Waarom IoT en AI een vlucht gaan nemen door de Digital Twin

Wessel Heikens is strategisch marketeer bij TJIP

Digital twins zijn virtuele representaties van producten, processen, plaatsen of gebouwen die worden ingezet voor het simuleren, analyseren en verbeteren van de fysieke werkelijkheid. De technologie wordt momenteel nog beperkt toegepast binnen de financiële dienstverlening, maar wint wel snel aan interesse door de opkomst van IoT, Analytics en AI. Mijn inziens gaat het niet lang duren eer we overal digitale tweelingen hebben draaien.

Digital twin-technologie wordt op dit moment met name in de maakindustrie toegepast. Zo kan de weerstand op bijvoorbeeld vliegtuigvleugels eerst in een softwaremodel gesimuleerd worden voordat een prototype daadwerkelijk de windturbine ingaat. De digital twin is in dit geval een computerrepresentatie waarop diverse stresstesten uitgevoerd kunnen worden.

Maar ook in andere sectoren worden steeds meer digital twins ingezet. Met de opkomst van IoT worden tegenwoordig bijna alle machines en gebouwen voorzien van slimme meetinstrumenten en data entrypoints van waaruit waardevolle informatie verzameld wordt. Door deze informatie onder te brengen in een digital twin van de fysieke werkelijkheid kan de productie of het facilitaire management in toenemende mate geautomatiseerd worden en onafhankelijk functioneren door middel van het vastleggen en uitwisselen van gegevens via het web.

Philips

Een bedrijf als Hitachi werkt al met volledig zelfredzame digital twins. Hun graafmachines zitten boordevol sensoren die de gehele machine monitoren. Hierdoor kan er op veel problemen al vroegtijdig geanticipeerd worden en in geval van schade heeft men direct een beeld van de oorzaak. Ook op het gebied van health-tech wordt er veel met digital twin-technologie gewerkt. Een digital twin van bijvoorbeeld een MRI-scanner ‘leest’ de output van het apparaat en ontvangt vroegtijdig waarschuwingssignalen wanneer onderhoud nodig is. Hierdoor kunnen werkzaamheden efficiënt worden ingepland zodat patiënten hier niet door belemmerd worden. Philips ontwikkelt zelfs al digital twins van het menselijk hart om mogelijke afwijkingen te analyseren en voorspellen, chapeau.

Kunstmatige intelligentie

De potentie van de digital twin in combinatie met kunstmatige intelligentie is echter nog groter. Momenteel worden digital twins gebruikt als databron waar mensen uit kunnen putten, maar in combinatie met steeds slimme analysetools en AI liggen er mogelijkheden om allerlei taken te automatiseren. Problemen kunnen door data-analyse worden voorspeld, gesignaleerd en door het systeem proactief worden opgelost. Momenteel gaat het veelal nog om eenvoudige taken zoals het monitoren van druk en het bijstellen van kleppen. Maar naarmate bots beter en slimmer worden kunnen steeds complexere beheertaken op afstand en automatisch worden opgelost. Met name de ruimtevaartindustrie is hier een voorloper in. NASA simuleert al jaren straaljagers en ruimtevaartuigen om deze op afstand te kunnen bijstellen.

Driver van IoT

Ook in de financiële dienstverlening zie ik mogelijkheden voor digital twins. Het creëren van virtuele representaties van persoonsprofielen zorgt voor meer overzicht voor de consument en financiële risico’s kunnen worden geminimaliseerd. Een mooi voorbeeld hiervan is dat van Experian. Organisaties kunnen op hun beurt overigens weer betere voorspellingen maken en die verbinden aan gepersonaliseerde bedrijfsapplicaties, zonder inbreuk te doen op de privacy van gebruikers. Ook in het TJIP Innovation Lab wordt met de koppeling van Digido en Jumba al geëxperimenteerd met dergelijke totaaloplossingen waarbij de consument inzicht krijgt in zijn/haar totale financiële situatie.

Ik denk dat het digital twin-scenario op den duur de standaard gaat worden. Digital twins verbreden de mogelijkheden van IoT met AI en analytics en kunnen gezien worden als een belangrijke driver voor IoT. Gartner benoemt de digital twin al sinds 2017 als een belangrijke strategische trend. En daar hebben ze gelijk in. Digital twins gaan verder dan alleen simulaties uitvoeren. Het heeft de potentie om het centrale model te zijn voor het toepassen van AI en analytics bij IoT-devices.