Gêmeos digitais: 5 histórias de sucesso

Os humanos sempre coletaram dados para entender melhor o mundo físico ao nosso redor. Hoje, as empresas estão cada vez mais buscando fundir o mundo digital dos dados com o mundo físico por meio de gêmeos digitais. Os gêmeos digitais servem como uma ponte entre os dois domínios, fornecendo uma representação virtual em tempo real de objetos e processos físicos.

Esses clones virtuais de operações físicas podem ajudar as organizações a simular cenários que seriam muito demorados ou caros para testar com ativos físicos. Eles podem ajudar as organizações a monitorar operações, realizar manutenção preditiva e fornecer insights para decisões de compra de capital, criando planos de negócios de longo prazo, identificando novas invenções e melhorando processos.

Em uma previsão divulgada em junho de 2022, a empresa de pesquisa MarketsandMarkets disse que o mercado global de gêmeos digitais deve crescer de US$ 6,9 bilhões em 2022 para US$ 73,5 bilhões em 2027, uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 60,6% no período.

Aqui estão cinco exemplos de como as organizações estão usando os gêmeos digitais efetivamente hoje.

NTT Indycar coloca os fãs ao volante

A NTT Indycar Series, composta por cinco corridas, incluindo as 500 milhas de Indianápolis, está usando uma combinação de recursos de gêmeos digitais, análise de dados e inteligência artificial (IA) para dar aos fãs acesso a informações detalhadas e em tempo real sobre corridas, incluindo ultrapassagens diretas, previsões de boxes e outros elementos.

O parceiro da NTT cria um gêmeo digital para cada carro da série. Os dados históricos fornecem uma base, e cada carro é equipado com mais de 140 sensores que coletam milhões de pontos de dados durante cada corrida para alimentar o gêmeo digital. Os dados incluem tudo, velocidade do óleo, desgaste dos pneus e força G. A NTT usa IA e análises preditivas nos dados de gêmeos digitais para fornecer aos fãs insights que anteriormente só estariam disponíveis para engenheiros de equipes de corrida, incluindo estratégias e previsões de corrida, interceptações e batalhas por posição, impacto no desempenho do pit-stop e efeitos do combustível níveis e desgaste dos pneus.

A Indycar entrega as informações aos fãs por meio do aplicativo interativo da Indycar e dos canais de mídia social. Ele também fornece informações para a equipe de produção da NBC.

“Há uma oportunidade para nossos fãs mais ávidos se aproximarem de um esporte que amam ou de um piloto ou time que amam”, diz SJ Luedtke, Vice-Presidente de Marketing da Indycar. “É aí que entram os dados e as análises. Estamos trabalhando com a equipe para coletar esses milhões de pontos de dados ao longo de uma corrida de 90 minutos e ajudar os fãs a entender o que está acontecendo”.

Nos últimos três anos, a NTT Indycar dobrou o engajamento e o tempo de permanência em seu aplicativo nos fins de semana de corrida, diz Luedtke.

Conselho de Luedtke: Desenvolva relacionamentos próximos com seus stakeholders. Ela observa que ela e a CIO Rebecca Ruselink trabalham lado a lado. Ela diz que a parceria é forte porque a TI realmente tenta entender os pontos problemáticos de sua equipe e responder às suas necessidades, em vez de apenas fornecer a solução que a TI acha que seria melhor.

“Nossas equipes se reúnem regularmente”, diz Luedtke. “Temos um roteiro de coisas que queremos realizar”.

Rolls-Royce melhora a eficiência do motor a jato

A empresa multinacional aeroespacial e de defesa Rolls-Royce implantou a tecnologia de gêmeos digitais para monitorar os motores que produz. A empresa pode monitorar como cada motor voa, as condições em que está voando e como o piloto o usa.

“Estamos adaptando nossos regimes de manutenção para garantir que estamos otimizando a vida útil de um motor, não a vida que o manual diz que deveria ter”, diz Stuart Hughes, Chefe de Informações e Diretor Digital da Rolls-Royce. “É um serviço verdadeiramente variável, olhando para cada motor como um motor individual”.

A empresa oferece monitoramento de motores como um serviço para seus clientes há anos, mas sua capacidade de gêmeos digitais permitiu que a Rolls-Royce adaptasse o serviço para motores específicos. Isso ajudou a empresa a estender o tempo entre as manutenções de alguns motores em até 50%, permitindo reduzir drasticamente seu estoque de peças e sobressalentes. A tecnologia também ajudou a Rolls-Royce a melhorar a eficiência de seus motores, economizando 22 milhões de toneladas de carbono até o momento.

Conselho de Hughes: Entenda seu cliente. Saber como e por que usar o poder do gêmeo digital é tão importante quanto entender a própria tecnologia. Hughes diz que o serviço foi uma vitória porque oferece benefícios claros tanto para a Rolls-Royce quanto para seus clientes.

“O benefício para o cliente é que o cliente vê menos interrupções porque o motor fica no avião por mais tempo, para que possa usá-lo mais. O benefício para nós é que podemos otimizar como realmente fazemos a manutenção”, diz ele.

Mars otimiza sua cadeia de suprimentos com gêmeos digitais

A empresa de confeitaria, pet care e alimentos Mars criou um gêmeo digital de sua cadeia de suprimentos de fabricação para apoiar seus negócios. A empresa está usando a nuvem e a IA do Microsoft Azure para processar e analisar dados gerados por máquinas de produção em suas instalações de fabricação.

“Vemos o digital como um grande acelerador de negócios”, diz Sandeep Dadlani, Diretor Digital da Mars. “Não estamos fazendo digital por causa do digital.”

A Mars está usando o serviço Azure Digital Twins IoT da Microsoft para aumentar as operações em suas 160 instalações de manufatura, com a ajuda dos consultores de manufatura e operações digitais da Accenture. A empresa está criando simulações de software para melhorar a capacidade e os controles de processo, incluindo aumentar o tempo de atividade das máquinas por meio de manutenção preditiva e reduzir o desperdício associado a máquinas que embalam quantidades inconsistentes de produtos. Usando a construção do gêmeo digital, a Mars também pode gerar uma “loja de aplicativos de casos de uso” virtual que pode ser reutilizada em suas linhas de negócios.

Olhando para o futuro, a empresa planeja usar dados de gêmeos digitais para levar em conta o clima e outras considerações situacionais que afetam seus produtos, estabelecendo maior visibilidade em sua cadeia de suprimentos desde a origem do produto até o consumidor.

Conselho de Dadlani: Experimente e aceite o fracasso. A Mars incentiva seus funcionários a considerar a solução de problemas usando IA e outras tecnologias emergentes onde fizer sentido. Tudo faz parte de um grande esforço para mudar a cultura da empresa para uma que abrace experimentos e espere que a equipe aprenda com o fracasso para que possa ser aplicada a sucessos futuros. Em dezembro passado, a empresa convocou um Festival de IA virtual para celebrar 200 casos de uso de IA implantados em várias linhas de negócios.

“Se você pode definir um problema muito bem, deve se sentir capacitado para resolvê-lo usando IA”, diz Dadlani.

TIAA reduz a complexidade do atendimento ao cliente

O Teachers Insurance and Annuity Association of America-College Retirement Equities Fund (TIAA) ajuda os professores a gerenciar seus fundos de aposentadoria. Para reduzir a complexidade da integração de novos clientes institucionais, o provedor de serviços financeiros sem fins lucrativos está usando um gêmeo digital alimentado por um banco de dados gráfico.

“Na TIAA, temos uma oferta de produtos de aposentadoria muito complicada, com base em todas as regulamentações do IRS”, diz Alex Pecoraro, Diretor Administrativo e Chefe de Tecnologia de Serviços de Aposentadoria da TIAA. “Para fazer a configuração, é necessário um pouco de conhecimento de negócios, e temos equipes inteiras organizadas para fazer isso”.

Os Serviços Terceirizados da TIAA consistem em mais de 600 recursos, que podem render mais de um trilhão de configurações de clientes possíveis. Antes de implantar a tecnologia de gêmeos digitais, equipes especializadas da TIAA criaram e testaram manualmente as configurações técnicas em relação ao modelo operacional desejado pelo cliente. Como resultado, os associados da TIAA foram altamente “funcionalizados” de acordo com sua experiência, o que significa que os associados podiam lidar apenas com determinados tipos de ofertas. Isso também dificultou as operações de dimensionamento.

Para resolver o problema, a equipe de Pecoraro criou um gêmeo digital que consiste em um banco de dados gráfico que representa os mais de 600 recursos, com nós de controle usados para representar a lógica de agrupamento complexa. Os nós de dados representam os campos de dados necessários para implementar um recurso e os links de relacionamento denotam dependências, validações e exclusões.

O banco de dados reduziu o tempo e a experiência necessários para a integração do cliente.

Conselho de Pecoraro: Mude sua perspectiva. Pecoraro diz que a chave para o projeto foi adotar uma abordagem de adoção do produto em vez de vê-lo como um problema de configuração técnica.

“Houve um membro da equipe que teve a ideia de mudar nossa atenção da configuração para o que o cliente está fazendo e qual oferta está comprando”, diz Pecoraro. “Essa mudança de perspectiva foi o eixo. Pode parecer óbvio em retrospecto, mas quando você está imerso em todos os detalhes, pode perder a visão do todo”.

Bayer Crop Science reformula estratégia com fábricas virtuais

A Bayer Crop Science aproveitou os gêmeos digitais para criar “fábricas virtuais” para cada um de seus nove locais de fabricação de sementes de milho na América do Norte. As sementes são colhidas nos campos da Bayer, passam pelos nove locais de processamento e ensacamento e são distribuídas ao agricultor.

“Agora podemos reimaginar nossos processos de negócios. Podemos reimaginar nossas decisões por meio da aplicação desses algoritmos ou simulações de machine learning”, diz Naveen Singla, Líder do Centro de Excelência em Ciência de Dados (COE) da Bayer Crop Science.

A Bayer criou uma representação digital dinâmica das características do equipamento, processo e fluxo do produto, lista de materiais e regras operacionais para cada um dos nove locais, permitindo que a empresa realize análises hipotéticas para cada um.

À medida que a equipe comercial apresenta novas ofertas de tratamento de sementes ou novas estratégias de preços, a empresa pode usar as fábricas virtuais para avaliar a prontidão do local para adaptar suas operações para entregar essas novas estratégias. As fábricas virtuais também podem ser aproveitadas para tomar decisões de compra de capital, criar planos de negócios de longo prazo, identificar novas invenções e melhorar processos. A Bayer agora pode comprimir 10 meses de operações em nove locais de fabricação em dois minutos, permitindo responder a perguntas complexas sobre o mix de SKU, capacidade do equipamento, projeto de ordem de processo e otimização de rede.

Conselho de Singla: Conheça o domínio do negócio. Singla diz que uma grande chave para o sucesso da Bayer foi que a equipe de ciência da decisão encarregada de construir os gêmeos digitais, liderada por Shrikant Jarugumilli, Chefe de Ciência da Decisão – sistemas virtuais conectados, passaram muito tempo nos locais de fabricação para entender suas operações e vencer o apoio das partes interessadas.

“Ter nossos cientistas de dados entendendo o domínio do negócio tem sido tão crítico, e é aí que Shrikant entra”, diz Singla. “Ele e sua equipe passaram várias semanas nesses locais de fabricação de sementes tentando entender as operações, entender as nuances para que a mensagem enquanto conversavam com a liderança estivesse na linguagem da própria liderança versus a linguagem do machine learning”.