Digital twin คือเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์การจัดการและเฝ้าติดตามระบบที่ซับซ้อนในโลกความเป็นจริง โดยสร้างแบบจำลองดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบและเชื่อมโยงกับวัตถุหรือระบบในโลกจริงเพื่อนำข้อมูลต่าง ๆ จากวัตถุหรือระบบนั้นมาใช้ในการวิเคราะห์ และทำความเข้าใจการทำงานได้อย่างลึกซึ้ง แนวคิดของ Digital twin เริ่มต้นจากการสร้างแบบจำลองดิจิทัลที่เสมือนจริง เพื่อสะท้อนสถานะและข้อมูลต่าง ๆ ของวัตถุในโลกจริง

เช่น การใช้งานในอุตสาหกรรมยานยนต์และการผลิตที่ใช้ Digital twin เพื่อจำลองการทำงานของเครื่องจักร ระบบการผลิต และการเฝ้าระวังสถานะการทำงาน เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถติดตามสถานะและวิเคราะห์ประสิทธิภาพได้อย่างเรียลไทม์หนึ่งในข้อดีของ Digital twin คือการช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์เหตุการณ์ต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน ซึ่งหมายถึงการบำรุงรักษาก่อนที่เครื่องจักรจะเกิดปัญหา Digital twin ทำให้บริษัทสามารถตรวจจับปัญหาเล็ก ๆ ที่อาจพัฒนาเป็นปัญหาใหญ่ได้ก่อนที่จะเกิดความเสียหาย

การพัฒนาเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลและระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูง

นอกจากนี้ยังสามารถประเมินและทดสอบระบบก่อนการติดตั้งจริงได้ โดยใช้การจำลองสถานการณ์เสมือนจริง ซึ่งช่วยลดต้นทุนในการทดลองซ้ำซ้อน ลดความเสี่ยง และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ทำให้มีการตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับมากขึ้นในการใช้งาน Digital twin ยังสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในวงการอื่น ๆ ได้อย่างหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นในวงการพลังงานที่ใช้การจำลอง Digital twin เพื่อเฝ้าระวังสถานะการทำงานของแหล่งพลังงานต่าง ๆ เช่น โรงไฟฟ้าหรือโครงข่ายไฟฟ้า ระบบสามารถติดตามการใช้พลังงานที่มีการแสดงข้อมูลเรียลไทม์

ช่วยในการควบคุมการจ่ายไฟให้มีประสิทธิภาพและเสถียรภาพมากขึ้น นอกจากนี้ วงการสาธารณสุขยังใช้ Digital twin ในการจำลองการทำงานของอวัยวะต่าง ๆ ในร่างกายมนุษย์ เพื่อให้แพทย์สามารถวินิจฉัยและรักษาได้อย่างแม่นยำ รวมถึงการวิเคราะห์การทำงานของหัวใจ สมอง หรืออวัยวะอื่น ๆ ซึ่งมีผลต่อการรักษาในระยะยาว และช่วยลดการเกิดข้อผิดพลาดในทางการแพทย์ได้การพัฒนาเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลและระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพสูงยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้ Digital twin กลายเป็นจริงมากขึ้นในปัจจุบัน ความก้าวหน้าของเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และการวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ช่วยให้การสร้างแบบจำลองดิจิทัลมีความสมจริงมากยิ่งขึ้น

Digital twin จะช่วยให้การคาดการณ์การซ่อมบำรุงของเครื่องจักร

เนื่องจาก IoT สามารถเก็บข้อมูลจากเซ็นเซอร์ต่าง ๆ ที่ติดตั้งอยู่กับวัตถุในโลกจริง เช่น การติดตามสภาพแวดล้อม การเคลื่อนไหวของยานพาหนะ หรือการใช้พลังงาน digital twin technology ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกรวบรวมและส่งไปยังแบบจำลองดิจิทัลในระบบคลาวด์ ทำให้ Digital twin สามารถทำการประมวลผลข้อมูลและนำเสนอภาพรวมของสถานการณ์ได้อย่างแม่นยำอีกทั้ง AI (ปัญญาประดิษฐ์) ก็มีบทบาทสำคัญ

ในการเสริมศักยภาพของ Digital twin โดยช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความชาญฉลาดและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในแบบเรียลไทม์ การใช้ AI ในการเรียนรู้พฤติกรรมต่าง ๆ ของวัตถุหรือระบบช่วยให้ Digital twin สามารถคาดการณ์เหตุการณ์ต่าง ๆ และปรับเปลี่ยนตามสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น ในการผลิตสินค้าอุตสาหกรรม เครื่องจักรต่าง ๆ อาจมีอัตราการเสื่อมสภาพที่แตกต่างกัน