[百科]数字孪生

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概述

今天的数字化技术正在不断地改变每个企业。将来，全部的企业都将成为数字化的公司，这不仅是要求企业开发出具有数字化特征的产品，更指的是经过数字化手段改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并经过数字化的手段链接企业的内部和外部环境。

数字孪生

随着产品生命周期的缩短、产品定制化程度的增强，以及企业必须同上下游创建起协同的生态环境，都迫使企业不得不采起数字化的手段来加速产品的开发，提升开发、生产、服务的有效性以及提升企业内外部环境的开放性。

这种数字化的转变对于传统的工业企业来讲可能会很是困难，由于它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能再也不须要依赖于经过开发实际的物理原型来验证设计理念，也无需经过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性，不须要进行小批量试制就能够直接预测生产的瓶颈，甚至不须要去现场就能够洞悉销售给客户的产品运行状况。

这种方式，无疑将贯穿整个产品的生命周期，不只能够加速产品的开发过程，提升开发和生产的有效性和经济性，更有效的了解产品的使用状况并帮助客户避免损失，更能精准的将客户的真实使用状况反馈到设计端，实现产品的有效改进。

而全部的这一切，都须要企业具有完整的数字化能力，而其中的基础，就是数字孪生，即Digital Twin技术。

数字孪生的概念

数字孪生，顾名思义，是指针对物理世界中的物体，经过数字化的手段来构建一个数字世界中如出一辙的的实体，藉此来实现对物理实体的了解、分析和优化。

01

数字孪生概念的发展历史

2002年密歇根大学教授Dr. Michael Grieves在发表的一篇文章中第一次提出了数字孪生概念，他认为经过物理设备的数据，能够在虚拟（信息）空间构建一个能够表征该物理设备的虚拟实体和子系统，而且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一块儿。

显然，这个概念不只仅指的是产品的设计阶段，而延展至生产制造和服务阶段，可是因为当时的数字化手段有限，所以数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段，经过数字模型来表征物理设备的原型。

在那以后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印这些领域，而到了2014年之后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具有了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。

02

数字孪生概念的不一样形态

数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不一样阶段，它同PLM（Product Lifecycle Management）的理念是不谋而合的。能够说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。

数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不一样阶段引入不一样的要素，造成了不一样阶段的表现形态。

设计阶段的数字孪生

在产品的设计阶段，利用数字孪生能够提升设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。

这个阶段的数字孪生，主要包括以下功能：

数字模型设计：使用CAD工具开发出知足技术规格的产品虚拟原型，精确的记录产品的各类物理参数，以可视化的方式展现出来，并经过一系列的验证手段来检验设计的精准程度；模拟和仿真：经过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不一样外部环境下的性能和表现，在设计阶段就验证产品的适应性。

例如，在汽车设计过程当中，因为对节能减排的要求，达索帮助包括宝马、特斯拉、丰田在内的汽车公司利用其CAD和CAE平台3D Experience，准确进行空气动力学、流体声学等方面的分析和仿真，在外形设计经过数据分析和仿真，大幅度地提高流线性，减小了空气阻力。

制造阶段的数字孪生

在产品的制造阶段，利用数字孪生能够加快产品导入的时间，提升产品设计的质量、下降产品的生产成本和提升产品的交付速度。

产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，经过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品自己的数字孪生同生产设备、生产过程等其余形态的数字孪生高度集成起来，实现以下的功能：

生产过程仿真：在产品生产以前，就能够经过虚拟生产的方式来模拟在不一样产品、不一样参数、不一样外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提早预判，加速新产品导入的过程;数字化产线：将生产阶段的各类要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，经过数字化的手段集成在一个紧密协做的生产过程当中，并根据既定的规则，自动的完成在不一样条件组合下的操做，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程当中的各种数据，为后续的分析和优化提供依据。关键指标监控和过程能力评估：经过采集生产线上的各类生产设备的实时运行数据，实现所有生产过程的可视化监控，而且经过经验或者机器学习创建关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常状况进行及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。

例如，寄云科技为盖板电子玻璃产线构建的在线质量监控体系，充分采集了冷端和热端的设备产生的数据，并经过机器学习得到流程生产过程当中关键指标的最佳规格，设定相应的SPC监控告警策略，并经过相关性分析，在几万个数据采集点中实现对特定的质量异常现象的诊断分析。

服务阶段的数字孪生

随着物联网技术的成熟和传感器成本的降低，不少工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工做状态，并经过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。

这个阶段的数字孪生，能够实现以下的功能：

远程监控和预测性维修：经过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各类实时参数，构建可视化的远程监控，并给予采集的历史数据，构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；基于预测的结果，对维修策略以及备品备件的管理策略进行优化，下降和避免客户由于非计划停机带来的损失；优化客户的生产指标：对于不少须要依赖工业装备来实现生产的工业客户，工业装备参数设置的合理性以及在不一样生产条件下的适应性，每每决定了客户产品的质量和交付周期。而工业装备厂商能够经过海量采集的数据，构建起针对不一样应用场景、不一样生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，以改善客户的产品质量和生产效率。产品使用反馈：经过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商能够洞悉客户对产品的真实需求，不只可以帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用致使的故障、提升产品参数配置的准确性，更可以精确的把握客户的需求，避免研发决策失误。

例如，寄云科技在为石油钻井设备提供的预测性维修和故障辅助诊断系统，不只可以实时采集钻机不一样关键子系统，如发电机、泥浆泵、绞车、顶驱的各类关键指标数据，更可以根据历史数据的发展趋势，对关键部件的性能进行评估，并根据部件性能预测的结果，调整和优化维修的策略；同时，还可以根据钻机的实时状态的分析，对钻井的效率进行评估和优化，可以有效的提升钻井的投入产出比。

数字孪生的意义

自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，不管是对产品的设计、制造仍是服务，都产生了巨大的推进做用。

01

更便捷，更适合创新

数字孪生经过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各类数字化的手段，将物理设备的各类属性映射到虚拟空间中，造成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操做的数字镜像，这极大的加速了操做人员对物理实体的了解，可让不少原来因为物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而没法完成的操做，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。

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更全面地测量

只要可以测量，就可以改善，这是工业领域不变的真理。不管是设计、制造仍是服务，都须要精确的测量物理实体的各类属性、参数和运行状态，以实现精准的分析和优化。

可是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才可以获得有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于不少没法直接采集到测量值的指标，每每无能为力。

而数字孪生技术，能够借助于物联网和大数据技术，经过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，经过机器学习推测出一些本来没法直接测量的指标。

例如，咱们能够利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，经过机器学习来构建不一样的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。

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更全面的分析和预测能力

现有的产品生命周期管理，不多可以实现精准的预测，所以每每没法对隐藏在表象下的问题提早进行预判。

而数字孪生能够结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对将来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各类可能性，提供更全面的决策支持。

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经验的数字化

在传统的工业设计、制造和服务领域，经验每每是一种模糊而很难把握的形态，很难将其做为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是能够经过数字化的手段，将原先没法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。

例如，针对大型设备运行过程当中出现的各类故障特征，能够将传感器的历史数据经过机器学习训练出针对不一样故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其造成将来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不一样的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终造成自治化的智能诊断和判决。