ดิจิทัลทวิน: บทบาทสำคัญของความแม่นยำในการจำลองสำหรับการประยุกต์ใช้ทั่วโลก

ดิจิทัลทวิน ซึ่งเป็นแบบจำลองเสมือนของสินทรัพย์ กระบวนการ หรือระบบทางกายภาพ กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมทั่วโลก ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิตไปจนถึงการคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์และการออกแบบเมืองอัจฉริยะ ดิจิทัลทวินมอบโอกาสที่ไม่เคยมีมาก่อนในการปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และเพิ่มขีดความสามารถในการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของดิจิทัลทวินทุกระบบขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญประการหนึ่ง นั่นคือ ความแม่นยำในการจำลอง (simulation accuracy)

ทำไมความแม่นยำในการจำลองจึงมีความสำคัญ

ดิจิทัลทวินจะดีได้เท่ากับข้อมูลและแบบจำลองที่ใช้เท่านั้น หากการจำลองภายในดิจิทัลทวินไม่แม่นยำ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้ก็จะคลาดเคลื่อน ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อาจมีค่าใช้จ่ายสูงหรืออาจเป็นอันตรายได้ ลองพิจารณาสถานการณ์เหล่านี้:

• การบินและอวกาศ: การจำลองการไหลของอากาศรอบปีกเครื่องบินที่ไม่แม่นยำอาจนำไปสู่ข้อบกพร่องในการออกแบบที่ส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยและสมรรถนะ
• การดูแลสุขภาพ: ดิจิทัลทวินของหัวใจผู้ป่วยที่ไม่สะท้อนสรีรวิทยาอย่างถูกต้องอาจส่งผลให้การวินิจฉัยผิดพลาดหรือแผนการรักษาที่ไม่มีประสิทธิภาพ
• การผลิต: การจำลองสายการผลิตที่ไม่แม่นยำอาจทำให้เกิดปัญหาคอขวด ความไร้ประสิทธิภาพ และผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง
• พลังงาน: ดิจิทัลทวินของฟาร์มกังหันลมที่ปรับเทียบได้ไม่ดีอาจนำไปสู่การคาดการณ์ผลผลิตพลังงานที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งส่งผลกระทบต่อเสถียรภาพของกริดไฟฟ้าและความสามารถในการทำกำไร

ตัวอย่างเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการทำให้แน่ใจว่าการจำลองของดิจิทัลทวินสะท้อนพฤติกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงของสินทรัพย์ที่มันเป็นตัวแทนได้อย่างแม่นยำ ความแม่นยำในการจำลองไม่ได้เป็นเพียงรายละเอียดทางเทคนิค แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับการสร้างความไว้วางใจในเทคโนโลยีดิจิทัลทวินและปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของมัน

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความแม่นยำในการจำลอง

มีปัจจัยหลายประการที่สามารถส่งผลต่อความแม่นยำของการจำลองในดิจิทัลทวิน การทำความเข้าใจปัจจัยเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างดิจิทัลทวินที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้:

1. คุณภาพและความเที่ยงตรงของข้อมูล

รากฐานของดิจิทัลทวินทุกระบบคือข้อมูล ข้อมูลคุณภาพสูง ถูกต้อง และครอบคลุมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลองการจำลองที่สมจริงและเชื่อถือได้ ข้อมูลนี้อาจมาจากแหล่งต่างๆ รวมถึงเซ็นเซอร์ บันทึกประวัติ และการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

ตัวอย่าง: ในการประยุกต์ใช้กับเมืองอัจฉริยะ ดิจิทัลทวินของเครือข่ายการจราจรอาศัยข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ตรวจจับการจราจร กล้อง และอุปกรณ์ GPS หากเซ็นเซอร์เหล่านี้ได้รับการปรับเทียบที่ไม่ดีหรือทำงานผิดปกติ ดิจิทัลทวินจะให้การคาดการณ์การจราจรที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลให้กลยุทธ์การจัดการจราจรไม่มีประสิทธิภาพ

ความเที่ยงตรงของข้อมูล (Data fidelity) หมายถึงระดับของรายละเอียดและความแม่นยำในข้อมูล ข้อมูลที่มีความเที่ยงตรงสูงช่วยให้การจำลองมีความแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การใช้การสแกนเลเซอร์ 3 มิติเพื่อสร้างดิจิทัลทวินโดยละเอียดของพื้นที่โรงงานจะส่งผลให้เกิดการนำเสนอที่แม่นยำกว่าการใช้แผนผังชั้น 2 มิติแบบง่ายๆ

2. ความเที่ยงตรงและความซับซ้อนของแบบจำลอง

แบบจำลองที่ใช้ภายในดิจิทัลทวินต้องแสดงพฤติกรรมทางกายภาพของสินทรัพย์หรือระบบที่กำลังจำลองได้อย่างถูกต้อง ซึ่งต้องมีการเลือกเทคนิคและพารามิเตอร์การสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมอย่างรอบคอบ

ตัวอย่าง: การจำลองพฤติกรรมทางความร้อนของเครื่องยนต์ต้องใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งคำนึงถึงการถ่ายเทความร้อน พลศาสตร์ของไหล และกระบวนการเผาไหม้ แบบจำลองที่เรียบง่ายซึ่งไม่สนใจปัจจัยเหล่านี้จะให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

ความซับซ้อนของแบบจำลองเป็นการแลกเปลี่ยน แบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้นสามารถจับพฤติกรรมที่ละเอียดอ่อนได้มากขึ้น แต่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณและความเชี่ยวชาญในการพัฒนาและบำรุงรักษามากขึ้น ระดับความซับซ้อนที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับการใช้งานเฉพาะและระดับความแม่นยำที่ต้องการ

3. การบูรณาการข้อมูลแบบเรียลไทม์

ดิจิทัลทวินจำนวนมากถูกออกแบบมาเพื่อทำงานแบบเรียลไทม์ โดยอัปเดตการจำลองอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลจากสินทรัพย์ทางกายภาพ ซึ่งต้องใช้ช่องทางการบูรณาการข้อมูลที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้

ตัวอย่าง: ในการประยุกต์ใช้การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์สำหรับกังหันลม ดิจิทัลทวินจะได้รับข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ที่ตรวจสอบการสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และแรงดันน้ำมัน ข้อมูลนี้ใช้เพื่ออัปเดตการจำลองและคาดการณ์ความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น ความล่าช้าหรือการหยุดชะงักในสตรีมข้อมูลอาจนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง

ความหน่วงของข้อมูล (Data latency) ซึ่งเป็นเวลาที่ใช้ในการส่งข้อมูลจากสินทรัพย์ทางกายภาพไปยังดิจิทัลทวินเป็นปัจจัยสำคัญ ความหน่วงที่สูงอาจนำไปสู่การจำลองที่ล้าสมัยและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้อง

4. การตรวจสอบความถูกต้องและการทวนสอบ (Validation and Verification)

การตรวจสอบความถูกต้องและการทวนสอบ (V&V) เป็นกระบวนการที่จำเป็นสำหรับการรับรองความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการจำลองของดิจิทัลทวิน การตรวจสอบความถูกต้อง (Validation) เกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบผลการจำลองกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อประเมินความถูกต้องของแบบจำลอง การทวนสอบ (Verification) ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองถูกนำไปใช้อย่างถูกต้องและโค้ดปราศจากข้อผิดพลาด

ตัวอย่าง: เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของดิจิทัลทวินของโรงงานเคมี ผลการจำลองสามารถเปรียบเทียบกับข้อมูลในอดีตจากการดำเนินงานของโรงงาน การเปรียบเทียบนี้สามารถระบุความคลาดเคลื่อนและส่วนที่แบบจำลองต้องได้รับการปรับปรุง

V&V ควรเป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ดำเนินการตลอดวงจรชีวิตของดิจิทัลทวิน เมื่อสินทรัพย์ทางกายภาพเปลี่ยนแปลงหรือมีข้อมูลใหม่ ดิจิทัลทวินควรได้รับการตรวจสอบความถูกต้องและทวนสอบอีกครั้ง

5. การวัดปริมาณความไม่แน่นอน (Uncertainty Quantification)

ความไม่แน่นอนเป็นสิ่งที่มีอยู่ในการจำลองใดๆ ข้อมูลมักมีข้อผิดพลาดในการวัดเสมอ และแบบจำลองก็เป็นเพียงการทำให้ความเป็นจริงง่ายขึ้นเสมอ การวัดปริมาณความไม่แน่นอน (UQ) คือกระบวนการในการระบุ วัดปริมาณ และจัดการความไม่แน่นอนเหล่านี้

ตัวอย่าง: ในดิจิทัลทวินของอ่างเก็บน้ำ ผลการจำลองอาจมีความไม่แน่นอนเนื่องจากความรู้ที่ไม่สมบูรณ์เกี่ยวกับคุณสมบัติทางธรณีวิทยาของอ่างเก็บน้ำ สามารถใช้เทคนิค UQ เพื่อประเมินช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้และประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจต่างๆ

UQ มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานที่สำคัญซึ่งผลที่ตามมาของการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องนั้นสูง การวัดปริมาณความไม่แน่นอนในผลการจำลองจะช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถเลือกได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

6. ทรัพยากรการคำนวณและการเลือกอัลกอริทึม

ความแม่นยำของการจำลองยังได้รับอิทธิพลจากทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่และอัลกอริทึมที่ใช้ในการแก้สมการ การจำลองที่ซับซ้อนต้องใช้พลังการคำนวณจำนวนมากและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำภายในระยะเวลาที่เหมาะสม

ตัวอย่าง: การจำลองพลศาสตร์ของไหลของกระบวนการทางอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การผสมในเครื่องปฏิกรณ์เคมี อาจต้องใช้การคำนวณอย่างหนัก การใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สมรรถนะสูง (HPC) และอัลกอริทึมที่ปรับให้เหมาะสมสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วของการจำลองได้อย่างมาก

การเลือกอัลกอริทึมที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ไฟไนต์เอลิเมนต์ (FEA) มักใช้เพื่อจำลองกลศาสตร์โครงสร้าง แต่การเลือกประเภทของเอลิเมนต์และความหนาแน่นของเมชสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความแม่นยำของผลลัพธ์ ในทำนองเดียวกัน การเลือกวิธีการหาปริพันธ์เชิงตัวเลข (numerical integration) อาจส่งผลต่อเสถียรภาพและความแม่นยำของการจำลองที่ขึ้นกับเวลา

กลยุทธ์ในการปรับปรุงความแม่นยำในการจำลอง

การปรับปรุงความแม่นยำในการจำลองต้องใช้วิธีการแบบหลายแง่มุมที่จัดการกับปัจจัยแต่ละอย่างที่กล่าวถึงข้างต้น นี่คือกลยุทธ์สำคัญบางประการ:

• ลงทุนในข้อมูลคุณภาพสูง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ และเป็นตัวแทนของสินทรัพย์ในโลกแห่งความเป็นจริง ใช้กระบวนการควบคุมคุณภาพข้อมูลที่แข็งแกร่ง
• พัฒนาแบบจำลองที่มีความเที่ยงตรงสูง: ใช้เทคนิคและพารามิเตอร์การสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมเพื่อแสดงพฤติกรรมทางกายภาพของสินทรัพย์อย่างถูกต้อง พิจารณาใช้แบบจำลองตามหลักฟิสิกส์ทุกครั้งที่เป็นไปได้
• ใช้การบูรณาการข้อมูลแบบเรียลไทม์: สร้างช่องทางการบูรณาการข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งช่วยลดความหน่วงและรับประกันการไหลของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
• ดำเนินการตรวจสอบความถูกต้องและทวนสอบอย่างเข้มงวด: ตรวจสอบความถูกต้องและทวนสอบดิจิทัลทวินกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างสม่ำเสมอ ใช้เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติและการตรวจสอบด้วยสายตา
• วัดปริมาณและจัดการความไม่แน่นอน: ใช้เทคนิค UQ เพื่อระบุ วัดปริมาณ และจัดการความไม่แน่นอนในผลการจำลอง สื่อสารความไม่แน่นอนเหล่านี้ไปยังผู้มีอำนาจตัดสินใจ
• ปรับทรัพยากรการคำนวณและอัลกอริทึมให้เหมาะสม: ใช้ทรัพยากร HPC และอัลกอริทึมที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเร็วของการจำลอง
• ใช้เทคนิคการจำลองขั้นสูง: สำรวจเทคนิคการจำลองขั้นสูง เช่น การสร้างแบบจำลองตัวแทน (surrogate modeling) การสร้างแบบจำลองลำดับต่ำ (reduced-order modeling) และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพ
• ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางและผู้เชี่ยวชาญด้านการจำลอง: ความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางที่เข้าใจสินทรัพย์ทางกายภาพและผู้เชี่ยวชาญด้านการจำลองที่เข้าใจเทคนิคการสร้างแบบจำลองเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างดิจิทัลทวินที่แม่นยำและเชื่อถือได้
• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ทบทวนและอัปเดตดิจิทัลทวินอย่างสม่ำเสมอตามข้อมูลใหม่ ข้อมูลเชิงลึก และความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการจำลอง สร้างวงจรป้อนกลับ (feedback loop) เพื่อรวมข้อมูลประสิทธิภาพจากโลกแห่งความเป็นจริงเข้ากับแบบจำลองและปรับปรุงความแม่นยำเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในระดับโลกและข้อควรพิจารณาด้านความแม่นยำ

ดิจิทัลทวินกำลังถูกนำไปใช้ในอุตสาหกรรมหลากหลายประเภททั่วโลก นี่คือตัวอย่างบางส่วนและข้อควรพิจารณาด้านความแม่นยำที่เฉพาะเจาะจงสำหรับแต่ละประเภท:

1. การผลิต

ดิจิทัลทวินใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต คาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ และปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญในการลดเวลาหยุดทำงาน ลดของเสีย และรับประกันว่าผลิตภัณฑ์เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพ

ตัวอย่าง: ผู้ผลิตยานยนต์ในเยอรมนีใช้ดิจิทัลทวินเพื่อจำลองสายการประกอบ เพิ่มประสิทธิภาพการเคลื่อนที่ของหุ่นยนต์ และคาดการณ์ปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้น การจำลองพลศาสตร์ของหุ่นยนต์และการจัดการวัสดุอย่างแม่นยำเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด

2. การดูแลสุขภาพ

ดิจิทัลทวินใช้เพื่อปรับแผนการรักษาให้เป็นส่วนบุคคล คาดการณ์ผลลัพธ์ของผู้ป่วย และพัฒนาอุปกรณ์ทางการแพทย์ใหม่ ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการรับรองความปลอดภัยของผู้ป่วยและปรับปรุงประสิทธิภาพการรักษา

ตัวอย่าง: โรงพยาบาลในสิงคโปร์ใช้ดิจิทัลทวินของหัวใจผู้ป่วยเพื่อจำลองสถานการณ์การรักษาต่างๆ และกำหนดแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด การจำลองสรีรวิทยาของหัวใจอย่างแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

3. พลังงาน

ดิจิทัลทวินใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโรงไฟฟ้า คาดการณ์ความต้องการพลังงาน และจัดการทรัพยากรพลังงานหมุนเวียน ความแม่นยำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรับประกันเสถียรภาพของกริดไฟฟ้า ลดต้นทุนด้านพลังงาน และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

ตัวอย่าง: บริษัทสาธารณูปโภคในออสเตรเลียใช้ดิจิทัลทวินของฟาร์มโซลาร์เซลล์เพื่อคาดการณ์การผลิตพลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพการรวมเข้ากับกริดไฟฟ้า การพยากรณ์อากาศที่แม่นยำและการจำลองประสิทธิภาพของแผงโซลาร์เซลล์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มผลผลิตพลังงานให้สูงสุด

4. โครงสร้างพื้นฐาน

ดิจิทัลทวินใช้เพื่อตรวจสอบความแข็งแรงของโครงสร้างสะพาน คาดการณ์ความแออัดของการจราจร และเพิ่มประสิทธิภาพของอาคาร ความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญในการรับรองความปลอดภัยของประชาชน ลดค่าบำรุงรักษา และปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบโครงสร้างพื้นฐาน

ตัวอย่าง: เมืองหนึ่งในญี่ปุ่นใช้ดิจิทัลทวินของสะพานเพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของโครงสร้างและตรวจจับความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น ข้อมูลเซ็นเซอร์ที่แม่นยำและการจำลองกลศาสตร์โครงสร้างเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการป้องกันความล้มเหลวที่ร้ายแรง

5. เมืองอัจฉริยะ

ดิจิทัลทวินใช้เพื่อจัดการทรัพยากรในเมือง ปรับปรุงบริการสาธารณะ และยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน ความแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการจัดสรรทรัพยากร การวางแผนโครงสร้างพื้นฐาน และการตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน

ตัวอย่าง: หลายเมืองทั่วยุโรปกำลังปรับใช้ดิจิทัลทวินที่รวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (เซ็นเซอร์, อุปกรณ์ IoT, แพลตฟอร์มข้อมูลเปิด) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของการจราจร จัดการการใช้พลังงาน และปรับปรุงการจัดการขยะ ความแม่นยำของการจำลองขึ้นอยู่กับคุณภาพและการบูรณาการสตรีมข้อมูลที่หลากหลาย

อนาคตของความแม่นยำในการจำลองสำหรับดิจิทัลทวิน

ในขณะที่เทคโนโลยีดิจิทัลทวินยังคงพัฒนาต่อไป ความแม่นยำในการจำลองจะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ความก้าวหน้าในด้านต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และคลาวด์คอมพิวติ้งกำลังขับเคลื่อนการพัฒนาของดิจิทัลทวินที่ซับซ้อนและแม่นยำยิ่งขึ้น

AI และ ML กำลังถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง ทำให้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องและทวนสอบเป็นไปโดยอัตโนมัติ และวัดปริมาณความไม่แน่นอน คลาวด์คอมพิวติ้งให้ทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็นสำหรับการจำลองที่ซับซ้อนและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล

การบรรจบกันของเทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยให้สามารถสร้างดิจิทัลทวินที่สมจริง เชื่อถือได้ และสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าได้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ การสร้างดิจิทัลทวินที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างความเชี่ยวชาญทางเทคนิค ความรู้เฉพาะทาง และความมุ่งมั่นต่อคุณภาพของข้อมูล

บทสรุป

ความแม่นยำในการจำลองเป็นรากฐานสำคัญของการปรับใช้ดิจิทัลทวินที่ประสบความสำเร็จ โดยการทำความเข้าใจปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความแม่นยำและนำกลยุทธ์มาใช้เพื่อปรับปรุง องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของเทคโนโลยีดิจิทัลทวินและได้รับประโยชน์อย่างมีนัยสำคัญในด้านประสิทธิภาพ การประหยัดต้นทุน และการตัดสินใจที่ดีขึ้น ในขณะที่ดิจิทัลทวินกลายเป็นส่วนหนึ่งของอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลกมากขึ้น การมุ่งเน้นไปที่ความแม่นยำในการจำลองจะเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการรับประกันผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ การให้ความสำคัญกับคุณภาพของข้อมูล ความเที่ยงตรงของแบบจำลอง การบูรณาการข้อมูลแบบเรียลไทม์ การตรวจสอบความถูกต้องและการทวนสอบอย่างเข้มงวด และการวัดปริมาณความไม่แน่นอน จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการสร้างความไว้วางใจในดิจิทัลทวินและเพิ่มมูลค่าให้สูงสุด