將數(shù)字孿生（digital twin）與人工智能（AI）相結(jié)合，可以減少甚至消除產(chǎn)品制造過程中的“臆測”幾率，降低因不合理的想法實施帶來的損失。那么，到底什么是數(shù)字孿生，它又是如何使現(xiàn)實中的生產(chǎn)過程變得更加高效的？CXO TALK采訪了西門子公司研發(fā)執(zhí)行副總裁諾伯特·高斯博士。
西門子公司研發(fā)執(zhí)行副總裁諾伯特·高斯博士將數(shù)字孿生定義為“物理實體全方位的數(shù)字化表示”。數(shù)字孿生技術(shù)可以加快產(chǎn)品上市時間、降低制造成本，并能夠幫助企業(yè)開發(fā)更加有利的產(chǎn)品組合。
高斯博士闡述了“基于人工智能的仿真”是如何代替“創(chuàng)建多個物理原型”來實現(xiàn)新產(chǎn)品設(shè)計的。他還分享了西門子公司在產(chǎn)品生命周期內(nèi)如何將“物理產(chǎn)品的數(shù)字化版本”與人工智能相結(jié)合。該產(chǎn)品生命周期包括設(shè)計、部件、制造、運營以及服務(wù)和維護。
此外，高斯博士還分析了過去十年中，西門子為了引入數(shù)字孿生自動化所面臨的各種挑戰(zhàn)，最后，他向考慮使用數(shù)字孿生技術(shù)的企業(yè)提出了一些建議。
01、什么是數(shù)字孿生，它如何提高產(chǎn)品績效？
簡單來說，數(shù)字孿生是物理產(chǎn)品全方位的數(shù)字化表示。這個概念關(guān)鍵在于“物理產(chǎn)品全方位”，這意味著它涵蓋了產(chǎn)品的整個生命周期。比如，它涉及產(chǎn)品的設(shè)計，包括從機械的角度來設(shè)計產(chǎn)品，它還關(guān)系到設(shè)備的嵌入式軟件，以及與其相關(guān)的流體力學(xué)、電氣等等很多方面。
當(dāng)然，數(shù)字孿生也描述了如何制造產(chǎn)品，以及產(chǎn)品在操作、使用和維護期間的各種行為，總之，它應(yīng)該是囊括整個產(chǎn)品生命周期的。
想象一下，如果我們在數(shù)字世界中擁有能夠真正全面表示物理產(chǎn)品的數(shù)字孿生體，在有需要的時候我們就可以在數(shù)字世界中執(zhí)行任何任務(wù)，使我們的工作效率加倍提升。比如，在數(shù)字世界中我們可以通過模擬仿真來測試各種想法和方案，相比傳統(tǒng)的物理原型設(shè)計，在時間、資金、人力等各方面都能夠?qū)崿F(xiàn)最大化的節(jié)約。
02、產(chǎn)品生命周期的所有階段使用數(shù)字孿生
數(shù)字孿生之所以能夠應(yīng)用到產(chǎn)品開發(fā)生命周期的所有階段，是因為它能夠?qū)崿F(xiàn)許多不同模型的仿真，而不僅僅是一個模型。為此，企業(yè)可以在任何有需要的階段采用適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M行應(yīng)用。
通常來說，“生命周期”是從產(chǎn)品設(shè)計或者工廠設(shè)計開始的。
在這個階段，你可以嘗試各種可能的想法。你可以構(gòu)建產(chǎn)品的CAD模型，并對這些模型進行仿真測試。在這個過程中，你可以不斷的對模型進行優(yōu)化，并尋找最佳的模式?；蛟S，你還要尋求最終物理產(chǎn)品所要使用的嵌入式軟件，在這個階段你同樣可以采用模擬仿真的方式來測試，而無需真正的在物理實體上進行詳細編碼的方式去實現(xiàn)。
你可以在很多領(lǐng)域進行仿真，比如，CAD建模、軟件仿真、流體力學(xué)計算、電路模擬……在產(chǎn)品設(shè)計階段，人們有很豐富的模型來使用。
然后，下一個階段我稱之為“產(chǎn)品制造”階段，也就是產(chǎn)品進入生產(chǎn)制造的一個階段，你同樣有很多的仿真工作可以開展。
比如說，你可以對產(chǎn)品的生產(chǎn)過程進行仿真或者設(shè)計，這是為產(chǎn)品的“可制造性”進行探索。這允許你在數(shù)字空間中構(gòu)建一個反饋循環(huán)，通過模擬其制造方式來設(shè)計其可制造性。
一旦完成了制造過程的設(shè)計，你就可以著手對設(shè)計方案進行設(shè)施了。比如，對這些信息進行自動化的前饋，進而自動化的生成PLC代碼。再比如，通過這個過程你就可以完成“前饋-反饋”系統(tǒng)的設(shè)計。
在產(chǎn)品制造階段，你還可以對制造過程進行優(yōu)化。
這時候，您或許需要一個相當(dāng)準(zhǔn)確的制造基地本身的模型，以便優(yōu)化產(chǎn)品生命周期的這個階段。
接下來的一個階段就是“運營”，這是產(chǎn)品生命周期中最長的階段。
在運營過程中，你還需要以最佳方式讓整個系統(tǒng)高效運轉(zhuǎn)。例如，你可能希望優(yōu)化燃氣輪機的效率或最大限度地減少燃氣輪機的排放?；蛘?，你還希望最大限度地減少大型電機的計劃外的停機時間，等等。
在運營過程中，你應(yīng)該采用不太復(fù)雜的模型。尤其當(dāng)你需要進行實時調(diào)整和優(yōu)化的場景下，系統(tǒng)無法承受復(fù)雜模型帶來的數(shù)小時的處理時間。這時候，你需要想辦法降低模型的復(fù)雜性。同時，對于要優(yōu)化的關(guān)鍵組件，運營模型還必須非常準(zhǔn)確。你可以嘗試著降低模型的邏輯復(fù)雜性，以便可以為優(yōu)化運營進行線上和實時的模擬。
最后還有一個很重要的階段，那就是服務(wù)和維護。
在這個階段人們通常需要采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型。需要說明的是，人工智能在預(yù)測性維護場景下，從某種角度來看，只不過是另一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動和定義的模型。這種模型也是產(chǎn)品生命周期中最后階段需要使用到的。
重要的是，通過這個思路你會發(fā)現(xiàn)這種虛實結(jié)合的數(shù)字孿生理念是一個真正的前饋循環(huán)組合，越來越多的過程和操作你都可以通過自動化來完成。這也是從服務(wù)到制造、從服務(wù)到設(shè)計下一代產(chǎn)品、從工廠到設(shè)計等的良性反饋循環(huán)。
03、如何確保數(shù)字孿生體準(zhǔn)確代表其物理對應(yīng)項
在公司層面上，西門子15年前就開始了數(shù)字孿生的探索。至少在10幾年前，公司已經(jīng)在這方面做了大量的投入，以確保產(chǎn)品在差異巨大的生命周期各個階段的表示完全一致性，比如找到嵌入式軟件在產(chǎn)品的機械設(shè)計階段和流程設(shè)計階段的聯(lián)系，以及它在不同的階段的表現(xiàn)，并最終將這種聯(lián)系體現(xiàn)到數(shù)字孿生體系中去。在這個體系中，還有一個非常重要的組成部分，就是我們銷售的產(chǎn)品。根據(jù)垂直領(lǐng)域劃分市場的不同，它們的壽命在10到30年之間。
現(xiàn)在，從消費者角度來看，我們都已經(jīng)習(xí)慣了每兩三年更換一次設(shè)備。但是，我們?nèi)匀槐仨毚_保我們數(shù)字孿生體系下生產(chǎn)和銷售的產(chǎn)品在10年、15年甚至20年后仍然能夠準(zhǔn)確的表示，因此我們確實需要管理產(chǎn)品的生命周期。我們必須能夠更新相關(guān)的軟件，并在數(shù)字孿生體中表現(xiàn)出這些變動。我們必須確保已構(gòu)建的數(shù)字孿生體能夠不斷的隨著產(chǎn)品及其環(huán)境的變化而變化。你可以這么理解，如果你建造一個更大的工廠，你需要有一份工廠的設(shè)計圖紙，如果圖紙上對一些地方進行了改動，那么當(dāng)我們真正的建造這個工廠的時候，這些變化也需要根據(jù)新的圖紙來落實。
這種數(shù)字孿生的實施理念和流程已經(jīng)在西門子公司建立起來了，也是公司的一個重要投入。當(dāng)然，這不僅僅是將定義這些模型的能力引入公司，更重要的是這些模型和流程已經(jīng)固化到公司現(xiàn)實中的工具箱和套件中了。
04、人工智能在構(gòu)建數(shù)字孿生體中的角色是什么？
人工智能是一種技術(shù)，我認(rèn)為它在數(shù)字化領(lǐng)域和數(shù)字孿生技術(shù)一樣都很重要。數(shù)字孿生之所以重要，是因為數(shù)字化就意味著需要構(gòu)建物理產(chǎn)品的數(shù)字表示形式。然后是人工智能，因為數(shù)字化確實與來自油田、工廠等任何地方的產(chǎn)品數(shù)據(jù)有關(guān)，并且從這些數(shù)據(jù)中挖掘價值，這個過程離不開人工智能。這就是這兩種技術(shù)在數(shù)字化過程中脫穎而出的原因。
二者“走”到一起，而且實際上，它們也總是經(jīng)常被人“相提并論”，在某些角度來看不足為奇。我之前提到，當(dāng)涉及到維護，特別是預(yù)測性維護、預(yù)防性維護時，你確實需要基于數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，這些模型當(dāng)然有很多都是人工智能的范疇。同時，我們也能看到人工智能模型和其他的物理實體的數(shù)字化模型其實都是數(shù)字孿生的一部分，所以，從這一方面來說，人工智能實際上一直是數(shù)字孿生的一部分。雖然我知道，對大多數(shù)人來說，這是一個不同的概念，而且它們確實是分屬不同的領(lǐng)域，但是現(xiàn)在在數(shù)字化領(lǐng)域它們確實走到了一起。
人工智能在數(shù)字孿生的應(yīng)用不止在維護這方面，還包含很多的其他應(yīng)用。比如，我們可以將人工智能應(yīng)用在模型降階方面。模型降階是一種已知技術(shù)，但在某些情況下，我們需要更高的復(fù)雜性和非線性模型，而這些模型使用傳統(tǒng)技術(shù)很難線性化。比如，我們可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成一個相當(dāng)準(zhǔn)確地表示電機的模型。
05、使用AI創(chuàng)建數(shù)字孿生體中使用的模型
我們把非常復(fù)雜的設(shè)計模型放到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，借助深度學(xué)習(xí)可以把10億個自由度的模型，削減到100個自由度，但是，經(jīng)過削減的這100個自由度的模型，仍然能夠提供我們所需要的模型能力。比如，我們不能直接測量大型電機的關(guān)鍵狀態(tài)，也不能實時模擬這個狀態(tài)，但我們通過這種降維方式仍然能夠知道電機的運轉(zhuǎn)狀態(tài)。
我們還在“生成式設(shè)計”中使用人工智能?，F(xiàn)在，生成式設(shè)計或者叫衍生設(shè)計、創(chuàng)成式設(shè)計的方法并不新鮮。但是，借助人工智能，我們嘗試做的不僅僅是生成式機械設(shè)計，還做到了電路的設(shè)計。這樣一來，我們就能拓寬所探查的設(shè)計空間，進而能夠獲得更多的設(shè)計選項。
通常來說，所有經(jīng)過生成式設(shè)計生成的設(shè)計方案都必須進行模擬，這些模擬非常耗時。我們不是使用人工智能來進行方案模擬，而是使用人工智能預(yù)先選擇可用性最高的設(shè)計選項。例如，在有限元模擬中收斂。我們首先利用人工智能來探索生成式設(shè)計的設(shè)計空間，然后使用人工智能來減少我們需要模擬的方案數(shù)量，我認(rèn)為這種應(yīng)用具有巨大的潛力。我們已經(jīng)在多個領(lǐng)域這樣做了，我相信它真的可以幫助我們拓展更多的應(yīng)用。
06、數(shù)字孿生的最佳行業(yè)應(yīng)用是什么？
實際上，我不認(rèn)為有"最好的"應(yīng)用場景這一說法。我確信數(shù)字化關(guān)乎產(chǎn)品的整個生命周期，當(dāng)然，也取決于具體垂直行業(yè)領(lǐng)域。因為在一些垂直行業(yè)里面，并不是在所有階段，你都需要應(yīng)用數(shù)字孿生。比如有些產(chǎn)品運轉(zhuǎn)和運營都很簡單，這時就沒有必要對其進行實時內(nèi)聯(lián)仿真。從本質(zhì)上講，對于每個市場、每個產(chǎn)品所有者來說，他必須明白在整個生命周期中產(chǎn)品都需要某種數(shù)字化的表示，以加快產(chǎn)品上市時間、降低制造成本，同時能夠獲得更廣泛有效的投資組合，以便于為市場提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)然，這依賴于通過各種方式獲取到的各種各樣的數(shù)據(jù)，比如傳感器、服務(wù)報告……許多數(shù)據(jù)源，直到現(xiàn)在，其實在很多情況下，這些數(shù)據(jù)并沒有真正被利用，也沒有被挖掘出足夠多的價值，但是在數(shù)字化時代，這些數(shù)據(jù)，以及從中獲取的價值能夠也需要反饋到未來的產(chǎn)品線。
我再次強調(diào)一次，我不認(rèn)為哪些行業(yè)或者場景更加適合數(shù)字孿生。但同時，我們也不得不認(rèn)識到采用數(shù)字孿生需要考慮自身處于哪個市場、屬于哪種產(chǎn)品線等，這聽起來像是有些矛盾。但是，就目標(biāo)而言，數(shù)字孿生必須涵蓋整個產(chǎn)品生命周期。
07、給準(zhǔn)備采用數(shù)字孿生企業(yè)的建議
最關(guān)鍵的決策是如何開啟數(shù)字孿生的旅程。在這方面我們沒有一個藍圖，告訴一個公司應(yīng)該在哪個產(chǎn)品、在哪個生命周期階段進行。這時候，我們建議企業(yè)仔細分析所處的市場走勢，以及如何找到自身與競爭對手的差異化優(yōu)勢，這包含當(dāng)前的差異化競爭優(yōu)勢，以及如何打造未來的差異化競爭優(yōu)勢，及其原因等等。我認(rèn)為數(shù)字化本質(zhì)上是數(shù)字孿生，當(dāng)你認(rèn)清了差異化優(yōu)勢的時候，那里就是你啟動數(shù)字孿生的地方。
企業(yè)都有競爭對手，重要的是企業(yè)能夠找到自身的核心市場，也就是能夠成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的領(lǐng)域，能夠認(rèn)清對企業(yè)自身來說，什么才是最重要的。這是我們需要區(qū)分或想要區(qū)分為我們的產(chǎn)品的企業(yè)戰(zhàn)略。當(dāng)然，企業(yè)戰(zhàn)略還有其他很多方面，但是，從投資組合戰(zhàn)略的角度來看，就目前來看在投資組合上企業(yè)能夠獲得差異化競爭優(yōu)勢的突破口，我認(rèn)為只有通過在投資組合中的數(shù)字化部分也處于領(lǐng)先地位，這才有可能打造未來的差異化競爭力。
