【.com快译】人类一直在收集数据，以更好地理解物理世界。越来越多的企业希望通过数字孪生将数字世界与物理世界融合。作为这两个领域之间的桥梁，数字孪生技术可以提供物理对象和过程的实时虚拟表示。这些物理操作的虚拟克隆可以帮助企业模拟使用物理资产进行测试或实施既耗时又昂贵的场景。它们可以帮助公司监控运营、执行预测性维护、为投资决策提供洞察力、制定长期业务计划、识别新发明和改进流程。研究公司MarketsandMarkets在2020年9月发布的一份研究报告中指出，2020年全球数字孪生市场规模为31亿美元，预计到2026年将达到482亿美元，期间复合年增长率为58%这一时期。%。以下是公司如何有效使用数字双胞胎的一些示例：1.Rolls-Royce采用数字双胞胎来提高喷气发动机效率产生。该公司可以监控每台发动机的飞行情况、飞行条件以及飞行员的使用情况。公司首席信息和数字官StuartHughes表示：“我们正在调整维护制度，以确保我们针对发动机的使用寿命进行优化，而不是维护手册中规定的使用寿命。仅考虑每架喷气式飞机引擎作为一个个体可以提供更灵活和可变的服务。”该公司多年来一直为客户提供发动机监控服务，但其数字孪生能力使其能够针对特定发动机提供量身定制的服务，帮助该公司将某些发动机的维护间隔延长了50%，使用户能够大幅减少零件和备件库存。该技术还帮助劳斯莱斯提高了发动机效率，迄今为止减少了22,000吨碳排放。休斯的建议：了解你的客户。了解如何以及为什么使用数字孪生的力量是与了解技术本身一样重要。提供这项服务是一种胜利，因为它为劳斯莱斯及其客户带来了明显的好处。“使用数字双胞胎技术对客户的好处是，由于飞机发动机运行时间更长，客户看到的中断更少，这样他们就可以更多地使用引擎。对我们的好处是优化发动机的实际维护，”他说。方式。2.玛氏通过数字孪生优化供应链全球知名的糖果、宠物护理和食品公司玛氏在其生产供应链中采用数字孪生技术来支持其业务。该公司使用MicrosoftAzure云平台和人工智能技术来处理和分析其生产设施和机器产生的数据。Mars,Inc.首席数字官SandeepDadlani表示：“我们将数字化视为一个巨大的业务加速器，而不是为了实现数字化过程而实施数字化。在数字制造和运营顾问Accenture的帮助下，Mars,Inc.使用MicrosoftAzureDigitalTwins的IoT服务来增强其160个制造设施的运营。该公司使用软件模拟来提高产能和过程控制，包括通过预测性永久维护来增加生产机器的正常运行时间并减少产品浪费。该公司使用数字孪生技术生成了一个虚拟的“用例应用程序商店”，可以在其业务范围内重复使用。展望未来，该公司计划使用来自数字孪生的数据来解释影响其产品的气候和背景因素，以更好地了解从产品来源到消费者的供应链。Dadlani的建议：尝试并接受失败。玛氏公司鼓励其员工考虑使用人工智能和其他有意义的新兴技术来解决问题。这是将企业文化转变为一种积极尝试并期望从失败中吸取教训，以便将其应用于未来成功的企业文化的一部分。去年12月，该公司举办了一场虚拟人工智能节，庆祝部署在各行各业的200个人工智能用例。达德兰说：“如果你能很好地定义一个问题，那么你应该能够使用人工智能来解决它??。3.美国教师保险和年金协会（TIAA）使用数字孪生来降低客户服务的复杂性。”美国教师保险和年金协会(TIAA)的核心业务是帮助教师管理退休基金、养老基金和个人保险等服务。客户提供的养老金和保险服务非常复杂，这家非营利性金融服务提供商正在利用由图形数据库提供支持的数字孪生技术，”美国教师保险和年金协会(TIAA)退休服务总经理兼技术总监AlexPecoraro说，“根据美国国税局的所有规定，我们提供的退休和保险产品非常复杂，为此设置它需要一个具有大量业务知识的专业团队。“Amer教师保险和年金协会ica(TIAA)的外包服务由600多个功能组成，可以生成大量的客户端配置。在部署数字孪生技术之前，协会的专业团队根据客户需要的服务手动创建和测试配置。所以团队成员通过专业知识来处理它，但是庞大的工作量意味着他们只能处理某些类型的报价，这也使得扩展操作变得困难。为了解决这个问题，Pecoraro带领团队创建了一个数字孪生体，该数字孪生体由代表600多个特征的图数据库组成，控制节点用于表示复杂的分组逻辑。数据节点代表实现功能所需的数据字段，关系链接代表依赖、验证和排除。该数据库减少了为客户设置服务所需的时间和专业知识。Pecoraro的建议：改变视角。Pecoraro说，该项目的关键是采用产品采用方法，而不是将其视为技术配置问题。“团队的一名成员提出了这个想法，将我们的重点从配置转移到客户正在做什么以及他们正在购买什么，”Pecoraro说。“这种观点的转变是关键。回想起来这似乎很明显，但当沉浸在所有细节中时，就有可能‘只见树木，不见森林’。”4.拜耳作物科学通过虚拟工厂重塑战略拜耳作物科学利用数字孪生技术为北美的九种玉米种子生产基地打造“虚拟工厂”。拜耳从田间收获种子，在其生产基地进行加工和包装，然后出售给农民。“我们现在可以重新构想业务流程，通过应用机器学习算法或模拟来重新构想我们的决策，”拜耳作物科学卓越数据科学中心(COE)负责人NaveenSingla说，该中心负责其九个生产工厂。站点创建了设备、过程和产品流特征、材料清单和操作规则的动态数字表示，使公司能够对每个生产站点进行“假设”分析。随着商业团队引入新的种子或新的定价策略，虚拟工厂可用于评估这些生产基地是否准备好调整其运营以实施这些新策略。虚拟工厂还可用于做出投资决策、制定长期业务计划、识别新发明和改进流程。BayerCropScience现在可以将其九个生产基地的10个月运行时间压缩到两分钟内，使其能够回答有关SKU组合、设备能力、流程订单设计和网络优化的复杂问题。Singla的建议：了解业务领域。Singla说，公司成功的一个重要关键是，由决策科学负责人ShrikantJarugumilli领导的负责构建数字双胞胎的决策科学团队花费大量时间访问生产现场以了解运营情况并获得利益相关者的支持。“对于数据科学家来说，了解业务领域非常重要，而这正是Shrikant和他的团队发挥作用的地方，”Singla说。“他们在这些种子生产基地花费数周时间了解运营情况，了解其中的细微差别，以便在与管理人员沟通时进行交流。”这些信息是他们可以理解的术语，而不是机器学习的语言。”原标题：Digitaltwins:4successstories，作者：ThorOlavsrud
