數字孿生能夠及時發(fā)現(xiàn)問題、實現(xiàn)更多結果可視化，以及更好地優(yōu)化產品制造，從而顯著提升效率。

制造業(yè)的數字化轉型水平仍不高已成行業(yè)共識。超過90%的制造商表示，他們在數字化創(chuàng)新上面臨著各種障礙。企業(yè)希望利用工業(yè)4.0技術推進其運營已然成為趨勢，而數字孿生能夠幫助它們擴大全球工廠的運營規(guī)模、及時發(fā)現(xiàn)問題、實現(xiàn)更多結果可視化，并優(yōu)化產品制造。

通過繪制工廠、生產線和硬件的完整虛擬化訪問足跡，數字孿生可以為企業(yè)顯著增效。為了獲得這些成效，領導者必須理解數字孿生的基本原理，了解仿真技術如何為數字孿生提供技術支持，以及大規(guī)模實施該技術的障礙。

數字孿生的基本原理

首先，理解數字孿生的含義至關重要。數字孿生，顧名思義，是真實世界資產的精確復制品（或稱“孿生體”），它為物理世界和虛擬對應物之間架起了實時連接的橋梁。

數字孿生在過去十年中發(fā)展迅速，但實際上，對物理世界進行建模的概念已經存在了幾十年。電子技術的出現(xiàn)推動仿真概念誕生，隨著時間的推移，這一概念已經發(fā)展為一個強大的運營決策工具。

但是，仿真和數字孿生并不能一概而論，而了解這兩者之間的區(qū)別至關重要。

數字孿生是真實世界資產的精確復制品，它為物理世界和虛擬對應物之間架起了實時連接的橋梁。

仿真與數字孿生

世界上的每個環(huán)境都由空間、時間和物質三種要素組成。物質可以是該環(huán)境中的任何物理“元素”。例如，在工廠中，物質可能是箱子、機器、材料、人等等。仿真則是指通過進入這些物理空間，在數字空間中對其環(huán)境中的元素以完全相同的方式進行建模。這個模型是物理環(huán)境中正在發(fā)生的事情的基本反映。

盡管仿真與數字孿生都使用基于虛擬模型的仿真技術來復制系統(tǒng)的各種流程，但數字孿生是一個可擴展的虛擬環(huán)境，由在物理世界和數字世界之間建立實時連接的各種技術組合而成。

數字孿生是仿真模型更進一步的體現(xiàn)——數字孿生可以復制多個組件交互的、更復雜的資產或流程。數字孿生覆蓋了仿真技術忽略的其他因素，如 IT系統(tǒng)、財務程序、環(huán)境的濕度和溫度等變量，以及管道、墻壁等人和物理特征等。

數字孿生使用連接到真實世界資產的傳感器來收集、交流、分析和使用實時數據，從而推動智能行動。這種從物理世界到數字世界，再回到物理世界的持續(xù)同步循環(huán)，正在為更加精準的建模釋放巨大潛力。隨著數字孿生的迅速崛起和加速應用，這一領域的創(chuàng)新剛剛蓬勃起步，科技行業(yè)的領導者們正努力創(chuàng)造一個更加互聯(lián)的未來，激發(fā)數字孿生背后蘊藏的無盡潛力。

企業(yè)專注數字化的緣由

工廠是由高度復雜的機械部件構成，這些部件之間，以及它們與整個公司的系統(tǒng)之間不斷產生相互作用。這種復雜性使得人們很難理解如何推動生產現(xiàn)場的改進，以及這些改變對上下游帶來的影響。傳統(tǒng)上，在工廠進行任何改變都是一項繁瑣的、耗時的且成本高昂的工作。這需要我們實際地去移動設備、人和生產線以完成測試，并觀察這些調整是否能有效提高產量和改善運營。

通過使用數字孿生技術，企業(yè)可以在允許改變和優(yōu)化虛擬環(huán)境中測試更新的設備或產品配置，而無需任何物理世界的工廠參與。這樣可以使?jié)撛趩栴}在經歷漫長的試錯過程之前暴露得更加突出，從而降低成本高昂的誤判和時間損失的風險。

在沒有仿真的情況下，這一測試過程可能需要幾個月才能完成。比如，由于關乎患者健康，醫(yī)療設備的制造需要精確的規(guī)劃和預測，可能需要數年時間。在某個案例中，制造技術公司偉創(chuàng)力僅用了三周的時間就創(chuàng)建了一個工廠車間的數字孿生，并成功地加速和優(yōu)化了 II類糖尿病產品的開發(fā)。

數字孿生應用落地的經驗

從理論上講，數字孿生前景無限，甚至可以從根本上顛覆行業(yè)。但是，一個成功的數字孿生項目需要的不僅僅是提供技術能力，它還需要與業(yè)務目標保持一致，并對營收和凈利潤產生可衡量的影響。

因此，數字孿生的部署必須契合現(xiàn)有工作流和企業(yè)運營。數字孿生并不是單獨存在的，它與現(xiàn)有流程、數據和技術相聯(lián)系，是整個生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

此外，優(yōu)質數據是可靠的數字孿生解決方案的基礎。將海量數據轉化為實用、實時的數字孿生仿真，意味著要進行一些嚴格的流程精簡，這正是機器學習和人工智能深耕多年的領域。

雖然數字孿生有助于推動創(chuàng)新、加速產品開發(fā)，但企業(yè)必須能夠管理數據流中的空白，并愿意采取必要的行動來在現(xiàn)有資產和流程的基礎上實現(xiàn)真正的價值。

未來，更加互聯(lián)

數字孿生旨在確定哪些輸入變量會對特定產出產生最大的影響，使制造商能夠預測未來結果，并在問題發(fā)生之前識別它們。描述制造業(yè)務中的物理資產和流程的關鍵變量，是數以百計甚至數以千計的。

擁有準確的生產數據和相關信息，數字孿生就有可能消除生產線測試的物理限制，打破設施和部門之間的壁壘，從而優(yōu)化決策，解決制造業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。