Digital Twins in administratieve context

Van het concept Digital Twin claimt de NASA dat zij het als eersten toepasten. Om beter het gedrag te kunnen voorspellen van wat ze de ruimte in schoten, had men nood aan een kopie op aarde – niet alleen fysiek, maar ook digitaal. Sommige scenario’s zijn nu eenmaal moeilijk na te bootsen op aarde, maar moeten wel zo gedetailleerd mogelijk doorgerekend kunnen worden. Deze aanpak vond navolging in andere industrieën, zoals de luchtvaart, waar ontwerpfouten catastrofale gevolgen zouden kunnen hebben, of waar een trial-and-error methodiek te duur of praktisch onmogelijk zou zijn.

Digital Twin verschijnt echter pas als onderwerp op de radar van Gartner eind 2016. Ook de Wikipedia-pagina over het onderwerp is een relatief recent gegeven, aangemaakt in 2015, veel later dan die over Virtual Reality (2001) en Internet of Things (2007). Het idee van Digital Twins werd echter snel populair, daarbij geholpen door het Europese Horizon-2020 programma dat er brood in zag en verschillende projecten rond het thema financierde voor miljoenen euro’s ([1], [2], [3], [4]). Alvast in Vlaanderen heeft men die kans gretig gegrepen, met IMEC in een centrale rol, bijgestaan door een enthousiast Digitaal Vlaanderen, en ook VITO is overtuigd.

Marketinggewijs heeft de Digital Twin zijn waarde dus alvast bewezen. Maar kan het een concrete meerwaarde zijn voor publieke administraties? Ook daar worden workflows snel complex, kunnen wijzigingen duur zijn, en wil men misschien éen en ander kunnen simuleren alvorens het effectief te implementeren. In dit artikel onderzoeken we wat de Digital Twin kan betekenen in een administratieve context.

Definities

Er bestaan nogal wat verschillende interpretaties van Digital Twin. De essentie is alleszins niet nieuw: een systeem wordt digitaal weergegeven zodat het kan worden geobserveerd, getest en verbeterd zonder de daadwerkelijke werking direct aan te tasten. Het belangrijkste onderscheidende kenmerk is de continue (of in ieder geval regelmatige) synchronisatie tussen het reële systeem (de ‘doelentiteit’ of ‘target entity’), en zijn digitale tegenhanger. De EU JRC hanteert een maturiteitsmodel dat verschillende niveau’s van integratie onderscheidt; enkel in het geval van tweerichtings-datauitwisseling tussen target en twin wordt echt van een twin gesproken. Op internationaal vlak worden pogingen ondernomen tot standaardisering van terminologie.

Om nuttig te kunnen zijn moet een Digital Twin uitgewerkt zijn in voldoende detail. Al naargelang de toepassing zal het niveau van granulariteit of resolutie variëren. De twin moet de doelentiteit gedurende diens volledige life cycle getrouw kunnen weergeven, maar dat betekent niet dat elk detail tot in de puntjes gesimuleerd moet zijn. In de medische sector zien we digital twins opduiken op het niveau van de cel, van het orgaan, van een persoon of van de populatie. Niets belet ook dat een Digital Twin slechts een onderdeeltje vormt van een groter systeem – het kan bijvoorbeeld alleen maar uitgewerkt zijn voor 1 kritische component.

We kunnen twee stromingen van Digital Twins onderscheiden:

• Hoogwaardige technologische twins (luchtvaart, industrie, infrastructuur), waarbij de twin wordt gebruikt voor diagnostiek, voorspellend onderhoud of iteratief ontwerp op basis van operationele gegevens – bij NASA, voor elektriciteitsdistributie, …
• Informatiesysteem- of socio-technische twins (steden, organisaties, dienstverlening), waarbij de doelentiteit niet zozeer een machine is maar eerder een complex systeem met meerdere belanghebbenden, bestaande uit processen, regels, mensen en gegevensstromen. Deze tweede stroom is waar de publieke sector in past, maar het is ook waar de definities vaag worden en Digital Twin soms wordt gebruikt als marketingterm voor ‘dashboard+model’.

Waar beleidsmatig enige vaagheid misschien onvermijdelijk is, willen we in de praktijk toch een meer operationele interpretatie. We zouden een administratieve digital twin kunnen definiëren als: een continu geüpdatete, testbare, digitale representatie van de realiteit van de dienstverlening. Dit omvat processen, dossiers en de status waarin die zich bevinden, een uitvoerbaar systeem van de regels die van toepassing zijn, en alle dataverkeer dat nodig is om het geheel te doen werken. Dat moet toelaten de huidige realiteit van nabij te monitoren, en eventuele wijzigingen vooraf te simuleren voordat ze worden toegepast.

Voor een industrieel proces gedreven door sensordata en de onveranderlijke wetten van de fysica, ligt dat gemakkelijker dan voor het overheidswezen, waar men vaak gevoelige gegevens verwerkt en afhangt van regelmatig wijzigende regels die ruimte laten voor interpretatie (zie ook onze eerder gepubliceerde artikels over Rules As Code). Bezorgdheden rond data governance (GDPR etc.) kunnen het moeilijk maken om synchronisatie met real-time gegevens op te zetten. Beslissingslogica is vaak nauw verweven met de code van applicaties, wat aanpassingen en compliance checking bemoeilijkt. Het is daarom vaak al een hele prestatie als men in overheidscontext tot een Digital Shadow komt, die we ergens kunnen situeren tussen een “dom” model en een echte gesynchroniseerde twin.

Toonaangevende projecten

In Europa gaan de opvallendste Digital Twin projecten overwegend over klimaat en wetenschap:

• Destination Earth of DestinE combineert grootschalige gegevens van (weer)satellieten en Copernicus in een data lake. Op basis daarvan zagen 2 Digital Twins het licht: Climate Change Adaptation (langetermijn) en Weather-induced Extremes (kortetermijn). Daarvoor ontwikkelden ze hun eigen Digital Twin Engine. Het project wordt voortgezet, waarbij men gemakkelijker “downstream applicaties” van externe gebruikers wil faciliteren die deelaspecten of specifieke onderzoeksvragen verder kunnen uitdiepen. Dat alles moet gedeeld worden via 1 platform gecoördineerd door ESA.
• Het EDITO project probeert gelijkaardige doelstellingen te bereiken maar dan voor oceanen. Hiervoor wordt data van EMODnet en Copernicus samengebracht. Toegang verloopt via een Datalab dat ook een reeks andere bouwblokken en services aanbiedt, en de applicaties die erop gebouwd worden kunnen een plaats krijgen op het digitaal platform van het initiatief.
• Verschillende use cases worden ook opgelijst in het kader van het recent afgelopen (en Europees gefinancierde) interTwin onderzoeksproject, dat een enigszins gestandaardiseerde architectuur met herbruikbare componenten voor Digital Twins trachtte ontwikkelen. Zij benaderden het onderwerp eerder vanuit de wereld van het CERN, en onafhankelijk van de twee eerder vermelde initiatieven. Onderweg leerden ze wel van elkaars bestaan en werd een mogelijke interoperabiliteit met het ESA-gelinkte DestinE alvast onderzocht.

In een administratieve context hebben we minder boodschap aan gegevens van satellieten of deeltjesversnellers. Omwille van de governance-vereisten komt de nadruk veeleer te liggen op correcte interoperabiliteit en data-uitwisseling, conform alle geldende wettelijke kaders. In dat opzicht zijn de nuttigste Europese initiatieven misschien nog de Data Spaces – voor een “policy twin” bijvoorbeeld de Legal Data Space. Er zijn ook raakvlakken met het idee van Regulatory Sandboxes zoals dat opduikt in o.a. de Interoperable Europe Act of recenter de AI Act: een administratieve digital twin kan de rol van zo’n sandbox vervullen als er goede mechanismen voor scenario-ontwikkeling en -evaluatie zijn.

Administratieve Use Cases

Voordat we zelf aan de slag zouden gaan in complexe sectoren zoals gezondheidszorg en sociale zekerheid, moeten we ons toch afvragen of Digital Twins echt iets kunnen toevoegen aan wat vandaag al bestaat – want hype op zich draagt niets bij.

Inzake policy modeling voor sociale zekerheid, is er bijvoorbeeld al een sterke basis met het EUROMOD microsimulatie model, waarvan de Belgische variant BELMOD heet. Dit zijn statische microsimulaties waarbij gegevens op fijnmazig niveau worden gecombineerd met gecodeerde regels zodat het mogelijk wordt om hervormingen aan de parameters van de sociale zekerheid te simuleren (bijdragen, uitkeringen, etc.). Zulke studies worden typisch uitgevoerd aan universiteiten, men kan een idee krijgen van wat dat inhoudt via EUROMOD Online.

In zekere zin komt dit type model al in de buurt van een digital twin voor sociaal beleid, maar het mist nog twee cruciale lagen:

• actuele/live koppelingen met administratieve gegevens: hiermee kan men dan budgettaire en verdelingseffecten simuleren op de situatie van vandaag, in plaats van op verouderde data van enkele jaren geleden.
• procesinformatie over de dienstverlening (doorlooptijden van dossiers, behandelingscapaciteit etc): dit zou toelaten ook de operationele impact van hervormingen in te schatten op de uitvoerende diensten.

Het zou allerminst eenvoudig zijn om dat toe te voegen: de gegevens in kwestie zijn zeer gevoelig van aard. De echte data gebruiken als real-time databron voor simulaties zou al zeker verregaande anonymisering vereisen (voortvloeiend uit de GDPR), naast een resem andere veiligheidsmaatregelen. Dat is een complexe oefening op zich, waarbij mogelijk ook nuttige informatie verloren gaat.

De status van een persoon binnen de sociale zekerheid wordt daarenboven bepaald door een opeenvolging van gebeurtenissen die lang kunnen doorwerken en met elkaar interageren (werk, ontslag, ziekte, ongeval, pensioen, geboorte van een kind, …). Om echt waardevol te kunnen zijn zou een twin de hele weg moeten kunnen modelleren die een individu aflegt in het systeem. Niet alleen de individuele status, maar ook die van dossiers (worden er deadlines gemist) en administratie (is er behandelingsachterstand) evolueert doorheen de tijd.

Als er vandaag al een goede digital shadow beschikbaar is van een dienst, dan kan met de toevoeging van evolutieve gegevens over werklastverdeling, capaciteit, dossiervoortgang, … een volgende stap gezet worden, zoals de toevoeging van simulatie van caseflow. Zulke selectieve simulaties kunnen dienen voor tegenfeitelijke (“wat-als”) analyses die de impact van verandering (organisatorisch, of in de regelgeving) beter in te schatten maakt. Andersom kan men zoiets ook zien als een framework voor regressietesten: berekeningen op representatieve steekproeven kunnen herhaald worden telkens iets wijzigt, om na te gaan waar de grootste impact ligt.

De administratie van de gezondheidszorg kent andere prioriteiten: opvolging van patiënten en consultaties is tijdskritisch, de toekenning van mensen en middelen is een complexe planningspuzzel, allerlei terugbetalingen en verzekeringen, … Om daarin richting Digital Twin te evolueren kan er een grote rol weggelegd zijn voor de European Health Data Spaces, en voor nieuwe oplossingen die men momenteel tracht uit te denken voor secundair gebruik van gezondheidsdata.

We staan nog ver van de droom van individueel geoptimaliseerde gezondheidszorg op basis van een persoonlijke digital twin van een patiënt – idee dat trouwens ook gepaard gaat met heel wat niet triviale risico’s inzake ethiek en privacy. Op kortere termijn liggen de mogelijkheden eerder op niveau van de organisatie. Met gegevens over opnames, wachtlijsten, personeelsinzet en activiteit, toegevoegd aan een bestaande digital shadow, kunnen strategische en operationele wijzigingen mogelijk beter opgevangen worden.

Implementatie: een kostelijke affaire?

Om de focus te behouden op wat vandaag of op korte termijn mogelijk is, kunnen administraties zich inspireren op “reference stacks” van technologische componenten, die uitgebouwd zijn in het kader van bestaande digital twins. Enkele daarvan haalden we reeds eerder aan en herhalen we hier niet.

Een Digital Twin moet een representatie kunnen bevatten van de huidige staat van een systeem, en moet gebeurtenissen kunnen verwerken die daarop een impact hebben. In het kader van de Europese FIWARE initiatieven (Future Internet) werd daarvoor door een werkgroep Context Information Management bij ETSI de NSGI-LD standaard en API ontwikkeld. Het lijkt er echter op dat er nog niet veel adoptie is van deze standaard buiten het eigen netwerk van voornamelijk Smart City en IoT-initiatieven.

Administratieve systemen bestaan niet louter uit beslissingen. De processen omvatten interactie, documenten, en soms ook enige beoordelingsvrijheid. Open standaarden uit de business process management wereld komen hier van pas. DMN (decision modeling), BPMN (business processes) en CMMN (case management) zijn complementair aan elkaar en laten het modelleren van deze aspecten toe. Op deze initiatieven verschijnen ook uitbreidingen, zoals het aan de KULeuven ontwikkelde Constraint DMN (cDMN) dat complexere logica toelaat. Een Digital Twin kunnen we dan samenstellen uit een DMN beslissingsmotor die berekent “wat de regels zeggen” (hier kan Rules As Code eventueel een plaats krijgen), verrijkt met lagen die de processen en caseflow voor hun rekening nemen (status, deadlines, ondersteunende documenten), en tot slot een regelmatige synchronisatie om de operationele status (of context) te kunnen updaten. Dit is compatibel met het JRC maturiteitsmodel (model -> schaduw -> twin).

Digital Twins zijn niet duur omdat ze veel visualisatie bevatten of rapporteringsmogelijkheden ingebouwd hebben. Ze zijn duur omdat ze een duplicaat vormen van het doelsysteem, dat net zoals het origineel, doorheen de tijd correct moet blijven werken. Om meer te zijn dan enkel hype, is constante investering in onderhoud nodig. Die recurrente kosten omvatten ten minste het volgende:

• monitoring en validatie: een digital twin moet elke verandering aan het doelsysteem zo accuraat mogelijk volgen, dit vraagt regelmatige updates,
• onderhoud van de regels en traceerbaarheid: zeker wanneer regels vaak wijzigen is dit een grote kost. Hier spelen versionering, test suites en veranderingsmanagement een rol,
• functioneren van data pipelines en interoperabiliteit: omvat ook semantiek, toegangscontrole, datakwaliteit, accuraatheid en beveiliging,
• privacy en compliance: onontbeerlijk, zeker voor systemen die persoonsgegevens verwerken (gezondheid, inkomen, familie)

Voor een administratieve use case is de beste eerste stap daarom een stelselmatige uitbouw van wat we een privacy-aware digital shadow zouden kunnen noemen: initieel beperkt tot monitoring + replay functionaliteit, met strikte toegangscontrole en dataminimalisatie. Daarna kan gedacht worden aan uitbreiding met simulaties op geanonimiseerde of synthetische datasets. Eventuele near-real-time synchronisatie met gegevens uit het echte doelsysteem, om een echte Digital Twin te vormen, kan pas op het einde volgen, en heeft vaak nogal wat voeten in de aarde.

Conclusie

Is een Digital Twin het juiste type oplossing, of kan het ook eenvoudiger? Samengevat zijn Digital Twins pas te overwegen als al het volgende waar is (anders kan een andere aanpak efficiënter zijn en beter aansluiten):

• Het doelsysteem dat gemodelleerd wordt is dynamisch: uitkomsten hangen af van evoluerende situaties (caseflow, wachtrijen, levenscyclus van gebeurtenissen), niet enkel van eligibility checks of formulieren.
• Je kan authoritatieve databronnen identificeren en doorlopende synchronisatie volhouden. Zonder regelmatige updates met operationele data, bouw je een model en geen twin.
• Simulaties leiden tot echte beslissingen. Als de organisatie niet voldoende vrijheid heeft om in te grijpen (beleid veranderen, caseflow wijzigen, prioritisering, personeelstaken, …), zal een reeks dashboards waarschijnlijk volstaan.
• Er is een geloofwaardig plan voor audit en permanente kwaliteitsbewaking. Dit mag niet achteraf komen maar moet een acceptatiecriterium zijn. Het heeft geen zin een twin te bouwen die sneller rot dan het doelsysteem.
• De wettelijke/compliance omgeving is compatibel. Als er persoonsgegevens aan te pas komen kunnen GDPR en AI Act verplichtingen met zich meebrengen die de haalbaarheid en de kostprijs erg beïnvloeden. Dat kan een Twin limiteren tot een veredeld testsysteem in plaats van een echte bijdrage tot operationele automatisering te leveren.

Een niet-Twin kan ook waardevol zijn – met gecodeerde regels + testharnas + monitoring heb je ook al een transparante setup waarmee allerlei inzichten verworven kunnen worden, zonder de complexiteit en kost van volledige synchronisatie of simulatie-infrastructuur. In een administratieve omgeving kan zulk policy model al veel noden lenigen zonder operationele digital twin, al zal dat misschien teleurstellend zijn voor wie graag uitpakt met trendy buzzwords.