數字孿生工作原理

與虛擬原型不同，數字孿生在整個物理資產或系統生命周期中不斷更新有關性能、維護和健康狀況的數據。

在數字孿生技術的背景下，數字線程在數字世界和物理世界之間創建一個閉環，并促進雙向數據流，從而最大限度減少在獲取和檢查數據上浪費的時間。

數字孿生如何解決業務挑戰：

數據捕獲和集成--數字孿生正在改拜年企業捕獲和建模數據、分析信息、集成網絡和簡化工作流程的方式。

實時信息和可視化--通過儀表板和報告、高級可視化和實時物聯網集成，可以輕松發現新的見解，做出更知情透明的決策，并釋放數據的潛力。

共享和協作--可以消除數據孤島，保持動態視覺通信，增加內部和外部參與度，并提供普遍的數據訪問，同時改善社區和組織之間的信息共享。

分析和預測--自動化方法，例如人工智能、機器學習等，以及模擬和場景建模在未來預測的高級分析和自動化方面非常有益。

全球運營和供應鏈越來越多地采用數字孿生，以了解現在并預測未來。誰定義了新的數字孿生標準要求，并推動了數字孿生使用的最佳實踐？

此外，作為一種拓撲和位置敏感的分布式計算形式，邊緣計算可以幫助更多企業訪問數字孿生進行操作，確保數據完整性和實時決策能力。

通過使計算能力和數據儲存更接近建模的物理實體，邊緣計算有助于避免通常與大型云計算相關的額外成本和時間延遲。

數字孿生的類型

數字孿生以不同的復雜性和形式存在。四種主要類型的數字孿生是：

資產孿生：資產孿生實際上代表了兩個或多個組件，作為更全面系統的一部分如何交互和協同工作。可以分析資產孿生的績效數據，以做出明智的決定。

組件孿生：部分孿生模擬功能組件，并綁定到更大系統的一部分。組件孿生也被稱為部分孿生，代表整個系統的單個部分。通常，這是資產運營的重要組成部分，例如風力渦輪機的電機。

流程孿生：流程孿生提供了關于數字環境資產、組件和單元如何協同工作的見解。例如，流程數字孿生可以以數字方式復制整個制造設施的運營和生產流程，包括其所有組件。

系統孿生：系統孿生反映了歷史和當前狀態，并預測整個系統或系統特定部分的未來狀態。例如，系統孿生模擬了整個生產線。

數字孿生的優勢

提高運營效率：數字孿生提供相關見解，以收集不同的數據集，并捕獲有關資產和生產性能的實時信息，從而提高運營效率。

加強可持續性發展：應用全廠數字孿生模型使企業能夠使用數據、可見性和可視化來確定潛在的效率領域，并發現跨多個維度的改進機會。

例如，企業可以減少制造過程中的廢料，或將產品材料換成更可持續的選擇。

減少設備停機時間：實時訪問數據可確保設備啟動并運行，并及時進行檢查、監控操作條件和功耗水平、自動警報等。

數字孿生的預防和預測維護能力增加了設備的正常運行時間，防止了收入的損失，并改善了公共安全。

提高供應鏈的敏捷性和彈性：物理端到端供應鏈的數字孿生可以更好地了解交貨時間和其他關鍵因素。

因此企業可以在內部和外部進行實時調整，并在供應鏈中斷時變得敏捷和有彈性。

縮短上市時間：來自數字孿生的持續見解促進更快的迭代和創新。

此外，在物理原型制作之前使用數字模型和仿真工具來驗證產品性能，可以避免后期重新設計，縮短上市時間，并節省大量時間。

提高客戶滿意度：了解客戶需求并進行未來產品改進時實現客戶滿意度的必要條件。

數字孿生使企業能夠加快維修運營并提供更順暢的客戶服務，從而在日益以客戶為中心的市場中成為有競爭力的差異化因素。

數字孿生的挑戰

創建虛擬孿生有挑戰或局限性，在實踐中，數字孿生不是一個簡單的安裝和部署解決方案，因此，開發一個可靠且可讀的數字孿生需要數據標準化。

以下是數字孿生的主要挑戰：

物理對象的不準確性：虛擬克隆確實存在風險。不準確的數字孿生副本確實會帶來某些危險。如果無法獲得作古有關物理對應方的信息，歪曲要復制的對象或系統可能會導致困難。

根據物理項目的復雜性，如果沒有開放、實時和高質量的數據，確保模擬的準確性可能并不容易。

小企業的可負擔性：創建數字孿生是一個昂貴的、資源驅動的過程。此外，每個物體都不夠復雜，不足以使用數字孿生。

缺乏數據標準：必須以可用的格式提供數據，以便跨區域和擴展數據。維護數據標準至關重要，因為數據互操作性和數據集成在數字孿生中至關重要。

各級合作：數字城市孿生尤其需要地方政府和流動、城市規劃、環境和其他部門成員的認同和支持，使其在當地工作，并發展成為有用的公共行政工具。

數據孿生的應用

與3D建模不同，數字孿生提供實時數據以及對象視圖，并探索隨著時間的推移影響物體的各種環境條件。事實證明，數字模型在各種應用中都非常成功，比如：

建筑工程行業

數字孿生可以通過使用數據分析來虛擬測試和頒布政策以及設計現實世界的建筑方法來幫助簡化城市規劃。事實證明，數字孿生可以通過提供能源消耗和其他相關數據，對提高建筑物等自給自足和減少城市碳足跡方面也很有用。

汽車工業

數字孿生有助于人工智能算法檢測可能發生的故障，并最大限度地減少維護和維修需求，從而降低企業在保修期內維修汽車的成本，同時改善用戶體驗。

環境保護

在氣候變化和全球變暖的背景下，數字孿生有助于繪制未來環境及其對城市的影響。

制造業

由于數字孿生技術允許在數字孿生軟件中建模和探索流程變化，企業可以利用該技術進行工業和工廠數字化、生產優化，而無需在實驗中冒險使用關鍵基礎設施。

城市規劃

數字孿生技術有助于建立智能、可持續和以人為本的城市。然而，要使大規模采用數字孿生成為可能，需要克服許多挑戰。

總結

數據孿生技術正在不斷發展，更是一項值得投資的可實現的目標。當我們通過豐富的數據獲得更好的見解時，我們會在不確定的時代找到確定性，并有機會提高決策準備狀態，并快速確定實現可持續績效改進所需策略。

預計到2030年，全球數字孿生行業將達到超過1250億美元，許多行業對數字孿生的需求將繼續增長。