Digital Twin: Where Data Meets Reality
Digital Twin คือแนวคิดที่เอาของจริง (เครื่องจักร คน ระบบ เมือง ฯลฯ) มาสร้างเป็น แบบจำลองดิจิทัลที่มีชีวิต และ อัปเดตตามข้อมูลจริงตลอดเวลา
ในมุมของ Data Science จะไม่ใช่แค่โมเดลนิ่ง ๆ แต่เป็น ตัวแทนเสมือนที่คิด วิเคราะห์ และทำนายได้
Digital Twin = Physical Entity + Data + Model + Feedback Loop
- มีของจริงอยู่
- มี data streaming เข้ามา
- มี ML / Analytics วิเคราะห์
- ผลลัพธ์ย้อนกลับไปช่วยตัดสินใจในโลกจริง
บทบาทของ Data Science ใน Digital Twin
Data Science คือ “สมอง” ของ Digital Twin
1. Data Ingestion & Feature Engineering
- Sensor data (IoT)
- Log, transaction, image, time-series
- ทำ feature เช่น
- rolling mean
- anomaly score
- degradation indicator
2. Modeling
ใช้โมเดลหลายแบบร่วมกัน
|
ประเภทโมเดล |
ใช้ทำอะไร |
|
Regression / Time-series |
พยากรณ์อนาคต |
|
Classification |
ตรวจจับความผิดปกติ |
|
Anomaly Detection |
หาเหตุผิดปกติแบบไม่รู้ล่วงหน้า |
|
Simulation Model |
จำลองสถานการณ์ |
|
Reinforcement Learning |
Optimize การตัดสินใจ |
3. Prediction & What-if Simulation
จุดเด่นของ Digital Twin
- ถ้าเพิ่มโหลด >> จะพังไหม?
- ถ้าปรับพารามิเตอร์ >> ประสิทธิภาพดีขึ้นไหม?
- ถ้าไม่ซ่อม >> จะเสียเมื่อไหร่?
4. Feedback Loop
ผลลัพธ์จากโมเดล
- ส่งคำสั่งกลับไปควบคุมระบบ
- ปรับ policy
- แจ้งเตือนมนุษย์
โมเดล เรียนรู้จากผลลัพธ์จริงซ้ำไปเรื่อย ๆ
ตัวอย่าง Digital Twin + Data Scienในอุตสาหกรรมต่าง ๆ
โรงงาน / เครื่องจักร
- Twin ของ CNC / Turbine
- Predictive Maintenance
- ลด downtime x%
Smart City
- Twin ของการจราจร
- จำลองการปิดถนน
- Optimize สัญญาณไฟ
Healthcare
- Twin ของผู้ป่วย
- จำลองผลการรักษา
- Personalized medicine
Supply Chain
- Twin ของคลังสินค้า
- จำลอง demand shock
- Optimize inventory
สรุป
Digital Twin ช่วยยกระดับ Data Science จาก “การทำนาย” ไปสู่ “การตัดสินใจแทนโลกจริง”
