2 godzin temu
Cyfrowe bliźniaki znajdują coraz więcej zastosowań poza przemysłem, jednak polskie wdrożenia pokazują wyraźne różnice między dojrzałością technologii w logistyce, nieruchomościach, handlu i zarządzaniu miastami.
Możliwość przetestowania zmian operacyjnych bez ingerencji w rzeczywistą infrastrukturę staje się jednym z praktycznych zastosowań cyfrowych bliźniaków. W Polsce najbardziej przekonujących przykładów dostarczają logistyka magazynowa i nieruchomości komercyjne. Pierwsza dysponuje mierzalnymi wynikami optymalizacji, druga pokazuje możliwość powielania rozwiązań w wielu obiektach. Handel detaliczny rozwija technologie symulacyjne, natomiast miejskie projekty koncentrują się na integracji danych i budowie środowisk testowych.
Pod wspólną nazwą funkcjonują jednak systemy o różnej dojrzałości. Amerykański NIST zwraca uwagę na brak jednolitej definicji cyfrowego bliźniaka, wskazując jednocześnie na znaczenie synchronizacji danych i zdolności predykcyjnych. Model przestrzenny może stanowić podstawę takiego rozwiązania, ale dopiero powiązanie go z rzeczywistymi procesami pozwala wykorzystywać go do decyzji operacyjnych.
Logistyka dysponuje najbardziej konkretnymi wynikami
Jednym z najlepiej udokumentowanych polskich wdrożeń jest platforma PSIwms AI wykorzystywana przez LPP Logistics. Rozwiązanie integruje cyfrowego bliźniaka magazynu z systemem WMS, umożliwiając symulowanie procesów kompletacji, testowanie konfiguracji operacyjnych i optymalizację tras pracowników.
Według informacji opublikowanych przez LPP Logistics w 2025 roku zastosowanie platformy pozwoliło skrócić trasy kompletacji o 31 proc. i zwiększyć wydajność procesów o 23 proc. Technologia była wówczas wykorzystywana w sześciu centrach fulfillmentowych w Polsce, Rumunii i Słowacji.
Szczegółowy opis dostawcy wskazuje, iż poprawa wynikała z kolejnych etapów optymalizacji algorytmicznej, wspieranych symulacjami. Podane wyniki są więc efektem całego rozwiązania, a nie wyłącznie cyfrowego modelu magazynu. Pochodzą ponadto od uczestników projektu, bez publicznie dostępnego niezależnego audytu.
Przewaga logistyki wynika z charakteru procesów. Magazyny generują szczegółowe dane o przepływie towarów, czasie realizacji zamówień i wykorzystaniu zasobów. Wysoka powtarzalność operacji pozwala porównywać scenariusze i stosunkowo gwałtownie oceniać skuteczność zmian.
Większym wyzwaniem pozostaje cyfrowe odwzorowanie całych sieci dostaw, obejmujących przewoźników, dostawców i odbiorców. Wymaga ono synchronizacji danych między niezależnymi organizacjami oraz uzgodnienia zasad ich udostępniania. Dojrzałość rozwiązań magazynowych nie przesądza zatem o możliwościach ich rozszerzenia na cały łańcuch logistyczny.
Nieruchomości pokazują potencjał powtarzalnych wdrożeń
W sierpniu 2026 roku Nhood Polska poinformował o wykorzystaniu cyfrowych bliźniaków w 14 centrach handlowych należących do Ceetrus, obejmujących łącznie 200 tys. m² powierzchni. Rozwiązanie działa również w 91 obiektach poza Polską.
System łączy modele 3D, dokumentację techniczną, informacje o wyposażeniu, powierzchniach najmu i dane finansowe. Umożliwia zarządzanie obiektem na podstawie wspólnego zasobu informacji, ograniczając potrzebę korzystania z rozproszonych dokumentów i systemów.
Przykład Nhood pokazuje możliwość wykorzystania tej samej technologii w rozbudowanym portfelu nieruchomości. Nie daje jednak podstaw do oceny jej rentowności. Firma deklaruje ulepszenia operacyjne, ale nie opublikowała porównywalnych danych o oszczędnościach ani zwrocie z inwestycji.
Inny kierunek reprezentuje warszawski biurowiec Studio A, zrealizowany przez Skanska i sprzedany w 2026 roku Stena Real Estate. Zastosowany w nim cyfrowy bliźniak wspierany przez AI służy optymalizacji energetycznej. Również tutaj brak publicznych wyników pozwalających określić skalę uzyskanych oszczędności.
Rosnące koszty utrzymania budynków oraz potrzeba poprawy ich efektywności energetycznej tworzą uzasadnienie dla takich inwestycji. O ekonomice wdrożenia decydują jednak jakość istniejącej dokumentacji, integracja z automatyką budynkową i koszt aktualizowania modelu przez cały okres eksploatacji.
Handel rozwija symulacje, miasta budują podstawy
W handlu detalicznym komercyjne zastosowanie znajdują wirtualne środowiska do testowania cen, asortymentu, rozmieszczenia produktów i zachowań klientów. Dostępna w Polsce platforma Simstore firmy Ipsos umożliwia prowadzenie takich badań w symulowanych sklepach.
Nie jest to jednak równoznaczne z wdrożeniem cyfrowego bliźniaka rzeczywistej placówki, aktualizowanego na podstawie bieżących danych sprzedażowych, magazynowych i operacyjnych. Publicznie dostępne informacje nie pozwalają dziś potwierdzić szerokiej skali takich wdrożeń w polskich sieciach handlowych.
Jeszcze bardziej złożone pozostają projekty miejskie. W lipcu 2025 roku Główny Urząd Geodezji i Kartografii udostępnił zaktualizowane modele budynków 3D w standardzie LoD1 dla całej Polski. Stanowią one wartościową podstawę analiz przestrzennych, ale nie są systemami odzwierciedlającymi bieżące funkcjonowanie miasta.
Z kolei Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe stworzyło w ramach Poznań City Lab cyfrowego bliźniaka Holu Wschodniego Międzynarodowych Targów Poznańskich, wykorzystując NVIDIA Omniverse. Projekt jest środowiskiem testowym i demonstracyjnym, a nie wdrożeniem operacyjnym obejmującym całą infrastrukturę miejską.
Rozwój takich rozwiązań wspiera Unia Europejska. W czerwcu 2026 roku zakończono prace nad EU Local Digital Twin Toolbox, zestawem otwartych narzędzi przeznaczonych dla samorządów. Jednocześnie analiza przygotowana na zlecenie Komisji Europejskiej wskazuje, iż finansowanie, interoperacyjność i kooperacja między instytucjami przez cały czas ograniczają skalowanie miejskich bliźniaków.
Komercjalizacja zależy od struktury danych
Dostępne wdrożenia sugerują, iż najbliżej komercyjnej skali znajdują się rozwiązania obejmujące procesy zarządzane przez jedną organizację. Magazyn i portfel nieruchomości mają stosunkowo jasno określone źródła danych, odpowiedzialność operacyjną i wskaźniki efektywności. W przypadku miasta lub wielopodmiotowej sieci dostaw liczba zależności istotnie rośnie.
To rozróżnienie pomaga wyjaśnić obecne tempo komercjalizacji. Technologia jest wystarczająco rozwinięta, aby wspierać konkretne procesy operacyjne, ale jej rozszerzanie wymaga coraz większych nakładów na integrację i utrzymanie danych.
Polskie przykłady potwierdzają możliwość osiągania korzyści, choć przez cały czas brakuje reprezentatywnych danych o liczbie wdrożeń i ich rentowności. Dalszy rozwój rynku będzie prawdopodobnie opierał się na wyspecjalizowanych modelach, których wartość można systematycznie mierzyć. Rozbudowa tych środowisk w większe, połączone systemy pozostanie uzależniona przede wszystkim od jakości danych i kosztów współpracy między organizacjami.
