We maken tegenwoordig niet langer alleen producten we genereren data. Sensoren, machines, dieren en mensen produceren continu signalen die prestaties, kwaliteit en omgeving beschrijven. Toch analyseren de meeste organisaties deze data nog steeds achteraf. De volgende stap is het combineren van realtime data, simulatie en autonomie – met behulp van Digital Twins, aangestuurd door Agentic AI, om productie- en logistieke systemen adaptief, zelflerend en voorspellend te maken.
Digital Twins helpen al bij het simuleren van activagedrag of productiestromen. De grens ligt in het verbinden van die tweelingen met AI-agenten die kunnen redeneren, coördineren en handelen. Stel je een verpakkingslijn voor waar een AI-agent trillingsafwijkingen opmerkt, deze vergelijkt met historische patronen, een digitale simulatie uitvoert en autonoom onderhoud opnieuw inplant zonder menselijke escalatie. Dit is de stap van voorspellende analyse naar voorschrijvende, autonome besluitvorming waarbij systemen niet alleen problemen detecteren, maar ze ook oplossen.
Agentische AI beschrijft architecturen waarin meerdere intelligente agents samenwerken, elk verantwoordelijk voor een deel van een complex proces – prognoses, kwaliteitscontrole, routering, inkoop of personeelsplanning. Ze leren context, communiceren met elkaar en optimaliseren resultaten dynamisch. Het voordeel is schaalbaarheid: in plaats van één monolithisch model beheren tientallen lichtgewicht agents specifieke beslissingen bijna in realtime.
* Unified Data Platforms die eindelijk ERP-, MES-, IoT- en supply chain-data verbinden in één semantische laag.
* Vooruitgang in edge computing, waardoor AI-modellen direct op apparaten op de werkvloer kunnen draaien.
* Digital Twin Frameworks van grote cloudproviders, waardoor de drempel voor het simuleren van assets op schaal wordt verlaagd.
* Multimodale AI die video-, audio- en sensordata tegelijkertijd kan interpreteren.
Samen veranderen ze ‘data’ in een levend organisme continu voelend, denkend en verbeterend.
Autonomie brengt verantwoording met zich mee. Agentische AI moet functioneren onder strikte governance: uitlegbaarheid van beslissingen, rolgebaseerde toegang en validatie door mensen in de loop. Digitale tweelingen vereisen betrouwbare master- en referentiegegevens om synchroon te blijven met de realiteit.
Agentic AI en digitale tweelingen zijn niet futuristisch ze zijn evolutionair. Elk vertegenwoordigt een diepere relatie tussen mens, machine en data. Leiders die autonomie zien als partnerschap, niet als vervanging, zullen fabrieken en toeleveringsketens bouwen die met hen meedenken, niet vóór hen.
Het creëren van een elektrische digitale tweeling die bestaande silo’s op een zinvolle manier met elkaar verbindt, vereist een ongekende mate van samenwerking tussen leveranciers en sectoren. Dit omvat een blauwdruk voor gegevensuitwisseling en simulatie over talloze modellen, een semantische laag voor het vertalen van context en het mogelijk maken van redeneringen, en een vertrouwenslaag om de integriteit, privacy en veiligheid van gegevens en modellen te waarborgen.
Het ontwikkelen van deze grootschalige co-simulatiemogelijkheden zou een domino-effect kunnen hebben op de versnelling van belichaamde AI-infrastructuur met andere schaaleigenschappen dan die met LLM’s. Het paradigma van actieve inferentie suggereert bijvoorbeeld dat de weg naar betere AI ligt in het trainen van veel experts in gedecentraliseerde domeinen die informatie uitwisselen over hun onzekerheidsniveau. Eén agent zou geoptimaliseerd kunnen worden voor het verbeteren van de prestaties van een onderstation, een andere voor het beheer, en weer andere voor het optimaliseren van beslissingen.
Een paar dingen zouden dit proces nog wat meer kunnen aanwakkeren. Innovatieve startups die excelleren, zouden kunnen ontstaan om de silo’s beter te verbinden in enkele van de meest waardevolle use cases, wat traditionele leveranciers zou kunnen aanzetten tot snellere samenwerking.
Het is ook mogelijk dat NVIDIA de reikwijdte van zijn Omniverse-aanpak strategisch uitbreidt om digitale elektrische tweelingen te ondersteunen over domeinen en leveranciers heen, zoals het al doet voor ruimtelijke en mechanische modellen en simulaties. Ze hebben hierin al enig leiderschap getoond binnen het datacenter. Alleen de tijd zal uitwijzen of ze de visie hebben om deze aanpak buiten de datacentermuren uit te breiden voordat de AI-investeringsgolf opraakt.