最大的杠杆作用，并提供了最好的复用机会？ （3）利害攸关的总价值是多少？ （4）我们应该首先交付的价值最高、最可行的用例是什么，将价值归于数字孪生的流程是什么？ （5）我们需要收集哪些数据层和属性？ （6）我们将如何获取数据并对其建模？ （7）什么模型将建立在数据之上？什么是最终状态架构？ （8）项目团队将如何与业务用户合作来交付它所支持的数字孪生和用例？ 4.2 构建基础数字孪生 有了蓝图，项目团队就可以在三到六个月的时间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。这反过来支持可视化的开发，并允许数据科学专业人员构建一个或两个初始用例来生成额外的数据和见解，并创建早期的数字孪生。 组织不需要完美的数据或最先进的技术平台入门。我们已经看到拥有不同数据水平和平台成熟度的公司成功构建了数字孪生。但是，构建一个成功的数字孪生包括以下内容： 构建一个强大、平衡的数据模型。 将数据模型建立在要求最苛刻的用例的基础上，并以最低粒度的级别聚合数据。努力在数据模型中达到适当的准确度。高精度伴随着更高的边际成本。精度较低不会有影响。 从一开始就建立治理和利益归属。为使用数字孪生建立正确的数据治理和所有权模型，实施归因于其影响的流程，并管理构建在数字孪生之上的所有用例的经济性。 确保跨团队参与。让业务、IT和数据科学团队的人员参与进来，并确保技术和业务团队共同创建解决方案和可视化。指派一个强大的产品经理，能够以敏捷的方式领导构建团队，并说服他们和其他利益相关者接受这个迭代方法。 4.3 助推能力 一旦启动并运行数字孪生的初始用例，就应该通过添加更多数据层和分析来扩展其功能，以支持新的用例。在这个阶段，公司通常通过使用AI和先进的建模技术，将他们的数字孪生从简单地表示资产、人员或流程推进到提供模拟和处方。 5.结束语
数字孪生已经成为领先公司的关键商业工具。然而，任何组织都可以使用这项技术，无论他们的数字化程度如何复杂。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，高管们不仅要投资于数字孪生，还要考虑到企业元宇宙是一个“多快”而不是“如果”的问题。这些努力在短期内可以实现巨大的价值，使公司能够为数百个用例管理数据（只需要一次），从而提供对复杂业务问题的深刻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，它将改变每个行业的每个组织的运营方式，并释放数据和人工智能的全部承诺。 编译自：Digital twins and the enterprise metaverse | McKinsey https://www./capabilities/mckinsey-digital/our-insights/digital-twins-the-foundation-of-the-enterprise-metaverse |
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