数字孪生:虚拟与现实的桥梁

admin 2022年1月23日15:12:45评论43 views字数 4617阅读15分23秒阅读模式

数字孪生:虚拟与现实的桥梁

数字孪生:虚拟与现实的桥梁

相信很多人都听说过“数字孪生”。在过去几年,这个词的热度不断攀升,频繁出现在各大峰会论坛的演讲主题之中,备受行业内外的关注。

那么,究竟什么是数字孪生?它会给我们的生活带来什么样的改变?

数字孪生:虚拟与现实的桥梁

数字孪生概念

数字孪生(Digital Twin),也称为数字映射、数字镜像,指的是在信息化平台内模拟物理实体、流程或者系统,类似实体系统在信息化平台中的双胞胎。借助数字孪生,可以在信息化平台上了解物理实体的状态,甚至可以对物理实体里面预定义的接口组件进行控制,从而帮助组织监控运营、执行预测性维护和改进流程。

数字孪生具有四个典型的技术特征:

  • 虚实映射。数字孪生技术要求在数字空间构建物理对象的数字化表示,现实世界中的物理对象和数字空间中的孪生体能够实现双向映射、数据连接和状态交互;

  • 实时同步。基于实时传感等多元数据的获取,孪生体可全面、精准、动态反映物理对象的状态变化,包括外观、性能、位置、异常等;

  • 共生演进。在理想状态下,数字孪生所实现的映射和同步状态应覆盖孪生对象从设计、生产、运营到报废的全生命周期,孪生体应随孪生对象生命周期进程而不断演进更新;

  • 闭环优化。建立孪生体的最终目的,是通过描述物理实体内在机理,分析规律、洞察趋势,基于分析与仿真对物理世界形成优化指令或策略,实现对物理实体决策优化功能的闭环。

虽然数字孪生可以代表纯粹的数字事物,但它们最常充当现实世界和数字虚拟世界沟通的桥梁。例如,数字孪生可以提供工厂运营、通信网络或通过物流系统的包裹流的数字视图。

Gartner表示,“数字孪生的实施是一个封装的软件对象或模型,它反映了一个独特的物理对象、过程、组织、人或其他抽象事物。来自多个数字孪生的数据可以聚合起来,形成跨多个现实世界实体(如发电厂或城市)及其相关流程的复合视图。”

数字孪生:虚拟与现实的桥梁

数字孪生的优势与挑战

优势

这些物理操作的虚拟“克隆体”可以帮助组织监控操作、执行预测性维护并为资本购买决策提供洞察力。它们还可以帮助组织模拟那些过于耗时或昂贵,而无法使用实物资产进行测试的场景,创建长期业务计划,识别新发现并改进流程。

根据数字产品工程公司GlobalLogic的说法,数字孪生提供了五个关键优势:

  • 加快风险评估和生产时间。数字孪生可以帮助公司在产品问世之前对其进行虚拟测试和验证。工程师可以使用它们来识别流程故障;

  • 预测性维护。组织可以使用数字孪生主动监控设备和系统,以便在它们发生故障之前安排维护,从而提高生产效率;

  • 实时远程监控。用户可以远程监控和控制系统;

  • 更好的团队协作。GlobalLogic指出,流程自动化和对系统信息的24×7全天候访问让技术人员可以将更多时间集中在协作上;

  • 更好的财务决策。通过集成财务数据,组织可以使用数字孪生做出更好、更快的调整决策。

挑战

数字孪生作为一项新兴技术理念,尚处于发展初期,仍存在许多短板问题亟待破解。

  • 实施成本高。数字孪生技术的实现涉及到企业研发、生产、供应链、管理等系统的改造,投资大、沉没成本高。受限于此,目前数字孪生往往仅能成为大企业“锦上添花”的高端技术应用,而难以成为广大小企业“雪中送炭”的普适技术应用。

  • 产业基础薄弱。数字孪生产业链长、分工细致、碎片化程度高,跨领域之间的技术融合性较差、资源整合难,存在IT企业不懂行业机理、OT企业难以报团的突出痛点,亟需产业整合者的出现。

  • 商业模式不成熟。不同垂直行业对数字孪生的需求差异大,垂直行业内需求“长尾效应”显著,解决方案的可复制性不强,导致数字孪生应用多以项目交付型为主,平台化、模块化程度较低,不利于高效推广。

  • 技术短板凸显。在机理建模、仿真分析、数据集成等方面的技术短板制约了数字孪生技术整体的应用深度,同时部分核心技术被国外龙头企业垄断,“安可”有潜在风险。

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数字孪生技术

根据系统集成商SL Controls的说法,数字孪生由三个主要元素组成:

  • 历史数据:有关机器、流程和系统过去性能的数据;

  • 实时数据:数字孪生接收来自设备传感器的持续更新以及来自平台和系统(如制造设备、客户服务和采购)的输出;

  • 未来数据:这包括机器学习和工程师的输入。

IBM指出,根据数字孪生技术不同应用的对象,衍生出了各种类型的数字孪生形式。这些孪生项目之间最大的区别在于应用领域:

组件孪生/零件孪生。这些是数字孪生的基本单元。在这里,孪生代表组件或零件的物理、机械和/或电气特性;

资产孪生。资产是两个或多个一起运行的组件,资产孪生代表了组件之间的交互,以创建性能数据,继而转化为可操作的见解;

系统或单元孪生。这一级会放大涉及的系统或单元双胞胎,让使用者能够看到不同的资产如何结合在一起形成一个完整的功能系统。系统孪生可以提供有关资产交互的可见性,并可以提供建议,使这种性能增强;

进程孪生。这些孪生揭示了系统如何协同工作以创建整个生产设施。比如这些系统是否可以同步以最高效率运行?或者一个系统的延迟是否会影响其他系统?这个进程孪生可以帮助生产者更精准的判断,最终产出一个可以影响整体效率的精确计时方案。

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数字孪生 VS 数字模拟

数字模拟和数字孪生都是利用数字模型来复制出一个系统,但数字孪生实际上创造的是一整个虚拟环境,这就使得数字孪生拥有更多操作的可能性。

此外,与数字模拟不同,数字孪生最大的区别在于:它是对实体对象(下称“本体”)的动态仿真,也就是说,数字孪生体是会“动”的。而且,数字孪生体是根据本体的物理设计模型、本体上面传感器反馈的数据,以及本体运行的历史数据而“动”的。简单来说,它是实时更新的。

系统集成商SL Controls表示,数字模拟允许工程师对实物资产进行测试和评估,但模拟是静态的。输入新参数取决于工程师。数字孪生则是从物理资产、流程或系统接收实时更新,允许工程师使用真实条件执行测试、评估和分析工作。

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数字孪生实践

目前,已经有许多组织在使用数字孪生技术来改善他们的业务:

劳斯莱斯(Rolls-Royce)提高喷气发动机效率:跨国航空航天和国防公司劳斯莱斯已部署数字孪生技术来监控其生产的发动机。该公司可以监控每台发动机的飞行方式、飞行条件以及飞行员的使用方式。劳斯莱斯还使用数字孪生提供针对特定发动机量身定制的服务计划。

玛氏(Mars)优化其供应链:糖果、宠物护理和食品公司玛氏正通过字孪生技术,优化其制造供应链,提高产能和流程控制,包括通过预测性维护来延长机器的正常运行时间,并减少与机器包装不一致的产品数量相关的浪费。

TIAA降低了客户服务的复杂性:美国大学退休股票基金教师保险和年金协会(TIAA)正在使用数字孪生来降低客户服务的复杂性。TIAA的孪生项目使用产品元数据、运营流程、重叠的相互依赖关系和业务规则,来验证计划运营商的服务计划选择。

拜耳作物科学(Bayer Crop Science)公司通过虚拟工厂重塑战略:拜耳作物科学为其在北美的9个玉米种子生产基地都创建了“虚拟工厂”。虚拟工厂是9个站点中每个站点的设备、流程和产品流特征、材料清单和操作规则的动态数字表示。除了提供实时的运营视图外,虚拟工厂还允许拜耳执行“假设”分析,帮助公司分析新战略、制定资本购买决策、制定长期业务计划和改进流程。

达索用数字孪生搭建“生命线”:达索进行了一个“生命心脏项目”(LHP),通过生物技术传感器和扫描技术为人类心脏建立数字孪生。数字孪生是具有电和肌肉特性的心脏的个性化全尺寸模型,可以模拟真实心脏的行为。它不仅可以支持各种操作,例如贴紧心脏起搏器,反转腔室,切割任何横截面以及运行假设,而且还可以对心脏进行虚拟分析,以便在疾病开始之前为心脏病患者提供护理。

空中客车公司减少交货时间:空客公司开发了应用数字孪生技术的大型配件装配系统,对装配过程进行自动控制,以提高自动化程度并减少交货时间。在该装配系统中创建的数字孪生模型不仅仅是相应实际零部件的三维CAD模型,同时基于装备的传感器,也对各组件的行为模型进行建模,包括组件的力学行为模型及形变行为模型。

数字孪生:虚拟与现实的桥梁

数字孪生软件

数字孪生软件平台结合物联网传感器数据和其他数据来监控资产性能和运行模拟。一般来说,可扩展的数字孪生平台具有六个关键特性:

管理数字孪生生命周期。数字孪生是“数字线程”或“数字本体”的实例,即构成物理资产的需求、部件和控制系统。例如,风车的数字本体由工程图、材料清单、软件版本和其他用于创建风车的工件组成。风车数字孪生平台需要利用该数字本体,并提供工具来测试、部署和管理基于数字本体的数字孪生。这些工具需要能够扩展到数百个数字本体和数千个数字孪生。

单一事实来源。平台需要能够更新并为每个数字孪生提供准确的状态。例如,日常维护可能会导致一项资产的部件或固件版本与另一项资产不同。平台必须能够在每个对象和资产发生变化时立即更新其准确状态。

开放API。作为工业物联网解决方案的接口和集成点,该平台必须提供一个开放的API,允许任何系统与之交互。

可视化和分析。该平台必须允许组织创建可视化、仪表板和对来自数字孪生的实时数据的深入分析。实时数据应链接到数字本体。

事件和流程管理。平台必须允许用户创建可以基于平台数据执行的事件和业务流程。

客户和用户视角。该平台需要实现数字孪生的利益相关者之间的协作。它应该反映每个组织拥有或运营情况,以及允许哪些用户访问数据。

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数字孪生先驱

许多组织正在构建自己的数字孪生项目,但也有一些广受欢迎的平台供应商及产品,它们包括:

  • aPriori数字制造模拟软件;

  • Autodesk数字孪生

  • Ayla物联网平台;

  • AWS物联网;

  • Interfacing Technologies的企业流程中心(EPC);

  • Oracle IoT生产监控云;

  • GE Predix平台;

  • SAP Leonardo物联网;

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数字孪生市场

从市场前景来看,数字孪生是热度最高的数字化技术之一,存在巨大的发展空间。Gartner连续三年(2017-2019)将数字孪生列为“年度十大战略性技术趋势”,认为它在未来将产生颠覆性创新。

研究公司MarketsandMarkets数据显示,2020年全球数字孪生市场价值为31亿美元,并预计数字孪生市场规模将由2020年的31亿美元增长至2026年的482亿美元,年复合增长率58%。它认为数字孪生是第四次工业革命(或“工业 4.0”)的关键组成部分。

MarketsandMarkets在其报告中表示,“在工业4.0时代,数字孪生被认为将制造技术与物联网等先进技术相结合,有助于开发互联制造系统。因此,数字孪生技术似乎是一种理想的解决方案,可以帮助企业实现工业4.0标准。”

该公司认为,汽车和运输、能源和电力、航空航天和国防垂直行业将是数字孪生技术的关键最终用户。

此外,IDC也预测称,2022年将有40%的IoT平台供应商通过集成仿真、系统、功能于一体用来创建数组孪生模型;而70%的制造商将利用数字孪生进行流程仿真和数据评估。

可以肯定的是,在可预见的将来,随着新一代信息技术与实体经济深度融合进程的加快,企业数字化转型需求的提升,政策的持续支持,数字孪生将为工业制造、未来生活带来无限的可能。

参考及来源:https://www.cio.com/article/301522/what-is-a-digital-twin-a-real-time-virtual-representation.html参考来源:《数字孪生技术应用白皮书(2021)》

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原文始发于微信公众号(嘶吼专业版):数字孪生:虚拟与现实的桥梁

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