数字孪生又称“过程模拟技术”。近年来，随着汽车行业、医疗保健服务、制造运营、发电设备和城市规划的应用，数字孪生技术获得了巨大的发展势头。数字孪生是工业4.0不可或缺的一部分，也是互联产品和服务的基础。数字孪生是现实世界的虚拟表示，包括涉及物理世界和虚拟世界配对的动作、人、地点、过程、产品、关系、服务或系统。数字孪生镜像并测量其物理对应物，涵盖流程中物理资产的整个生命周期。创建动态软件模型、真实世界实体或系统的数字副本使我们能够分析数据和监控系统以先发制人，防止停机，探索新机会，并使用模拟来规划未来。数字孪生计划对于释放企业和大型产品或项目的数据价值变得越来越重要。数字孪生技术如何运作？数字孪生概念的历史对数字孪生技术的首次描述要归功于1991年出版的一本书《镜面世界》，该书探讨了计算技术对未来世界的影响。数字孪生的概念和模型最早由密歇根大学的MichaelGrieves于2002年提出。此外，美国宇航员在《2010年路线图报告》中正式发明了数字孪生一词。为什么我们需要数字孪生？这种需求主要源于需要立即访问单一来源的可信、经过验证的数据，以便及时有效地做出决策。数字孪生，也包括3D数字孪生，是视觉沉浸式和准确的模型，在增加收入增长和规划效率、优化资产利用率和减少开支方面提供切实的好处。因此，运营商希望减少重复劳动和人工干预，同时提高库存的可靠性和可见性。数字孪生框架数字孪生反映了一个独特的对象、组织、人员或流程。建筑师、城市设计师、城市规划师和其他人可以聚合来自多个数字孪生的数据，以全面了解多个现实世界的实体，例如建筑物/城市/工厂或发电厂及其相关流程。物理资产或建筑环境的虚拟世界复制品依赖于广泛的物联网传感器网络收集的数据来准确反映资产。通常，应用数学和数据科学专家研究被复制的物理对象或系统，并使用该数据开发一个数学模型来模拟数字空间中发生的事情。构建的双胞胎提供了对物理对象的性能和潜在问题的洞察力，并且可以根据数字孪生应用程序的不同而复杂或简单。随着物联网设备的发展，将会出现更简单、更小物体的数字孪生场景，这将为企业带来很多好处。数字孪生框架通常由三部分组成：物理副本的数字定义——由CAD、PLM等生成。对应部门的运营/经验数据——来自物联网数据、现实世界遥测等。仪表板或人机交互等信息模型关联并呈现数据。数字孪生与虚拟原型的工作方式不同，因为数字孪生会在物理资产或系统的整个生命周期中不断更新有关性能、维护和健康的数据。在数字孪生技术的背景下，数字线程在数字世界和物理世界之间创建了一个闭环，促进了双向数据流动，从而最大限度地减少了获取和检查数据所浪费的时间。数字孪生如何解决业务挑战：数据捕获和集成——数字孪生正在改变企业捕获和建模数据、分析信息、集成网络和简化工作流程的方式。实时信息和可视化——借助仪表板和报告、高级可视化和实时物联网集成，可以轻松发现新见解，做出更明智的决策，并释放数据的潜力。共享与协作——可以消除数据孤岛，保持动态视觉交流，增加内部和外部参与，并提供普遍的数据访问，同时改善社区和组织之间的信息共享。分析和预测——人工智能、机器学习等自动化方法以及模拟和场景建模非常有利于未来预测的高级分析和自动化。全球运营和供应链越来越多地采用数字孪生来了解现在和预测未来。谁定义新的数字孪生标准要求并推动数字孪生使用的最佳实践？此外，作为分布式计算的拓扑和位置敏感形式，边缘计算可以帮助更多企业访问数字孪生进行运营，确保数据完整性和实时决策能力。通过使计算能力和数据存储更接近建模的物理实体，边缘计算有助于避免通常与大规模云计算相关的额外成本和时间延迟。数字孪生的类型数字孪生以不同的复杂性和形式存在。数字孪生的四种主要类型是：资产孪生：资产孪生实际上表示两个或多个组件作为更全面系统的一部分如何交互和协同工作。可以分析资产孪生性能数据以做出明智的决策。组件孪生：部分孪生模拟功能组件并绑定到更大系统的一部分。组件孪生，也称为部分孪生，代表整个系统的各个部分。通常，这是资产运行的重要组成部分，例如风力涡轮机的电机。流程双胞胎：流程双胞胎提供有关数字环境资产、组件和单元如何协同工作的见解。例如，过程数字孪生可以数字化复制整个制造设施的操作和生产过程，包括其所有组件。系统孪生：系统孪生反映了历史和当前状态，并预测了整个系统或系统特定部分的未来状态。例如，系统孪生模拟整条生产线。数字双胞胎的好处提高运营效率：数字双胞胎提供相关洞察力来收集不同的数据集并捕获有关资产和生产性能的实时信息，从而提高运营效率。增强可持续性：应用全厂数字双胞胎使公司能够使用数据、可见性和可视化来识别潜在的效率领域，并发现在多个方面进行改进的机会。例如，企业可以减少制造过程中的浪费，或将产品材料换成更可持续的选择。减少设备停机时间：实时访问数据可确保设备正常运行，并及时检查、监控运行状况和功耗水平、自动警报等。数字孪生的预防性和预测性维护功能可增加设备正常运行时间、防止收入损失并改善公共安全。提高供应链的敏捷性和弹性：物理端到端供应链的数字双胞胎可以更好地洞察交货时间和其他关键因素。因此，企业可以在内部和外部进行实时调整，并在供应链中断时变得敏捷和有弹性。缩短上市时间：来自数字孪生的持续洞察有助于加快迭代和创新。此外，在制作物理原型之前使用数字模型和仿真工具验证产品性能可以避免后期重新设计、缩短上市时间并节省大量时间。提高客户满意度：了解客户需求和进行未来产品改进时必须达到客户满意度。数字孪生使企业能够加快维修操作并提供更顺畅的客户服务，从而在日益以客户为中心的市场中成为竞争优势。数字孪生的挑战创建虚拟孪生存在挑战或局限性。实际上，数字孪生并不是一个易于安装和部署的解决方案。因此，开发可靠且可读的数字孪生体需要数据标准化。以下是数字孪生的主要挑战：物理对象的不准确性：虚拟克隆确实存在风险。不准确的数字双胞胎确实会带来某些危险。如果无法获得有关物理对应物的古老信息，则歪曲要复制的对象或系统可能会导致困难。根据物理项目的复杂性，如果没有开放、实时和高质量的数据，可能不容易确保模拟的准确性。小型企业的负担能力：创建数字双胞胎是一个昂贵的、资源驱动的过程。此外，每个对象都不够复杂，无法使用数字孪生。缺乏数据标准：必须以可用的格式提供数据，以允许跨区域和可扩展的数据。维护数据标准至关重要，因为数据互操作性和数据集成在数字孪生中至关重要。各级合作：数字城市双胞胎尤其需要当地政府以及交通、城市规划、环境和其他部门成员的支持和支持，才能在当地开展工作并发展成为有用的公共管理工具。数据孪生的应用与3D建模的不同之处在于，数字孪生提供实时数据以及对象视图，并探索随时间影响对象的各种环境条件。事实证明，数字模型在各种应用中都非常成功，例如：建筑和工程行业中的数字孪生可以通过使用数据分析来虚拟测试和制定政策以及设计真实世界的施工方法，从而帮助简化城市规划。事实证明，数字孪生还可以通过提供能源消耗和其他相关数据来提高建筑物的自给自足和减少城市的碳足迹。汽车行业的数字孪生帮助人工智能算法检测可能出现的故障，最大限度地减少维护和维修需求，从而降低企业在保修期内维修汽车的成本，同时改善用户体验。环境保护在气候变化和全球变暖的背景下，数字孪生有助于绘制未来环境及其对城市的影响。制造由于数字孪生技术允许在数字孪生软件中对流程变化进行建模和探索，因此公司可以利用该技术进行工业和工厂数字化以及生产优化，而无需在实验中冒关键基础设施的风险。用于城市规划的数字孪生可以帮助建设智能、可持续和以人为本的城市。然而，要使数字孪生的大规模采用成为可能，还需要克服许多挑战。结论数据孪生技术正在不断发展，是一个值得投资的可实现目标。当我们通过丰富的数据获得更好的洞察力时，我们会在不确定的时期找到确定性，并有机会提高决策准备并快速确定实现可持续绩效改进所需的策略。到2030年，全球数字孪生产业预计将达到1250亿美元以上，许多行业对数字孪生的需求将持续增长。
