您已获得预算。你的团队很兴奋。数字孪生平台看起来大有可为。一切似乎都已准备就绪，成功的实施将改变您的运营。
但现实却来了。
您的生产数据存在于三个不同的系统中，彼此互不关联。质量指标记录在电子表格上，操作员 "有空时 "就会更新。加工时间？这些都是基于两年前的估算。突然之间，本应带来显著运营改善的数字孪生项目还没开始就陷入了困境。
这种情况每天都在企业中上演。不可否认，数字孪生技术的前景十分诱人：虚拟副本可以反映物理流程，实现实时监控、预测分析和无风险的改进测试。数字孪生技术的潜在效益是巨大的--成功实施流程数字孪生技术的组织报告称，他们的运营效率显著提高，成本大幅降低，从而改变了他们的竞争地位。
然而，令人不安的事实是：大多数数字孪生项目的失败并不是因为技术限制或用户抵制，而是因为三个关键的数据挑战，让用心良苦的团队完全措手不及。如果规划得当，这些数据问题是可以避免的，但在实施过程中，这些问题却一直被忽视。
数字孪生成功与失败之间的差距往往在于企业如何应对数据挑战。最成功的部署是系统地而不是被动地解决这些障碍。那些在规划阶段就积极主动解决数据问题的组织，其取得可衡量成果的速度要远远快于那些将数据视为事后想法的组织--后者往往在投入大量时间和资源后才发现问题。
在实施初期了解这三个令人头疼的数据问题，既能节省时间和资源，又能大大提高成功的几率。更重要的是，它能将数据从项目的致命障碍转化为竞争优势，放大数字孪生投资的价值。
数字孪生技术处于多个复杂领域的交叉点--仿真建模、数据集成、物联网和分析，如果没有适当的指导，很难掌握。虽然概念框架看似简单明了，但将虚拟模型与物理流程连接起来的现实却揭示了数据的复杂性，而传统的 IT 方法往往无法有效解决这些问题。
许多数字孪生实施项目由于数据准备不足而停滞不前。企业通常将重点放在建模和可视化方面，而低估了建立可靠、准确的数据流所需的努力。这种疏忽造成了一连串的问题，表现为不准确的模型、不可靠的预测，最终导致利益相关者对整个项目失去信心。
数据基础决定了数字孪生生态系统中的其他一切。如果没有干净、及时和相关的数据，即使是最复杂的仿真模型也会变成昂贵的数字艺术项目，而不是运营决策支持工具。
企业遇到的第一个也是最常见的挑战是数据缺失--创建准确的物理流程虚拟副本所需的信息存在缺口。传统的商业智能项目可能会因为数据缺失而延误报告，而数字孪生应用则不同，它需要持续的数据流来保持与物理现实的同步。
数据缺失有多种表现形式，可能会削弱数字孪生的有效性。流程计时信息往往难以捉摸，企业会发现他们缺乏对活动持续时间、设置时间或转换期的可靠测量。资源可用性数据是另一个常见缺口，尤其是围绕维护计划、操作员技能水平或设备能力变化的数据。质量和产量信息往往存在于孤立的系统或纸质记录中，无法进行整合。
数据缺失的影响不仅仅是简单的模型不准确。数据基础不完整的数字孪生会产生不可靠的预测，从而导致决策失误，削弱对技术的信心。团队需要花费过多时间手动收集缺失信息，从而延误了实施时间并增加了成本。
成功实施的关键经验是，开始产生价值并不需要完美的数据。即使是部分数据连接也能提供有意义的洞察力，同时还能突显出哪些领域需要更好的信息来提高准确性。采用这种迭代方法来实现数据完整性的组织能够更快地实现价值，同时为长期成功建立可持续的数据收集实践。
首先，根据经验对关键参数做出最佳估计，同时实施系统化的数据收集流程，随着时间的推移填补空白。使用统计技术来确定哪些缺失的数据元素对模型的准确性影响最大，使团队能够有效地确定数据收集工作的优先次序。清楚地记录假设，以便用户了解模型的局限性，并能适当地解释结果。
数据质量问题是数字孪生数据挑战的第二大类，往往比缺失数据更隐蔽，因为劣质信息看似完整，却破坏了模型的可靠性。质量问题表现为不一致的测量结果、影响分析的离群值、误导流程行为的时间误差以及来自不同源系统的冲突信息。
企业经常会发现，他们现有的数据收集流程虽然足以满足传统的报告目的，但却无法满足数字孪生应用对准确性和一致性的要求。制造执行系统可能会记录完工时间，但不会记录设置或转换活动。企业资源规划系统会跟踪库存变动情况，但会遗漏对流程建模至关重要的在制品细节。质量管理系统记录缺陷，但缺乏精确模拟所需的时间精度。
随着时间的推移，数字孪生模型从错误信息中学习并适应错误信息，数据质量差的后果也会随之加重。根据有缺陷的数据训练的预测算法会产生不可靠的预测，从而导致错误的运营决策。使用不一致的测量结果校准的仿真模型无法准确地反映不同条件下的流程行为。
根据数字孪生的要求，实施系统化的验证和清理流程。制定验证规则，在明显的问题影响模型计算之前将其捕获。使用移动平均值和趋势分析等统计技术来平滑暂时的变化，同时保留有意义的模式。实施自动质量检查，识别显示数据收集问题的异常值和不一致性。
最有效的方法是将自动质量检查与人工专业知识相结合，以解释和纠正数据异常。流程专家可以识别异常数据点反映的是真正的操作变化还是测量误差。交叉引用多个数据源有助于验证信息的准确性并识别系统偏差。定期数据质量审计可确保清理流程在运营条件发生变化时依然有效。
与那些在模型投入生产后才试图解决质量问题的组织相比，在数字孪生实施初期就投资于强大的数据质量流程的组织，其结果要好得多。
第三个关键挑战涉及集成路障，这些路障阻碍了数字孪生访问准确流程表示所需的各种数据源。现代企业运营着复杂的技术生态系统，包括企业资源规划系统、制造执行系统、质量管理平台和无数的专用应用程序，每个系统都包含数字孪生数据拼图的一部分。
由于系统设计时间不同、标准不同，因此在技术上存在不兼容性，这就给集成带来了挑战。传统系统往往缺乏现代应用编程接口，需要定制开发工作才能提取所需信息。不同应用系统的数据格式各不相同，需要进行转换处理，这可能会带来错误和延迟。安全策略可能会限制系统访问或要求复杂的认证程序，从而使自动数据收集工作复杂化。
集成路障对业务的影响不仅仅是技术上的不便，还有对数字孪生能力的根本限制。无法访问实时运行数据的模型仍然是静态的表征，而不是动态的虚拟副本。基于过时信息的预测失去了准确性和运营决策的相关性。
采用分阶段的方法，兼顾当前需求和长期可扩展性。从基于文件的集成开始，使用源系统的结构化导出，这提供了一个简单的起点，只需最低限度的专业技术知识。企业可以利用预定的导出和导入建立定期的数据刷新周期，同时随着时间的推移建立更复杂的集成功能。
数据库连接可为支持直接访问的系统提供更强大的集成功能，实现无需人工干预的自动数据刷新。应用程序接口连接提供了最复杂的集成选项，支持数字孪生和操作系统之间的实时数据交换和双向通信。
与那些从一开始就尝试全面集成的组织相比，系统地进行集成（从简单的连接开始，逐步提高复杂性）的组织能取得更好的效果。在展示数字孪生能力并为更广泛的数据连接项目建立支持的同时，即使是部分集成也能带来巨大价值。
与那些在数据问题上苦苦挣扎或完全放弃数字孪生计划的企业相比，成功应对这些数字孪生数据挑战的企业具有显著的竞争优势。干净、可靠的数据基础能够建立准确的流程模型，提供真正的运营洞察力，而不是理论上的可能性。实时数据连接支持预测能力，有助于防患于未然，而不仅仅是在问题发生后记录下来。
前进的道路要求将数据管理作为一项核心能力，而不是事后的技术考虑。企业必须制定系统的数据收集、质量保证和集成方法，不仅要支持当前的数字孪生应用，还要支持未来虚拟副本功能的扩展。
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