Digital twins veranderen de manier waarop bedrijven investeringen plannen door scenario's te simuleren voordat ze middelen vastleggen. Deze virtuele replica's van fysieke bedrijfsmiddelen of systemen gebruiken realtime gegevens om organisaties te helpen resultaten te voorspellen, risico's te verminderen en zich aan te passen aan milieu- en financiële doelstellingen. Door factoren zoals koolstofuitstoot, energieverbruik en onderhoudsbehoeften te modelleren, bieden digitale tweelingen bruikbare inzichten voor slimmere besluitvorming.
Belangrijkste punten:
- Wat ze zijn: Digital twins zijn dynamische, gegevensgestuurde modellen die reële activa of processen weerspiegelen.
- Waarom ze belangrijk zijn: Ze helpen organisaties om duurzaamheidsdoelstellingen te halen, kosten te verlagen en de operationele efficiëntie te verbeteren.
- Hoe ze functioneren: Met behulp van IoT-sensoren en AI simuleren digitale tweelingen "wat-als" scenario's, waardoor betere planning mogelijk wordt zonder de activiteiten te verstoren.
- Bewezen resultaten: Bedrijven melden 10%-25% besparingen op onderhoud, een langere levensduur van bedrijfsmiddelen en meetbare verminderingen in energieverbruik en emissies.
Hulpmiddelen zoals Oxand Simeo™ vereenvoudigen het proces door gegevens te centraliseren, prestaties te voorspellen en investeringsstrategieën te testen. Of het nu gaat om het aanpassen van gebouwen, het optimaliseren van het energieverbruik of het voldoen aan compliance-eisen, digitale tweelingen bieden een slimmere manier om te plannen voor de toekomst.
De toekomst van Digital Twin Technologie
Hoe digitale tweelingen duurzaam vermogensbeheer ondersteunen
Vergelijking onderhoudsstrategie: Reactieve vs. Preventieve vs. Voorspellende Digital Twin Benaderingen
Digital twins transformeren de manier waarop bedrijfsmiddelen worden beheerd door milieueffecten te voorspellen, onderhoud te optimaliseren en naleving van regelgeving te vereenvoudigen. Deze mogelijkheden helpen niet alleen risico's te verminderen, maar verbeteren ook het rendement op lange termijn.
Koolstof- en energie-effecten voorspellen
Voordat u upgrades of aanpassingen uitvoert, kunnen digitale tweelingen verschillende scenario's simuleren om de CO₂-uitstoot en het energieverbruik in te schatten. Zo kunt u bijvoorbeeld de milieueffecten vergelijken van het installeren van een nieuw HVAC-systeem versus het upgraden van isolatie of het testen van installaties voor hernieuwbare energie onder verschillende weersomstandigheden. Aangezien de gebouwen- en bouwsector verantwoordelijk is voor ongeveer 36% van de wereldwijde uitstoot, is dit analyseniveau van cruciaal belang. [6].
Door IoT-sensorgegevens te combineren met Building Information Modeling (BIM), bieden digitale tweelingen een dynamisch beeld van energieprestaties waar statische modellen niet aan kunnen tippen. Ze kunnen problemen identificeren zoals een koelspiraal die energie verspilt - problemen die anders misschien onopgemerkt blijven totdat de kosten zich beginnen op te stapelen. [6].
Voorbeelden uit de praktijk laten hun potentieel zien. In Denemarken gebruikt Sund & Bælt een AI-aangedreven digital twin-systeem op basis van de IBM Maximo Application Suite voor het beheer van enorme bruggen en tunnels, waardoor voorspellend onderhoud mogelijk is en de levensduur van de infrastructuur wordt verlengd. [5]. Op dezelfde manier bewaakt de Downer Group in Australië sinds 2017 meer dan 200 treinen met zijn TrainDNA-platform, waarbij gegevens worden gebruikt om effectiever te reageren op weersomstandigheden en de vraag van passagiers, terwijl de koolstofvoetafdruk van de spoorvloot wordt verminderd. [5].
Naast energie en uitstoot veranderen digitale tweelingen ook de onderhoudsstrategieën.
CAPEX en OPEX optimaliseren gedurende de levenscyclus van assets
Onderhoudskosten spelen een grote rol in de financiële levensvatbaarheid van duurzame investeringen. Digitale tweelingen verschuiven de focus van reactief onderhoud - dingen pas repareren als ze stuk gaan - naar voorspellende strategieën die gebaseerd zijn op prestatiegegevens. Deze aanpak helpt onnodige reparaties te vermijden en voorkomt kostbare storingen. Wereldwijd vertegenwoordigt voorspellend onderhoud bijna 40% van de digitale tweelinguitgaven. [3].
| Onderhoudsstrategie | Basis voor actie | Kosten | Levensduur van activa |
|---|---|---|---|
| Reactief (RM) | Post-failure | Hoog | Verkort door stress |
| Preventief (PM) | Vast schema/cycli | Matig | Standaard |
| Voorspellend (PdM) | Datagestuurde voorspellingen | Laagste (geoptimaliseerde timing) | Gemaximaliseerd/uitgebreid |
Een grote luchthaven gebruikte bijvoorbeeld een digitale tweeling om haar grondactiviteiten te modelleren, waarbij de kosten van het aannemen van meer personeel werden afgewogen tegen de aanschaf van nieuwe apparatuur. Het resultaat? Een verhoging van de operationele efficiëntie van 20% naar 30%. [1].
"Een digital twin biedt een op risico's gebaseerde aanpak die gecentraliseerde informatie over bedrijfsmiddelen gebruikt om activiteiten te simuleren op basis van historische gegevens om toekomstige veranderingen te voorspellen." - Tristan O'Gorman, programmadirecteur, IBM Sustainability Software [5]
Digital twins ondersteunen ook het "graaf eenmaal"-beleid door de noodzaak van ondergrondse of structurele werkzaamheden te identificeren voordat een project begint. Dit minimaliseert de verstoring van de gemeenschap en vermindert de milieueffecten van vertragingen en herstelwerkzaamheden. [1]. In de Europese Unie, waar 85% van de gebouwen vóór 2001 zijn gebouwd en naar verwachting nog tientallen jaren in gebruik zullen blijven, zouden digitale tweelingen een sleutelrol kunnen spelen bij het aanpassen van gebouwen. [6].
Door onderhoud en planning te verfijnen, besparen digitale tweelingen niet alleen geld, maar vereenvoudigen ze ook de naleving van duurzaamheidsdoelstellingen.
Voldoen aan vereisten voor naleving en ESG-rapportage
Naarmate de regelgeving op het gebied van duurzaamheid strenger wordt, is ESG-rapportage voor veel organisaties een tijdrovende taak geworden. Digitale tweelingen vereenvoudigen dit proces door gegevens op één platform te consolideren. Ze kunnen Scope 1-, 2- en 3-emissies in toeleveringsketens en portefeuilles volgen en rapporten genereren die aansluiten bij raamwerken als de Envision Duurzame Infrastructuur [2].
Neem New York City als voorbeeld. Local Law 97 legt een emissieplafond op aan gebouwen met een oppervlakte van meer dan 25.000 vierkante meter, wat vanaf 2024 gevolgen heeft voor meer dan 40.000 gebouwen. [7]. Met gebouwen die verantwoordelijk zijn voor bijna 70% van de uitstoot van de stad [7], is naleving essentieel. Digital twins kunnen een basislijn voor koolstofemissies vaststellen en de effecten van aanpassingen simuleren, zodat eigenaren van onroerend goed zonder giswerk aan deze vereisten kunnen voldoen.
Slimme gebouwen die zijn uitgerust met digital twin-technologie hebben energiebesparingen tot 30% gerapporteerd door geoptimaliseerde HVAC- en verlichtingssystemen [8]. Een bredere toepassing kan de koolstofuitstoot tegen 2030 met 7,5 miljoen ton verminderen [9]. Uit een onderzoek onder 800 organisaties bleek zelfs dat 57% digitale tweelingen zien als een belangrijk hulpmiddel om ESG-initiatieven effectief te beheren. [9].
"Digitale tweelingen kunnen meer holistische duurzaamheidsresultaten ontsluiten als ze vanaf de vroegste planningsfasen worden geïntegreerd." - Instituut voor Duurzame Infrastructuur [2]
In Australië lanceerde de regering van de staat Victoria in juni 2024 het programma "Digital Twin Victoria". Door gegevens en ruimtelijke technologieën te combineren, creëert dit initiatief een digitale replica van fysieke en sociale infrastructuur. Het doel? Veerkrachtigere gemeenschappen bouwen en rampenrespons verbeteren door betere visualisatie en datagestuurde planning. [1].
Hoe u digitale tweelingen kunt bouwen en gebruiken met Oxand Simeo™
Het creëren van een digitale tweeling hoeft niet vanaf nul te beginnen. Met Oxand Simeo™ kunt u bestaande gegevens transformeren - of deze nu afkomstig zijn van spreadsheets, systemen zoals SAP of Maximo, of BIM-modellen - in uitvoerbare investeringsplannen. Deze plannen helpen om kosten, risico's en CO2-doelstellingen in evenwicht te brengen. Hier volgt een eenvoudige gids in drie stappen om uw gegevens te centraliseren, voorspellende modellen in te stellen en scenario's te simuleren.
Stap 1: Centraliseer activagegevens met Simeo Inventory
Een betrouwbare digitale tweeling begint met schone, georganiseerde gegevens. Simeo-inventaris brengt informatie over bedrijfsmiddelen samen uit verschillende bronnen, zoals spreadsheets, CMMS-exports, BIM-modellen en IoT-sensorfeeds, met behulp van REST- en GraphQL-API's [11]. Voor het ter plaatse verzamelen van gegevens Simeo Go mobiele applicatie stelt teams in staat om inspecties in realtime uit te voeren, compleet met foto's en gestandaardiseerde scores. Deze methode is 50% sneller dan verouderde papieren systemen [11], Zo elimineert u de fouten die vaak gepaard gaan met handmatige gegevensinvoer.
"We hadden een hulpmiddel nodig waarmee we de gefragmenteerde gegevens die we hadden, konden consolideren en projecteren op een manier die duidelijk kon worden gepresenteerd aan onze gekozen functionarissen, die de besluitvormers zijn." - Chief Executive Officer (algemeen directeur van diensten) [13]
Binnen slechts twee weken van het importeren van uw gegevens, kunt u meerjarige investeringsscenario's starten [11]. Dit creëert een enkele, betrouwbare gegevensbron waarop alle belanghebbenden kunnen vertrouwen en die de weg vrijmaakt voor nauwkeurige prestatieprognoses.
Stap 2: Voorspellende modellen en duurzaamheidsparameters instellen
Zodra uw activagegevens gecentraliseerd zijn, gebruikt Oxand Simeo™ zijn uitgebreide database van 10.000 verouderings- en energiewetten en 30.000 onderhoudsacties om slijtage van activa en energieverbruik te voorspellen [11]. Het platform Module Energieprestaties en vermindering van koolstofvoetafdruk biedt gedetailleerde berekeningen met specifieke kWh- en broeikasgasbesparingen voor elke onderhouds- of moderniseringsactie [11].
Deze precisie helpt u bij het prioriteren van interventies die het meeste effect opleveren binnen uw budget. Een portefeuille in de publieke sector verminderde bijvoorbeeld zijn onderhoudsachterstand met 27% terwijl u bespaart $4,4 miljoen in energiekosten in 66 gebouwen tijdens de eerste begrotingscyclus [11]. Door af te stappen van algemene leeftijdsgebaseerde schema's kunt u interventies effectiever timen, de levensduur van bedrijfsmiddelen verlengen en uw ecologische voetafdruk verkleinen.
Stap 3: ‘What-If’ scenario's uitvoeren voor investeringsplanning
De Scenario Simulator kunt u verschillende beleggingsstrategieën testen onder realistische beperkingen, zoals budgetten, risico's, energiedoelen en koolstoflimieten [11][13]. U kunt een "business-as-usual" benadering vergelijken met een "koolstofarm" scenario om de meest kosteneffectieve manier te vinden om uw duurzaamheidsdoelstellingen te behalen.
| Oxand Simeo™ Gereedschap | Functie | Bijdrage aan duurzaamheid |
|---|---|---|
| Simeo Go-app | Verzamelt veldgegevens en inspecties | Levert nauwkeurige gegevens voor energie- en koolstofmodellering |
| Veroudering & energiewetten | Voorspelt degradatie van activa met AI | Identificeert optimale tijden om energieverspilling te verminderen |
| Module Koolstofvermindering | Berekent kWh- en BKG-besparingen | Levert meetbare statistieken voor ESG-rapportage |
| Scenario Simulator | Test beleggingsstrategieën | Maximaliseert de ROI terwijl aan de koolstofbeperkingen wordt voldaan |
| Dynamische Planner | Past plannen in realtime aan | Houdt doelen afgestemd op veranderende budgetten en omstandigheden |
De Dynamische Planner voegt flexibiliteit toe, zodat u scenario's kunt aanpassen met eenvoudige drag-and-drop tools. Als de veldomstandigheden of budgetten veranderen, kunt u uw plan onmiddellijk aanpassen zonder opnieuw te hoeven beginnen. [11]. Zo blijft uw digitale tweeling up-to-date en afgestemd op de werkelijke behoeften.
"Simeo integreert energie- en CO₂-metingen direct in investeringsplannen, zodat u kunt zien welke onderhouds- of moderniseringsacties de vereiste besparingen zullen opleveren binnen budget- en risicolimieten." - Oxand [11]
Organisaties die deze aanpak hanteren, rapporteren gemiddeld een 15% vermindering in koolstofuitstoot [10] en tot een 30% afname in totale eigendomskosten [11][12]. Het platform vereenvoudigt ook de naleving door auditklare rapporten te genereren voor ISO 55000- en CSRD/ESRS-normen, waardoor de tijd voor het opstellen van rapporten wordt verkort met 70% [11].
sbb-itb-5be7949
Gemeten resultaten: Resultaten van de implementatie van Digital Twin
De resultaten laten zien hoe digital twins een sleutelrol spelen bij het ondersteunen van op risico gebaseerde beleggingsstrategieën voor activa, waardoor betere resultaten op de lange termijn worden gegarandeerd.
Kostenbesparingen en langere levensduur van activa
Organisaties die gebruik maken van digital twin-technologie voor activabeheer rapporteren consequent 10% tot 25% besparingen op onderhoudskosten. In mei 2024 rapporteerde een wereldwijd energiebedrijf bijvoorbeeld een $500 miljoen NPV-verbetering na gebruik te hebben gemaakt van digital twin-simulaties om de activiteiten in een duurzame ammoniakfabriek te optimaliseren [4].
Bedrijven als Sund & Bælt en Downer Group hebben ook duidelijke voordelen gezien, zoals een langere levensduur van bedrijfsmiddelen en nauwkeurigere onderhoudsschema's dankzij voorspellende analyses en inspecties. [5].
"Digitale tweelingen hebben het potentieel om de kapitaalefficiëntie, toegankelijkheid van diensten en operationele prestaties van investeringen in de publieke sector met 20 tot 30 procent te verbeteren." - McKinsey [1]
Overschakelen op voorspellend onderhoud heeft geleid tot jaarlijkse productiviteitsstijgingen van 3% tot 5%, en dat allemaal terwijl u de operationele kosten verlaagt [3]. Deze aanpak verlaagt niet alleen de kosten, maar zorgt er ook voor dat activa in de loop der tijd beter presteren, waardoor besluitvormers met meer zekerheid voor de toekomst kunnen plannen.
Naast financiële besparingen verandert de digitale tweeling de manier waarop organisaties het energieverbruik beheren en emissies verminderen.
Koolstof- en energiereducties voor verschillende portefeuilles
Naast de kostenvoordelen helpen digitale tweelingen organisaties om het energieverbruik en de CO2-uitstoot te verminderen. De technologie levert meetbare milieuvoordelen op. In april 2025 werd bijvoorbeeld door geoptimaliseerde motoraandrijving het gebruik van 535.526 ton steenkool in slechts twee weken, terwijl geautomatiseerde LED-regelingen het energieverbruik in het klaslokaal verminderen met 60% [14][15]. Deze resultaten zijn cruciaal, vooral omdat gebouwen verantwoordelijk zijn voor ongeveer 40% van het wereldwijde energieverbruik [15].
"Het integreren van Digital Twins in gebouwbeheer kan resulteren in energiebesparingen tot 30%." - MDPI [14]
De bredere impact is opvallend. Er wordt bijvoorbeeld verwacht dat digitale tweelingen de kosten voor gemeentelijk afvalbeheer verminderen met 30% tot 35% tegen 2030 [14]. In de hele Amerikaanse verwerkende industrie kan de jaarlijkse financiële impact oplopen tot $37,9 miljard [3]. Deze voorbeelden laten zien hoe op simulatie gebaseerde planning niet alleen duurzaamheidsdoelen ondersteunt, maar ook zorgt voor sterke financiële prestaties in verschillende industrieën.
Conclusie: Zelfverzekerde beslissingen nemen met Digital Twins
Digitale tweelingen veranderen de manier waarop organisaties investeringsbeslissingen benaderen, vooral als het gaat om het in evenwicht brengen van financieel rendement en duurzaamheidsdoelen. In plaats van te vertrouwen op giswerk, kunnen leiders nu meerdere scenario's en modelstrategieën testen om de beste handelswijze te bepalen - en dat alles zonder onnodig risico te lopen. [1][4]. Deze gegevensgestuurde aanpak vervangt aannames door solide bewijs en helpt organisaties om hun financiële doelstellingen af te stemmen op hun verantwoordelijkheden voor het milieu.
Door resultaten nauwkeurig te simuleren, zorgen digitale tweelingen voor meetbare verbeteringen in kostenbeheer en operationele efficiëntie. Als "enige bron van waarheid", Deze technologie verbetert de transparantie en helpt potentiële uitdagingen te identificeren voordat het kostbare problemen worden. [4]. Bijvoorbeeld het aannemen van een "één keer graven"-beleid - een strategie die mogelijk wordt gemaakt door digital twin-inzichten - vermindert onnodige kosten en minimaliseert vertragingen, en biedt een mate van zekerheid die statische modellen eenvoudigweg niet kunnen bieden [1].
"Digital twins - die een fysieke fabriek kunnen simuleren vanaf de planningsfase voordat deze gebouwd wordt tot aan het einde van de levensduur - zouden kunnen helpen om de risico's van investeringen te verminderen, kosten te besparen en projecttijdlijnen te versnellen." - Nas Andriopoulos, Consultant, McKinsey [4]
Hulpmiddelen zoals Oxen en Simeo™ gaan nog een stap verder door activagegevens te centraliseren, voorspellende modellen uit te voeren en investeringsscenario's te simuleren onder realistische beperkingen zoals budget, energieverbruik en koolstofemissies. Deze aanpak levert consistent 10% tot 25% besparingen op onderhoudskosten, verlengt de levensduur van activa en verlaagt de uitstoot. De digital twin-markt zal naar verwachting groeien met een indrukwekkende 36,3% samengestelde jaarlijkse groei tot 2030 [5], Het is duidelijk dat het invoeren van deze technologie niet alleen een vooruitstrevende zet is - het wordt een noodzaak om aan de eisen van de regelgeving en de verwachtingen van belanghebbenden te voldoen.
De mogelijkheid om betrouwbare, duurzame investeringen te doen, begint met het begrijpen van uw bedrijfsmiddelen, het voorspellen van hun toekomstige prestaties en het testen van scenario's voordat u middelen vastlegt. Digital twins brengen deze mogelijkheid tot leven en bieden een schaalniveau en nauwkeurigheid waar traditionele methoden gewoonweg niet aan kunnen tippen.
FAQs
Hoe kunnen digitale tweelingen helpen om duurzaamheidsdoelstellingen te halen?
Digital twins zijn virtuele replica's van fysieke bedrijfsmiddelen en bieden een krachtige manier om verschillende scenario's te simuleren en te analyseren. Deze modellen kunnen worden gebruikt om de koolstofvoetafdruk te evalueren, het energieverbruik nauwkeurig af te stemmen en de onderhoudsbehoeften te voorspellen, zodat u slimmere beslissingen kunt nemen die in overeenstemming zijn met de duurzaamheidsdoelstellingen.
Met digital twins kunt u afval verminderen, emissies terugdringen en beter geïnformeerde investeringsbeslissingen nemen. Dit ondersteunt niet alleen milieudoelstellingen, maar zorgt ook voor kostenbesparingen op lange termijn en naleving van de wettelijke normen.
Wat zijn de belangrijkste voordelen van het gebruik van digitale tweelingen voor duurzaam vermogensbeheer?
Digital twins bieden een virtuele weergave van fysieke activa, die continu wordt bijgewerkt met real-time gegevens. Deze technologie stelt eigenaars van activa in staat om “wat-als” scenario's, Zo kunnen ze verschillende opties onderzoeken voordat ze zich vastleggen op dure investeringen. Door factoren als slijtage, energieverbruik en koolstofuitstoot te voorspellen, maken digitale tweelingen het gemakkelijker om strategieën te bepalen die zowel efficiënt als kosteneffectief zijn.
De financiële voordelen zijn moeilijk te negeren. Ze kunnen bijvoorbeeld de totale eigendomskosten met wel 30% helpen verlagen, de nuttige levensduur van bedrijfsmiddelen verlengen en de kans op onverwachte stilstand verminderen. Afgezien van de cijfers centraliseren digitale tweelingen kritieke gegevens, verbeteren ze de besluitvorming door scenarioplanning en stellen ze organisaties in staat om hun CO2-voetafdruk bij te houden, zodat ze op één lijn blijven met duurzaamheidsdoelen en wettelijke vereisten.
In wezen zorgt de digitale tweeling voor slimmere beleggingskeuzes, lagere risico's en betere resultaten op lange termijn.
Hoe ondersteunen digitale tweelingen naleving van regelgeving en ESG-rapportage?
Digital twins bieden een dynamische, gegevensgestuurde manier om bedrijfsmiddelen zoals gebouwen, bruggen of nutsvoorzieningen weer te geven, waardoor het eenvoudiger wordt om te voldoen aan ESG (milieu, maatschappij, bestuur) en wettelijke vereisten. Door sensorgegevens in realtime te integreren, kunnen ze koolstofemissies berekenen, naleving van federale of staatsvoorschriften voor duurzaamheid garanderen en duidelijke, auditklare rapporten produceren. Ze bieden ook een transparant overzicht van emissiereducties, zodat investeerders, auditors en belanghebbenden op de hoogte blijven.
Bovendien maken digitale tweelingen gebruik van voorspellende analyses om te anticiperen op onderhoudsbehoeften en de levenscycluskosten te beheren. Dit helpt ongeplande stilstand tot een minimum te beperken en potentiële boetes van regelgevende instanties te voorkomen. Door verschillende investeringsscenario's te simuleren, kunnen besluitvormers opties afwegen die kostenefficiëntie afstemmen op duurzaamheidsdoelen, en dat alles met behoud van een gedocumenteerde registratie voor ESG-rapportage. De digitale tweeling verandert hindernissen voor naleving in praktische, meetbare strategieën.