Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
Danske industrivirksomheder står midt i en transformation.
Øgede krav til effektivitet, bæredygtighed og fleksibilitet betyder, at mange kigger mod digitale tvillinger som en mulig løsning.
Når teknologien kombineres med kunstig intelligens, åbner det for nye måder at simulere, optimere og træffe beslutninger på – ofte i realtid og uden at skulle afbryde produktionen.
En digital tvilling er en virtuel kopi af en fysisk proces, maskine eller hel værdikæde. Den gør det muligt at teste scenarier og analysere effekter af ændringer, før de gennemføres i virkeligheden.
På papiret har teknologien været tilgængelig i årevis – men i praksis har mange virksomheder haft svært ved at realisere potentialet.
Kan give hele organisationen bedre grundlag til at træffe beslutninger
Flere har stødt på barrierer som komplekse brugerflader, utilstrækkelig dataintegration og teknisk silo-tænkning.
Desuden kræver det ofte både investeringer og interne kompetenceløft at komme i gang.
Samtidig skal virksomheder forholde sig til, hvordan de sikrer datakvalitet, og hvem der egentlig skal træffe beslutninger baseret på modellernes output.
AI kan være med til at løse nogle af disse udfordringer.
Ved at analysere store mængder historiske og syntetiske data kan algoritmer identificere mønstre, foreslå justeringer og hjælpe med at finde løsninger, der ellers ikke ville være åbenlyse.
Det handler ikke kun om at optimere enkelte produktionsled, men om at give hele organisationen et bedre beslutningsgrundlag.
Ambitioner skal balanceres med realisme
Men det kræver en strategisk tilgang. Virksomheder, der lykkes med digitale tvillinger, starter ofte småt, eksperimenterer med afgrænsede pilotprojekter og sikrer, at løsningerne faktisk adresserer konkrete forretningsbehov.
Det er også vigtigt at involvere både tekniske og forretningsmæssige beslutningstagere tidligt i processen.
Teknologiens muligheder er mange – men det samme gælder faldgruberne. Derfor bør ambitionerne balanceres med realisme.
Et AI-drevet system er ikke meget værd, hvis det ikke passer ind i organisationens måde at arbejde og træffe beslutninger på. Det kræver ledelsesopbakning, tværfagligt samarbejde og en kultur, hvor data og eksperimenter bruges aktivt til løbende forbedringer.
Digitale tvillinger med AI har potentiale til at ændre måden, vi tænker industri på – fra statisk drift til dynamisk tilpasning.
Men det er ikke et quick fix. Det er et strategisk værktøj, der – brugt rigtigt – kan give virksomheder et langt stærkere greb om en kompleks og omskiftelig virkelighed.