Digital Twinning

Een digitale kopie van de fysieke leefomgeving maken, om mooie inzichten te krijgen over de inrichting van de openbare ruimte en te sturen op strategische doelen. Misschien zelfs wel met een prachtige 3D functie. Dat klinkt natuurlijk goed! Welke keuzes maak je hier als organisatie in en wat komt er bij het ontwikkelproces op ons pad? Er kan technisch veel maar wat past het beste bij je wensen en doelstellingen. Dit blog gaat over het nemen van haalbare en doordachte ontwikkelstappen bij het bouwen van een Digital Twin.

.

Een Digital Twin kan worden ingezet als instrument in gebiedsontwikkeling of bij het daadwerkelijk bijsturen in de fysieke leefomgeving. Het is een digitale vertaling van de werkelijkheid, een soort virtuele tweeling, waarmee scenario’s worden gecreëerd en beslissingen genomen op basis van vele soorten databronnen. Een computersysteem dat bestanden koppelt om het model zo realistisch mogelijk te maken, vaak met een 3D-visualisatie. Wanneer realtime data worden gebruikt door sensoren te koppelen dan verandert het model mee met de werkelijkheid. Door invoer-gegevens of de rekenregels aan te passen, kun je de effecten van ontwikkelingen simuleren en voorspellen.

Het ontwikkelen van een twin begint met uitzoekwerk en dat gaat juist niet enkel over software of data. Dit gaat in een aantal stappen.

1.       Welk systeem? We willen het juiste bouwen!

Het is zeker voor mensen met interesse in software en digitalisering aanlokkelijk om direct de technische oplossingen te verkennen. Welke kennis hebben we in huis, wat hebben we al in gebruik en waar kunnen applicaties worden ingekocht. Als het even kan moet het de ‘'wow-factor’' hebben. Daarbij horen een aantal doordachte keuzes en randvoorwaarden. Daarom volgt hieronder een plan van aanpak voor het proces en ontwikkelmethode.

2.       Waar willen we deze digital twin voor gaan gebruiken?

De mogelijkheden van digital twins lijken bijna eindeloos, het is daarom nuttig om vast te stellen voor welke doel het systeem gaat worden ingezet. Waar kan het systeem bij helpen; welk organisatieproces moet het ondersteunen? Dit gaat op hoofdlijnen om de volgende thema’s:

• Samenwerking

• Besluitvorming

• Communiceren

• Betrokkenheid

Natuurlijk wil je zoveel mogelijk bereik, maar alle keuzes hebben implicaties op kosten, tijd, inzet én capaciteit.

Van belang is dat er een goed beeld is waar je als organisatie op wil sturen met de twin.

Dat proces moeten we goed doorlopen, een digital twin is geen doel op zich maar een middel. Bepaal als organisatie de thema’s waar je wil bijsturen. Andersgezegd: wat wil je gaan meten? Probeer focus aan te brengen en begin klein. Beter eerst bijvoorbeeld een score op mobiliteit goed in kaart dan op een scala thema’s heel veel data te verzamelen en hierin verdrinken.

3.       Wat is de doelgroep, voor wie doen we dit?

Dit kan verschillen per project, soms ligt de focus op meerdere persona’s. Enkele voorbeelden bij een Digital Twin voor gebiedsontwikkeling.

• Burgers

• Beleidsmakers

• Gebiedsontwikkelaars

• Ketenpartners

• De eigen organisatie

De beoogde gebruiker bepaalt het type informatie dat je nodig hebt maar ook de techniek (en wat je aan randvoorwaarden moet regelen) De inhoudelijk techneuten die data delen hebben hele andere wensen bij een systeem dan een burger die graag relevante en actuele informatie verkrijgt over een project in de eigen omgeving. Deze doelgroepen zijn vaak moeilijk in een enkel systeem te vatten. Onduidelijke keuzen en geen helder plan hierin kan leiden tot een digital twin die voor alle partijen net de plank mis slaat.

4.       Welke functionaliteit hoort daar dan bij?

Wanneer de doelgroepen en stakeholders in beeld zijn kan de benodigde functionaliteit daarbij worden beschreven. Dit gaat van een eenvoudige kaart met datalagen tot een voorspellend model op basis van Artificial Intelligence. Enkele voorbeelden:

• Kaart met dashboard

• Voortang monitoren en analyses doen

• 3D weergave

• Simuleren en voorspellen

In veel gevallen voegt wat complexere functionaliteit zoals 3D game engines zeker wat toe, bijvoorbeeld bij ontwerp opgaven en keuzes in ruimtelijke kwaliteit. Soms ook een beetje voor de ‘wow-factor’. Bij het maken van strategische keuzen is het iets minder relevant maar kan het wel helpen bij het aantrekkelijk presenteren of het vergroten van inzicht. Pas op dat niet te veel energie wordt verspild aan het visuele en te weinig aan het modelmatige, dit kan de organisatie kostbare missers opleveren. Gaan computers al het denkwerk uit handen nemen? Ze zijn erg goed in het herkennen van patronen. Dus als er veel datapunten zijn (volgens een uniform format verzameld) dan is daar veel uit te halen. Maar als organisatie zal je nog steeds het systeem moeten vertellen waar je op wil sturen en welke kaders je daarbij stelt.

5.       Welke randvoorwaarden moeten we goed gaan regelen?

Als bepaalde zaken onduidelijk zijn en blijven zweven kan een project verzanden in discussies of onduidelijke richting. Er is een groot scala aan randvoorwaarden voor projecten. Dit gaat bijvoorbeeld om:

• Een protocol voor het actueel houden van gegevens

• Draagvlak en commitment creëren binnen organisatie voor andere methoden van sturen

• Het borgen van privacy en ethische randvoorwaarden

• Uitwerken van dataprincipes

Er is eigenlijk best veel om te regelen. Dit kan deels parallel aan het ontwikkeltraject, maar sommige zaken moet je vooraf goed regelen. Stel je wil bezoekersaantallen monitoren met WIFI punten in het gebied. Dan ga je meestal met persoonsgegevens werken en voldoen aan de AVG en duidelijke standpunten op het gebied van privacy formuleren.

5.       Hoe gaan we datagedreven werken?

Data-gedreven werken betekent o.a. het inrichten van datamanagement. Omdat je bij digital twins misschien vooral denkt aan data komt dit dus eigenlijk best laat in het proces naar voren. Het is zeker belangrijk en in praktijk zal hier het meeste tijd in gaan zitten. Datamanagement gaat over het onderhouden, actualiseren, beheren en beveiligen van data. Wat dit betekent? Ook hier worden een aantal punten goed uitgedacht, zoals een heldere datastrategie, hoe we gegevens opslaan en op orde brengen en deze monitoren op kwaliteit. Er is dus heel veel én goede data nodig. Een valkuil is om te gaan sturen op iets waar van je veel data hebt. (data mining) Soms is het interessanter juist de data te compleet te maken en daarmee vragen te kunnen beantwoorden die erg belangrijk zijn voor de organisatie.

Conclusie

We zien dat Digital Twins als technische oplossing en nieuw wondermiddel worden ingezet. Waarbij het vooral ondersteundend moet zijn aan het sturen op organisatiedoelen. Vanuit Properview kunnen we helpen hierin de juiste keuzes te maken, met expertise in strategie, rekenmodellen en software-ontwikkeling. Hiermee helpen we je graag verder.

Voor meer info over de stadia van digital twins, zie ook dit artikel: https://www.properview.nl/inzichten/digital-twin-als-instrument-voor-gebiedsontwikkeling.