McKinsey & Company presenta un nuovo studio dal titolo “Digital twins: The foundation of the enterprise metaverse”, che analizza l’uso dei digital twin a livello aziendale e il loro potenziale per dare vita al metaverso aziendale del futuro.
L’analisi evidenzia come i digital twin siano diventati fondamentali per i leader globali, rappresentando strumenti chiave per l’ottimizzazione dei processi e delle decisioni in ogni settore. Gli executives mondiali non solo stanno sempre più investendo nei gemelli digitali, ma considerando anche il metaverso aziendale una questione di “quando”, e non più di “se”.
Le aziende possono sfruttare i digital twin e produrre valore oggi, mentre sviluppano il motore per il metaverso aziendale del domani.
- Le esperienze immersive, possibili grazie alla realtà aumentata (AR) e alla realtà virtuale (VR), consentiranno ai dipendenti di acquisire esperienza di progettazione e di formazione dalla propria scrivania, mentre maneggiano repliche digitali 3D delle strumentazioni. Le simulazioni di massa e le tecnologie di intelligenza artificiale utilizzeranno flussi di dati provenienti da tutta l’azienda per aiutare i dirigenti a prevedere con estrema precisione cosa succederà e a delineare la migliore linea d’azione anche nei momenti più turbolenti. Il metaverso aziendale è questo: un ambiente digitale e immersivo che replica e connette ogni aspetto di un’organizzazione per ottimizzarne le esperienze e le decisioni degli Executives; e la strada per realizzarlo è già iniziata con quelli che ne saranno il motore – i digital twin. Ad esempio, un player del settore telecomunicazioni e tech ha ridotto le spese operative e di capitale del 10% grazie a un digital twin dei propri asset di rete. Il digital twin può ottimizzare il capital spending, regolare i modelli di utilizzo, identificare i punti di guasto e avviare automaticamente interventi digitali basati su informazioni uniche sulla rete. Nel prossimo decennio, l’azienda stima che i suoi gemelli digitali produrranno un impatto finanziario cumulativo di miliardi di dollari in termini di impatto finanziario cumulativo, mentre promuovono i casi d’uso dell’intelligenza artificiale e aumentano la quantità di decisioni basate sui dati. Interconnettendo più digital twin per sbloccare casi d’uso ancora più numerosi, le organizzazioni possono stratificare le tecnologie aggiuntive necessarie per trasformare questa rete di gemelli digitali in un metaverso aziendale.
- Le aziende possono iniziare il percorso verso il metaverso aziendale partendo dall’adozione di un digital twin che abbia come fulcro un prodotto di dati, evolvendolo nel tempo per fornire capacità sempre più predittive. Proseguendo su questa scia, le organizzazioni possono poi adottare un’interconnessione di più digital twin per sbloccare casi d’uso ancora più numerosi e, infine, stratificare le tecnologie aggiuntive necessarie per trasformare questa rete di digital twin in un metaverso aziendale.
- Quali contributi porterebbero i digital twin lungo la catena del valore, se applicati a livello aziendale?
– Una versione digitale della catena di fornitura end-to-end, dalle materie prime alla consegna, che si riproduce continuamente in tempo reale.
– È collegato alle informazioni sui fornitori, in modo da fornire un allarme tempestivo in caso di interruzione delle capacità produttive di un fornitore. I manager ricevono un rapporto in tempo reale sulle scorte di riserva esistenti, sui fornitori alternativi e sui pezzi comparabili. Dopo aver accettato di trovare un nuovo fornitore, i manager possono simulare i piani di transizione dei fornitori e scegliere l’azienda che riduce al minimo l’impatto del cambio di fornitore.
– Una volta selezionata la nuova fonte, vengono automaticamente avviati i processi di vendor-onboarding e di ordine di acquisto. Una volta scelto il componente del nuovo fornitore, l’organizzazione di ricerca e sviluppo ne riceve una replica in 3D e ne viene simulato automaticamente l’impatto sui clienti e sui processi esistenti.
– Successivamente, la fabbrica virtuale simula le eventuali interruzioni della produzione e fornisce ai leader raccomandazioni per garantire che la qualità della produzione rimanga elevata, ottimizzando la forza lavoro e i programmi di spedizione durante il cambio di produzione.
– Lo store virtuale invia proattivamente ai responsabili del punto vendita consigli per aggiornare il layout del negozio e il mix di prodotti per colmare eventuali vuoti temporanei sugli scaffali e per formare i dipendenti in modo che siano pronti a rispondere alle domande dei clienti su qualsiasi cambiamento di prodotto.
– Il risultato: le tempistiche con cui un dato articolo sia out of stock si riduce da mesi a giorni, i costi finanziari sono quasi nulli, i dipendenti subiscono interruzioni minime e la soddisfazione dei clienti aumenta. - La scelta di costruire per primo un determinato digital twin è determinata dai driver di valore prioritari e dal potenziale di riutilizzo, bilanciato dal supporto aziendale e da fattori di fattibilità, come la disponibilità, la qualità e l’accessibilità dei dati.
Di seguito alcuni esempi:
– Un’azienda farmaceutica ha dato priorità a migliorare i risultati dei pazienti. Ha iniziato con un digital twin che ha permesso ai fornitori di offrire contenuti sulla sicurezza dei farmaci nei canali che i pazienti prediligono in un determinato momento.
– Un OEM del settore automobilistico ha iniziato con i digital twin dei componenti per a perfezionare le loro caratteristiche più importanti. I digital twin hanno contribuito ad aumentare i margini di contribuzione di questi componenti del 5-10%.
– Un operatore delle telecomunicazioni e tecnologia ha adottato una rete di digital twin, concentrandosi inizialmente sull’ottimizzazione della spesa di capitale. Per implementare nuovi casi d’uso più recenti, come la manutenzione predittiva, ha poi evoluto i suoi gemelli per incorporare dati comportamentali e sulle prestazioni in tempo reale. - Le organizzazioni iniziano in genere con la costruzione di un prodotto di dati, che è il nucleo di un digital twin. Un prodotto di dati fornisce un insieme di dati di alta qualità e pronto per l’uso a cui le persone di un’organizzazione possono facilmente accedere e applicare a diverse sfide aziendali. Quando le aziende interconnettono due o più digital twin, possono simulare le complesse relazioni tra le diverse entità e generare insight comportamentali per casi d’uso ancora più sofisticati, portando un maggiore valore aggiunto. Un’organizzazione potrebbe, ad esempio, collegare il proprio digital twin dei dipendenti con quelli dei clienti, dei negozi al dettaglio, dell’inventario, delle vendite e dei flussi di processo dei clienti. Quando questi digital twin si interconnettono tra loro, diventano più intelligenti in quanto le dipendenze e le correlazioni vengono incorporate nei modelli. Man mano che le organizzazioni iniziano a collegare questi di diversi domini aziendali, funzioni ed ecosistemi operativi, il metaverso aziendale potrebbe iniziare a prendere forma. Un rivenditore, ad esempio, potrebbe collegare il digital twin del proprio punto vendita al negozio al dettaglio con i digital twin dei magazzini, della supply chain, del call center e altro ancora, fino a quando ogni parte dell’organizzazione venga replicata, condividendo le intuizioni, simulazione di scenari e consentendo l’automazione e i casi d’uso dell’IA.
- Costruire e scalare un digital twin richiede un approccio in tre fasi: creare un progetto, costruire il twin iniziale e poi potenziarne le capacità.
1. Creare un progetto: allineare le parti interessate su una visione chiara dei digital twin è un primo passo fondamentale. Un modello dovrebbe definire i tipi di twin che l’organizzazione intende perseguire, l’ordine di costruzione per massimizzarne il valore, il modo in cui le capacità evolveranno e le loro strutture di governance.
2. Costruire il twin iniziale: Una volta definito il modello, il team costruisce il digital twin iniziale nell’arco di tre-sei mesi. La fase di costruzione inizia con l’assemblaggio del dei dati core. A tal fine, i team che si occupano dei dati elaborano i dati strutturati e non strutturati per garantirne la qualità e l’usabilità. Ciò consente a sua volta lo sviluppo di visualizzazioni e permette ai professionisti della scienza dei dati di creare uno o due casi d’uso iniziali che generano ulteriori dati e approfondimenti, creando un primo digital twin.
3. Potenziare le capacità: una volta che i casi d’uso iniziali del gemello digitale sono avviati, è il momento di espandere le sue capacità aggiungendo altri livelli di dati e analisi per supportare nuovi casi d’uso. In questa fase, le aziende spesso passano dalla semplice rappresentazione di beni, persone o processi alla simulazione e prescrizioni attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale e di tecniche di simulazione avanzate.
