“數字孿生”（Digital Twin）正在成為智能製造新趨勢!

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什麽是數字孿生？

“數字化孿生”（Digital Twin）是指以數字化方式拷貝一個物理對象，模擬對象在現實環境中的行為，對產品、製造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真，從而提高製造企業產品研發、製造的生產效率。


所有“產品”最早是人類大腦裏的一個模糊概念，在沒有數字化模型幫助的情況下，要打造出一件產品或一套生產流程，必然會經曆多次迭代設計，有時候僅僅為了驗證產品的某一個尺寸，部件之間的裝配關係，流程的某一環節，就不得不製造出很多個中間產品或重新設計流程（被稱為打樣），耗費大量時間、金錢和人力。采用數字化模型的設計技術（常指CAD技術，即數字化輔助設計），就可在虛擬的三維數字空間裏從無到有地創造出部件和產品以及工藝流程。在虛擬的三維空間裏，可以輕鬆的修改部件和產品的每一處尺寸和裝配關係，使得產品幾何結構的驗證工作、裝配可行性的驗證工作、流程的可實行性大為簡單，因此可以大幅度減少迭代過程中的物理樣機的製造次數，時間，成本。


除此之外，專門的電路CAD設計技術可以根據電路以及器件的原理，在三維數字空間設計出電路，並且也可以進行虛擬的驗證和迭代設計。同樣也可以大幅度減少製造物理樣機的代價。這就是數字化模型一定會早於物理實體產品出現的原因。實際上，在最終的產品製造出來之前，有很多個數字化模型代表著產品迭代的各個階段。這些模型或者其中的一部分，仍然有可能被以後的型號或者產品線所采用，這也是數字化模型的一個附加好處。



☟“數字”正在成為智能製造新趨勢

建模仿真的“前世今生”

建模仿真最早來源於上世紀60年代至70年代的計算機語言編寫的數字算法，當時隻是簡單的用於計算特定物理現象，解決設計問題；之後的二十年，隨著工作站和微機的普及以及計算能力的提高，仿真技術的應用逐漸遍及各個學科和不同層麵；而且不會停留在設計階段，正在向產品和係統的全生命周期擴展，構成與實體形影不離的“數字雙胞胎”。由於仿真能夠在產品生命周期提供無縫協助和優化，將會成為製造體係的核心功能之一，未來智能工廠是基於模型的係統工程或基於模型的製造，軟件定義產品、決定企業盛衰，仿真技術製造係統關鍵組成部分的黃金時代才剛剛開始。Gartner預測，到2021年，全球50％的大型工業公司將使用數字雙胞胎，從而使這些組織的效率提高10％，尤其是製造業和工程行業的公司，如果想要在競爭中保持領先地位，就需要考慮實施數字雙胞胎。

製造業是目前數字雙胞胎最常用的行業，按時向客戶提供保質保量的產品對製造企業至關重要，如果機器的運轉不能協同並以適當的容量工作，就回影響員工、生產、可交付性以及最終客戶的滿意度；采取實時監控、不中斷生產的情況下進行測試、並且能夠在設施中收集的數百萬個數字據點獲得更多信息，數字雙胞胎使製造企業更加智能。

在德勤的一份案例研究中，一家工業製造企業決定采用數字雙胞胎方法，來解決其在現場遇到的問題，從而解決維護費用和客戶延遲交付。製造企業收集了設備以及正在生產的產品數據，來研究裝配過程及其與產品質量的關係。因此，該項目能夠識別低效率並優化裝配流程，將返工率降低了15％至20％。

“數字孿生”國內現狀

最早在市場上提出“數字化孿生”模型概念的是西門子，基於模型的虛擬企業和基於自動化技術的現實企業的“數字化孿生”（Digital Twins），包括“產品數字化雙胞胎”、“生產工藝流程數字化雙胞胎”和“設備數字化雙胞胎”，三個層麵又高度集成為一個統一的數據模型，並通過數字化助力企業整合橫向和縱向價值鏈，提供工業生態係統重塑和實現“工業4.0”自下而上的切實之路。


數字孿生的引入國內僅僅幾年時間，目前處於初步探索與實踐環節，距離廣泛應用還有很長的路要走；目前數字孿生技術還麵臨著諸多難題，主要可分為三類：一是高仿真度，高保真度的仿真建模是構建數字雙胞胎體係的關鍵，數字孿生作為物理實體在數字空間的超寫實動態模型，產品虛擬模型的高精度性、多物理場建模、高保真度響應模擬等是首要解決的技術難題。二是數據收集，由於數字孿生技術的應用以海量數據為基礎，並且是基於全要素、全生命周期的數據，而有關這些數據所涉及的先進傳感器技術、自適應感知、精確控製與執行技術等難題急需攻關。三是實時監測與健康預測技術也尚待完善，實時和預測是數字孿生的核心要素，一方麵物理產品的數據動態實時反映在數字孿生體係中，另一方麵，數字孿生基於感知的大數據進行分析決策，進而控製物理產品，而其中離不開相應的高實時性數據交互、高置信度仿真預測、超級計算能力等技術能力。此外，新的設計檢驗方法仍需進一步探索，使物理模式的實驗結果更準確、更接近真實的工況，為數字孿生體的推演提供可靠的數據支撐。


目前中國製造業正處於轉型升級的關鍵時期，通過物聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，使得中國製造競爭力得到大幅提升。未來，數字孿生也可結合物聯網的數據采集、大數據處理和人工智能建模分析，實現對過去發生問題的診斷、當前狀態的評估以及未來趨勢的預測，並給予分析結果，模擬各種可能性，提供更全麵的決策支持。