32、组织数字孪生的架构考量

组织数字孪生的架构考量

1. 数字孪生组织（DTO）面临的挑战

在生产场景中，以两名操作员在 WD 工作为例，当质量传感器检测到有缺陷的物品时，WD 的一名工人可能会决定处理该缺陷物品并进行返工。然而，这一决策可能导致资源分配次优。因为即使在这种情况下，最优分配仍可能是将两名操作员都分配到 WD，也许是因为生产线当前的瓶颈仍然是 WD。而经过演进的 DTO 能够持续提供关于操作员最优分配的建议。

构建演进的 DTO 面临诸多挑战，主要问题源于以下方面：
- 架构不一致 ：组织架构（OA）、业务架构（BA）和信息架构（IA）未对齐，难以理解不同资源之间、资源与流程之间以及资源、流程与可用数据之间的关系。
- 缺乏灵活性 ：OA、BA 和 IA 都不灵活且难以演进。当引入或更改资源、流程或数据时，所有架构都需要重新安排，这会引入技术债务，导致架构侵蚀。
- DTO 演进困难 ：DTO 同样不灵活且难以演进。当 OA、BA 或 IA 发生变化时，整个 DTO 需要重新安排，同样会引入技术债务，进而导致架构侵蚀。

2. 可持续数字化的经验教训

为了实现结构、产品、运营以及它们之间所有关系的直接且可持续的数字化，OA/BA 和 IA 必须完全对齐。当 OA/BA 和 IA 对齐后，它们可以直接映射到 DTO，并用于模拟和分析组织。其中，OA/BA 提供组织模拟和分析所需的所有结构和行为模型，而 IA 提供代表组织实际状态的原始（来自网络物理系统 CPS）和聚合（来自数据字典 DD）数据。

然而，这只是必要