Cyfrowy Obraz Rzeczywistości: Ewolucja potencjału Cyfrowego Bliźniaka

Choć koncepcja cyfrowych bliźniaków najczęściej kojarzy się z odwzorowaniem maszyn, urządzeń przemysłowych czy infrastruktury technicznej, w rzeczywistości może przybierać wiele form. Cyfrowy bliźniak może odzwierciedlać zarówno fizyczny obiekt — jak linia produkcyjna czy urządzenie — jak i złożony proces, który nie posiada postaci fizycznej. Druga z tych kategorii, nazywana cyfrowym bliźniakiem procesu biznesowego, dzięki zapewnieniu lepszego wglądu w sposób działania organizacji, ze szczególnym uwzględnieniem wąskich gardeł, staje się coraz ważniejszym wsparciem w prowadzeniu badań i analiz.

Rozpoczęcie pracy z cyfrowymi bliźniakami procesów wymaga stopniowego, konsekwentnego zbudowania fundamentów organizacyjnych, dzięki którym cyfrowa replika może zostać opracowana. Proces ten nie odbywa się w ramach jednego, krótkiego projektu — z reguły przypomina raczej ewolucję niż skok technologiczny. Przygotowanie zaczyna się od uporządkowania wiedzy o procesie, następnie przechodzi w etap identyfikacji i zapewnienia wiarygodnych źródeł danych, wymaganych do zasilania cyfrowego modelu, co dopiero na końcu otwiera możliwość symulowania potencjalnych lub prognozowanych przyszłych stanów i wpływania na rzeczywiste działanie systemu.

W dalszej części artykułu przyjrzymy się temu, jak w praktyce wygląda budowa cyfrowych bliźniaków procesów biznesowych i jakie etapy prowadzą do ich pełnej dojrzałości, pokazując drogę od prostych modeli, tworzonych na podstawie wiedzy eksperckiej, przez rozwiązania zasilane bieżącymi danymi operacyjnymi, aż po w pełni zintegrowane cyfrowe bliźniaki, umożliwiające wspieranie decyzji w czasie rzeczywistym. Każdy z tych etapów wnosi inną wartość i odpowiada na inne potrzeby organizacji, dlatego warto postrzegać je nie jako konkurencyjne rozwiązania, lecz jako kolejne stopnie rozwoju w ramach tej samej ścieżki cyfrowej ewolucji.

1. Digital Model — uporządkowana reprezentacja procesu

Digital Model (cyfrowy model) jest pierwszą fazą dojrzałości cyfrowego bliźniaka w procesie cyfrowej transformacji, pozwalającą zamienić rozproszoną wiedzę o procesach w uporządkowany i zrozumiały model. Na tym etapie tworzona jest logiczna, cyfrowa reprezentacja procesu — obejmująca jego strukturę, sekwencję działań, role, zasoby oraz zależności między poszczególnymi krokami procesowymi - tym samym stanowiąc stanowi uporządkowany obraz sposobu działania analizowanego procesu. Kluczową cechą fazy Digital Model jest to, że dane są wprowadzane ręcznie. Czasy operacji, dostępność zasobów czy reguły decyzyjne pochodzą z dokumentacji, obserwacji oraz wiedzy eksperckiej pracowników. Choć wymaga to zaangażowania, pozwala dokładnie zrozumieć proces i „przetłumaczyć” go na język modelu symulacyjnego. Już na tym etapie możliwe jest prowadzenie pierwszych analiz i wnioskowanie na podstawie wyników, generowanych przez model.

Przykład zastosowania Digital Model (branża: produkcja)

W firmie produkcyjnej powstaje cyfrowy model procesu realizacji zamówień, zbudowany jako uproszczona, lecz spójna reprezentacja rzeczywistego przebiegu pracy. Struktura procesu, czasy operacji, dostępność maszyn oraz zaangażowanie pracowników nie są jeszcze pobierane automatycznie z systemów IT, lecz zasilane ręcznie na podstawie obserwacji, dokumentacji i wiedzy zespołu.

Takie podejście pozwala dokładnie odwzorować logikę procesu w modelu symulacyjnym i stworzyć bezpieczne środowisko do analizy. Organizacja może sprawdzać, jak zmienia się zachowanie procesu przy różnych założeniach wejściowych, jeszcze zanim zdecyduje się na automatyzację przepływu danych.

Co daje Digital Model?

Digital Model stanowi solidną bazę informacyjną, która pozwala przejść od intuicyjnego postrzegania procesu do jego mierzalnego, logicznego opisu. Bez tego fundamentu trudno byłoby zbudować kolejne poziomy zaawansowania cyfrowego bliźniaka.

Digital Shadow — model „zasilany rzeczywistością”

Digital Shadow (cyfrowy cień) to etap, w którym cyfrowy model procesu, znany już z wcześniejszego etapu, zostaje zintegrowany ze źródłami rzeczywistych danych operacyjnych. W tym etapie model zaczyna być systematycznie i automatycznie zasilany danymi, stanowiącymi produkt bieżącego funkcjonowania organizacji, co nadaje mu nowy wymiar analityczny.

Na tym poziomie dane — takie jak czasy realizacji, kolejność zleceń czy dostępność zasobów — nie są już uśrednionymi wartościami, lecz odzwierciedlają rzeczywistą zmienność procesu. Dzięki temu cyfrowa reprezentacja nie tylko pokazuje, jak proces powinien działać, ale przede wszystkim ujawnia, jak działa w praktyce, wraz z naturalnymi odchyleniami, zakłóceniami i niestabilnościami, trudnymi do uchwycenia i analizy w oparciu o dane statyczne lub poddane statystycznym uśrednieniom.

Przykład zastosowania Digital Shadow (branża: produkcja)

Ten sam model symulacyjny zostaje połączony z danymi pochodzącymi z systemów produkcyjnych. Informacje o realizowanych zleceniach, czasie pracy maszyn i dostępności zasobów automatycznie zasilają model, aktualizując jego stan w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Dzięki temu cyfrowa reprezentacja procesu staje się narzędziem analitycznym, które pozwala błyskawicznie zaobserwować i zrozumieć, jak proces faktycznie funkcjonuje ze wszystkimi odchyleniami od statystyk, gdzie pojawiają się opóźnienia i jakie czynniki wpływają na jego wydajność.

Dlaczego Digital Shadow to przełom?

Digital Shadow stanowi naturalny etap przejścia od statycznej analizy do pracy z procesem w czasie rzeczywistym. Pozwala organizacji nauczyć się interpretowania bieżących danych, rozumienia zmienności oraz obserwowania konsekwencji operacyjnych podejmowanych decyzji. To właśnie na tym poziomie powstają kompetencje i infrastruktura, niezbędne do budowy najbardziej zaawansowanych form cyfrowych bliźniaków procesów.

Digital Twin — inteligentne sterowanie procesem (model zasilany rzeczywistością, rzeczywistość sterowana modelem)

Digital Twin (cyfrowy bliźniak) to najbardziej zaawansowana forma cyfrowego odwzorowania procesu, w której model jest na bieżąco powiązany z tym, co faktycznie dzieje się w rzeczywistości. Nie pokazuje on jedynie, jak proces został zaprojektowany lub jak średnio powinien działać, lecz pozwala obserwować jego rzeczywisty przebieg — taki, jaki występuje na co dzień, wraz ze zmiennością, opóźnieniami i zakłóceniami.

Dzięki temu cyfrowa reprezentacja procesu nie opiera się na uproszczonych założeniach ani wartościach uśrednionych, ale odzwierciedla faktyczne warunki jego realizacji. W dojrzałej formie cyfrowy bliźniak może wspierać decyzje operacyjne, rekomendować działania, a nawet automatycznie wpływać na proces rzeczywisty na podstawie wyników analiz i symulacji, tworząc spójną pętlę pomiędzy obserwacją procesu a jego doskonaleniem.

Przykład zastosowania Digital Twin (branża: produkcja)

Model symulacyjny zostaje w pełni zintegrowany z systemem produkcyjnym, tworząc cyfrowego bliźniaka procesu realizacji zamówień. Dane operacyjne zasilają model w czasie rzeczywistym, a symulacje pozwalają przewidywać skutki zmian w harmonogramach lub dostępności zasobów.

W najbardziej zaawansowanej konfiguracji wnioski generowane przez model mogą automatycznie wpływać na system rzeczywisty, modyfikując plany produkcyjne lub parametry pracy. Cyfrowa kopia i proces realny zaczynają funkcjonować jako jeden, wzajemnie powiązany system.

Kiedy mówimy o pełnym Digital Twin?

Pełny Digital Twin tworzy środowisko, w którym proces rzeczywisty i jego cyfrowa reprezentacja funkcjonują w ścisłej współzależności. Model staje się narzędziem aktywnego zarządzania, umożliwiając przewidywanie, testowanie i wdrażanie usprawnień w sposób świadomy i bezpieczny.

Podsumowanie

Cyfrowe bliźniaki procesów otwierają przed organizacjami zupełnie nowe możliwości rozumienia, analizowania i doskonalenia codziennej pracy. Pozwalają spojrzeć na procesy nie jak na statyczne schematy, lecz jak na dynamiczne systemy, które można obserwować, testować i świadomie rozwijać. Stopniowe przechodzenie przez etapy Digital Model, Digital Shadow, aż po etap pełnego wdrożenia Digital Twin sprawia, że dane przestają być jedynie nieustandaryzowanym zbiorem liczb, a stają się realnym wsparciem dla operacyjnych decyzji.

Pełny cyfrowy bliźniak pozwala organizacji nie tylko analizować rzeczywistość, ale również wpływać na nią w sposób przewidywalny i świadomy. To narzędzie, które umożliwia testowanie zmian bez ryzyka, prognozowanie przyszłych stanów oraz automatyczne wdrażanie usprawnień — pod warunkiem, że organizacja jest gotowa na taką dojrzałość procesową oraz oddanie części decyzyjności na rzecz częściowo autonomicznych systemów.

Warto jednak pamiętać, że dojście do pełnego Digital Twin nie jest proste. Wymaga automatyzacji, integracji wielu systemów, wysokiej jakości danych i gotowości operacyjnej. To poziom, który wiele organizacji dopiero zmierza osiągnąć. I to naturalne — budowa cyfrowego bliźniaka to proces ewolucyjny, a każdy krok przybliża firmę do bardziej efektywnego i świadomego zarządzania procesami.

Podczas przygotowywania artykułu wykorzystano następujące źródła literaturowe:

1. Fornari, F., Compagnucci, I., Callisto De Donato, M., Bertrand, Y., Beyel, H. H., Carrión, E., Franceschetti, M., Groher, W., Grüger, J., Kilic, E., Koschmider, A., Leotta, F., Li, C.-Y., Lugaresi, G., Malburg, L., Mangler, J., Mecella, M., Pastor, O., Riss, U., … Valderas, P. (2025). Digital Twins of Business Processes: A Research Manifesto. Internet of Things, 30, 101477. https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101477
2. Kritzinger, W., Karner, M., Traar, G., Henjes, J., & Sihn, W. (2018). Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification. IFAC-PapersOnLine, 16th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing INCOM 2018, 51(11), 1016–1022. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.08.474
3. Nowak, F., Niemir, M., & Woźniak, W. (2025). Cyfrowy bliźniak procesów i AI: Duet, który zmieni zarządzanie energią w elektrociepłowniach. Nowa Energia, (4). https://nowa-energia.com.pl/2025/10/10/cyfrowy-blizniak-procesow-i-ai-duet-ktory-zmieni-zarzadzanie-energia-w-elektrocieplowniach/

Jeśli masz dodatkowe pytania, zadaj je naszemu ekspertowi:

Filip Nowak - Kierownik Grupy Badawczej Transformacji Procesów w Łukasiewicz – Poznańskim Instytucie Technologicznym
Tel.: +48 606 460 036
Ten adres pocztowy jest chroniony przed spamowaniem. Aby go zobaczyć, konieczne jest włączenie w przeglądarce obsługi JavaScript.