DEBATT | Smartere verktøy
Når digitale tvillinger får kunstig intelligens
Industrien presses fra alle kanter – av kostnader, usikkerhet og bærekraftskrav. For å henge med trengs smartere verktøy. Digitale tvillinger med kunstig intelligens gir nå muligheten til å simulere og forbedre prosesser i sanntid – uten å stanse produksjonen.
En digital tvilling er enkelt forklart en virtuell modell av et fysisk system. Det kan være en produksjonslinje, en fabrikk, et lager eller en hel verdikjede. Noe som gjør det mulig å simulere endringer før de skjer, analysere resultater uten å måtte stenge ned utstyr og eksperimentere med nye prosesser og løsninger.
I teorien har dette vært kjent lenge. Men det er først nå, med tilgjengeligheten av sanntidsdata og kunstig intelligens, at det virkelig begynner å skje ting. Men det er på ingen måte gjort i en håndvending. Det er nok av eksempler på bedrifter som har forsøkt å ta i bruk digitale tvillinger, som har blitt møtt med praktiske barrierer.
Utfordringene har vært at systemene har vært for isolerte, brukergrensesnittene for komplekse og datagrunnlaget for fragmentert. Det å koble på kunstig intelligens med store språkmodeller som både skal trenes for å foredles, har vist seg å være både tidkrevende og kostbart. I flere tilfeller har det endt med at hele produksjonsanlegg må stanses for å bare teste én endring.
I Cognizant har vi lenge jobbet med våre kunder for å løse nettopp dette. Et konkret eksempel er for en global aktør innen bygningsteknologi og energiløsninger, der vi har gått hele veien fra ambisjon til realisering. Ved å bruke NVIDIA Omniverse som integrasjonsplattform fikk vi samlet data fra både eldre og ulike systemer. Takket være plattformens 3D-grensesnitt er det mulig å visualisere og simulere i sanntid. I tillegg brukte vi AWS til å utvikle generativ KI, trene modeller og kjøre analyser i skyen uten å forstyrre produksjonen.
Nå kan norske industribedrifter ta i bruk løsninger som gjør det enklere enn noen gang å forutse, tilpasse og handle.
Resultatet er en løsning som faktisk fungerer. Fremfor å vente på manuelle analyser, kan det nå modelleres og vurderes endringer i sanntid. Det kan kjøres nye produksjonsoppsett, teste innføringen av roboter og automatiserte kjøretøy, og man ser hvordan beslutninger påvirker kostnader, energibruk og effektivitet. Basert på tidligere rekonfigureringer, historiske resultater og syntetiske data, foreslår den kunstige intelligensen endringer vi mennesker ikke har tenkt på.
Men det handler om mer enn teknologi. Det handler om å gi beslutningstakere bedre verktøy for å enklere navigere en stadig mer uforutsigbar virkelighet. Når hele bedriften, fra produksjonen på gulvet til styrerommet, får tilgang til samme datagrunnlag og samme forståelse av virkeligheten, blir det langt enklere å samarbeide på tvers for å ta riktige valg.
Det som er så spennende nå, er at det ikke lenger er en fremtidsvisjon, men en realitet. Nå kan norske industribedrifter ta i bruk løsninger som gjør det enklere enn noen gang å forutse, tilpasse og handle. Både raskt og med presisjon. Det er nettopp et sånt gjennombrudd KI-drevne tvillinger representerer.
