围绕数字双胞胎的炒作最近开始达到顶峰。与许多其他有前途的技术一样，这种兴趣的增加在很大程度上可以用计算能力、云、大数据应用程序和物联网传感器可用性的进步来解释。凭借处理大量数据的能力，现在可以更详细地模拟产品和流程，这就是数字双胞胎的全部意义所在。什么是数字孪生？简而言之，数字孪生是物理实体的数字复制品。这个物理实体的轮廓是使用无数数据点生成的，这些数据点由安装在实体上的传感器捕获并发送到基于云的系统进行进一步分析。简单来说，数字孪生包含四项技术：物联网传感器收集有关物理实体的数据XR以3D形式可视化物理实体物联网传感器收集的数据存储在云端人工智能和机器学习用于分析物理实体数据，生成洞察力并做出预测数字孪生在现代工厂中的作用在制造业中，数字孪生的一个主要优势是能够自动提供有关设备或产品性能的综合信息，而无需人工参与。更重要的是，凭借当今的计算能力，工厂可以使用先进的机器学习算法来快速分析物理双胞胎提供的数据，并将其转化为可操作的见解。在数字孪生出现之前，这种级别的制造控制是不可能实现的。制造业是一个看似复杂的行业。工厂通常具有高度复杂的机械部件，这些部件不断地相互影响。这种复杂性使我们无法知道在何处以及如何改进生产车间。但是，由于工厂安装了数以千计的传感器并不断将数据输入数字孪生模型，因此制造商可以积累对系统性能的重要见解，并对工厂工作流程进行基于证据的调整。更重要的是，现代传感器可以收集从浓度和温度到工厂一般环境条件的一切数据。在传感器的帮助下，数字孪生可以监控制造工厂以外的资产。例如，一家汽车厂可以评估各种汽车部件在极端条件下的磨损或性能。这些见解可用于增强未来的产品设计。数字孪生还使制造商能够在没有任何财务风险的情况下试验非常规的设计决策并推动创新。简而言之，数字孪生使制造商能够克服传统挑战，同时满足各种业务需求。制造业中的主流数字孪生用例在制造环境中，数字孪生可以以多种方式应用。让我们探讨一些世界领先的制造公司如何利用数字孪生。(1)提高产品质量特别是意识到对药物和疫苗日益增长的需求，Atos、葛兰素史克和西门子联手改造制药行业。传统上，制药公司只能在产品制成后才能对其质量进行评估，这意味着如果质量低下，则必须丢弃整批产品，从而浪费时间和材料。数字孪生允许在生产过程中评估产品质量，帮助制造商及时调整运营并满足质量标准。Atos与西门子合作实施了一个数字双胞胎系统，用于收集疫苗制造过程每个阶段的数据。这种数字孪生使制药公司能够显着提高产品质量、降低成本并缩短上市时间。更重要的是，制药公司现在还可以模拟生产变化并清楚地看到它们将如何影响最终产品。(2)预测产品故障为了满足对其行业领先的螺杆压缩机不断增长的需求，Kaeser决定将数字孪生集成到他们的新生产设施中。在Kaeser的案例中，产品必须满足特定的客户需求，这大大增加了质量控制的复杂性。他们的压缩系统有很多参数需要为每个客户单独定制。更重要的是，根据环境，Kaeser客户可以在空气和水冷却系统之间进行选择，并为其压缩机添加干燥器或热回收系统。在数字孪生的帮助下，Kaeser的员工可以在产品组装前确定准确的产品测试程序。压缩机离开装配线后，按下按钮即可启动测试程序。如果剩余的结果不符合要求的标准，系统会通知操作员手动调整压缩机参数。Kaeser还在工厂外使用数字双胞胎系统，售出的每套压缩空气系统也都由数字双胞胎进行了虚拟复制。这使操作员能够监控每台压缩机的状态，从而能够远程检测潜在故障并及时进行维护。这大大延长了产品的使用寿命，提高了客户满意度，并降低了维护成本。(3)缩短上市时间在生产豪华车时，在质量上不能有任何妥协的余地。另一方面，细致的质量控制可能非常耗时。因此，为了加快汽车开发进程，世界领先的汽车制造商之一玛莎拉蒂与西门子合作，将数字孪生集成到其制造过程中。在SiemensPLM软件的帮助下，玛莎拉蒂工程师现在可以使用来自汽车虚拟副本的数据来持续优化他们的开发。例如，评估车辆空气动力学的传统方法需要构建汽车的物理原型并将其放置在风洞中。在数字双胞胎的帮助下，此类测试可以虚拟运行，从而显着降低成本，并允许对汽车的空气动力学进行更精细的实验。得益于数字双胞胎的实施，玛莎拉蒂设法将汽车开发所需的运营成本和时间减少了30%。在数字双胞胎的帮助下，该公司还将车辆上市时间缩短了16个月。(4)改善用户体验最初，总部位于巴西的农业机械制造商Stara旨在应用数字孪生来提高其农业机械的性能并优化维护。在拖拉机和其他农业机械上安装物联网传感器后，他们能够监测拖拉机的路径、速度、油耗和发动机状况。这使Stara能够预测机械故障并增加设备正常运行时间。在利用数字孪生的优势来提高性能的同时，Stara发现该技术还可以优化农民对机械的使用。嵌入式物联网传感器现在可以收集有关天气和土壤特性的数据，帮助农民确定种植作物的最佳条件。(5)简化产品开发在轮胎制造公司中实施数字孪生有助于产品工程和测试，而无需构建原型。除了缩短上市时间和降低开发成本外，消除物理原型还可以让制造商和组织减少因浪费原型而造成的负面环境影响。更重要的是，对于轮胎制造公司而言，数字双胞胎已被证明特别有利于简化与其他汽车公司的合作。例如，世界领先的轮胎制造商普利司通现在使用数字孪生与其合作伙伴共享即将推出的产品的虚拟副本以供审批。知名轮胎制造商米其林的数据科学总监也表示，数字孪生在构建高效协作生态系统方面具有巨大潜力，能够使组织之间无缝共享开发数据。米其林正在使用数字双胞胎来测试各种轮胎设计。更具体地说，该公司使用该技术模拟轮胎在潮湿路面上的行为，以确定最佳胎面花纹设计。西门子的工程师可以说是汽车行业最受欢迎的数字孪生技术提供商，他们声称能够模拟轮胎在不同路面和不同天气条件下的性能。最后的想法不可否认，数字孪生是制造业的一项关键技术。它创造价值、缩短上市时间、优化工厂设备和成品性能以及提供洞察力的能力是任何其他解决方案都无法比拟的。随着成本降低、供应商数量增加以及构成数字孪生的先进技术的可用性增加，集成数字孪生应该是全球制造商的下一个必然步骤。然而，同样值得注意的是，那些流程高度复杂、优先考虑创新、改进或扩大产品范围的公司将从数字孪生中获益最多。不过，该技术绝不便宜或易于实施，因为它通常需要进行全面的组织改革并对制造工作流程进行大量调整。
