แนวโน้มในอนาคตสำหรับวิศวกรรมเคมีอัจฉริยะ

การใช้อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดย AI ในกระบวนการวิศวกรรมเคมี

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

ในโรงงานวิศวกรรมเคมีทั่วทั้งประเทศ การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (predictive maintenance) ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence) กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานในแต่ละวัน ระบบอัจฉริยะเหล่านี้จะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ได้จากปั๊ม วาล์ว และตัวปฏิกิริยา (reactors) เพื่อตรวจจับปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้นจริง ช่วยลดการหยุดทำงานแบบไม่ได้วางแผนที่สร้างความหงุดหงิด ซึ่งทุกคนต่างรู้สึกไม่พอใจ ตามรายงานล่าสุดจากแผนกการผลิตของบริษัท PwC บริษัทที่นำ AI มาใช้ในการบำรุงรักษา สามารถลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมได้ประมาณ 30% และยังทำให้เครื่องจักรใช้งานได้นานขึ้นหลายปีในเฉลี่ย การใช้เครื่องมือเชิงพยากรณ์ให้เกิดประโยชน์สูงสุดนั้น จำเป็นต้องมีการตรวจสอบข้อมูลจากเซ็นเซอร์อย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม วิศวกรบางส่วนรายงานว่าผลลัพธ์ที่ได้มีความไม่สม่ำเสมอเมื่อการเก็บข้อมูลไม่เพียงพอ ดังนั้นการติดตั้งระบบให้ถูกต้องจึงยังคงมีความสำคัญอย่างมาก ต่อการดำเนินงานของโรงงานที่ราบรื่น และการแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็วเมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น

การปรับแต่งกระบวนการด้วยปัญญาประดิษฐ์

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานให้ดีขึ้นอย่างแท้จริงเมื่อพูดถึงการปรับให้เหมาะสมในวิศวกรรมเคมี ระบบเหล่านี้จะค้นหาข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหาจุดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับค่าพารามิเตอร์ในการดำเนินงาน มาดูกันว่าบริษัทบางแห่งทำอะไรได้บ้างด้วยเทคโนโลยีนี้ บริษัทผู้ผลิตเคมภัณฑ์รายใหญ่แห่งหนึ่งได้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องไปทั่วทั้งการดำเนินงานของบริษัทและเห็นประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นประมาณ 20% การปรับปรุงในระดับนี้ไม่ได้ดูดีเพียงแค่บนกระดาษเท่านั้น แต่ยังเห็นผลจริง อย่างไรก็ตาม บริษัทที่กำลังพิจารณาการนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ควรเริ่มจากสิ่งเล็กๆ ก่อน การทำให้เครื่องมือใหม่ๆ เหล่านี้ทำงานร่วมกับระบบปัจจุบันได้ต้องใช้เวลาและวางแผนอย่างรอบคอบ หัวใจสำคัญคือการมั่นใจว่าข้อมูลทั้งหมดสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างเสรีระหว่างเทคโนโลยีเดิมและเทคโนโลยีใหม่ โดยไม่ก่อให้เกิดคอขวดหรือความสับสน

ระบบอัตโนมัติในการจัดการสารอันตราย

ระบบอัตโนมัติกำลังเปลี่ยนวิธีที่เราจัดการกับวัสดุอันตราย นำมาซึ่งการพัฒนาด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน โดยการลดการสัมผัสโดยตรงของคนกับสารอันตราย เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยลดข้อผิดพลาดและอุบัติเหตุที่มักเกิดขึ้นระหว่างการปฏิบัติงานแบบ manual ในช่วงเวลาที่ผ่านมา เราได้เห็นความก้าวหน้าที่น่าประทับใจในด้านการออกแบบหุ่นยนต์สำหรับการจัดการสารเคมี แบบจำลองบางตัวสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในคุณสมบัติของสารและปรับการจัดการให้เหมาะสมตามสถานการณ์ ซึ่งเป็นสิ่งที่แรงงานมนุษย์ไม่สามารถทำได้อย่างสม่ำเสมอ สำหรับธุรกิจที่กำลังพิจารณานำเทคโนโลยีนี้มาใช้ มีหลายสิ่งที่ต้องคำนึงไป beyond การซื้ออุปกรณ์เพียงอย่างเดียว การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายยังคงมีความสำคัญ แต่บริษัทที่มีวิสัยทัศน์กว้างไกลจะหาวิธีดำเนินการภายในกรอบที่กำหนดไว้ พร้อมทั้งได้รับคุณค่าสูงสุดจากระบบอัตโนมัติ ผลลัพธ์ที่ได้คือกระบวนการทำงานที่ไม่เพียงปกป้องแรงงานได้ดีขึ้น แต่ยังดำเนินไปอย่างราบรื่นในทุกๆ วัน

นวัตกรรมทางเคมีที่ยั่งยืนและเขียวสะอาด

ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมผ่านการกระตุ้นทางเคมีที่ชาญฉลาด

ตัวเร่งปฏิกิริชาญฉลาดกำลังเปลี่ยนวิธีการเกิดปฏิกิริยาเคมี โดยช่วยลดทั้งของเสียและการใช้พลังงานในกระบวนการ อะไรที่ทำให้ตัวเร่งปฏิกิริเหล่านี้มีประสิทธิภาพได้ดีเยี่ยม? คำตอบคือ พวกมันช่วยเพิ่มการเลือกจำเพาะของปฏิกิริยา (reaction selectivity) พร้อมทั้งทำให้กระบวนการดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยลดสารผลพลอยได้ที่น่ารำคาญใจ ซึ่งมักเกิดจากตัวเร่งปฏิกิริยารุ่นเก่า ตัวอย่างเช่นงานวิจัยจากวารสาร Nature Chemistry ที่แสดงให้เห็นว่า การเปลี่ยนมาใช้ตัวเร่งปฏิกิริชาญฉลาดเหล่านี้ สามารถลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการดำเนินงานภาคอุตสาหกรรมได้ถึงประมาณ 30 เปอร์เซ็นต์ นอกจากจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานแล้ว เทคโนโลยีแบบนี้ยังสอดคล้องกับเป้าหมายของเราในการเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมเป็นอย่างยิ่ง เมื่อเวลาผ่านไป เทคโนโลยีตัวเร่งปฏิกิริยามีศักยภาพมหาศาลในการช่วยให้บรรลุเป้าหมายด้านความยั่งยืนที่ท้าทายนั้นๆ จินตนาการถึงอุตสาหกรรมทั้งภาคส่วนที่กลายเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมเพียงเพราะกระบวนการเคมีกลายเป็นสะอาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นภายในชั่วข้ามคืน

การบูรณาการทรัพยากรหมุนเวียนผ่านเทคโนโลยีไบโอรีไฟน์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์

การกลั่นชีวภาพนำวัสดุชีวภาพมาเปลี่ยนให้เป็นสารเคมีที่มีประโยชน์ และปัญญาประดิษฐ์ได้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการนี้อย่างมาก ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้น ทำให้ AI ช่วยลดทรัพยากรที่สูญเสียไป และทำให้โรงงานกลั่นชีวภาพทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น Neste ที่ได้ใช้ AI ในโรงงานของพวกเขามาหลายปีแล้ว ซึ่งช่วยเพิ่มปริมาณเชื้อเพลิงที่ยั่งยืนได้อย่างชัดเจน ถึงกระนั้นยังคงมีปัญหาที่ต้องแก้ไข โดยเฉพาะการจัดหาวัสดุที่สามารถต่อเนื่องได้เพียงพอ เพื่อให้กระบวนการดำเนินไปอย่างราบรื่น ดังนั้นเทคโนโลยีจึงต้องเข้ามามีบทบาทในส่วนนี้ ผ่านวิธีการใหม่ๆ ในการนำทรัพยากรสีเขียวเหล่านี้เข้ามาใช้ ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการผลิตสารเคมีสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ

การลดขยะด้วยการออกแบบระบบลูปปิด

ระบบที่ทำงานแบบปิดมีบทบาทสำคัญในการลดของเสียในกระบวนการผลิตทางเคมี โดยระบบนี้ทำงานโดยนำของเสียที่เกิดขึ้นกลับเข้าไปใช้ใหม่ในกระบวนการผลิตอีกครั้ง แทนที่จะปล่อยให้ของเสียเหล่านั้นถูกทิ้งไปยังหลุมฝังกลบ วิธีการนี้ทำให้วัสดุถูกนำกลับมาใช้ซ้ำได้หลายครั้ง แทนที่จะกลายเป็นขยะ บริษัทบางแห่งที่เปลี่ยนมาใช้ระบบดังกล่าว พบว่าปริมาณของเสียลดลงประมาณครึ่งหนึ่ง จากตัวเลขที่เผยแพร่ในวารสาร Chemical Engineering Journal เมื่อปีที่แล้ว แม้ว่าระบบนี้จะช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้อย่างชัดเจน แต่ผู้ผลิตยังคงต้องการวิธีการที่ดีกว่าในการรีไซเคิลและกู้คืนวัสดุให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น หากต้องการพัฒนาความยั่งยืนในอุตสาหกรรมเคมีให้ก้าวไปอีกขั้น

Advanced Materials and Nanotechnology Applications

Nanomaterials for Precision Chemical Synthesis

ประสิทธิภาพของนาโนแมททีเรียล (nanomaterials) ในการสังเคราะห์ทางเคมีที่แม่นยำนั้น มาจากคุณสมบัติที่น่าทึ่งหลายประการที่สิ่งเหล่านี้มีอยู่ จุดที่ทำให้มันโดดเด่นคือพื้นที่ผิวที่มากอย่างน่าประหลาดใจเมื่อเทียบกับขนาดของมัน ซึ่งช่วยเร่งปฏิกิริยาให้รวดเร็วขึ้นพร้อมทั้งเพิ่มความจำเพาะในการผลิตสารบางอย่างได้ งานวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้ ได้ชี้ให้เห็นว่า วัสดุขนาดเล็กจิ๋วเหล่านี้สามารถลดพลังงานที่ใช้ในการเริ่มต้นปฏิกิริยาเคมีบางชนิดลงได้จริง นั่นหมายความว่าได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นพร้อมของเสียที่ลดลง มองไปข้างหน้า ดูเหมือนว่าอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิตยาและการผลิตพลังงานหมุนเวียนน่าจะได้รับการพัฒนาที่สำคัญจากวัสดุพิเศษเหล่านี้ โดยเฉพาะเนื่องจากความแม่นยำทางด้านเคมีนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในสาขาเหล่านั้น

ตัวเร่งปฏิกิริยาอัจฉริยะด้วยการควบคุมปฏิกิริยาแบบปรับตัว

ตัวเร่งปฏิกิริยาอัจฉริยะกำลังเปลี่ยนเกมเมื่อพูดถึงการทำให้ปฏิกิริยามีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากตัวเร่งปฏิกิริยาเหล่านี้สามารถปรับตัวได้ตามสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไปในระหว่างกระบวนการทางเคมี สิ่งที่ทำให้วัสดุพิเศษเหล่านี้โดดเด่นคือความสามารถในการปรับเปลี่ยนทั้งโครงสร้างและหน้าที่การใช้งานแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของปฏิกิริยาเคมีให้ดีขึ้น เราได้เห็นผลลัพธ์ที่น่าพอใจในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมจริง โดยเฉพาะในโรงงานปิโตรเคมีที่ตัวเร่งปฏิกิริยาอัจฉริยะช่วยลดการใช้พลังงานลง พร้อมกับเพิ่มปริมาณผลิตภัณฑ์ในเวลาเดียวกัน สำหรับผู้ผลิตที่ต้องการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม นวัตกรรมนี้มีศักยภาพที่จะสร้างความแตกต่างได้จริง ไม่เพียงแค่ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายด้านพลังงานเท่านั้น แต่ยังช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในทั้งอุตสาหกรรมการผลิตเคมีภัณฑ์

วัสดุเลียนแบบธรรมชาติที่ได้รับแรงบันดาลใจจากแบบจำลองเชิงคำนวณ

วิศวกรเคมีเริ่มหันไปมองธรรมชาติเพื่อหาแรงบันดาลใจในการสร้างวัสดุเลียนแบบธรรมชาติ (biomimetic materials) ที่ลอกเลียนแบบการทำงานของสิ่งมีชีวิตที่มีประสิทธิภาพสูงเหล่านี้ วัสดุพยายามเลียนแบบสิ่งที่เราเห็นในโลกชีววิทยา เช่น วิธีที่พืชบางชนิดผลักดันน้ำให้ไหลออก หรือวิธีที่แมลงสร้างโครงสร้างที่แข็งแรงมากจากองค์ประกอบพื้นฐาน สาขานี้ได้สร้างสิ่งที่น่าทึ่งออกมาแล้ว เช่น พื้นผิวที่ทำความสะอาดตัวเองได้ซึ่งไม่มีวันสกปรกเพราะเลียนแบบใบบัว หรือวัสดุคอมโพสิตที่เบามากซึ่งกำลังถูกนำไปใช้ในรถยนต์และเครื่องบิน ความก้าวหน้าทั้งหมดนี้มีแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ (computational modeling) เป็นแกนหลังที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบสมมติฐานได้โดยไม่ต้องใช้เงินสร้างต้นแบบจริง ความน่าตื่นเต้นของแนวทางนี้อยู่ที่มันไม่เพียงแค่พัฒนาศักยภาพของวัสดุเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิธีคิดของเราเกี่ยวกับการผลิตสารเคมีโดยสิ้นเชิง

การดิจิทัลไลซ์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์

การรวมระบบ IoT อุตสาหกรรมสำหรับการผลิตอัจฉริยะ

การนำเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมมาใช้ในกระบวนการผลิตทางเคมี ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานและเพิ่มความสามารถในการตรวจสอบขั้นตอนต่าง ๆ ของกระบวนการได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีเซ็นเซอร์และระบบต่าง ๆ ที่เชื่อมต่อกันกระจายอยู่ทั่วทั้งโรงงาน ผู้ควบคุมจึงสามารถทำงานแบบอัตโนมัติ และมองเห็นสถานะการดำเนินงานที่เกิดขึ้นจริงได้อย่างต่อเนื่อง ผลลัพธ์ที่ได้คือ เวลาที่สูญเสียจากอุปกรณ์ขัดข้องลดลง และการจัดการวัสดุและพลังงานตลอดทั้งโรงงานมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น พิจารณาจากโรงงานจริงที่ได้ใช้งานโซลูชัน IoT พบว่าสายการผลิตสามารถดำเนินการได้อย่างราบรื่นมากขึ้น เพราะพนักงานสามารถตรวจพบปัญหาตั้งแต่ยังไม่กลายเป็นปัญหาใหญ่ ผู้ผลิตบางรายยังระบุว่าสามารถลดการสูญเสียวัตถุดิบได้ประมาณ 30% หลังจากการติดตั้งระบบตรวจสอบอัจฉริยะเหล่านี้ แม้ว่าผลลัพธ์ที่ได้อาจจะแตกต่างกันไปตามระดับความละเอียดของการผสานรวมเทคโนโลยีเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่เดิม

การใช้งาน IoT ให้ทำงานได้อย่างเหมาะสมในโรงงานเคมีภัณฑ์ จำเป็นต้องค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะเริ่มต้นแบบกระโจนเข้าไปทันที ให้เริ่มต้นด้วยการสำรวจว่าภายในสถานที่นั้นมีเทคโนโลยีใดอยู่แล้ว และพิจารณาว่าจุดไหนที่การติดตั้งเซ็นเซอร์อัจฉริยะนั้นจะเป็นประโยชน์จริงๆ ในการเลือกอุปกรณ์ IoT ที่เหมาะสม ความเข้ากันได้ระหว่างระบบต่างๆ มีความสำคัญมาก ดังนั้นผู้ผลิตจึงจำเป็นต้องคิดถึงการวางแผนล่วงหน้าว่าทุกอย่างจะสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างไรในระยะยาว และอย่าลืมเรื่องของคนงาน การฝึกอบรมพนักงานให้เข้าใจข้อมูลที่ไหลมาจากการเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่างๆ ไม่ใช่แค่เพียงเรื่องเสริม แต่เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อการทำให้เกิดความก้าวหน้าที่แท้จริง โรงงานที่ใช้แนวทางค่อยเป็นค่อยไปแบบนี้ มักจะเห็นผลลัพธ์ที่ดีจากการลงทุนใน IoT ในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อพนักงานแต่ละคนรู้ว่าต้องทำอย่างไรกับตัวเลขมากมายที่ลอยวนอยู่รอบตัว

แบบจำลองเครื่องมือเรียนรู้สำหรับการคาดการณ์ผลผลิต

การพยากรณ์ผลผลิตถือเป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญในวิศวกรรมเคมีที่การทำสิ่งต่าง ๆ ให้ถูกต้องนั้นสร้างความแตกต่างอย่างมาก ระหว่างการทำธุรกิจที่มีกำไรกับการทำธุรกิจที่ขาดทุน สิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบันนั้นน่าสนใจมาก เพราะอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เริ่มมีศักยภาพในการทำงานได้ดีกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมในการพยากรณ์ผลผลิตเหล่านี้ พวกมันสามารถค้นหาข้อมูลจำนวนมหาศาลและค้นพบความเชื่อมโยงที่มนุษย์เราคงต้องใช้เวลานานมากในการค้นหา สำหรับวิศวกรเคมีที่ทำงานอยู่ในโรงงานแล้ว หมายถึงความสามารถในการตัดสินใจที่ดีขึ้น พวกเขาสามารถปรับแต่งพารามิเตอร์ของกระบวนการผลิต โดยรู้อย่างชัดเจนว่าการปรับแต่ละอย่างจะส่งผลต่อปริมาณผลิตภัณฑ์สุดท้ายอย่างไร พร้อมทั้งรักษามาตรฐานเอาไว้ ตัวอย่างเช่น โรงงานเคมีบางแห่งที่เริ่มใช้ระบบอัจฉริยะเหล่านี้ พบว่าการพยากรณ์ผลผลิตเพิ่มขึ้นตั้งแต่ 15% ไปจนถึง 25% เมื่อเทียบกับก่อนการนำระบบนี้มาใช้

แนวทางข้างหน้าสำหรับการพยากรณ์ผลตอบแทนดูเหมือนจะต้องทำให้โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการจัดการปฏิกิริยาเคมีที่ซับซ้อนมากยิ่งขึ้นได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตามยังมีอุปสรรคจำนวนมาก นักวิจัยมีความยากลำบากในการผนวกรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกัน พร้อมทั้งรักษาความน่าเชื่อถือของโมเดลไว้เมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลงไปจากสภาพหนึ่งไปอีกสภาพหนึ่ง การแก้ปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงแค่มีความสำคัญ แต่เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หากเราต้องการเห็นความก้าวหน้าที่แท้จริงในพื้นที่นี้ บริษัทเคมีภัณฑ์จะได้รับประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิตและผลประกอบการที่ดีขึ้นมหาศาล เมื่อปัญหาเหล่านี้ได้รับการแก้ไข

ดิจิทัลทวินในความเหมาะสมระดับโรงงาน

เทคโนโลยีดิจิทัลทวิน (Digital twin) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราปรับปรุงกระบวนการทำงาน ผ่านการสร้างแบบจำลองเสมือนของโรงงานเคมีภัณฑ์ที่สะท้อนกิจกรรมที่เกิดขึ้นจริงในพื้นที่แบบเรียลไทม์ วิศวกรสามารถทดสอบและคาดการณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องสัมผัสอุปกรณ์จริง ซึ่งหมายความว่ามีการหยุดชะงักน้อยลง และความปลอดภัยที่ดีขึ้นสำหรับทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง บริษัทจากหลากหลายอุตสาหกรรมต่างได้รับประโยชน์จากการใช้แบบจำลองดิจิทัลเหล่านี้ เช่น ในภาคธุรกิจปิโตรเลียมและก๊าซธรรมชาติ ผู้ดำเนินงานระบุว่าสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากตัดสินใจเกี่ยวกับการเจาะบ่อน้ำมันได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ทีมบำรุงรักษายังได้รับประโยชน์เช่นกัน เพราะสามารถตรวจพบปัญหาตั้งแต่ยังไม่เกิดความเสียหาย ซึ่งเป็นความสามารถในการคาดการณ์ที่วิธีการแบบดั้งเดิมไม่สามารถทำได้

เทคโนโลยีดิจิทัลทวิน (Digital twin) มีประโยชน์มากมายสำหรับโรงงานเคมี แต่ก่อนอื่นต้องคำนึงถึงปัจจัยสำคัญบางประการ ประเด็นหลักคือการนำเข้าข้อมูลคุณภาพที่ดีเข้าสู่ระบบ และให้แน่ใจว่าจุดข้อมูลทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างเหมาะสม นอกจากนี้ยังต้องคำนึงถึงพลังการประมวลผลด้วย เนื่องจากการจำลองแบบที่แม่นยำต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่สูง อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการรักษาความสอดคล้องระหว่างเวอร์ชันดิจิทัลกับสถานที่จริงในทุก ๆ วัน หากระบบซิงโครไนซ์ไม่ตรงกัน แบบจำลองทั้งหมดจะไร้ประโยชน์อย่างรวดเร็ว เมื่อบริษัทจัดการพื้นฐานเหล่านี้ได้ถูกต้อง ก็จะเริ่มเห็นมูลค่าที่แท้จริงจากดิจิทัลทวินของตน โรงงานจะดำเนินการได้อย่างราบรื่นขึ้น การบำรุงรักษาสามารถวางแผนได้ดีขึ้น และการดำเนินงานโดยรวมมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น พร้อมลดของเสียในทุกกระบวนการ