浅谈数字孪生

　　01 数字孪生的起源

　　数字孪生是对物理对象或系统的全生命周期的虚拟表达，数字孪生体通过实时数据进行自动更新，并使用模拟，机器学习和推理等技术来帮助决策。

　　数字孪生的起源

　　密歇根大学教授Michael Grieves博士在2002年首次将数字孪生体的概念应用于制造业，并正式宣布了数字孪生软件概念。美国宇航局的约翰·维克斯（John Vickers）在2010年正式引入了“数字孪生”的术语。

　　然而，使用数字孪生作为研究物理对象的手段的核心思想实际上应用更早。美国宇航局早在1960年代的太空探索任务中已经率先使用数字孪生技术，当时每个航行航天器都被精确地复制成地球版本，用于研究和模拟目的，由在飞行机组人员中服役的NASA人员使用。

　　02 数字孪生如何工作？

　　数字孪生是一种虚拟模型，旨在准确反映物理对象。正在研究的物体 【例如风力发电机 】配备了关键部件相关的各种传感器。这些传感器产生有关物理对象不同方面的性能数据，如功率输出、温度、天气条件等。然后将该数据更新到处理系统并应用于该数字孪生副本。

　　一旦有了这些数据，虚拟模型就可以用来运行模拟，研究性能问题并产生可能的改进，所有这些都是为了产生有价值的洞察结果， 然后可以将其应用回原始物理对象。

　　03 数字孪生与仿真模拟

　　虽然仿真模拟和数字孪生都利用数字模型来复制系统的各种过程，但数字孪生实际上会提供一个更丰富的虚拟环境便于持续学习并分析，数字孪生体和仿真模拟之间的区别很大程度上是一个规模问题：仿真模拟通常研究一个特定的过程，但数字孪生本身可以运行更多数量的有用模拟，以便研究多个过程。另外差别在于，仿真模拟通常不会从实时数据中受益。但是，数字孪生是围绕双向信息流设计的，当对象传感器不是单向的向数字孪生系统提供相关数据，通过数字孪生产生的分析结果也可以反馈给物理设备。

　　通过拥有与广泛领域相关的更实时准确且不断更新的数据，再加上数字孪生所依赖的虚拟环境带来的计算能力，数字孪生体能够从比仿真模拟更有利的角度研究更多问题，从而在改进产品和流程方面具有更大的潜力。

　　04 数字孪生的类型

　　根据产品应用的范围，有各种类型的数字孪生。这些数字孪生之间的区别在于应用领域和范围。在系统或流程中共存不同类型的数字孪生体是很常见的。让我们通过数字孪生的类型来了解差异以及它们的应用方式。

　　组件孪生/部件孪生

　　组件孪生是数字孪生的基本单元，是功能组件的最小示例。零件孪生大致相同，但属于重要性稍低的组件。

　　资产孪生

　　当两个或多个组件一起工作时，它们将形成所谓的资产。通过资产孪生，用户可以研究这些组件的交互作用，创建大量可处理的性能数据，然后将其转化为影响资产操作的数据分析洞察结果。

　　系统或单元孪生

　　下一个更大级别的数字孪生是系统或单位孪生，这使用户能够看到不同的资产如何组合在一起形成一个完整的功能系统。系统孪生提供有关资产交互的可见性，并可能提供性能增强建议。

　　过程孪生

　　过程孪生，是更大范围的宏观层面，揭示了系统如何协同工作以创建整个生产设施。这些系统是否都同步以达到最高效率运行，还是一个系统中的延迟会影响其他系统？过程孪生可以帮助用户优化整体效率的节拍、工艺及流程。

　　05 数字孪生的应用优势

　　提升研发效能

　　数字孪生体的使用可以更有效地研究和设计产品，并创建有关可能性能结果的大量数据。这些信息可以带来分析洞察，帮助公司在开始生产之前进行所需的产品改进。

　　更高的效率

　　即使在新产品投入生产后，数字孪生也可以帮助虚拟映射和监控生产线，并着眼于在整个制造过程中实现并保持最高效率。

　　产品报废

　　数字孪生体甚至可以帮助制造商决定如何处理达到产品生命周期终点的产品，这些产品需要通过回收或其他措施进行最终处理。通过使用数字孪生，他们可以确定可以回收哪些产品材料。

　　06 数字孪生市场和行业

　　虽然数字孪生体引起应用价值受到重视，但并非为适用于每个行业或产品。不是所有的物理实体都足够复杂，需要数字孪生所需的定期密集的传感器数据。从成本投入角度来看，投入大量资源创建数字孪生体也并不总是值得的。（数字孪生是物理对象的精确副本，显然会增加成本。）

　　另一方面，许多类型的项目确实特别受益于数字模型的使用：比如大型基建项目，桥梁和其他对施工质量要求高的复杂结构；复杂的工业设备，喷气发动机、汽车和飞机。数字孪生体可以帮助提高复杂设备如发动机的效率。

　　电力设备：这包括发电和传输电力的设备。

　　制造项目：数字孪生擅长简化流程，提升效率。

　　数字孪生的市场空间潜力巨大！

　　数字孪生市场在迅速扩大。虽然数字孪生体已经在许多行业中使用，但对数字孪生体的需求将在一段时间内继续升级。2020年，数字孪生市场价值为31亿美元。一些行业分析师推测，至少在2026年之前，这一数字可能会继续大幅上升，估计会攀升至482亿美元。

　　07 数字孪生的应用领域

　　总的来看，数字孪生可广泛应用于以下场景：

　　发电设备

　　大型发动机（包括喷气发动机、汽车发动机和发电机）从数字孪生的使用中受益匪浅，特别是有助于为定期需要的维护建立时间表。

　　大型基础结构及其系统

　　大型基础结构，如大型建筑物或海上钻井平台，可以通过数字孪生体进行改进，特别是在设计过程中。在设计在这些结构中运行的系统（例如空调系统）时也很有用。

　　制造运营

　　由于数字孪生旨在反映产品的整个生命周期，因此数字孪生体在制造的所有阶段都变得无处不在，指导产品从设计到成品以及介于两者之间的所有步骤也就不足为奇了。

　　医疗保健服务

　　正如产品可以通过使用数字孪生体进行分析一样，接受医疗服务的患者也可以。传感器生成数据的相同类型系统可用于跟踪各种健康指标并生成关键见解。

　　汽车工业

　　汽车代表了许多类型的复杂协同功能系统，数字孪生体在汽车设计中被广泛使用，既可以提高车辆性能，又可以提高生产效率。

　　城市规划

　　使用数字孪生体可以极大地帮助土木工程师和其他参与城市规划活动的人，数字孪生体可以实时显示3D和4D空间数据，还可以将增强现实系统整合到建筑环境中。

　　08 数字孪生与工业互联网

　　在工业制造领域，依托工业互联网平台，数字孪生能够实现集成复杂的制造工艺，完成产品设计，制造和智能服务等闭环优化。换句话说，工业互联网有效拓宽了数字孪生的价值链条和生命周期。

　　以寄云NeuSeer 工业互联网平台为例，可以发现工业互联网平台的很多优势，完全是为了数字孪生构建准则而准备，或者为了解决数字孪生的技术挑战而生。它覆盖了边缘端，到边缘物联网平台、数据治理平台，以及全流程的数据生命周期平台，帮助客户实现应用和系统的构建，帮助客户管理数据，发现数据价值。

　　基于此，寄云科技为工业企业提供了基于数据智能的完整数字孪生开发方案。一方面，寄云提供了丰富的工业数据采集和边缘计算能力，可以帮助企业实现大型设备实时状态的采集和状态监测；另一方面，针对大型关键设备的故障诊断和预测，寄云科技提供了丰富的故障库，以及基于机器学习的故障诊断、健康评估和寿命预测能力；同时，还可以提供便捷的工业数据建模工具以及工业可视化开发工具，实现对设备可靠性、生产性能和效率等关键指标进行深度分析和应用，实现更全面的数字孪生。

　　此外，寄云科技利用其自研的NeuSeer工业互联网平台与国内杰出的仿真厂商安世亚太合作开发基于仿真模型+物联网监测的数字孪生解决方案，能够基于物联网实时数据和仿真模型的实时计算，并通过破除设备、设计、制造、维护等产品生命周期隔离，打通构成数字孪生的闭环，帮助企业实现更精准、更全面的状态监测和关键指标的性能预测，助力工业企业加速数字转型步伐。

　　09 数字孪生的未来

　　当下，资产密集型行业正在发生数字重塑，该行业正在以颠覆性的方式改变运营模式，迫切需要对资产、设备、设施和流程进行综合的物理和数字视图。而数字孪生是这种重组的关键组成部分。

　　在可见的未来，数字孪生的潜力几乎是无限的，因为越来越多的认知能力不断投入到它们的使用中。因此，数字孪生体不断通过学习新的技能和能力，这已意味着它们可以继续产生所需见解，使产品更优质，流程更高效。

　　｜关于寄云科技｜

　　北京寄云鼎城科技有限公司，作为一家专注于工业互联网的高科技企业，凭借多年积累打造了行业领先的以数据智能为核心的NeuSeer工业互联网平台，并以“连接+洞察+优化”为理念，推出了以工业物联网平台、工业大数据平台、工业智能应用为主的产品线。提供从数据采集、数据治理和存储、数据分析、人工智能建模以及应用开发在内的完整、标准化的工业互联网平台产品，以及一系列数据智能化应用，全面助力工业企业数字化转型，走向“中国制造2025”。