Imaginemos que temos réplicas virtuais de nós próprios, que podemos utilizar para simular reações ou resultados de determinados comportamentos, antes de os testarmos na vida real. Útil, não é? Agora projetemos isso para um patamar empresarial. E se pudéssemos ter uma cópia digital de um produto em que a nossa empresa está a trabalhar para testar o seu comportamento em diferentes cenários e perceber como pode ser otimizado?

É possível aceder a esse metaverso empresarial graças à tecnologia de digital twins (gémeos digitais). Vamos desconstruir este conceito e perceber como pode ajudar as empresas a obterem uma vantagem estratégica.

O que é um digital twin?

Um digital twin é uma cópia virtual de um objeto físico, sistema ou processo, utilizado para criar simulações que ajudam a prever comportamentos e a tomar melhores decisões no que toca a desempenho e manutenção.

Eis uma representação simplificada do seu funcionamento:

Ou seja, esta tecnologia baseia-se principalmente em:

• Recolha de dados em tempo realDados relevantes sobre o funcionamento, desempenho e envolvência do objeto físico são continuamente recolhidos por sensores inteligentes e dispositivos de Internet of Things (IoT). São esses dados que alimentam o digital twin, para que este seja o mais exato possível ao espelhar o seu homólogo físico.
• Cloud ComputingAntes de os dados recolhidos poderem ser analisados, têm de ser armazenados em algum lugar. É aqui que entra o Cloud Computing, ao fornecer a tecnologia de armazenamento de dados necessária para manter grandes volumes de dados seguros e acessíveis.
• Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML)Algoritmos avançados de IA e ML permitem que o produto virtual aprenda com os dados que estão a ser recolhidos e processados em tempo real, possibilitando a análise e manutenção preditivas, a identificação de padrões, a automatização e otimização de processos, e a tomada de decisões mais rápidas com o mínimo de intervenção humana.

Qual é a diferença entre uma simulação e um digital twin?

Ambos são modelos virtuais que pretendem reproduzir a realidade, mas a diferença entre eles é fundamentalmente uma questão de escala.

Uma simulação é um modelo muito mais simplificado, normalmente utilizado para estudar um cenário específico, uma vez que não se alimenta de dados em tempo real.

Um digital twin, por outro lado, é um ambiente virtual muito mais complexo, que pode aprender continuamente com os dados e criar um vasto número de simulações para estudar diferentes cenários.

Exemplos de digital twins em vários setores

A tecnologia de digital twins está a ser amplamente adotada em vários setores, especialmente nos que se especializam em produtos de grande escala:

• Construção
  As reproduções digitais exatas de edifícios e projetos de infraestruturas ajudam os arquitetos e as empresas de construção a visualizar o resultado, a identificar potenciais desafios e a otimizar a gestão dos recursos, mesmo antes do início da construção.
• Transporte
  Projetos mecanicamente complexos, como o fabrico de aviões e automóveis, tiram partido de digital twins para construir cada componente da forma mais eficiente possível e para maximizar o desempenho.
• Energia
  As réplicas virtuais de parques eólicos ou centrais de energia solar contribuem para designs mais eficientes, componentes mais fiáveis e custos de manutenção reduzidos.
• Saúde
  Digital twins de pacientes e dos seus órgãos ajudam os médicos a fazer diagnósticos mais rápidos e eficazes, a desenvolver planos de tratamento personalizados e a prever a evolução das doenças. Do ponto de vista técnico, também apoiam a formação do pessoal médico, impulsionando assim a inovação.
• Cidades inteligentes
  Os planeadores urbanos estão a utilizar digital twins para modelar infraestruturas como as já mencionadas (edifícios, pontes, sistemas de transporte, espaços públicos, fluxo de tráfego, consumo de energia, etc.).
• Banca
  Uma réplica digital dos processos e sistemas dos bancos pode ajudar a simular a introdução de novos serviços de apoio ao cliente, bem como a monitorizar o desempenho do equipamento físico (como os ATM), o que, em última análise, ajuda a melhorar os serviços, os produtos e a experiência do cliente.

 Sabias que…

… o Google Earth e o Google Maps são dois dos exemplos mais conhecidos de digital twins. Ambos replicam a superfície da Terra quase em tempo real.

Imaginemos que estamos a ir do ponto A para o ponto B e abrimos o Google Maps para consultarmos o melhor percurso. Nesse momento, a plataforma processa dados de tráfego em tempo real recolhidos de dispositivos IoT (como carros com sinal GPS), traçando o percurso mais rápido nessa altura específica.

Tipos de digital twins

Existem diferentes tipos de digital twins, consoante a escala do produto que pretendem reproduzir e a área de aplicação. Podem até coexistir no mesmo sistema:

• Twin de componentes 
  O exemplo mais pequeno de um digital twin é a representação de uma peça única (mas vital) de todo um sistema ou produto.
  Exemplo: uma válvula no motor de um automóvel.
• Twin de ativos
  Um ativo é o que chamamos um grupo de dois ou mais componentes que trabalham em conjunto. Este tipo de digital twin permite analisar a interação entre estes componentes.
  Exemplo: o motor de um automóvel
• Twin de sistemas
  Mostra como diferentes ativos funcionam em conjunto para formar um sistema, oferecendo melhores perspetivas de desempenho.
  Exemplo: toda a estrutura mecânica de um automóvel, incluindo motor, suspensão, etc.
• Twin de processos
  A um nível macro, este tipo de digital twin mostra como diferentes sistemas (o objeto de estudo e o seu ambiente) interagem e trabalham em conjunto para formar toda uma unidade de produção ou entidade.
  Exemplo: o processo de construção de um automóvel em fábrica (ou até o próprio automóvel).

Por que é que as empresas beneficiam de digital twins?

A tecnologia de digital twins pode ajudar as empresas a aumentar a produtividade, a inovação e a competitividade. Eis como:

• Maior eficiência e desempenho
  Os digital twins permitem que as empresas façam uma investigação exaustiva sobre o design e o desempenho de um produto antes mesmo do início da sua produção. Isto permite um processo de desenvolvimento mais eficiente e um produto final de melhor qualidade.
• Redução do tempo de colocação no mercado
  Um design de produto otimizado e um processo mais eficiente significam desperdício mínimo de recursos e de tempo, pelo que o produto chegará aos consumidores muito mais rapidamente do que se fosse desenvolvido sem a ajuda de um digital twin.
• Maior capacidade preventiva
  Ao analisar os dados históricos e atuais, os algoritmos de Machine Learning podem estimar as necessidades de manutenção, prever determinados comportamentos ou problemas antes mesmo de estes ocorrerem, permitindo às empresas tomar medidas preventivas e minimizar o tempo de inatividade.
• Monitorização remota e contínua
  Um digital twin permite monitorizar remotamente o produto ou a instalação, em qualquer altura, o que reduz a necessidade de alocar recursos a essa tarefa específica.
• Sustentabilidade ambiental
  Um digital twin é particularmente útil na redução dos resíduos ambientais, uma vez que o estudo do design do produto antes da produção propriamente dita pode ajudar as organizações a otimizar a utilização de materiais.
• Otimização de custos
  Tudo o que mencionámos anteriormente traz-nos até aqui: ao melhorarmos a eficiência e o desempenho, ao evitarmos problemas e tempos de inatividade, e ao otimizarmos a alocação de recursos, podemos reduzir substancialmente as despesas operacionais.

Como começar a utilizar tecnologia de digital twins

Antes de mais, é necessário garantir determinadas condições, nomeadamente:

• ter uma infraestrutura de dados de alta qualidade;
• assegurar a conformidade com regulamentos em matéria de proteção de dados;
• dispor de uma equipa especializada e multidisciplinar para manter essa infraestrutura e tudo o que um digital twin implica.

Depois, o desenvolvimento de um digital twin envolve, normalmente, 6 passos:

1. Decidir qual o tipo de twin que melhor responde às necessidades da empresa;
2. Definir um roadmap;
3. Criar um plano técnico;
4. Conceber e implementar esse digital twin;
5. Monitorizar e melhorar;
6. Dimensionar ou expandir as capacidades do digital twin.

Idealmente, uma organização começaria com um digital twin e depois evoluiria para vários digital twins interligados – dependendo do que faz sentido para cada empresa/setor.

Desafios e desenvolvimentos futuros

Embora os digital twins possam proporcionar uma série de benefícios, também se deparam com alguns desafios que a maioria das tecnologias de IA e IoT enfrentam, como por exemplo:

• Integridade dos dados: a exatidão e a qualidade dos dados utilizados pelos algoritmos de Machine Learning têm de ser sempre asseguradas;
• Segurança e privacidade dos dados: as empresas têm de cumprir a legislação em matéria de privacidade e certificar-se de que a tecnologia de digital twins é transparente e ética;
• Capacidades de infraestrutura: a infraestrutura que suporta a tecnologia de digital twins deve ser suficientemente robusta para suportar escalabilidade (mais dados, mais espaço de armazenamento, mais capacidade de processamento);
• Competências técnicas: de momento, não é fácil encontrar profissionais qualificados para implementar e gerir tecnologias de Machine Learning e Big Data. 

Apesar destes desafios, o futuro continua a ser promissor para os digital twins. À medida que as tecnologias de IA, ML e Cloud Computing amadurecem e evoluem, a criação de digital twins para apoiar as empresas tornar-se-á uma solução mais acessível e rentável. Em termos de desempenho, o céu é o limite, uma vez que os digital twins estão constantemente a aprender com os dados e a desenvolver novas capacidades.

De acordo com a reputada ScienceDirect, “cada vez mais indústrias estão a utilizar ativamente soluções de digital twins para a gestão do ciclo de vida de ativos e produtos”, pelo que “se prevê que a tecnologia se expanda a mais casos de uso, aplicações e indústrias” nos próximos anos.