Цифровые двойники давно перестали быть просто 3D-моделями оборудования. Сегодня, благодаря интеграции с искусственным интеллектом и машинным обучением, они превращаются в «живые» системы, способные прогнозировать отказы, оптимизировать режимы работы в реальном времени и даже самостоятельно принимать решения .

Однако переход от стадии экспериментов к полноценной промышленной эксплуатации сопровождается целым рядом вызовов: от качества данных и интеграции с унаследованными системами до дефицита кадров и вопросов кибербезопасности .

Приглашаем лидеров цифровой трансформации ведущих промышленных компаний к открытому разговору о том, как измерить реальную эффективность цифровых двойников, какие бизнес-задачи они решают уже сегодня и что мешает масштабированию этих технологий.

Список вопросов для обсуждения:
1. Цифровые двойники с ИИ — для каких отраслей и типов производств это уже необходимость, а где пока остается экспериментальной историей? 
2. Есть ли универсальные рецепты внедрения цифровых двойников или всё строго индивидуально?
3. Как интегрировать цифровые двойники с унаследованными системами (SCADA, MES, ERP)?
4. Где «живет» цифровой двойник? On-premise, частное облако, гибрид? Влияет ли выбор инфраструктуры на скорость обучения моделей и качество прогнозов?
5. Почему многие проекты так и остаются красивыми презентациями, не доходя до реальных производственных цехов?
6. Как измерить эффект? Только снижение затрат на сырье и энергию или есть более тонкие метрики?
7. Где брать инженеров-аналитиков, способных одновременно понимать технологический процесс и владеть Data Science? Как переучивать существующий персонал?
8. Какова практика защиты цифровых двойников? Достаточно ли традиционных средств (межсетевые экраны, антивирусы) или нужны принципиально новые подходы?