目前，工廠數(shù)字孿生尚處于技術(shù)驗證和應用探索階段。比較典型的有2D或半3D的工廠數(shù)字孿生、工作單元級別的數(shù)字孿生，以及工廠/產(chǎn)線級別關(guān)鍵要素的數(shù)字孿生。
2D或半3D的工廠數(shù)字孿生其實質(zhì)是繞過了建立全量工廠數(shù)字模型的過程，直接利用工廠2D或者半3D的圖片來直觀展示工廠或產(chǎn)線的布局，通過疊加數(shù)據(jù)熱點的形式來動態(tài)展示設(shè)備、產(chǎn)線的實時運行狀態(tài)。
優(yōu)點是簡潔、直觀，不影響系統(tǒng)性能；其缺點是工廠/產(chǎn)線布局圖是固定不變的，不能隨著產(chǎn)線調(diào)整而發(fā)生相應的調(diào)整，同時也不支持實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備運動模擬和仿真，如機械臂或AGV的實時運動軌跡以及產(chǎn)品在產(chǎn)線上的移動等。這種場景一般用于僅關(guān)注產(chǎn)線關(guān)鍵KPI的監(jiān)控和預警，實現(xiàn)難度不大，只需產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)和關(guān)鍵KPI計算模型即可。
工作單元級數(shù)字孿生將3D建模從工廠縮小到了工作單元級別，以工作單元為基礎(chǔ)實現(xiàn)完整的數(shù)字孿生內(nèi)容，包括3D建模、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、機理模型和機器學習模型等。
這種數(shù)字孿生有助于探索工廠數(shù)字孿生的技術(shù)實現(xiàn)路徑，找出關(guān)鍵技術(shù)難點予以突破，并在此基礎(chǔ)上沉淀各種工業(yè)機理模型，探索更高級、更智能化的應用，如機械臂的故障預測分析、上下料的最優(yōu)路徑求解等。隨著技術(shù)的成熟和應用的深入，可逐步將孿生模型延伸至整個產(chǎn)線以及整個工廠。
雖然目前的工廠數(shù)字孿生尚存在不足，但是全球領(lǐng)先企業(yè)和科研機構(gòu)已經(jīng)紛紛投入工廠數(shù)字孿生技術(shù)的研究和應用，并且已經(jīng)取得了一定成效。我們相信，隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，真正的工廠數(shù)字孿生必將觸手可及。
