Cyfrowy bliźniak (z ang. Digital Twin) to jedno z najważniejszych rozwiązań w erze Przemysłu 4.0. Pozwala na odzwierciedlenie obiektów fizycznych i procesów w wirtualnej przestrzeni, co z kolei przyczynia się do efektywniejszego zarządzania danymi, lepszego monitorowania produkcji oraz optymalizacji kosztów. Dzięki stale rosnącemu znaczeniu IoT (Internetu Rzeczy), coraz więcej firm decyduje się na wdrożenie cyfrowego bliźniaka w celu szybkiego wykrywania usterek, przewidywania awarii oraz usprawniania procesów biznesowych.

W tym artykule prezentujemy przekrojowy raport na temat rozwiązań i platform oferujących technologię Digital Twin w Polsce i na świecie. Dowiesz się, jakie kryteria brać pod uwagę przy wyborze konkretnego oprogramowania, jakie korzyści może przynieść cyfrowy bliźniak w różnych branżach (np. przemysł, logistyka, energetyka), a także jakie wyzwania należy uwzględnić podczas wdrożenia tego innowacyjnego podejścia do zarządzania danymi.

Definicja cyfrowego bliźniaka

Cyfrowy bliźniak można zdefiniować jako wirtualny model obiektu fizycznego lub procesu, sprzężony z nim dwukierunkową komunikacją. Tego rodzaju replika jest stale aktualizowana danymi z czujników i systemów IoT, dzięki czemu wirtualny model odzwierciedla aktualny stan swojego realnego odpowiednika. W praktyce oznacza to, że np. maszyna produkcyjna i jej bliźniak w świecie cyfrowym „rozmawiają” ze sobą: każda zmiana parametrów pracy (temperatury, drgań, zużycia energii) jest rejestrowana, a w razie anomalii system może automatycznie powiadamiać o zagrożeniu awarią.

Kluczowe komponenty cyfrowego bliźniaka to:

• Model geometryczny (np. CAD 3D), pozwalający na wizualizację kształtu i budowy obiektu.
• Model funkcjonalny (np. analiza MES, symulacje przepływu materiałów czy zachowania systemu), odzwierciedlający sposób działania.
• Połączenie z danymi operacyjnymi (IoT, SCADA, sensory), które stanowi „krwiobieg” informacji pomiędzy rzeczywistością a światem wirtualnym.
• Algorytmy przetwarzania i analizy (big data, sztuczna inteligencja), które interpretują dane w czasie rzeczywistym, umożliwiając prognozowanie zdarzeń i wspomaganie decyzji.

Obszary zastosowań cyfrowego bliźniaka

Cyfrowe bliźniaki zyskują uznanie w wielu branżach. Najpopularniejsze zastosowania obejmują:

Przemysł wytwórczy

1. • Projektowanie nowych produktów i linii produkcyjnych.
   • Monitorowanie i predykcyjne utrzymanie ruchu (ang. Predictive Maintenance).
   • Optymalizacja zużycia energii oraz redukcja strat materiałowych.

Budownictwo i inżynieria lądowa

1. • Tworzenie inteligentnych modeli BIM (Building Information Modeling) w czasie rzeczywistym.
   • Analiza stanu infrastruktury (np. mostów, dróg, wieżowców) i przewidywanie potencjalnych usterek.
   • Optymalizacja zarządzania przestrzenią i energią w budynkach.

Transport i logistyka

1. • Modelowanie ruchu pojazdów w magazynach i centrach logistycznych.
   • Planowanie tras, zarządzanie flotą oraz analiza warunków drogowych.
   • Śledzenie obciążenia dróg i przepustowości w czasie rzeczywistym.

Sektor energetyczny

1. • Symulacje sieci elektroenergetycznych i przewidywanie ryzyka przeciążeń.
   • Monitorowanie farm wiatrowych, paneli słonecznych czy turbin wodnych.
   • Integracja cyfrowych bliźniaków w kontekście transformacji do źródeł odnawialnych.

Opieka zdrowotna

1. • Modelowanie cyfrowe urządzeń medycznych (np. rezonansu magnetycznego, tomografu).
   • Tworzenie spersonalizowanych modeli anatomicznych pacjentów na potrzeby planowania operacji.
   • Symulacje procesu leczenia i analizowanie efektywności terapii.

Przegląd wybranych rozwiązań dostępnych na rynku

Z uwagi na wysoki popyt na technologie cyfrowego bliźniaka, rynek oferuje wiele zaawansowanych platform i narzędzi. Poniżej przedstawiono najważniejszych graczy, których produkty cieszą się uznaniem w różnych sektorach przemysłu.

Siemens Digital Industries Software

Siemens to jeden z pionierów na rynku rozwiązań dla Przemysłu 4.0 i automatyki. W ich ofercie znajdziemy:

• Siemens NX: kompleksowe środowisko CAD/CAM/CAE, pozwalające na modelowanie i symulację produktów oraz ich wirtualnych prototypów.
• Teamcenter: platforma PLM (Product Lifecycle Management), która integruje cały cykl życia produktu – od projektowania, przez produkcję, aż po utrzymanie.
• MindSphere: otwarta platforma IoT w chmurze, służąca do zbierania, przetwarzania i analizy danych z maszyn. Integracja z MindSphere umożliwia tworzenie i zasilanie bliźniaków cyfrowych w czasie rzeczywistym.

Rozwiązania Siemensa wyróżnia głęboka integracja pomiędzy poszczególnymi modułami. Dzięki temu możliwe jest płynne przechodzenie od fazy projektowej do monitorowania stanu pracujących już urządzeń, z uwzględnieniem informacji zwrotnej z rzeczywistych warunków eksploatacji.

Dassault Systèmes

Firma Dassault Systèmes oferuje ekosystem aplikacji znanych głównie pod szyldem 3DEXPERIENCE. W jego skład wchodzą m.in.:

• CATIA: oprogramowanie do zaawansowanego modelowania 3D, stosowane w branży motoryzacyjnej i lotniczej.
• DELMIA: narzędzie do symulacji procesów produkcyjnych, planowania i optymalizacji linii montażowych.
• ENOVIA: system PLM, który wspomaga zarządzanie danymi produktowymi i procesami w organizacji.
• SIMULIA: pakiet zaawansowanych narzędzi obliczeniowych, obejmujący m.in. analizę metodą elementów skończonych, mechanikę płynów czy optymalizację konstrukcji.

Dassault Systèmes kładzie duży nacisk na tzw. wirtualne doświadczenie produktu (ang. „virtual experience”), co pozwala na jednoczesne modelowanie geometrii, zachowań funkcjonalnych oraz interakcji pomiędzy różnymi komponentami w jednym środowisku. W praktyce oznacza to, że cyfrowy bliźniak może obejmować zarówno aspekty mechaniczne, jak i elektryczne czy też systemy automatyki.

PTC

PTC to przedsiębiorstwo kojarzone głównie z systemem CAD Creo oraz platformą PLM Windchill. Jednak w kontekście cyfrowego bliźniaka warto zwrócić uwagę na:

• ThingWorx: platformę IoT, umożliwiającą zbieranie danych z sensorów, analizowanie ich i wizualizację w czasie rzeczywistym.
• Vuforia: rozwiązanie z zakresu rozszerzonej rzeczywistości (AR), które pozwala łączyć model wirtualny z fizycznym obiektem poprzez urządzenia mobilne czy okulary AR.
• Integrację danych produktowych i procesowych z chmurowymi usługami analitycznymi, co umożliwia predictive maintenance i ciągłą optymalizację.

PTC często stawia na intuicyjność oraz skalowalność swoich rozwiązań. Ich platformy dobrze wpisują się w potrzeby firm, które chcą rozpocząć przygodę z cyfrowym bliźniakiem od niewielkiego pilotażowego wdrożenia, a następnie rozszerzać zakres projektu w miarę wzrostu kompetencji i oczekiwań.

Microsoft Azure Digital Twins

Microsoft rozwija rodzinę usług chmurowych Azure, w której znajduje się dedykowane rozwiązanie Azure Digital Twins. Ta platforma umożliwia:

• Modelowanie obiektów i środowisk z wykorzystaniem specjalnego języka modelowania (DTDL – Digital Twins Definition Language).
• Gromadzenie i analizę danych z wielu źródeł IoT w czasie zbliżonym do rzeczywistego, a także tworzenie interaktywnych wizualizacji.
• Integrację z innymi usługami Azure, takimi jak Azure IoT Hub, Azure Machine Learning czy Power BI, co pozwala na zbudowanie kompleksowego ekosystemu analityczno-decyzyjnego.

Azure Digital Twins jest często wybierane przez firmy, które mają już infrastrukturę w chmurze Microsoftu i korzystają z ekosystemu Office 365, Dynamics 365 czy Power Platform. W ten sposób mogą łatwo połączyć dane z procesów biznesowych, produkcyjnych i finansowych w jednym środowisku.

AWS IoT TwinMaker

Amazon Web Services (AWS) to największy dostawca usług chmurowych na świecie, który również wprowadził do swojej oferty rozwiązanie wspierające ideę cyfrowego bliźniaka. AWS IoT TwinMaker pozwala:

• Tworzyć modele wirtualne obiektów i systemów, integrując dane z sensorów IoT, baz danych czy usług analitycznych AWS.
• Budować pulpity wizualizacyjne, które prezentują stan maszyn, procesów lub budynków, a także reagować na bieżąco na zmiany parametrów.
• Korzystać z silnika symulacji i funkcji AI do wykrywania odchyleń, co przyspiesza procesy decyzyjne i umożliwia wczesne wykrycie usterek.

Platforma AWS integruje się płynnie z innymi usługami – m.in. Amazon S3, AWS Lambda, Amazon SageMaker – zapewniając szerokie możliwości w zakresie analityki big data oraz uczenia maszynowego.

Ansys

Ansys specjalizuje się w oprogramowaniu do symulacji inżynierskich (CAE). Jego narzędzia są wykorzystywane w różnych branżach, od lotnictwa aż po przemysł ciężki. W kontekście cyfrowych bliźniaków:

• Ansys umożliwia tworzenie wirtualnych prototypów i analizę zachowania konstrukcji w zmiennych warunkach obciążeniowych, termicznych czy dynamicznych.
• Dzięki połączeniu z danymi z rzeczywistych czujników modele Ansys mogą być stale aktualizowane, zwiększając dokładność przewidywań (ang. Digital Twin simulation).
• Firma stawia na współpracę z innymi platformami (np. PTC, Siemens), co ułatwia integrację symulacji z systemami IoT czy bazami danych PLM.

Bentley Systems

Bentley Systems to dostawca rozwiązań dla inżynierii lądowej, infrastruktury i budownictwa. W ich portfolio można znaleźć:

• iTwin Services: platformę do tworzenia cyfrowych bliźniaków w obszarze infrastruktury (drogi, koleje, mosty).
• Narzędzia do modelowania i analizy projektów opartych na danych BIM, co pozwala „przenosić” istniejące konstrukcje do świata cyfrowego, a następnie monitorować ich stan w czasie rzeczywistym.
• Integrację z systemami GIS, co jest szczególnie ważne przy projektach rozległych obiektów (np. sieci kanalizacyjnej czy trakcji kolejowej).

Poniższa tabela przedstawia zestawienie kluczowych rozwiązań z zakresu cyfrowego bliźniaka (Digital Twin) oferowanych przez wybranych dostawców. Zawiera informacje na temat najważniejszych platform i narzędzi, głównych funkcji, typowych branż oraz modeli licencjonowania.

Dostawca	Najważniejsze rozwiązania	Specjalizacja i kluczowe funkcje	Kluczowe branże	Modele wdrożenia / licencjonowania
Siemens Digital Industries Software	NX, Teamcenter, MindSphere	– Kompleksowa integracja CAD/PLM/IoT – Zaawansowane symulacje (CAE) – Zarządzanie cyklem życia produktu (PLM) – Ciągłe monitorowanie w chmurze (MindSphere)	– Przemysł maszynowy – Automotive – Lotnictwo – Energetyka	– On-premise – Chmura (MindSphere) – Licencje subskrypcyjne i wieczyste
Dassault Systèmes	3DEXPERIENCE (CATIA, DELMIA, ENOVIA, SIMULIA)	– Projektowanie 3D (CATIA) – Symulacje procesów (DELMIA) – Zarządzanie danymi produktowymi (ENOVIA) – Zaawansowane analizy i optymalizacja (SIMULIA)	– Motoryzacja – Lotnictwo – Przemysł morski – Architektura	– On-premise – Chmura (SaaS) – Licencje subskrypcyjne i wieczyste
PTC	ThingWorx, Vuforia, Creo, Windchill	– Platforma IoT (ThingWorx) – Rozszerzona Rzeczywistość (AR) – Vuforia – Modelowanie CAD (Creo) – PLM (Windchill) – Predykcyjne utrzymanie ruchu	– Przemysł wytwórczy – Urządzenia medyczne – Transport	– Chmura – On-premise – Subskrypcje (różne modele)
Microsoft	Azure Digital Twins	– Chmurowa platforma IoT do tworzenia modeli obiektów (DTDL) – Skalowalne usługi AI/ML w Azure – Integracja z innymi usługami (IoT Hub, Power BI)	– Przemysł 4.0 – Logistyka – Energetyka – Retail	– Chmura (Azure) – Model pay-as-you-go
AWS (Amazon Web Services)	AWS IoT TwinMaker	– Usługi IoT i chmurowe (AWS) – Integracja z S3, Lambda, SageMaker – Możliwości symulacji i analizy w czasie rzeczywistym	– Retail – Transport – Logistyka – Przemysł 4.0	– Chmura (AWS) – Model pay-as-you-go
Ansys	Ansys Mechanical, Fluent, Discovery, etc. (narzędzia CAE)	– Zaawansowane symulacje inżynierskie (wytrzymałościowe, przepływy, elektromagnetyzm) – Integracja danych rzeczywistych do analiz predykcyjnych	– Lotnictwo – Automotive – Przemysł ciężki – Energetyka	– On-premise – Chmura – Licencje subskrypcyjne i wieczyste
Bentley Systems	iTwin Services, MicroStation, OpenBuildings Designer, etc.	– Cyfrowe bliźniaki infrastruktury (iTwin) – Integracja BIM i GIS – Modelowanie inżynierskie i analiza stanu obiektów	– Budownictwo – Infrastruktura – Kolejnictwo – Gospodarka wodna	– On-premise – Chmura (Bentley iTwin) – Subskrypcje

Kryteria doboru platformy cyfrowego bliźniaka

Wybór rozwiązania do wdrożenia cyfrowego bliźniaka powinien być poprzedzony analizą potrzeb i możliwości danej organizacji. Najważniejsze kryteria to:

1. Skalowalność
   • Czy platforma umożliwia wdrożenia pilotażowe i późniejsze rozbudowy bez konieczności wymiany technologii?
   • Czy rozwiązanie obsłuży zarówno małe projekty, jak i duże, wieloplatformowe wdrożenia?
2. Integracja z istniejącą infrastrukturą
   • Czy dostawca oferuje gotowe interfejsy do systemów MES, SCADA, ERP, PLM lub BI?
   • Jak wygląda kompatybilność z powszechnymi protokołami IoT (OPC UA, MQTT itp.)?
3. Funkcje analizy i wizualizacji
   • Czy platforma zapewnia narzędzia do analizy danych w czasie rzeczywistym i tworzenia raportów?
   • Jakie możliwości oferuje w zakresie symulacji (CAE), sztucznej inteligencji czy predykcyjnego utrzymania ruchu?
4. Bezpieczeństwo i zgodność z przepisami
   • W jaki sposób rozwiązanie chroni dane przed nieautoryzowanym dostępem?
   • Czy platforma spełnia wymogi RODO, ISO/IEC 27001 czy inne standardy branżowe?
5. Wsparcie techniczne i ekosystem partnerów
   • Jak wygląda dokumentacja i dostępność szkoleń?
   • Czy dostawca współpracuje z lokalnymi integratorami, którzy mogą pomóc w szybkim wdrożeniu?

Wyzwania we wdrożeniu cyfrowego bliźniaka

Mimo szerokich korzyści, wdrożenie cyfrowego bliźniaka wiąże się z określonymi wyzwaniami:

1. Złożoność technologiczna
   • Wymaga integracji wielu warstw: od czujników IoT, przez bazę danych, aż po zaawansowane narzędzia analityczne.
   • Często konieczna jest wymiana lub modernizacja starszych urządzeń, aby zapewnić odpowiedni poziom cyfryzacji.
2. Brak wykwalifikowanej kadry
   • Wdrożenia wymagają kompetencji w obszarach IoT, analityki danych, cyberbezpieczeństwa, modelowania 3D.
   • Niedobór specjalistów może opóźnić projekty lub zmuszać firmy do intensywnego szkolenia pracowników.
3. Koszty inwestycyjne
   • Rozwiązania klasy enterprise mogą być kosztowne w zakupie licencji i w utrzymaniu.
   • Trzeba też uwzględnić nakłady na infrastrukturę IT (serwery, sieci, systemy backupu).
4. Zarządzanie zmianą
   • Organizacje często stykają się z oporem pracowników przy wprowadzaniu nowości technologicznych.
   • Kluczowe jest skuteczne komunikowanie korzyści i budowanie świadomości wśród załogi.
5. Bezpieczeństwo danych
   • Cyfrowy bliźniak to źródło wrażliwych informacji o procesach i zasobach przedsiębiorstwa.
   • Nawet niewielka luka w zabezpieczeniach może prowadzić do poważnych skutków (np. kradzież danych, sabotaż).

Przyszłość cyfrowych bliźniaków

Rozwój technologii cyfrowego bliźniaka jest ściśle powiązany z innymi trendami w obszarze Przemysłu 4.0 i IoT. Można wyróżnić kilka kierunków, w których będzie zmierzać ta dziedzina:

• Połączenie z metawersum: koncepcja „immersyjnego internetu”, w którym bliźniaki cyfrowe mogą być wizualizowane w rzeczywistości wirtualnej (VR) i rozszerzonej (AR) w jeszcze bardziej realistyczny sposób.
• Zintegrowane symulacje wielkoskalowe: wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej, cyfrowe bliźniaki zaczną obejmować całe miasta (tzw. Smart Cities), sieci energetyczne czy kompleksy przemysłowe w jednym modelu.
• Demokratyzacja AI: coraz łatwiejszy dostęp do narzędzi sztucznej inteligencji sprawi, że zaawansowane algorytmy predykcyjne i samouczące się będą wdrażane nawet w mniejszych firmach.
• Cyberbezpieczeństwo: rosnące zagrożenia atakami hakerskimi wymuszą rozwijanie specjalistycznych mechanizmów ochrony danych w czasie rzeczywistym.
• Standaryzacja interfejsów: branża dąży do wypracowania otwartych standardów wymiany danych (np. w konsorcjum przemysłowych organizacji), co usprawni komunikację pomiędzy różnymi ekosystemami cyfrowych bliźniaków.

---

Podsumowanie

Cyfrowy bliźniak stanowi fundament transformacji cyfrowej przedsiębiorstw – niezależnie od ich wielkości czy sektora działalności. Dostępne na rynku rozwiązania, takie jak platformy Siemens (NX, MindSphere), Dassault Systèmes (3DEXPERIENCE), PTC (ThingWorx, Vuforia), a także usługi chmurowe od Microsoftu (Azure Digital Twins), AWS (IoT TwinMaker), Ansys czy Bentley Systems, oferują rozmaite funkcjonalności dostosowane do specyficznych potrzeb branżowych.

Wybór odpowiedniego systemu do wdrożenia cyfrowego bliźniaka musi jednak uwzględniać szereg czynników – od skalowalności, przez integrację z istniejącą infrastrukturą, aż po bezpieczeństwo i wsparcie techniczne. Kluczowe pozostaje też przygotowanie organizacji od strony procesowej i kompetencyjnej.

Kierunki rozwoju rynku cyfrowych bliźniaków wskazują, że w najbliższych latach możemy spodziewać się dalszego wzrostu popularności tych rozwiązań, łączenia ich z zaawansowaną analizą danych (AI, machine learning), a także coraz śmielszej ekspansji w obszarze zarządzania infrastrukturą miejską, logistyki i branży energetycznej. Dla wielu firm wdrożenie cyfrowego bliźniaka może być kluczem do budowania konkurencyjnej przewagi, opartej na przejrzystych danych, efektywnym zarządzaniu zasobami i szybkiej reakcji na zmiany w otoczeniu biznesowym.

W perspektywie średnio- i długoterminowej, rozwiązania z zakresu cyfrowych bliźniaków staną się niemal standardem w dziedzinie zaawansowanej automatyki i inteligentnych systemów zarządzania. Warto już teraz rozważyć ich zastosowanie, by przygotować przedsiębiorstwo na wyzwania przyszłości i sprawniej konkurować na globalnym rynku cyfrowej transformacji.

---

 

Autor:

Rafał Wasilewski
redaktor naczelny magazynu i portalu „Nowoczesny Przemysł”.