Digital twin là một bản sao số của các vật thể trong đời sống, nó có thể là một chiếc máy bay, một cái tua bua gió, một cái ghế ngồi, hay thậm chí là chính bản thân bạn. Khái niệm này được General Electric đưa ra để dự đoán trước các hư hỏng, sự cố hay nói rộng hơn là những lúc mà vật thể ngoài đời ngừng hoạt động, từ đó lên kế hoạch thay thế, sửa chữa kịp thời. Ví dụ, khi phụ tùng của một chiếc máy bay chuẩn bị hỏng, GE sẽ biết trước điều đó và điều nhân viên đi thay để không làm ảnh hưởng tới lịch bay của hãng hàng không. Hay khi một người sắp bị cao huyết áp, người ta sẽ biết trước và cảnh báo.
Theo lời Colin Parris, phó chủ tịch nghiên cứu phần mềm của GE: "digital twin là một mô hình sống của thứ gì đó có thể mang lại kết quả kinh doanh." Ví dụ bạn có một cái máy bay, nó là vật thể ngoài đời thực, còn những dữ liệu liên quan tới chiếc máy bay này chính là digital twin. Khi máy bay cất cánh, vận tốc, sức gió, mức nhiên liệu, nhiệt độ, độ cao... đều được ghi lại theo thời gian thực. Lúc này chúng ta có thể nói digital twin của máy bay cũng đang "sống" và đang "bay".
Parris chia sẻ thêm: "Trước đây có rất nhiều người đưa ra nhiều mô hình khác nhau, nhưng họ không bao giờ thay đổi mô hình đó kịp thời. Mô hình đi kèm theo hệ thống, nhưng điều gì sẽ xảy ra trong 2-3 năm tới nếu thứ gì đó không còn đúng nữa, và mô hình đã bị sai đi".
Ở mức cơ bản nhất, digital twin thực chất không có gì quá ghê gớm, nó chỉ đơn giản là việc thu thập và phân tích dữ liệu mà thôi, Parris giải thích. Hiện nay rất nhiều công ty đang thu thập một lượng lớn dữ liệu từ nhiều món đồ, sản phẩm trong khi họ không biết đó có phải là dữ liệu cần thiết hay không. Đây gọi là dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data). Các công ty như GE sau đó sẽ cấu hình các công cụ thu thập dữ liệu và đưa ra những mô hình phân tích để hiểu được dữ liệu đó có ý nghĩa gì, và nếu cần thì sẽ tinh chỉnh, sửa chữa vấn đề trước khi có thêm những thứ mới phát sinh.
Theo lời Colin Parris, phó chủ tịch nghiên cứu phần mềm của GE: "digital twin là một mô hình sống của thứ gì đó có thể mang lại kết quả kinh doanh." Ví dụ bạn có một cái máy bay, nó là vật thể ngoài đời thực, còn những dữ liệu liên quan tới chiếc máy bay này chính là digital twin. Khi máy bay cất cánh, vận tốc, sức gió, mức nhiên liệu, nhiệt độ, độ cao... đều được ghi lại theo thời gian thực. Lúc này chúng ta có thể nói digital twin của máy bay cũng đang "sống" và đang "bay".
Parris chia sẻ thêm: "Trước đây có rất nhiều người đưa ra nhiều mô hình khác nhau, nhưng họ không bao giờ thay đổi mô hình đó kịp thời. Mô hình đi kèm theo hệ thống, nhưng điều gì sẽ xảy ra trong 2-3 năm tới nếu thứ gì đó không còn đúng nữa, và mô hình đã bị sai đi".
Ở mức cơ bản nhất, digital twin thực chất không có gì quá ghê gớm, nó chỉ đơn giản là việc thu thập và phân tích dữ liệu mà thôi, Parris giải thích. Hiện nay rất nhiều công ty đang thu thập một lượng lớn dữ liệu từ nhiều món đồ, sản phẩm trong khi họ không biết đó có phải là dữ liệu cần thiết hay không. Đây gọi là dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data). Các công ty như GE sau đó sẽ cấu hình các công cụ thu thập dữ liệu và đưa ra những mô hình phân tích để hiểu được dữ liệu đó có ý nghĩa gì, và nếu cần thì sẽ tinh chỉnh, sửa chữa vấn đề trước khi có thêm những thứ mới phát sinh.
Để minh họa cho digital twin, GE đưa ra 3 game rất đơn giản, bạn có thể chơi thử ở đây. Lý ví dụ trong game thứ nhất, các tua-bin gió sẽ luân phiên nhau hoạt động để cung cấp điện cho thành phố. Mỗi tua-bin sẽ được gắn các cảm biến báo độ hao mòn của bộ máy bên trong, nhiệm vụ của bạn là phải tắt các tua-bin khi độ hao mòn gần đạt tới đỉnh và chờ cho tới khi chỉ số này giảm xuống thì mới được bật lên lại. Nhưng nếu tắt nhiều quá thì thành phố sẽ thiếu điện, vậy là bạn phải theo dõi các chỉ số của từng tua-bin để tắt bật cho hợp lý.
Trong đời thực, những dữ liệu này sẽ thay đổi chậm hơn, nhưng về cơ bản cũng giống như trong game. Khi tua bin hoạt động, dữ liệu về độ hao mòn được thu thập và đẩy về máy chủ của công ty vận hành, khi họ thấy tua-bin nào gần hỏng thì tắt nó đi, điều thợ ra sửa chữa, rồi bật lên trở lại. Tất cả những việc này có thể diễn ra theo thời gian thực và nhờ việc lên kế hoạch sửa kịp thời, sẽ không có tình trạng tất cả các tua-bin đều bị tắt cùng lúc khiến người dân thiếu điện.
GE nói thêm rằng hiện tại trong các ngành công nghiệp khác nhau, người ta đang thu thập hàng triệu điểm dữ liệu có thể dùng để nghiên cứu và xác định vấn đề sắp xảy ra. Khi tích hợp ý tưởng digital twin vào, các kĩ sư có thể nhanh chóng cập nhật lại tham số của quá trình thu thập data cho giống nhất với môi trường cũng như bản thân vật thể đó mỗi khi có sự thay đổi vật lý diễn ra.
Ngoài việc thể hiện dữ liệu thô, digital twin còn có thể kết hợp với những công nghệ hình ảnh, giọng nói. GE đã bắt tay với Microsoft để xây dựng một giao diện cho phần mềm giám sát digital twin thông qua kính HoloLens. Lúc này, các kĩ sư có thể ra lệnh: "cho tôi xem chỗ hỏng của tuabin số 6", anh ấy sẽ thấy bản vẽ của vật thể bị hỏng, biết chính xác nó hư hỏng ở chỗ nào để khắc phục, tiết kiệm thời gian, tiền bạc. Với lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập, việc xác định một vị trí bị mòn trong tua-bin gió không phải là điều khó khăn.
Không chỉ áp dụng với máy móc, digital twin còn có thể áp dụng cho con người. Giả sử bạn có một chiếc vòng đeo tay có thể thu thập huyết áp, nhịp tim. Khi bạn làm việc quá nhiều, huyết áp lên cao, bạn sẽ được một hệ thống y tế tự động cảnh báo, vậy là bạn nghỉ ngơi, thư giãn, đi chơi một chút. Khi bạn cảm thấy đi chơi mệt rồi, nhịp tim không bình thường, hệ thống sẽ báo bạn nên nằm nghỉ. Với những dữ liệu này, người ta có thể cảnh báo sớm khi một người có sức khỏe không bình thường, hạn chế tình trạng bệnh đã phát ra mới phát hiện.
Tóm lại, Parris nói digital twin quan trọng vì nó giúp đưa ra cảnh báo sớm, có thể là về một cỗ máy sắp hư hay một người sắp bị đột quỵ. Yếu tố thứ hai là nó giúp người ta tiên đoán được những cơ hội sắp xảy tới. Những thứ này sẽ giúp cải thiện chất lượng cuộc sống cũng như kết quả kinh doanh của toàn thế giới.