23948sdkhjf
Del siden
Annonce

Sådan hjælper AI-drevne digitale tvillinger ledere med at styre vækst effektivt

Teknologien in den Digital tvillinger er ved at revolutionere den måde, virksomheder opererer på tværs af brancher. Kunstig intelligens (AI) er blevet en nøglefaktor i realiseringen af det fulde potentiale i disse løsninger. Ifølge Hexagons seneste Digital Twin Industry Report har 80 % af ledere på tværs af 11 brancher rapporteret øget interesse for digitale tvillinger – drevet af AIs evne til at analysere data og forbedre brugeroplevelsen. Undersøgelsen viser, at virksomheder primært anvender AI til at analysere indkomne data (59 %) og til at udvikle mere intuitive brugergrænseflader (56 %). Kombinationen af AI og digitale tvillinger åbner op for ny effektivitet, mere præcise beslutningsprocesser og bæredygtig vækst. I denne artikel ser vi nærmere på, hvordan AI påvirker digital tvilling-teknologi gennem tre centrale funktioner: oprettelse, opdatering og datatilgængelighed – og hvordan dette gør teknologien til en stadigt mere værdifuld investering.

AI optimerer processen med at oprette digitale tvillinger

Når en digital tvilling skal etableres, hjælper AI virksomheder med at fokusere på det, der virkelig betyder noget. Kunstig intelligens filtrerer overflødig information fra, effektiviserer processen og reducerer den tid, det tager at komme i gang. AI-drevne værktøjer kan for eksempel identificere relevante datapunkter og fjerne midlertidige eller irrelevante objekter fra digitale scanninger – såsom stilladser eller værktøj på en byggeplads. 
Denne præcision reducerer ressourceforbruget, minimerer støj og gør den digitale tvilling mere nøjagtig og relevant. Resultatet er hurtigere opsætning, lavere omkostninger og hurtig adgang til analyser, der kan bruges direkte i beslutningsprocesser.

AI muliggør hurtige og præcise opdateringer

Når først den digitale tvilling er implementeret, skal den løbende opdateres for at afspejle virkeligheden, især i dynamiske miljøer som industri og produktion. Tidligere var man afhængig af tidskrævende manuel datalogi, men i dag kan AI automatisere store dele af dette arbejde. 
Med AI-udstyrede droner og sensorer kan hele anlæg scannes på få minutter, og data behandles og opdateres automatisk. Det giver kontinuerlig indsigt, sparer tid og sikrer, at den digitale tvilling hele tiden er opdateret med de virkelige forhold. Det skaber et solidt grundlag for hurtige og velinformerede beslutninger – og reducerer både fejlmarginer og driftsomkostninger.

AI forbedrer adgangen til data og indsigt

Data i sig selv er ikke nok, de skal være tilgængelige, forståelige og handlingsorienterede. Her spiller AI en afgørende rolle. I stedet for at præsentere uoverskuelige datamængder fremhæver AI de vigtigste indsigter, visualiserer tendenser og hjælper teams med at prioritere det mest presserende. 
Moderne løsninger for digitale tvillinger inkluderer ofte AI-drevne dashboards med realtidsdata, analyser og prognoser. Det giver medarbejdere på alle niveauer de værktøjer, de har brug for, til at træffe hurtige og præcise beslutninger. Med et fælles datagrundlag bliver organisationen bedre koordineret, og tværgående samarbejde styrkes. For ledere betyder det hurtig adgang til pålidelig information – og evnen til at handle strategisk i tide.

Bliv en del af udviklingen

Integrationen af kunstig intelligens øger værdien af digitale tvillinger i alle faser, fra opstart til vedligehold og løbende analyse. Resultatet er mere fleksibel, datadrevet styring og bedre forudsætninger for vækst og innovation. 
I takt med, at flere organisationer ønsker at optimere driften og reducere omkostninger, bliver AI-drevne digitale tvillinger et strategisk værktøj for fremtiden. 
Download Hexagons 2024 Digital Twin Industry Report for at lære mere om, hvordan AI løfter digitale tvillinger, og hvordan din organisation kan udnytte teknologiens fulde potentiale.

Læs mere her. 

Hexagon Manufacturing Intelligence AB
Filargatan 3
632 29 Eskilstuna
Eskilstuna kommun
Sverige
CVR nummer: SE5566019773

Kontaktperson

Send til en kollega

0.046