工业4.0与数字孪生
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2021-01-27
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工业工业4.0与数字孪生与数字孪生
随着制造过程变得越来越数字化，数字孪生现在可以触及。通过为公司提供完整的产品数字化足迹，数字孪生使公司能够更快
地发现物理问题，更准确地预测结果并构建更好的产品。
介绍
有可能是没有回头路可走。制造过程变得越来越数字化。随着这一趋势的发展，许多公司经常难以确定在运营和战略上如何推
动和交付实际价值。的确，数字解决方案可以为组织带来巨大的价值-在互联智能技术问世之前就不可能实现的价值。最近特
别令人着迷的是数字孪生的概念：物理对象或过程的近实时数字图像，有助于优化业务绩效。
直到最近，由于数字技术功能的局限性以及过高的计算，存储和带宽成本，数字孪生兄弟及其处理的大量数据通常对企业仍然
难以捉摸。但是，近年来这些障碍已大大减少。1显着降低的成本以及增强的功能和能力导致了指数级的变化，使领导者可以
结合信息技术（IT）和运营技术（OT）来创建和使用数字孪生。
那么，为什么数字孪生如此重要，组织为什么要考虑它呢？数字孪生可以使公司从设计和开发到产品生命周期的结束都拥有完
整的产品数字足迹。反过来，这可以使他们不仅了解设计的产品，还可以了解构建产品的系统以及该产品在现场的使用方式。
通过创建数字孪生，公司可以通过新产品，改进的运营，减少的缺陷以及新兴的新商业模式来推动收入增长，从而在上市速度
方面实现巨大价值。
数字孪生技术可以使公司更快地解决物理问题，方法是更快地发现它们，以更高的准确性预测结果，设计和制造更好的产品，
并最终更好地为客户服务。通过这种类型的智能架构设计，公司可以比以往任何时候都更快地迭代实现价值和收益。
如果公司想一次尝试全部创建一个数字孪生，这可能是一项艰巨的任务。关键可能是从一个领域开始，在那里实现价值，然后
继续发展。但首先，企业应首先了解数字孪生的定义和发展方法，以免被淹没。在接下来的页面中，我们讨论数字孪生兄弟-
其定义，创建方式，如何驱动价值，其在现实世界中的典型应用以及公司如何为数字孪生计划过程做准备。
数字孪生：它是什么，为什么重要
工业界和学术界以几种不同的方式定义了数字孪生。但是，也许两个小组都没有将重点放在数字孪生的过程方面。例如，根据
某些人的说法，数字孪生是已建成产品的集成模型，旨在反映所有制造缺陷，并不断进行更新以包括使用中持续的磨损。3其
他广为流传的定义将数字孪生描述为物理对象的启用传感器的数字模型，该模型在实时环境中模拟对象。
从根本上讲，数字孪生可以定义为有助于优化业务绩效的物理对象或过程的历史和当前行为的不断发展的数字资料。数字孪生
模型基于跨多个维度的大规模，累积，实时，真实世界的数据测量。这些度量可以创建数字世界中对象或过程的不断发展的概
况，这些概况或过程可以提供有关系统性能的重要见解，从而导致物理世界中的行为，例如产品设计或制造过程的变化。
数字孪生与传统的计算机辅助设计（CAD）不同，它也不仅仅充当另一个支持传感器的物联网（IoT）解决方案。5可能远远
超过任何一个。CAD完全封装在计算机模拟的环境中，该环境在建模复杂的环境中表现出一定的成功；6个或更简单的IoT系
统仅测量整个组件的位置和诊断之类的内容，但不测量组件与整个生命周期过程之间的交互。
确实，数字孪生的真正力量以及它为何如此重要的原因在于，它可以在物理世界和数字世界之间提供近乎实时的全面联系。由
于产品或过程的真实世界与数字世界之间的这种相互作用，数字孪生可能会答应更丰富的模型，从而对不可预测性进行更真
实，全面的测量。由于便宜，强大的计算功能，这些互动式测量结果可以使用当今的大规模处理架构和先进的算法进行分析，
以进行实时预测反馈和离线分析。这些可以实现基本的设计和流程更改，而这些更改几乎肯定是当前方法无法实现的。
从根本上讲，数字孪生可以定义为有助于优化业务绩效的物理对象或过程的历史和当前行为的不断发展的数字资料。
制造过程示例
数字孪生旨在对复杂的资产或流程进行建模，这些资产或流程以多种方式与其环境相互作用，因此很难预测整个产品生命周期
的结果。8确实，可以在各种各样的情况下创建数字孪生，以实现不同的目标。例如，有时使用数字孪生来模拟特定的复杂部
署资产，例如喷气发动机和大型矿用卡车，以便在现场使用资产时监视和评估磨损和特定种类的应力。这样的数字孪生可能会
产生重要的见解，从而可能影响未来的资产设计。风电场的数字孪生可能会发现有关运营效率低下的见解。部署了特定资产的
数字孪生的其他例子比比皆是。
正如特定部署资产的数字孪生可能具有的洞察力一样，制造过程中的数字孪生似乎提供了一种特别强大且引人注目的应用程
序。图1代表了物理世界及其数字孪生模型中制造过程的模型。数字孪生模型可以近似实时地虚拟反映工厂现场实际发生的情
况。分布在整个物理制造过程中的成千上万个传感器共同收集各种维度的数据：从生产机械的行为特征和进行中的工作（厚
度，颜色质量，硬度，扭矩，速度等）到环境条件工厂本身。这些数据不断地与数字孪生应用程序进行通信并进行汇总。
正如特定部署资产的数字孪生可能具有的洞察力一样，制造过程中的数字孪生似乎提供了一种特别强大且引人注目的应用程
序。
数字孪生应用程序会连续分析传入的数据流。在一段时间内，与理想性能范围相比，分析可能会发现特定尺寸的制造过程实际
性能中的不可接受趋势。这种比较洞察力可能会触发调查，并可能改变物理世界中制造过程的某些方面。
这是物理世界与数字世界之间互动的旅程，图1努力传达这一旅程。这样的旅程强调了数字孪生的巨大潜力：成千上万个传感
器进行连续，不平凡的测量，然后将这些数据流传输到数字平台，然后依次执行近实时分析，以透明方式优化业务流程。
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