डिजिटल ट्विन्स: जागतिक अनुप्रयोगांमध्ये सिम्युलेशन अचूकतेची महत्त्वपूर्ण भूमिका

डिजिटल ट्विन्स, म्हणजे भौतिक मालमत्ता, प्रक्रिया किंवा प्रणालींच्या आभासी प्रतिकृती, जगभरातील उद्योगांमध्ये क्रांती घडवत आहेत. उत्पादन प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्यापासून ते उपकरणांच्या बिघाडाचा अंदाज लावण्यापर्यंत आणि स्मार्ट शहरांची रचना करण्यापर्यंत, डिजिटल ट्विन्स सुधारित कार्यक्षमता, कमी खर्च आणि उत्तम निर्णय घेण्यासाठी अभूतपूर्व संधी देतात. तथापि, कोणत्याही डिजिटल ट्विनचे यश एका महत्त्वपूर्ण घटकावर अवलंबून असते: सिम्युलेशनची अचूकता.

सिम्युलेशनची अचूकता का महत्त्वाची आहे

एखादे डिजिटल ट्विन ते वापरत असलेल्या डेटा आणि मॉडेल्सइतकेच चांगले असते. जर डिजिटल ट्विनमधील सिम्युलेशन्स चुकीची असतील, तर त्यातून मिळणारे निष्कर्ष सदोष असतील, ज्यामुळे संभाव्यतः महाग किंवा धोकादायक परिणाम होऊ शकतात. या परिस्थितींचा विचार करा:

• एरोस्पेस: विमानाच्या पंखाभोवतीच्या हवेच्या प्रवाहाचे चुकीचे सिम्युलेशन डिझाइनमध्ये त्रुटी निर्माण करू शकते, ज्यामुळे सुरक्षितता आणि कार्यक्षमतेशी तडजोड होऊ शकते.
• आरोग्यसेवा: रुग्णाच्या हृदयाचे डिजिटल ट्विन, जे त्याच्या शरीरशास्त्राचे अचूक प्रतिबिंब दर्शवत नाही, चुकीचे निदान किंवा कुचकामी उपचार योजनांना कारणीभूत ठरू शकते.
• उत्पादन: उत्पादन लाइनचे चुकीचे सिम्युलेशन अडथळे, अकार्यक्षमता आणि सदोष उत्पादनांना कारणीभूत ठरू शकते.
• ऊर्जा: पवनचक्की फार्मचे अयोग्यरित्या कॅलिब्रेट केलेले डिजिटल ट्विन ऊर्जेच्या उत्पादनाचे चुकीचे अंदाज लावू शकते, ज्यामुळे ग्रिडची स्थिरता आणि नफा प्रभावित होऊ शकतो.

ही उदाहरणे हे स्पष्ट करतात की डिजिटल ट्विन सिम्युलेशन्स ज्या मालमत्तेचे प्रतिनिधित्व करतात, त्यांच्या वास्तविक जगातील वर्तनाचे अचूक प्रतिबिंब दर्शवतात हे सुनिश्चित करणे किती महत्त्वाचे आहे. सिम्युलेशनची अचूकता केवळ एक तांत्रिक तपशील नाही; तर ती डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञानावर विश्वास निर्माण करण्यासाठी आणि त्याची पूर्ण क्षमता अनलॉक करण्यासाठी एक मूलभूत आवश्यकता आहे.

सिम्युलेशन अचूकतेवर परिणाम करणारे घटक

डिजिटल ट्विन सिम्युलेशनच्या अचूकतेवर अनेक घटक परिणाम करू शकतात. मजबूत आणि विश्वसनीय डिजिटल ट्विन्स तयार करण्यासाठी हे घटक समजून घेणे महत्त्वाचे आहे:

१. डेटाची गुणवत्ता आणि फिडेलिटी

कोणत्याही डिजिटल ट्विनचा पाया डेटा असतो. वास्तववादी आणि विश्वसनीय सिम्युलेशन्स तयार करण्यासाठी उच्च-गुणवत्तेचा, अचूक आणि सर्वसमावेशक डेटा आवश्यक आहे. हा डेटा सेन्सर्स, ऐतिहासिक नोंदी आणि मॅन्युअल इनपुटसह विविध स्रोतांकडून येऊ शकतो.

उदाहरण: स्मार्ट सिटी ऍप्लिकेशनमध्ये, वाहतूक नेटवर्कचे डिजिटल ट्विन वाहतूक सेन्सर्स, कॅमेरे आणि जीपीएस उपकरणांकडून मिळणाऱ्या रिअल-टाइम डेटावर अवलंबून असते. जर हे सेन्सर्स खराब कॅलिब्रेट केलेले असतील किंवा खराब झाले असतील, तर डिजिटल ट्विन चुकीचे वाहतूक अंदाज देईल, ज्यामुळे वाहतूक व्यवस्थापन धोरणे कुचकामी ठरतील.

डेटा फिडेलिटी म्हणजे डेटामधील तपशील आणि अचूकतेची पातळी. उच्च फिडेलिटी डेटा अधिक अचूक सिम्युलेशनसाठी परवानगी देतो. उदाहरणार्थ, फॅक्टरी फ्लोअरचे तपशीलवार डिजिटल ट्विन तयार करण्यासाठी 3D लेसर स्कॅन वापरल्यास, साध्या 2D फ्लोअर प्लॅन वापरण्यापेक्षा अधिक अचूक प्रतिनिधित्व मिळेल.

२. मॉडेल फिडेलिटी आणि जटिलता

डिजिटल ट्विनमध्ये वापरल्या जाणार्‍या मॉडेल्सनी सिम्युलेट केल्या जात असलेल्या मालमत्तेच्या किंवा प्रणालीच्या भौतिक वर्तनाचे अचूक प्रतिनिधित्व करणे आवश्यक आहे. यासाठी योग्य मॉडेलिंग तंत्र आणि पॅरामीटर्सची काळजीपूर्वक निवड करणे आवश्यक आहे.

उदाहरण: इंजिनच्या थर्मल वर्तनाचे सिम्युलेशन करण्यासाठी एका जटिल मॉडेलची आवश्यकता असते जे उष्णता हस्तांतरण, द्रव गतिशीलता आणि ज्वलन प्रक्रिया विचारात घेते. या घटकांकडे दुर्लक्ष करणारे एक सरलीकृत मॉडेल चुकीचे परिणाम देईल.

मॉडेलची जटिलता ही एक तडजोड आहे. अधिक जटिल मॉडेल्स अधिक सूक्ष्म वर्तन कॅप्चर करू शकतात परंतु त्यांना विकसित करण्यासाठी आणि देखरेखीसाठी अधिक संगणकीय संसाधने आणि कौशल्याची आवश्यकता असते. जटिलतेची योग्य पातळी विशिष्ट ऍप्लिकेशन आणि अचूकतेच्या इच्छित स्तरावर अवलंबून असते.

३. रिअल-टाइम डेटा इंटिग्रेशन

अनेक डिजिटल ट्विन्स रिअल-टाइममध्ये कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, जे भौतिक मालमत्तेकडील डेटासह त्यांचे सिम्युलेशन सतत अपडेट करतात. यासाठी एक मजबूत आणि विश्वसनीय डेटा इंटिग्रेशन पाइपलाइन आवश्यक आहे.

उदाहरण: पवनचक्कीसाठी प्रेडिक्टिव्ह मेंटेनन्स ऍप्लिकेशनमध्ये, डिजिटल ट्विनला कंपन, तापमान आणि तेलाचा दाब यावर लक्ष ठेवणाऱ्या सेन्सर्सकडून रिअल-टाइम डेटा मिळतो. हा डेटा सिम्युलेशन अपडेट करण्यासाठी आणि संभाव्य बिघाडांचा अंदाज लावण्यासाठी वापरला जातो. डेटा प्रवाहात होणारा विलंब किंवा व्यत्यय चुकीच्या अंदाजांना कारणीभूत ठरू शकतो.

डेटा लेटन्सी, म्हणजे भौतिक मालमत्तेपासून डिजिटल ट्विनपर्यंत डेटा प्रसारित होण्यासाठी लागणारा वेळ, हा एक महत्त्वाचा घटक आहे. उच्च लेटन्सीमुळे कालबाह्य सिम्युलेशन्स आणि चुकीचे निष्कर्ष मिळू शकतात.

४. व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन

व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन (V&V) ही डिजिटल ट्विन सिम्युलेशनची अचूकता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी आवश्यक प्रक्रिया आहेत. व्हॅलिडेशनमध्ये मॉडेलची अचूकता तपासण्यासाठी सिम्युलेशन परिणामांची वास्तविक-जगातील डेटाशी तुलना करणे समाविष्ट असते. व्हेरिफिकेशन हे सुनिश्चित करते की मॉडेल योग्यरित्या अंमलात आणले गेले आहे आणि कोड त्रुटींपासून मुक्त आहे.

उदाहरण: केमिकल प्लांटच्या डिजिटल ट्विनला व्हॅलिडेट करण्यासाठी, सिम्युलेशन परिणामांची तुलना प्लांटच्या ऑपरेशनमधील ऐतिहासिक डेटाशी केली जाऊ शकते. या तुलनेमुळे विसंगती आणि मॉडेलमध्ये सुधारणा आवश्यक असलेली क्षेत्रे ओळखता येतात.

V&V ही एक सतत चालणारी प्रक्रिया असावी, जी डिजिटल ट्विनच्या जीवनचक्रात पार पाडली जाते. भौतिक मालमत्ता बदलल्यास किंवा नवीन डेटा उपलब्ध झाल्यास, डिजिटल ट्विन पुन्हा व्हॅलिडेट आणि व्हेरिफाय केले पाहिजे.

५. अनिश्चितता प्रमाणीकरण

कोणत्याही सिम्युलेशनमध्ये अनिश्चितता अंतर्भूत असते. डेटामध्ये नेहमी मापन त्रुटी असतात आणि मॉडेल्स नेहमी वास्तवाचे सरलीकरण असतात. अनिश्चितता प्रमाणीकरण (UQ) ही या अनिश्चितता ओळखण्याची, त्यांचे प्रमाण ठरवण्याची आणि त्यांचे व्यवस्थापन करण्याची प्रक्रिया आहे.

उदाहरण: जलाशयाच्या डिजिटल ट्विनमध्ये, जलाशयाच्या भूगर्भीय गुणधर्मांबद्दलच्या अपूर्ण ज्ञानामुळे सिम्युलेशन परिणाम अनिश्चिततेच्या अधीन असतात. संभाव्य परिणामांची श्रेणी अंदाजित करण्यासाठी आणि वेगवेगळ्या निर्णयांशी संबंधित धोका तपासण्यासाठी UQ तंत्र वापरले जाऊ शकते.

UQ विशेषतः महत्त्वपूर्ण ऍप्लिकेशन्ससाठी महत्त्वाचे आहे जिथे चुकीच्या अंदाजांचे परिणाम गंभीर असतात. सिम्युलेशन परिणामांमधील अनिश्चिततांचे प्रमाण ठरवून, निर्णय घेणारे अधिक माहितीपूर्ण निवड करू शकतात आणि धोके अधिक प्रभावीपणे व्यवस्थापित करू शकतात.

६. संगणकीय संसाधने आणि अल्गोरिदम निवड

सिम्युलेशनची अचूकता उपलब्ध संगणकीय संसाधने आणि समीकरणे सोडवण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या अल्गोरिदमवर देखील अवलंबून असते. जटिल सिम्युलेशनसाठी वाजवी वेळेत अचूक परिणाम मिळवण्यासाठी लक्षणीय संगणकीय शक्ती आणि कार्यक्षम अल्गोरिदम आवश्यक असतात.

उदाहरण: केमिकल रिॲक्टरमध्ये मिश्रण करण्यासारख्या जटिल औद्योगिक प्रक्रियेच्या द्रव गतिशीलतेचे सिम्युलेशन करणे संगणकीयदृष्ट्या गहन असू शकते. उच्च-कार्यक्षमता संगणन (HPC) संसाधने आणि ऑप्टिमाइझ केलेले अल्गोरिदम वापरल्याने सिम्युलेशनची अचूकता आणि गती लक्षणीयरीत्या सुधारू शकते.

योग्य अल्गोरिदम निवडणे महत्त्वाचे आहे. उदाहरणार्थ, फायनाइट एलिमेंट ॲनालिसिस (FEA) सामान्यतः स्ट्रक्चरल मेकॅनिक्सचे सिम्युलेशन करण्यासाठी वापरले जाते, परंतु एलिमेंट प्रकार आणि मेश घनतेची निवड परिणामांच्या अचूकतेवर लक्षणीय परिणाम करू शकते. त्याचप्रमाणे, संख्यात्मक एकीकरण पद्धतीची निवड वेळेवर अवलंबून असलेल्या सिम्युलेशनच्या स्थिरतेवर आणि अचूकतेवर परिणाम करू शकते.

सिम्युलेशन अचूकता सुधारण्यासाठी धोरणे

सिम्युलेशन अचूकता सुधारण्यासाठी एक बहुआयामी दृष्टिकोन आवश्यक आहे जो वर चर्चा केलेल्या प्रत्येक घटकावर लक्ष केंद्रित करतो. येथे काही प्रमुख धोरणे आहेत:

• उच्च-गुणवत्तेच्या डेटामध्ये गुंतवणूक करा: डेटा अचूक, पूर्ण आणि वास्तविक-जगातील मालमत्तेचे प्रतिनिधित्व करणारा आहे याची खात्री करा. मजबूत डेटा गुणवत्ता नियंत्रण प्रक्रिया लागू करा.
• उच्च-फिडेलिटी मॉडेल्स विकसित करा: मालमत्तेच्या भौतिक वर्तनाचे अचूक प्रतिनिधित्व करण्यासाठी योग्य मॉडेलिंग तंत्र आणि पॅरामीटर्स वापरा. शक्य असेल तेव्हा भौतिकशास्त्र-आधारित मॉडेल्स वापरण्याचा विचार करा.
• रिअल-टाइम डेटा इंटिग्रेशन लागू करा: एक विश्वसनीय डेटा इंटिग्रेशन पाइपलाइन स्थापित करा जी लेटन्सी कमी करते आणि सतत डेटा प्रवाह सुनिश्चित करते.
• कठोर व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन करा: वास्तविक-जगातील डेटाच्या विरुद्ध डिजिटल ट्विनचे नियमितपणे व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन करा. सांख्यिकीय विश्लेषण आणि व्हिज्युअल तपासणीसह विविध व्हॅलिडेशन तंत्रांचा वापर करा.
• अनिश्चिततेचे प्रमाण ठरवा आणि व्यवस्थापित करा: सिम्युलेशन परिणामांमधील अनिश्चितता ओळखण्यासाठी, त्यांचे प्रमाण ठरवण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी UQ तंत्रांचा वापर करा. या अनिश्चिततांबद्दल निर्णय घेणाऱ्यांना माहिती द्या.
• संगणकीय संसाधने आणि अल्गोरिदम ऑप्टिमाइझ करा: सिम्युलेशनची अचूकता आणि गती सुधारण्यासाठी HPC संसाधने आणि ऑप्टिमाइझ केलेले अल्गोरिदम वापरा.
• प्रगत सिम्युलेशन तंत्रांचा वापर करा: अचूकता आणि कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी सरोगेट मॉडेलिंग, रिड्यूस्ड-ऑर्डर मॉडेलिंग आणि मशीन लर्निंगसारख्या प्रगत सिम्युलेशन तंत्रांचा शोध घ्या.
• डोमेन तज्ञ आणि सिम्युलेशन विशेषज्ञ यांच्यात सहकार्य वाढवा: भौतिक मालमत्ता समजणारे डोमेन तज्ञ आणि मॉडेलिंग तंत्र समजणारे सिम्युलेशन विशेषज्ञ यांच्यातील सहकार्य अचूक आणि विश्वसनीय डिजिटल ट्विन्स तयार करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे.
• सतत सुधारणा: नवीन डेटा, निष्कर्ष आणि सिम्युलेशन तंत्रज्ञानातील प्रगतीवर आधारित डिजिटल ट्विनचे नियमितपणे पुनरावलोकन आणि अद्यतन करा. मॉडेलमध्ये वास्तविक-जगातील कार्यप्रदर्शन डेटा समाविष्ट करण्यासाठी आणि कालांतराने त्याची अचूकता सुधारण्यासाठी एक फीडबॅक लूप लागू करा.

जागतिक अनुप्रयोगांची उदाहरणे आणि अचूकतेचे विचार

डिजिटल ट्विन्स जगभरातील विविध उद्योगांमध्ये तैनात केले जात आहेत. येथे काही उदाहरणे आणि प्रत्येकासाठी विशिष्ट अचूकता विचार आहेत:

१. उत्पादन

डिजिटल ट्विन्स उत्पादन प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, उपकरणांच्या बिघाडाचा अंदाज लावण्यासाठी आणि उत्पादनाची गुणवत्ता सुधारण्यासाठी वापरले जातात. डाउनटाइम कमी करण्यासाठी, कचरा कमी करण्यासाठी आणि उत्पादने गुणवत्ता मानकांची पूर्तता करतात हे सुनिश्चित करण्यासाठी अचूकता महत्त्वपूर्ण आहे.

उदाहरण: एक जर्मन ऑटोमोटिव्ह उत्पादक असेंब्ली लाइनचे सिम्युलेशन करण्यासाठी, रोबोटच्या हालचाली ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी आणि संभाव्य अडथळे ओळखण्यासाठी डिजिटल ट्विन्स वापरतो. रोबोट डायनॅमिक्स आणि मटेरियल हँडलिंगचे अचूक सिम्युलेशन इष्टतम कामगिरी साध्य करण्यासाठी आवश्यक आहे.

२. आरोग्यसेवा

डिजिटल ट्विन्स उपचार योजना वैयक्तिकृत करण्यासाठी, रुग्णाच्या परिणामांचा अंदाज लावण्यासाठी आणि नवीन वैद्यकीय उपकरणे विकसित करण्यासाठी वापरले जातात. रुग्णाची सुरक्षितता सुनिश्चित करण्यासाठी आणि उपचारांची प्रभावीता सुधारण्यासाठी अचूकता अत्यंत महत्त्वाची आहे.

उदाहरण: सिंगापूरमधील एक रुग्णालय वेगवेगळ्या उपचार परिस्थितींचे सिम्युलेशन करण्यासाठी आणि सर्वोत्तम कृती निर्धारित करण्यासाठी रुग्णांच्या हृदयाचे डिजिटल ट्विन्स वापरते. माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी कार्डियाक फिजिओलॉजीचे अचूक सिम्युलेशन महत्त्वपूर्ण आहे.

३. ऊर्जा

डिजिटल ट्विन्स पॉवर प्लांट्सचे कार्य ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, ऊर्जेच्या मागणीचा अंदाज लावण्यासाठी आणि अक्षय ऊर्जा संसाधनांचे व्यवस्थापन करण्यासाठी वापरले जातात. ग्रिडची स्थिरता सुनिश्चित करण्यासाठी, ऊर्जा खर्च कमी करण्यासाठी आणि पर्यावरणावरील परिणाम कमी करण्यासाठी अचूकता आवश्यक आहे.

उदाहरण: ऑस्ट्रेलियामधील एक युटिलिटी कंपनी तिच्या सौर फार्मचे डिजिटल ट्विन्स वापरून ऊर्जा उत्पादनाचा अंदाज लावते आणि ग्रिड इंटिग्रेशन ऑप्टिमाइझ करते. अचूक हवामान अंदाज आणि सौर पॅनेलच्या कामगिरीचे सिम्युलेशन ऊर्जा उत्पादन वाढवण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.

४. पायाभूत सुविधा

डिजिटल ट्विन्स पुलांच्या स्ट्रक्चरल आरोग्यावर लक्ष ठेवण्यासाठी, वाहतूक कोंडीचा अंदाज लावण्यासाठी आणि इमारतींची कार्यक्षमता ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी वापरले जातात. सार्वजनिक सुरक्षितता सुनिश्चित करण्यासाठी, देखभाल खर्च कमी करण्यासाठी आणि पायाभूत सुविधा प्रणालींची कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी अचूकता महत्त्वपूर्ण आहे.

उदाहरण: जपानमधील एक शहर त्याच्या पुलांचे स्ट्रक्चरल अखंडत्व तपासण्यासाठी आणि संभाव्य नुकसान शोधण्यासाठी डिजिटल ट्विन्स वापरते. आपत्कालीन बिघाड टाळण्यासाठी अचूक सेन्सर डेटा आणि स्ट्रक्चरल मेकॅनिक्सचे सिम्युलेशन आवश्यक आहे.

५. स्मार्ट सिटी

डिजिटल ट्विन्स शहरी संसाधने व्यवस्थापित करण्यासाठी, सार्वजनिक सेवा सुधारण्यासाठी आणि नागरिकांच्या जीवनाचा दर्जा वाढवण्यासाठी वापरले जातात. संसाधन वाटप, पायाभूत सुविधा नियोजन आणि आपत्कालीन प्रतिसादाबद्दल माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यासाठी अचूकता महत्त्वपूर्ण आहे.

उदाहरण: युरोपमधील अनेक शहरे डिजिटल ट्विन्स तैनात करत आहेत जे वाहतूक प्रवाह ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी, ऊर्जा वापर व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि कचरा व्यवस्थापन सुधारण्यासाठी विविध स्रोतांकडून (सेन्सर्स, IoT उपकरणे, ओपन डेटा प्लॅटफॉर्म) डेटा एकत्रित करतात. सिम्युलेशनची अचूकता विविध डेटा प्रवाहांच्या गुणवत्तेवर आणि एकत्रीकरणावर अवलंबून असते.

डिजिटल ट्विन्समध्ये सिम्युलेशन अचूकतेचे भविष्य

डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञान जसजसे विकसित होत जाईल, तसतसे सिम्युलेशन अचूकता आणखी महत्त्वाची होईल. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI), मशीन लर्निंग (ML), आणि क्लाउड कॉम्प्युटिंग यांसारख्या क्षेत्रांतील प्रगती अधिक अत्याधुनिक आणि अचूक डिजिटल ट्विन्सच्या विकासाला चालना देत आहे.

AI आणि ML चा वापर मॉडेल्सची अचूकता सुधारण्यासाठी, व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी आणि अनिश्चिततेचे प्रमाण ठरवण्यासाठी केला जात आहे. क्लाउड कॉम्प्युटिंग जटिल सिम्युलेशन चालवण्यासाठी आणि मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी आवश्यक संगणकीय संसाधने प्रदान करते.

या तंत्रज्ञानांच्या एकत्रीकरणामुळे अधिक वास्तववादी, विश्वसनीय आणि मौल्यवान अंतर्दृष्टी देण्यास सक्षम डिजिटल ट्विन्स तयार करणे शक्य होईल. तथापि, हे लक्षात ठेवणे महत्त्वाचे आहे की केवळ तंत्रज्ञान पुरेसे नाही. अचूक आणि प्रभावी डिजिटल ट्विन्स तयार करण्यासाठी तांत्रिक कौशल्य, डोमेन ज्ञान आणि डेटा गुणवत्तेसाठी वचनबद्धता यांचे मिश्रण आवश्यक आहे.

निष्कर्ष

सिम्युलेशन अचूकता ही यशस्वी डिजिटल ट्विन उपयोजनांचा आधारस्तंभ आहे. अचूकतेवर परिणाम करणाऱ्या घटकांना समजून घेऊन आणि ते सुधारण्यासाठी धोरणे राबवून, संस्था डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञानाची पूर्ण क्षमता अनलॉक करू शकतात आणि कार्यक्षमता, खर्च बचत आणि सुधारित निर्णय घेण्याच्या बाबतीत महत्त्वपूर्ण फायदे मिळवू शकतात. जगभरातील विविध उद्योगांमध्ये डिजिटल ट्विन्स अधिकाधिक समाकलित होत असताना, विश्वसनीय आणि प्रभावी परिणाम सुनिश्चित करण्यासाठी सिम्युलेशन अचूकतेवर लक्ष केंद्रित करणे अत्यंत महत्त्वाचे असेल. डेटा गुणवत्ता, मॉडेल फिडेलिटी, रिअल-टाइम डेटा इंटिग्रेशन, कठोर व्हॅलिडेशन आणि व्हेरिफिकेशन, आणि अनिश्चितता प्रमाणीकरण यांना प्राधान्य देणे डिजिटल ट्विन्सवर विश्वास निर्माण करण्यासाठी आणि त्यांचे मूल्य जास्तीत जास्त वाढवण्यासाठी महत्त्वपूर्ण ठरेल.