[百科]數字孿生

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概述

今天的數字化技術正在不斷地改變每個企業。將來，全部的企業都將成爲數字化的公司，這不僅是要求企業開發出具有數字化特徵的產品，更指的是經過數字化手段改變整個產品的設計、開發、製造和服務過程，並經過數字化的手段鏈接企業的內部和外部環境。

數字孿生

隨着產品生命週期的縮短、產品定製化程度的增強，以及企業必須同上下游創建起協同的生態環境，都迫使企業不得不採起數字化的手段來加速產品的開發，提升開發、生產、服務的有效性以及提升企業內外部環境的開放性。

這種數字化的轉變對於傳統的工業企業來講可能會很是困難，由於它同沿用了幾十年的基於經驗的傳統設計和製造理念相去甚遠。設計人員可能再也不須要依賴於經過開發實際的物理原型來驗證設計理念，也無需經過複雜的物理實驗才能驗證產品的可靠性，不須要進行小批量試製就能夠直接預測生產的瓶頸，甚至不須要去現場就能夠洞悉銷售給客戶的產品運行狀況。

這種方式，無疑將貫穿整個產品的生命週期，不只能夠加速產品的開發過程，提升開發和生產的有效性和經濟性，更有效的瞭解產品的使用狀況並幫助客戶避免損失，更能精準的將客戶的真實使用狀況反饋到設計端，實現產品的有效改進。

而全部的這一切，都須要企業具有完整的數字化能力，而其中的基礎，就是數字孿生，即Digital Twin技術。

數字孿生的概念

數字孿生，顧名思義，是指針對物理世界中的物體，經過數字化的手段來構建一個數字世界中如出一轍的的實體，藉此來實現對物理實體的瞭解、分析和優化。

01

數字孿生概念的發展歷史

2002年密歇根大學教授Dr. Michael Grieves在發表的一篇文章中第一次提出了數字孿生概念，他認爲經過物理設備的數據，能夠在虛擬（信息）空間構建一個能夠表徵該物理設備的虛擬實體和子系統，而且這種聯繫不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命週期中都聯繫在一塊兒。

顯然，這個概念不只僅指的是產品的設計階段，而延展至生產製造和服務階段，可是因爲當時的數字化手段有限，所以數字孿生的概念也只是停留在產品的設計階段，經過數字模型來表徵物理設備的原型。

在那以後，數字孿生的概念逐步擴展到了模擬仿真、虛擬裝配和3D打印這些領域，而到了2014年之後，隨着物聯網技術、人工智能和虛擬現實技術的不斷髮展，更多的工業產品、工業設備具有了智能的特徵，而數字孿生也逐步擴展到了包括製造和服務在內的完整的產品週期階段，並不斷豐富着數字孿生的形態和概念。

02

數字孿生概念的不一樣形態

數字孿生技術貫穿了產品生命週期中的不一樣階段，它同PLM（Product Lifecycle Management）的理念是不謀而合的。能夠說，數字孿生技術的發展將PLM的能力和理念，從設計階段真正擴展到了全生命週期。

數字孿生以產品爲主線，並在生命週期的不一樣階段引入不一樣的要素，造成了不一樣階段的表現形態。

設計階段的數字孿生

在產品的設計階段，利用數字孿生能夠提升設計的準確性，並驗證產品在真實環境中的性能。

這個階段的數字孿生，主要包括以下功能：

數字模型設計：使用CAD工具開發出知足技術規格的產品虛擬原型，精確的記錄產品的各類物理參數，以可視化的方式展現出來，並經過一系列的驗證手段來檢驗設計的精準程度；模擬和仿真：經過一系列可重複、可變參數、可加速的仿真實驗，來驗證產品在不一樣外部環境下的性能和表現，在設計階段就驗證產品的適應性。

例如，在汽車設計過程當中，因爲對節能減排的要求，達索幫助包括寶馬、特斯拉、豐田在內的汽車公司利用其CAD和CAE平臺3D Experience，準確進行空氣動力學、流體聲學等方面的分析和仿真，在外形設計經過數據分析和仿真，大幅度地提高流線性，減小了空氣阻力。

製造階段的數字孿生

在產品的製造階段，利用數字孿生能夠加快產品導入的時間，提升產品設計的質量、下降產品的生產成本和提升產品的交付速度。

產品階段的數字孿生是一個高度協同的過程，經過數字化手段構建起來的虛擬生產線，將產品自己的數字孿生同生產設備、生產過程等其餘形態的數字孿生高度集成起來，實現以下的功能：

生產過程仿真：在產品生產以前，就能夠經過虛擬生產的方式來模擬在不一樣產品、不一樣參數、不一樣外部條件下的生產過程，實現對產能、效率以及可能出現的生產瓶頸等問題的提早預判，加速新產品導入的過程;數字化產線：將生產階段的各類要素，如原材料、設備、工藝配方和工序要求，經過數字化的手段集成在一個緊密協做的生產過程當中，並根據既定的規則，自動的完成在不一樣條件組合下的操做，實現自動化的生產過程；同時記錄生產過程當中的各種數據，爲後續的分析和優化提供依據。關鍵指標監控和過程能力評估：經過採集生產線上的各類生產設備的實時運行數據，實現所有生產過程的可視化監控，而且經過經驗或者機器學習創建關鍵設備參數、檢驗指標的監控策略，對出現違背策略的異常狀況進行及時處理和調整，實現穩定並不斷優化的生產過程。

例如，寄雲科技爲蓋板電子玻璃產線構建的在線質量監控體系，充分採集了冷端和熱端的設備產生的數據，並經過機器學習得到流程生產過程當中關鍵指標的最佳規格，設定相應的SPC監控告警策略，並經過相關性分析，在幾萬個數據採集點中實現對特定的質量異常現象的診斷分析。

服務階段的數字孿生

隨着物聯網技術的成熟和傳感器成本的降低，不少工業產品，從大型裝備到消費級產品，都使用了大量的傳感器來採集產品運行階段的環境和工做狀態，並經過數據分析和優化來避免產品的故障，改善用戶對產品的使用體驗。

這個階段的數字孿生，能夠實現以下的功能：

遠程監控和預測性維修：經過讀取智能工業產品的傳感器或者控制系統的各類實時參數，構建可視化的遠程監控，並給予採集的歷史數據，構建層次化的部件、子系統乃至整個設備的健康指標體系，並使用人工智能實現趨勢預測；基於預測的結果，對維修策略以及備品備件的管理策略進行優化，下降和避免客戶由於非計劃停機帶來的損失；優化客戶的生產指標：對於不少須要依賴工業裝備來實現生產的工業客戶，工業裝備參數設置的合理性以及在不一樣生產條件下的適應性，每每決定了客戶產品的質量和交付週期。而工業裝備廠商能夠經過海量採集的數據，構建起針對不一樣應用場景、不一樣生產過程的經驗模型，幫助其客戶優化參數配置，以改善客戶的產品質量和生產效率。產品使用反饋：經過採集智能工業產品的實時運行數據，工業產品製造商能夠洞悉客戶對產品的真實需求，不只可以幫助客戶加速對新產品的導入週期、避免產品錯誤使用致使的故障、提升產品參數配置的準確性，更可以精確的把握客戶的需求，避免研發決策失誤。

例如，寄雲科技在爲石油鑽井設備提供的預測性維修和故障輔助診斷系統，不只可以實時採集鑽機不一樣關鍵子系統，如發電機、泥漿泵、絞車、頂驅的各類關鍵指標數據，更可以根據歷史數據的發展趨勢，對關鍵部件的性能進行評估，並根據部件性能預測的結果，調整和優化維修的策略；同時，還可以根據鑽機的實時狀態的分析，對鑽井的效率進行評估和優化，可以有效的提升鑽井的投入產出比。

數字孿生的意義

自概念提出以來，數字孿生技術在不斷的快速演化，不管是對產品的設計、製造仍是服務，都產生了巨大的推進做用。

01

更便捷，更適合創新

數字孿生經過設計工具、仿真工具、物聯網、虛擬現實等各類數字化的手段，將物理設備的各類屬性映射到虛擬空間中，造成可拆解、可複製、可轉移、可修改、可刪除、可重複操做的數字鏡像，這極大的加速了操做人員對物理實體的瞭解，可讓不少原來因爲物理條件限制、必須依賴於真實的物理實體而沒法完成的操做，如模擬仿真、批量複製、虛擬裝配等，成爲觸手可及的工具，更能激發人們去探索新的途徑來優化設計、製造和服務。

02

更全面地測量

只要可以測量，就可以改善，這是工業領域不變的真理。不管是設計、製造仍是服務，都須要精確的測量物理實體的各類屬性、參數和運行狀態，以實現精準的分析和優化。

可是傳統的測量方法，必須依賴於價格不菲的物理測量工具，如傳感器、採集系統、檢測系統等，纔可以獲得有效的測量結果，而這無疑會限制測量覆蓋的範圍，對於不少沒法直接採集到測量值的指標，每每無能爲力。

而數字孿生技術，能夠藉助於物聯網和大數據技術，經過採集有限的物理傳感器指標的直接數據，並藉助大樣本庫，經過機器學習推測出一些本來沒法直接測量的指標。

例如，咱們能夠利用潤滑油溫度、繞組溫度、轉子扭矩等一系列指標的歷史數據，經過機器學習來構建不一樣的故障特徵模型，間接推測出發電機系統的健康指標。

03

更全面的分析和預測能力

現有的產品生命週期管理，不多可以實現精準的預測，所以每每沒法對隱藏在表象下的問題提早進行預判。

而數字孿生能夠結合物聯網的數據採集、大數據的處理和人工智能的建模分析，實現對當前狀態的評估、對過去發生問題的診斷，以及對將來趨勢的預測，並給予分析的結果，模擬各類可能性，提供更全面的決策支持。

04

經驗的數字化

在傳統的工業設計、製造和服務領域，經驗每每是一種模糊而很難把握的形態，很難將其做爲精準判決的依據。而數字孿生的一大關鍵進步，是能夠經過數字化的手段，將原先沒法保存的專家經驗進行數字化，並提供了保存、複製、修改和轉移的能力。

例如，針對大型設備運行過程當中出現的各類故障特徵，能夠將傳感器的歷史數據經過機器學習訓練出針對不一樣故障現象的數字化特徵模型，並結合專家處理的記錄，將其造成將來對設備故障狀態進行精準判決的依據，並可針對不一樣的新形態的故障進行特徵庫的豐富和更新，最終造成自治化的智能診斷和判決。