Reality Mapping, AI og digitale tvillinger – fundamentet for fremtidens infrastruktur

Af Peter Hedberg, Salgs- og Marketingdirektør, Geoinfo

December 2025

Digitale tvillinger udvikler sig til at blive et strategisk værktøj for bl.a. forsyning, byggeri, kommuner og energisektoren. De skaber et datadrevet overblik over virkeligheden, men de skal bygges – og fundamentet er imagery og reality mapping.
 
Reality mapping handler om at skabe en præcis digital gengivelse af den fysiske verden ud fra droner, LiDAR, fotogrammetri og satellitter. Data omsættes til 3D reality meshes, point clouds og overflademodeller, som integreres i GIS og kobles med sensorer, BIM og IoT. Det giver ikke bare visualiseringer, men et operationelt beslutningsgrundlag for hele organisationen.

Modenhedsniveauer for digitale tvillinger: Fra digital model til autonom twin

Udviklingen har fire faser, som også afspejler den tekniske rejse fra rå data til intelligent beslutningsstøtte:retningen for fremtidens intelligente infrastrukturforvaltning.

1. Deskriptiv (digital model)

Den første fase skaber et nøjagtigt digitalt snapshot af virkeligheden. Her anvendes imagery, fotogrammetri, drone- og LiDAR-data til at modellere bygninger, terræn og infrastruktur. Formålet er at etablere en fælles dataplatform, hvor alle aktører arbejder med samme reference.

 2. Informativ (digital shadow)

Modellen beriges med realtidsdata og sensorer – fx IoT, SCADA og Asset Management-systemer. Her begynder organisationen at se forandringer i driften, efterhånden som de sker, og kan analysere sammenhænge på tværs af geografi, teknik og tid.

3. Prediktiv (digital twin)

I denne fase anvendes AI og machine learning til scenarieanalyse og prognoser. Det kan være oversvømmelses- eller støjmodeller, CO₂-beregninger, kapacitetsprognoser eller asset health-analyser. Den digitale tvilling bliver nu et aktivt værktøj til planlægning, forudsigelser, optimering og risikohåndtering.

4. Autonom (closed-loop twin)

Det mest avancerede niveau, hvor modellen bliver selvforbedrende. Data fra sensorer og AI-feeds indgår i et feedback-loop, der automatisk justerer parametre eller foreslår handlinger. Denne fase er stadig eksperimentel, men viser retningen for fremtidens intelligente infrastrukturforvaltning.

Mere om digitale tvillinger i ArcGIS

Udviklingen har fire faser, som også afspejler den tekniske rejse fra rå data til intelligent beslutningsstøtte:retningen for fremtidens intelligente infrastrukturforvaltning.

Anvendelser: Sådan bruger kommuner, forsyning og energi digitale tvillinger

Kommuner og byudvikling

Kommuner anvender 3D-tvillinger til planlægning, miljøvurdering og borgerinddragelse. Et eksempel er den norske hovedstad Oslo, hvor byens udviklingsplaner simuleres direkte i 3D-miljøer.

Forsyning og infrastruktur

Et andet eksempel er forsyningsselskaber som forbinder imagery og sensordata for at forudsige nedbrud, optimere investeringer og prioritere vedligehold.

Bygge- og anlægsbranchen

I byggebranchen sammenholdes ’as-built-’ og ’as-planned’-data, så afvigelser i konstruktion kan spores i realtid, og så evt. rettelser og justeringer kan foretages hurtigst muligt

Energisektoren

Energivirksomheder kombinerer imagery, meteorologi og GIS for at optimere placeringen og ydeevne af sol- og vindanlæg.

AI's rolle i digitale tvillinger (fra segmentering til automatisering)

Kunstig intelligens er blevet den drivende faktor bag skalerbare digitale tvillinger. AI håndterer segmentering, klassifikation, objektgenkendelse og change detection i en skala, der tidligere krævede manuelt arbejde. Resultatet er hurtigere beslutninger, lavere driftsomkostninger og mere præcise modeller.

Fordele: Hvad får organisationer ud af reality mapping og digitale tvillinger?

I Reality mapping er ikke blot en teknisk disciplin – det er strategisk datainfrastruktur. Når imagery og AI integreres i GIS, får organisationer et kontinuerligt og datadrevet overblik over deres aktiver og omgivelser. Digitale tvillinger giver ikke bare bedre visualiseringer, men bedre beslutninger – hurtigere, mere præcise og mere bæredygtige. Alt sammen noget som resulterer i såvel tidsbesparelser som lavere omkostninger - og dermed i sidste ende bedre lønsomhed.

Kom godt i gang: Sådan hjælper Geoinfo jer med digital twin-arkitektur

Er du nysgerrig og vil du vide mere om dette, så kontakt Geoinfo for at høre, hvordan vi kan hjælpe jer med at opbygge jeres egen digital twin-arkitektur.