O que é um gêmeo digital?

Os digital twins permitem monitoramento, simulação e análise contínuos de um objeto, produto ou sistema ao longo de seu ciclo de vida, desde o projeto e a produção até a manutenção e o descomissionamento. Eles também podem incorporar processos externos e variáveis críticas que afetam o desempenho de um ativo.

Uma característica principal é a troca de dados bidirecional em tempo real entre o objeto e sua réplica virtual, ajudando a garantir que as condições simuladas reflitam com precisão o mundo físico. As empresas também podem conectar vários digital twins para modelar sistemas mais complexos a serviço de uma estratégia maior de transformação digital ou da indústria 4.0.

Ao fornecer insights sobre como um objeto funciona no presente, e projetar como ele pode se comportar em cenários futuros, os digital twins ajudam as organizações a melhorar a eficiência, acelerar a inovação e tomar decisões informadas baseadas em dados. Os casos de uso comuns incluem otimização de processos, manutenção preditiva, otimização da cadeia de suprimentos e desenvolvimento de produtos.

Muitos fornecedores modernos de digital twins, incluindo Siemens, General Electric, Nvidia, IBM, Bentley e Microsoft, oferecem um pacote completo de serviços. Os pacotes podem incluir camadas de hardware (como kits de sensores), processadores de dados, serviços de sincronização, mecanismos de simulação, plataformas de análise de dados e dashboards de visualização. Mas, empresas com aplicações mais especializadas podem optar por uma abordagem modular, escolhendo diversos serviços que atendam às suas necessidades.

Os digital twins podem representar praticamente qualquer objeto, desde edifícios e pontes até carros, aviões, artefatos históricos e até mesmo a Terra. Eles também podem modelar sistemas complexos, como padrões de tráfego, eventos climáticos, planos de tratamento de saúde e operações de fábrica. Por fim, em contextos mais experimentais, os digital twins podem ser baseados em pessoas reais ou imaginárias, com voz, aparência e traços de personalidade modelados.

Os digital twins são agora amplamente utilizados em diversos setores: um estudo da Strategic Market Research de 2023 constatou que aproximadamente 75% das empresas os utilizam de alguma forma. Essas iniciativas podem ser caras e exigir muitos recursos. Mas para muitas empresas, o investimento vale a pena: 92% das empresas que implementam digital twins relatam retornos acima de 10%, enquanto mais da metade relata um retorno sobre o investimento de pelo menos 20%, de acordo com uma pesquisa da Hexagon de 2025.

• Um ativo físico que uma empresa pretende monitorar, analisar ou simular em um ambiente virtual
  
  
• Um modelo virtual que funciona como uma representação digital de um objeto ou sistema do mundo real
  
  
• Fontes de dados, como sensores ou dispositivos da Internet das Coisas (IoT), que registram continuamente métricas relevantes como temperatura, pressão ou movimento
  
  
• Um pipeline de dados que transmite dados de sensores para o modelo virtual, mantendo-o sincronizado com seu ativo físico associado em tempo real
  
  
• Um ciclo de feedback que envia insights ou sinais de controle do digital twin de volta ao ativo físico para otimizar o desempenho, a eficiência e a tomada de decisão
  
  
• Um mecanismo de análise, geralmente impulsionado por aprendizado de máquina ou inteligência artificial, que pode detectar padrões de dados, simular cenários futuros, realizar análises preditivas e auxiliar no rastreamento de ativos
  
  
• Interfaces e dashboards de visualização que permitem que as equipes interajam com uma representação 2D ou 3D de ativos ou sistemas

Embora os fluxos de trabalho de digital twins variem muito entre setores e aplicações, a maioria inclui estas etapas fundamentais:

Uma empresa pode começar equipando um objeto físico com uma matriz de sensores, que capturam seu desempenho, condição e ambiente operacional. Em contextos de IoT, uma organização pode implementar "objetos inteligentes", que muitas vezes vêm pré-instalados com sensores integrados que podem coletar e compartilhar dados continuamente. Em ambientes de TI, as equipes podem criar representações digitais de aplicações, softwares e computadores (máquinas virtuais) usando tecnologias de virtualização. Eles podem então implementar agentes de software para coletar dados no recurso digital ou em suas proximidades para fins de monitoramento e análise.

Um modelo virtual é uma réplica digital de um objeto ou sistema, construído utilizando dados coletados do seu equivalente real. Ele incorpora atributos essenciais que o ajudam a reagir de forma realista a variáveis como condições ambientais e interações com sistemas relacionados.

Por exemplo, um digital twin de uma turbina de avião não apenas simula o desgaste e a falha na mesma taxa que seu equivalente real, mas também leva em conta as forças aerodinâmicas durante o voo e a influência de componentes hidráulicos e motores conectados. Essa modelagem detalhada ajuda a garantir que o digital twin possa simular de forma confiável como seu equivalente real poderia responder sob uma variedade de condições.

A integração de dados em tempo real permite a comunicação contínua e em tempo real entre o digital twin e seu equivalente físico. Esse ciclo de feedback pode ajudar as organizações a otimizar o desempenho, melhorar a confiabilidade do sistema e implementar manutenção preditiva – quando as equipes antecipam problemas, reduzindo o downtime e prolongando o ciclo de vida do ativo. As empresas geralmente automatizam o processo de troca de dados, o que proporciona mais tempo para lidar com tarefas estratégicas de nível mais alto.

Os digital twins permitem que as equipes executem experimentos seguros e econômicos em um ambiente virtual. Por exemplo, em um contexto de fabricação, uma equipe pode simular como uma atualização da linha de montagem pode afetar o desempenho e a eficiência. Ou pode testar se uma opção de embalagem mais acessível pode suportar os rigores do envio e da distribuição. Ao explorar uma série de cenários hipotéticos, as plataformas de digital twins ajudam as equipes a melhorar a eficiência operacional e a qualidade do produto sem os riscos e os custos associados aos testes reais.

Os mecanismos de análise podem sugerir certas alterações operacionais, como dimensionamento da capacidade da nuvem, volume de produção ou orçamentos de equipe, para ajudar as equipes a otimizar o desempenho e os gastos. Também podem se integrar às plataformas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e às ferramentas de planejamento de recursos corporativos (ERP) para otimizar os fluxos de trabalho de produção e os funis de clientes.

Tanto as simulações quanto os digital twins ajudam as equipes a replicar e testar cenários em um ambiente digital. Mas enquanto os digital twins espelham um objeto da vida real e suas características específicas, as simulações geralmente existem inteiramente no mundo virtual, sem uma conexão imediata com sistemas do mundo real.

Em outras palavras, as simulações são estáticas; eles executam cenários predefinidos sem nenhum mecanismo integrado para transmitir suas descobertas a um sistema físico. Em contrapartida, os digital twins podem refletir dinamicamente as condições em tempo real, ao mesmo tempo que enviam informações para os sistemas físicos que representam.

Outra distinção é que as soluções de digital twin podem conectar vários ativos e sistemas, em vez de avaliá-los isoladamente. As equipes podem adicionar ou eliminar perfeitamente componentes para espelhar cenários da vida real, determinando como as mudanças em um ativo podem impactar o ecossistema mais amplo.

Modelos 3D são representações estáticas de um objeto em um único ponto no tempo. As organizações podem usá-los para entender a aparência de um objeto, mas não como ele se comporta. Por si só, um modelo 3D não pode avaliar cenários futuros ou representar condições em tempo real. No entanto, os modelos 3D geralmente servem como um componente fundamental de digital twins e simulações, fornecendo representações visuais e espaciais precisas de ativos ou processos físicos.

Embora as equipes possam criar twins conectados (redes compostas por digital twins vinculados) para capturar uma visão mais ampla do desempenho do sistema, essas redes são normalmente usadas para otimizar os ciclos de vida de ativos dentro de um único ambiente de produção.

Os digital threads, por sua vez, geralmente têm um escopo mais amplo, conectando dados de vários departamentos, processos e ambientes para capturar uma visão de toda a organização sobre ativos e sistemas. Eles podem centralizar dados de vários ambientes de produção, tornando-os acessíveis aos stakeholders em toda a organização.

Em última análise, os digital threads são ideais para obter uma visão holística dos sistemas interligados da organização, enquanto os digital twins são mais adequados para o ajuste fino de ativos e processos individuais.

É comum que vários tipos de digital twins, cada um oferecendo uma camada diferente de ampliação, coexistam em um único ambiente de produção. Os quatro principais tipos incluem:

Os component twins, também conhecidos como part twins, replicam componentes individuais, proporcionando um nível detalhado de insights sobre partes específicas. Por exemplo, um component twin pode usar uma matriz de sensores para espelhar uma válvula em um oleoduto, um motor em uma turbina eólica ou um turbocompressor em um carro.

Os asset twins replicam unidades funcionais completas, geralmente compostas por dois ou mais componentes, e mostram como esses componentes interagem em tempo real. Os asset twins podem replicar um sistema de válvulas de um oleoduto (composto por várias válvulas e tubulações), o sistema de transmissão de uma turbina eólica (composto por motor, caixa de engrenagens e eixo) ou o sistema de turbocompressão de um carro (composto por um turbocompressor, intercooler e compressor).

Os system ou unit twins permitem que as empresas entendam como os ativos se encaixam para formar um sistema maior e integrado. Eles fornecem visibilidade das interações dos ativos e, ao mesmo tempo, identificam oportunidades de melhoria de desempenho em nível de sistema. Os system twins podem espelhar um segmento de um oleoduto (composto por vários sistemas de válvulas e bombas), uma turbina eólica (composta por motores, pás e sistemas de controle) ou um sistema de transmissão de veículos (incluindo o motor, a transmissão e o eixo de transmissão).

Os process twins fornecem uma visão mais ampla, revelando como os sistemas trabalham juntos em uma instalação de produção, cadeia de suprimentos ou fluxo de trabalho operacional. Eles podem ajudar a garantir que todo o ambiente de produção, não apenas componentes específicos, esteja operando com eficiência ideal. Os process twins podem replicar uma rede de distribuição de petróleo de ponta a ponta, um parque eólico gerador de energia ou um processo de fabricação automotiva.

Os digital twins oferecem às empresas maior visibilidade em sistemas complexos, juntamente com a flexibilidade de explorar várias configurações operacionais antes de comprometer recursos do mundo real. Os principais benefícios incluem:

As soluções de digital twins ajudam as empresas a experimentar diferentes projetos de produtos, fluxos de trabalho e processos de fabricação em um ambiente de teste virtual, acelerando a inovação e reduzindo o tempo de lançamento no mercado.

Por exemplo, os engenheiros aeroespaciais podem criar digital twins de aeronaves experimentais, cada uma com diferentes projetos de asa e propulsão, para determinar qual iteração é promissora para desenvolvimento posterior. Essa abordagem é muito mais econômica e segura do que construir e testar protótipos físicos de aeronaves para cada projeto proposto.

Após o lançamento de um novo produto, os digital twins podem ajudar a espelhar e monitorar sistemas para alcançar e manter a eficiência máxima durante todo o processo de fabricação. As equipes também podem identificar oportunidades de redução de custos sem interferir nos fluxos de trabalho atuais.

Por exemplo, uma empresa pode testar um material ou processo de fabricação mais acessível no ambiente virtual e determinar se conseguirá manter os padrões de desempenho e emissões antes de implementá-lo em uma escala mais ampla. Os digital twins também podem usar dados históricos para manutenção preditiva (previsão de quais ativos provavelmente falharão antes que um problema ocorra).

Nos sistemas modernos e complexos, um único mau funcionamento ou falha de ativo pode causar interrupções generalizadas, especialmente se as equipes tiverem dificuldades para identificar a causa raiz. Por exemplo, um pequeno circuito que controla os ventiladores de resfriamento em um data center pode falhar, provocando um superaquecimento que deixa todo o rack do servidor off-line.

Os digital twins podem lidar com esse problema refletindo as condições em tempo real de componentes individuais, incluindo sensores, circuitos e capacitores. Ao se comunicar continuamente com o sistema físico, um digital twin pode detectar sinais de alerta precoces, como picos de temperatura anormais, e antecipar falhas iminentes. Esse recurso ajuda as equipes a agir com antecedência, evitando downtime e erros dispendiosos.

Para se manterem competitivas, as empresas precisam escalar rapidamente as operações para acomodar as mudanças na demanda por produtos, as condições econômicas e as prioridades estratégicas. Tradicionalmente, aumentar ou diminuir a escala é um processo lento e árduo, que exige que as equipes validem cuidadosamente os novos sistemas antes de implementá-los em toda a organização. Os digital twins tornam esse processo mais rápido e menos arriscado, fornecendo um ambiente virtual em que as equipes podem ajustar com segurança os parâmetros e testar as configurações antes da implementação universal.

Os digital twins também podem se conectar a sistemas em funcionamento, permitindo que transmitam continuamente ajustes de escala para seus equivalentes físicos em tempo real. Por exemplo, plataformas de digital twins podem utilizar algoritmos para adicionar ou remover automaticamente nós de nuvem durante picos de uso a fim de reduzir gargalos de tráfego e manter um desempenho estável.

Muitos setores dependem de modelos digitais para dar sentido a sistemas complexos, estimular a inovação, manter equipamentos e otimizar a eficiência. Os digital twins são amplamente usados nos seguintes setores e aplicações:

As organizações podem usar digital twins para modelar motores de aeronaves, motores de locomotivas, turbinas geradoras de energia, ativos de utilidade pública e outros sistemas de geração de energia. As plataformas de digital twins podem estabelecer prazos para manutenção programada regularmente, detectar irregularidades no hardware e permitir o teste de novos componentes. Também podem facilitar a transição para energias renováveis, monitorando a demanda da rede, simulando novas configurações de ativos e prevendo as trajetórias da rede.

Sistemas de digital twins baseados em princípios físicos podem ajudar engenheiros a projetar estruturas duráveis, seguras e econômicas, incluindo edifícios, plataformas de perfuração, canais, barragens e pontes. Podem, por exemplo, determinar se uma ponte específica pode suportar vento forte, chuva e tráfego, dando aos engenheiros a oportunidade de alterar seu projeto antes do início da construção.

Os digital twins também podem fornecer visibilidade sobre estruturas já construídas, por exemplo, revelando como os sistemas essenciais (como encanamento, climatização, eletricidade e segurança) interagem dentro de um edifício empresarial. Esses insights podem ajudar a aprimorar os sistemas de BIM (Building Information Modeling), que utilizam representações digitais de estruturas para gerenciar sua construção e manutenção.

Na fabricação, os digital twins (geralmente equipados com recursos de IA) podem aprimorar o controle de qualidade, o gerenciamento da cadeia de suprimentos e a detecção de erros, fornecendo supervisão em todo o ciclo de vida de ponta a ponta de um produto. Por exemplo, um fabricante de eletrônicos pode construir uma réplica digital do chão de fábrica, refletindo os níveis de estoque, cronogramas de produção, status dos equipamentos e outros dados operacionais do local real.

Os digital twins podem gerar insights importantes sobre a saúde por meio da previsão da progressão de doenças, que antecipa como os pacientes podem responder a diferentes opções de tratamento, e por meio de diagnósticos aprimorados, que utilizam modelagem altamente detalhada para identificar como as interações entre órgãos e sistemas do corpo podem impactar a saúde..

Eles também podem ajudar os hospitais a otimizar suas operações – incluindo pessoal, agendamento e manutenção de equipamentos – e podem facilitar a transição para um atendimento de saúde personalizado, em que os tratamentos são adaptados às necessidades individuais de cada paciente.

Os digital twins são amplamente utilizados no design de automóveis, tanto para melhorar o desempenho dos veículos quanto para aumentar a eficiência da produção. Por exemplo, os projetistas de veículos podem realizar extensos testes de segurança e emissões com réplicas virtuais antes de comparar veículos reais.

Engenheiros civis e especialistas em planejamento urbano utilizam digital twins para simular como pedestres e veículos se deslocam pelas cidades. Os modelos urbanos frequentemente incorporam dados espaciais 3D e 4D, dados de objetos da IoT e análise de dados impulsionada por IA para simular como novas políticas, melhorias na infraestrutura ou sistemas de transporte podem impactar o ambiente. Os digital twins desempenham um papel fundamental nas cidades inteligentes, que usam dispositivos conectados à IoT para coletar e compartilhar continuamente dados que podem ser aproveitados para melhorar a qualidade de vida e a sustentabilidade.

O conceito por trás da tecnologia de digital twins remonta à década de 1960, quando a NASA construiu réplicas físicas de suas espaçonaves para estudar como elas poderiam responder a diferentes condições antes de enviar seus equivalentes da vida real para o espaço. Em 1970, quando uma explosão a bordo ameaçou a vida da tripulação da Apollo 13, a NASA se baseou nesses modelos para explorar diferentes cenários de resgate a partir do solo, de acordo com o Technical Reports Server da agência. Embora esses primeiros esforços tenham usado cópias físicas em vez de virtuais, eles abriram caminho para o que viria a ser conhecido como “digital twins”.

Em 2002, o cientista e executivo de negócios Michael Grieves idealizou uma framework de Product Lifecycle Management (PLM) que conecta um produto físico com seu equivalente virtual por meio da troca contínua de dados. Oito anos depois, John Vickers cunhou oficialmente o termo "digital twin" em um roteiro técnico da NASA, partindo do conceito de "espaços espelhados" de Grieves.

O mercado de digital twins está se expandindo rapidamente, de acordo com um relatório da Fortune Business Insights. A previsão é de que o crescimento passe de USD 24,5 bilhões em 2025 para USD 259,3 bilhões em 2032, em setores como cidades inteligentes, aeroespacial, saúde e manufatura, que impulsionam o crescimento. Os novos e emergentes recursos de digital twins incluem:

A IA generativa pode prever como os sistemas podem reagir no futuro com base em conjuntos de dados históricos e em tempo real. Este recurso capacita as equipes a tomar decisões operacionais e fazer investimentos mais bem fundamentados. As tecnologias de IA também podem ajudar os sistemas de digital twins a escalar e provisionar os recursos de forma otimizada sem intervenção humana.

Em vez de automatizar apenas tarefas rotineiras e repetitivas, os modelos de IA podem usar digital twins para tomar decisões de longo prazo e de várias etapas. Por exemplo, eles podem antecipar como uma falha de componente pode se propagar pela rede, afetando ativos e sistemas vizinhos; alertar as equipes relevantes sempre que um componente precisar de manutenção; recomendar melhorias na rede para reduzir a probabilidade de ocorrência de falhas; e, em alguns casos, implementar alterações operacionais totalmente por conta própria.

Assim como o software as a service (SaaS), o digital twin as a service (DTaaS) está se tornando uma escolha popular para as empresas. O método de entrega permite que as organizações implementem e escalem rapidamente digital twins por meio da nuvem, sem precisar programá-los do zero nem manter servidores.

Os desenvolvedores estão projetando digital twins capazes de espelhar comportamentos e cognição humanos. As réplicas digitais podem ser usadas tanto para aplicações pessoais (como preservação de legado ou engajamento do público) quanto para aplicações profissionais (como treinamento de funcionários ou automatização de tarefas repetitivas).

Eles também podem ser úteis em contextos de pesquisa. Por exemplo, os pesquisadores podem realizar experimentos com usuários sintéticos para simular como os seres humanos da vida real poderiam responder a novos produtos e funcionalidades. As empresas podem então agregar essas descobertas para projetar tendências em larga escala.