Akademik Veri Yönetim Sistemi
5th INTERNATIONAL MULTIDISCIPLINARY STUDENT CONGRESS IN THE LIGHT OF SCIENCE , Eskişehir, Türkiye, 17 - 19 Nisan 2026, ss.83-85, (Özet Bildiri)
Dijital ikiz teknolojisi, fiziksel varlıkların, süreçlerin veya sistemlerin gerçek zamanlı verilerle desteklenen sanal kopyalarının oluşturulmasını ifade eden ileri düzey dijital dönüşüm aracıdır. Dijital bilgi yapısı, fiziksel sistemin içine gömülü olan bilginin “ikizidir” ve sistem tüm yaşam döngüsü boyunca bu fiziksel sistemle bağlantılıdır. Dijital ikiz kavramı incelendiğinde fiziksel ortamdan dijital ortama geçişte üç aşamalı mekanizmanın çalışmakta olduğu görülmektedir. Dijital master verisi üzerinden; ürüne ait operasyonel durum verileri, süreç verileri, tesis ve altyapı verileri kullanılarak dijital gölge yani dijital ikiz oluşturulmaktadır. Dijital ikiz teknolojisi NASA’nın eşleme teknolojisi sonucunda ortaya çıkan ilk olarak 2002 yılında Michigan Üniversitesi’nde Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi merkezinde Dr. Michael Grieves tarafından kullanılmış, daha sonra 2006 yılında kavramsal model olarak sunulmuştur. Son yıllarda özellikle Endüstri 4.0 kapsamında veri analitiği, yapay zekâ ve nesnelerin interneti teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte dijital ikizler, işletmeler açısından stratejik karar alma süreçlerinde yönetim aracı haline gelmiştir. Günümüzde küresel ölçekte dijital ikiz pazarı; üretim, lojistik, sağlık ve enerji gibi birçok sektörde etkin biçimde kullanılmaktadır. İşletmeler açısından değerlendirildiğinde dijital ikizler, özellikle operasyonel verimlilik ve maliyet yönetimi süreçlerinde önemli katkılar sağlamaktadır. Gerçek zamanlı veri akışı sayesinde işletmeler, üretim süreçlerini anlık olarak izleyebilmekte ve olası aksaklıkları önceden tahmin edebilmektedirler. Bu durum, tahmine dayalı bakım uygulamalarının yaygınlaşmasına ve plansız duruşların azaltılmasına olanak tanımaktadır. Araştırmalar, dijital ikiz kullanımının bakım maliyetlerinde önemli oranlarda azalma sağladığını ve üretim verimliliğini artırdığını ortaya koymaktadır. Bu kapsamda dijital ikiz teknolojisi, işletmelerin farklı senaryoları simüle ederek daha doğru ve hızlı kararlar almasına ve riskleri minimize etmesine yardımcı olmaktadır. Sürdürülebilirlik hedeflerinde enerji tüketiminin optimize edilmesi ve kaynak kullanımının iyileştirilmesine de önemli katkılar sağlamaktadır. Ancak, dijital ikiz teknolojisi uygulanması veri güvenliği, yüksek maliyetler, veri entegrasyonu ve standartlaşma eksiklikleri gibi çeşitli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Yapılan araştırmalarda, bu sorunların çözümünde yapay zekâ, büyük veri analitiği ve bulut bilişim teknolojilerinin entegrasyonuna odaklanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca kullanılan büyük dil modelleri ile dijital ikiz sistemlerinin entegrasyonu, daha akıllı ve otonom karar destek sistemlerinin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Küresel ölçek açısından bakıldığında, dijital ikiz pazarının 2024 yılı itibarıyla yaklaşık 15–20 milyar dolar büyüklüğüne ulaştığı ve yıllık %30’un üzerinde büyüme oranıyla 2030 yılına kadar 150 milyar dolar seviyesini aşmasının beklendiği ifade edilmektedir. Bu hızlı büyüme, işletmelerin dijital ikiz teknolojilerini rekabet avantajı elde etmek amacıyla 48
giderek daha fazla benimsediğini göstermektedir. Yapılan değerlendirmeler, dijital ikiz uygulamaları üretim verimliliğini %10 ila %25 oranında artırabildiği, bakım maliyetlerini ise %15 ila %30 arasında azaltabildiği sonucunu ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın amacı, dijital ikiz teknolojisinin işletmelerde operasyonel verimlilik, maliyet yönetimi ve stratejik karar alma süreçlerine olan etkilerini istatistiksel veriler ışığında incelemektir. Yapay zeka ve nesnelerin interneti entegrasyonunun artmasıyla dijital ikiz uygulamalarının yaygınlaşması beklenmektedir. Bu nedenle işletmelerin dijital dönüşüm stratejilerinde bu teknolojiyi benimsemeleri kritik önem taşır.
Digital twin technology is an advanced digital transformation tool that refers to the creation of virtual copies of physical assets, processes, or systems supported by real-time data. The digital information structure is a "twin" of the information embedded within the physical system and remains connected to this physical system throughout the system's entire lifecycle. When examining the concept of digital twins, it is observed that a three-stage mechanism operates in the transition from the physical environment to the digital environment. Through digital master data; The digital twin, or digital shadow, is created using operational status data, process data, and facility and infrastructure data related to the product. Digital twin technology emerged from NASA's mapping technology and was first developed in 2002 at the University of Michigan's Product Lifecycle Management center by Dr. Used by Michael Grieves, it was later presented as a conceptual model in 2006. In recent years, with the advancements in data analytics, artificial intelligence, and Internet of Things technologies, especially within the scope of Industry 4.0, digital twins have become a management tool for strategic decision-making processes in businesses. Today, on a global scale, the digital twin market is being used effectively across many sectors such as manufacturing, logistics, healthcare, and energy. When evaluated from a business perspective, digital twins provide significant contributions, particularly in operational efficiency and cost management processes. Thanks to real-time data streaming, businesses can monitor their production processes in real time and anticipate potential disruptions in advance. This enables the widespread adoption of predictive maintenance practices and reduces unplanned downtime. Research reveals that the use of digital twins provides significant reductions in maintenance costs and increases production efficiency. In this context, digital twin technology helps businesses make more accurate and rapid decisions by simulating different scenarios and minimize risks. In sustainability goals, it also makes significant contributions to optimizing energy consumption and improving resource usage. However, implementing digital twin technology brings with it various challenges such as data security, high costs, data integration issues, and lack of standardization. Research has concluded that in addressing these issues, the focus should be on the integration of artificial intelligence, big data analytics, and cloud computing technologies. Additionally, the integration of large language models with digital twin systems enables the development of smarter and autonomous decision support systems. When viewed from a global perspective, it is stated that the digital twin market has reached approximately $15–20 billion in size as of 2024, and is expected to exceed the $150 billion mark by 2030, with a growth rate exceeding 30% annually. This rapid growth indicates that businesses are increasingly adopting digital twin technologies to gain competitive advantage. Analyses reveal that digital twin applications can increase production efficiency by 10% to 25% and reduce maintenance costs by 15% to 30%. The aim of this study is to examine the effects of digital twin technology on operational efficiency, cost management, and strategic decision-making processes in businesses, using statistical data. With the increasing integration of artificial intelligence and the Internet of Things, the widespread 49
adoption of digital twin applications is expected. Therefore, it is of critical importance for businesses to adopt this technology in their digital transformation strategies.