今天的商业模式越来越需要数字双胞胎，包括其组件对象、流程和活动的实时数据，因为公司希望响应物联网(IoT)的运营)继续创造障碍的复杂性。数字孪生带来了可视化、模拟、优化和远程控制系统和流程的新方法，用于重新思考和重新配置看似平凡的业务活动以应对多变的市场。数字双胞胎：从太空到商业世界数字双胞胎在NASA的阿波罗13号任务中首次亮相，当时一个氧气罐在距地球200,000英里的地方爆炸。正如命运所愿，航天器的数字双胞胎远没有目前使用的那么复杂，但却是其救援任务的关键；反映它的模型、关于它的飞行路径的数据以及它的远程控制系统帮助安排它返回地球。NASA的创新越来越多地进入商业世界，而物联网是一个由电子、软件、通信和硬件组成的自动化连续操作系统的基础。数字孪生、3D或2D仪表板可以在构建和安装系统之前可视化和模拟这些不同组件的集成。数字孪生创建的模型鼓励跨职能协作，因为它们可以轻松共享。它们还有助于比较设计和结果，在车间发生灾难性错误之前予以纠正。根据Gartner最近的一项调查，13%的实施物联网的组织正在使用数字孪生，62%的组织正在设置或计划尽快这样做。JuniperResearch首席分析师ElsonSutanto表示：“IBM、微软和SAP等知名科技公司特别将数字孪生仿真能力与数据分析相结合，而物联网和工程仿真软件提供商，如DS（达索系统）)、通用电气、PTC和西门子已在其物联网平台上收购公司或建立合作伙伴关系，以推进其CAD和/或数字双胞胎仿真服务。”数字孪生的一个典型例子是供应链，充满损坏、盗窃或损坏风险的迷宫，因为电子产品或药品等有价值的产品蜿蜒穿过多种运输方式、仓库和配送中心，并跨越多种地理气候.如果变量在包装质量、环境因素和执法方面有所不同，那么仔细思考并试图确定变量对供应链风险的影响可能会让人不知所措。Tractica首席分析师KeithKirkpatrick表示：“从传感器收集的有关温度和湿度等微变量的精细数据，以及控制它们对结果影响的需要，增加了对数字孪生的需求。在迷宫中分配资源如果没有数字孪生带来的传感器和控件提供的精细数据，铁路网络、机车等维护计划可能会出错。可以通过增加网络中的数量来提高对容量可用性的态势感知，包括维修车间利用率、资产磨损和修复这些资产的紧迫性，以及列车行驶的路径。只有这样才能模拟决策选项并分配资源。重新进行初始计算以考虑事故、突发事件和天气变化，以确保一切顺利进行。阿尔斯通使用数字孪生来模拟从伦敦到格拉斯哥和爱丁堡的火车服务资产的维护计划，并实时监控网络以进行战术调整。数字孪生按需服务并非每个企业组织都能负担得起安装和维护数以千计的传感器，也不可能每个企业组织都有能力掌握分析和访问数字孪生。HitachiVantara等组织将此视为从硬件销售转向服务的机会。HitachiVantara物联网解决方案营销高级总监BjornAndersson表示：“我们在英国城际快车计划中提供轨道交通服务。该项目负责满足服务水平协议的运营一致性，从而实现盈利。”制造商日立“拥有能够在部署前进行模拟的知识和设计数据，”安德森说。日立还在所有轨道车和相关系统中安装了传感器，以监控设备状况和维修机器以确保性能一致。“我们通过使用为其他目的而安装的传感器来降低成本，例如监控摄像头，这些传感器提供有关过程或机器如何工作、人与机器交互情况如何、材料如何流入生产线等的数据，”安德森添加。数字孪生的信息模型可以肯定的是，数字孪生主要用于试验特定的应用程序，在现阶段不一定可重复和可扩展，我们采访了具有数字孪生工作经验的数字转型顾问DimitriVolkman。“首先，数字孪生需要一个信息模型和分类法，就像1990年代在软件中实现的SQL一样，使它们具有可扩展性和可重复性。它将从从数据描述模型中提取的标准描述开始；它们的主要数据将用它们来描述它们属性，它们构成了提取有关性能、模拟和预测的洞察力和情报的基础。然后，任何应用程序都可以使用相同的描述符访问数据并查询数据以获取洞察力。目前，每个数字双胞胎飞行员都有自己的分类法，并且通常专有数据模型，使其难以集成。“该平台将最好地执行第一项任务，即创建物理对象的数字表示、它们的数据描述符和分类。一旦创建了数字代理及其相关数据的清单，就可以使用分析和人工智能/机器学习来模拟、预测和远程控制物理系统。“随着数字孪生数量的增加，存在持续学习的潜力，从而扩大了现象的范围。”沃尔克曼补充道。我们对数字孪生的了解有助于从复杂系统的物理世界中提取智能。它们不仅有助于随时获得态势感知，同时帮助控制对象实现这些目标。在交叉技术和自行推进系统的世界中，他们能够了解其各个元素的影响并实时做出修正。最重要的是，它们为系统带来了透明度和灵活性，直到现在，这些系统已经在当今的运营管理业务模型中扎根并为创新开辟了道路。
