“数字孪生”一词不过是一种概念化，即利用传感器等智能设备的数据，保持物理对象、操做的数字匹配。链接数字孪生体及其物理匹配部分的通道称为数字线程。随着人工智能和数据的适当结合，数字模型可能会按期进行修改和升级。此外，它还提供了实际和并发的虚拟现实。将物理对象与计算机生成的对应项相结合是相当重要的。随着工业物联网技术发展趋势的不断加强，数字孪生技术的重要性日益凸显。
数字化对口单位与网络技术相结合，其解决问题和提供更高运行性能的能力，使这一数字匹配部分红为每一个组织的必备技术。
经过向公司提供产品的完整数字复制品，数字孪生技术容许行业提早发现设备中的任何物理问题，以便他们可以在潜在问题发生以前采起适当的措施消除这些潜在问题。
可是，制做设备的数字复制品是一项艰巨的任务。实现这一目标的最佳方法是为制造单元中的一个部门建立数字对口，将其付诸行动，而后继续为制造单元的其余区域开发数字匹配部件。
此外，数字孪生与CAD（计算机辅助设计）是不一样的。数字对等体的真正潜力在于，它能够快速提供工业中物理域和数字域之间的实际普遍链接。
数字孪生技术正在改变制造业的面貌，从而下降成本，控制资产，减小设备故障形成的停机时间。工业实物的数字匹配部分在工业物联网中起着相当重要的做用。这项技术也为世界各地的企业增长了新的可能性。数字复制技术利用虚拟现实等技术，利用数据和图形建模来完美地建立任何设备的虚拟模型。
数字孪生技术的功能node
在这种现代技术中，传感器与工厂中的物理对象一块儿收集数据并将数据传输到计算机生成的副本中，它们之间的通讯最终提升了物理对象的性能。蛋糕上的关键在于，虚拟的对应物能够在设备在制造单元中实际构建以前建立出来。
为了使一个特定的物理产品具备精确的虚拟部分，工程师必须收集和混合来自许多来源的数据，例如制造统计数据、有关其工做的信息，以及分析软件。除此以外，还有一我的工智能程序的要求，这些人工智能程序包含在计算机生成的特定设备的复制品中。
这一级别的数字孪生突出了整个制造过程当中关键的单个组件。惟一最须要的部件和制造过程高度依赖于该特定部件。
资产级别的数字副本开发用于生产阶段的设备特定部分的数字副本。
每当制造商须要对整个生产线进行即兴创做时，系统级数字复制就被实现了。
过程级关注产品的整个生命周期。从产品/工艺设计和开发到制造或生产，再到分销，以及最终用户使用产品的方式。从而有助于当前和将来产品的开发。
数字孪生概念设计方案：web
#1施工：后端
这一阶段包括为一个物理对象配备各类各样的传感器，这些传感器能够测量物体及其周围环境的洞察力。测量分为两类：
操做测量，与设备的物理性能有关，如颜色均匀性、扭矩、位移和抗拉强度。安全
影响物理设备运行的外部数据，如大气压、环境温度和湿度水平。微信
这些测量能够在编码器的帮助下转换成安全的数字信息。这些数字信息随后被传输到设备的数字复制品上。
#2沟通：
网络
这个特定的阶段实现了物理进程和数字平台之间的实时无缝双向链接。网络链接性是支持物理设备虚拟对应物的一个重要因素。它还涉及三个要素：
该接口将传感器与过程历史学家链接起来，而后处理来自传感器的数据并将其传递给平台。这转换了专有协议，使数据格式易于理解，并减小了网络通讯。边缘处理经过在端点到处理摄取的数据，使网络通讯更快。
通讯接口有助于将处理后的数据（信息）从传感器功能传输到集成功能。根据数字孪生结构，产生洞察力的传感器能够放置在任何地方：采矿做业、家庭、停车场，几乎任何位置。
新传感器和通讯的引入带来了新的安全威胁，这些威胁正在迅速演变。随着IP资产的增加，须要新的解决方案来安全地实现数字孪生。使用防火墙、加密、应用程序密钥和设备证书是最多见的安全方法。
#3聚合：并发
数据聚合能够支持将数据摄取到数据仓库/存储库中，这样能够方便地处理和准备进行分析。数据聚合和处理能够在云端或本地完成。
#4分析：编辑器
另外一个开始行动的阶段是分析数据。在这一阶段，将对全部数据进行完全的检查和设想。大多数数据分析师和科学家使用先进的分析平台从数据中产生看法，从而实现智能决策。
#5洞察阶段：性能
分析产生的看法显示在仪表板上，并带有可视化表示，突出显示物理世界模拟模型和数字孪生模型在一个或多个维度上的任何细微差别。它指出了可能须要调查的领域。
#6行为：flex
在这里，您能够利用上一步生成的可操做看法，并将其反馈给实物资产。洞察经过解码命令的解码器输入执行器，执行器负责设备的控制和移动。这些看法也能够在控制供应链的后端系统中获得更新。
如何用数字孪生技术奠基基石？
#1发现机会：
一开始，相当重要的是要设想并缩小一个制造单位的领域，使之可以从数字孪生技术中获益。每一个制造单元的需求和正确的场景可能不一样，但可能具备如下特征：
你选择的物理设备必须是你的制造过程当中的一个关键因素，以投入资金建立虚拟的对应物。
产品-流程相关的问题能够获得解决，这可能会为企业或客户释放价值。
一旦你缩小了机会的范围，那么就必须对机会进行进一步的评估，以确承认以提供数字孪生优点的流程因素。
#2检测过程：
下一步是识别导频数字孪生结构，它具备最高的可能值和较高的成功率。您能够考虑组织变革管理因素和操做，以肯定试点的最佳候选人。企业每每选择错误的方法，深刻构建一个由高度复杂的设备或流程组成的数字孪生体，并可能面临挑战。相反，他们应该专一于更普遍而不是深刻：在整个组织中普遍部署数字孪生兄弟，以推进最大价值和支持。
#3.首先，缩小范围：
为了限制范围，试点能够是任何业务部门或产品的子集。有限的范围至少应该显示出对企业的价值。在开发试点的过程当中，实现者应该具备适应性，而且应该具备开放的心态。一个不可知论的生态系统将容许适应性和数据集成，并利用新的合做伙伴或技术。
虽然您但愿对数据（结构化和非结构化）和任何数据源（新的传感器或外部数据源）不可知，但您须要一个可扩展到足以支持扩展的端到端解决方案。
#4扩大试点：
一旦试点成功，就能够进一步扩大规模。如今，您须要肯定哪些机会能够扩展试点并得到其好处。您可能须要从定位相邻的进程开始，或是与试点具备互连关系的类似进程。从试点开发中所犯的错误中吸收教训，迅速扩大规模。
#5评估：
在这些解决方案实施后对其进行监控和测量，可让您衡量数字孪生兄弟所带来的价值。您能够迭代地对将来的数字孪生过程进行更改，并观察结果以肯定数字孪生模型的最佳配置。
总结：
综上所述，数字孪生技术这一前沿技术趋势将对工业物联网应用部署起到相当重要的做用。这项新技术还将有助于提升行业收入，减小因设备和工艺问题而产生的没必要要的平常开支。数字孪生技术的发展也有助于在很大程度上减小维修费用。此外，它还提升了组织中生产线的一致性。最终，这一技术趋势也改善了客户服务，这是行业的最终目标。
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