若以數(shù)字孿生比作人類大腦，就像我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中憑直覺用大腦的能力去記憶、記錄、分析、處理和預(yù)測(cè)一樣，數(shù)字孿生也可以通過分析收集到的數(shù)據(jù)在數(shù)字世界中做同樣的事情。
數(shù)字孿生技術(shù)在虛擬世界模擬制造流程，并幫助企業(yè)在數(shù)字孿生模型中靈活配置資源，并優(yōu)化工作流程，快速響應(yīng)不斷變化的產(chǎn)品需求和訂單渠道。
本文介紹了數(shù)字孿生所需要的幾大方面條件：用于收集數(shù)據(jù)的智能設(shè)備、強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備支持以及實(shí)時(shí)互聯(lián)的軟硬件生態(tài)，并展望了制造業(yè)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的期待。
「數(shù)字孿生」是物理世界的數(shù)字化表達(dá)，它可以幫助我們數(shù)字世界中模擬真實(shí)世界，并預(yù)測(cè)可能會(huì)發(fā)生的各種情況，從而基于模擬結(jié)果做出判斷，選取最優(yōu)方案，反饋到物理世界。在構(gòu)建一個(gè)「數(shù)字孿生」模型的過程中，需要打通數(shù)據(jù)的雙向溝通渠道，使物理世界的狀態(tài)和參數(shù)可以通過與智能系統(tǒng)向數(shù)字模型反饋，從而真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生，并以此對(duì)物理世界進(jìn)行動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)地評(píng)估和優(yōu)化。
早上世紀(jì)70年代，「數(shù)字孿生」的概念就已經(jīng)初具雛形。在NASA的阿波羅13號(hào)事故中，NASA曾嘗試?yán)谩笖?shù)字孿生」技術(shù)模擬航天器在太空中的各種場(chǎng)景，并以此幫助宇航員解決在太空著遇到的突發(fā)情況。在幾十年后的今天，「數(shù)字孿生」正在成為覆蓋全球的智能化基礎(chǔ)設(shè)施，被廣泛應(yīng)用在城市規(guī)劃、醫(yī)療保健和汽車設(shè)計(jì)等各種領(lǐng)域，而其在工業(yè)、制造業(yè)的應(yīng)用潛力尤為巨大，「數(shù)字孿生」技術(shù)正在加速全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程。
在實(shí)際應(yīng)用中，「數(shù)字孿生」概念不斷擴(kuò)展，早已不是單純的仿真模擬，隨著云技術(shù)、邊緣計(jì)算、增強(qiáng)UI、3D建模等一系列相關(guān)技術(shù)的融入，「數(shù)字孿生」正在成為一個(gè)創(chuàng)新技術(shù)集的統(tǒng)稱。
數(shù)字主線：貫穿制造流程的每個(gè)場(chǎng)景
在設(shè)計(jì)與生產(chǎn)過程中，通過數(shù)字化檢測(cè)、測(cè)量以及傳感器等設(shè)備收集數(shù)據(jù)，再通過數(shù)字化系統(tǒng)反映到產(chǎn)品定義的三維模型，即可構(gòu)建物理產(chǎn)品的數(shù)字孿生模型，進(jìn)而對(duì)物理世界進(jìn)行分析。而將分析模型的數(shù)據(jù)傳遞到產(chǎn)品三維模型進(jìn)行優(yōu)化，再傳遞到數(shù)字化生產(chǎn)線加工成真實(shí)的物理產(chǎn)品，則是數(shù)字世界對(duì)物理世界的反作用。
在「數(shù)字孿生」優(yōu)化的企業(yè)中，有無數(shù)這樣的收集、分析和反饋流程，這些流程匯聚成了覆蓋產(chǎn)品全生命周期與價(jià)值鏈的「數(shù)字主線」。從最初的概念設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)，到仿真、材料、工藝、制造，乃至銷售和運(yùn)維等每個(gè)環(huán)節(jié)都貫穿在「數(shù)字主線」上，由此驅(qū)動(dòng)以統(tǒng)一數(shù)字化模型為核心的產(chǎn)品數(shù)據(jù)流。
打個(gè)更生動(dòng)的比方，在制造業(yè)場(chǎng)景中，如果將數(shù)字孿生的核心部件與人類特征相聯(lián)系：操作設(shè)備就好比肌肉，數(shù)字孿生平臺(tái)是大腦，數(shù)字主線就是負(fù)責(zé)鏈接的神經(jīng)系統(tǒng)。
而且，就像我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中憑直覺用大腦的能力去記憶、記錄、分析、處理和預(yù)測(cè)一樣，數(shù)字孿生也可以通過分析收集到的數(shù)據(jù)在數(shù)字世界中做同樣的事情。在制造業(yè)，數(shù)據(jù)輸入有助于數(shù)字線程和數(shù)字孿生優(yōu)化操作功能，這有助于增加吞吐量和提高效率。
傳感器：工業(yè)的末梢神經(jīng)
數(shù)字孿生的應(yīng)用基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于采集、治理，以及如何將數(shù)據(jù)有效應(yīng)用于分析流程中。如果說「數(shù)字主線」是工業(yè)的中樞神經(jīng)，那么分散在應(yīng)用場(chǎng)景的每臺(tái)終端設(shè)備上的傳感器，就是這條神經(jīng)系統(tǒng)上的一個(gè)個(gè)神經(jīng)末梢。
設(shè)備是工業(yè)場(chǎng)景的基礎(chǔ)設(shè)施，針對(duì)設(shè)備的嵌入式智能升級(jí)是數(shù)字孿生的首要條件。隨著IIoT應(yīng)用的快速增長，大量制造業(yè)終端設(shè)備制造商都以開放的態(tài)度，積極地融入物聯(lián)網(wǎng)，設(shè)備供應(yīng)商開始越來越多地在設(shè)計(jì)階段將智能傳感器嵌入到生產(chǎn)設(shè)備中。
智能傳感器可以將從設(shè)備中搜集到的信息，按一定規(guī)律變換為電信號(hào)或其他形式的信息輸出，從而滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求。其主要特點(diǎn)包括：微型化、數(shù)字化、智能化、多功能化、系統(tǒng)化和網(wǎng)絡(luò)化。
隨著傳感器的增多，終端接口以及數(shù)據(jù)流通等工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)問題逐漸浮上水面。不同設(shè)備之間打通數(shù)據(jù)鏈接，需要覆蓋全面網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備協(xié)議的平臺(tái)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定、高效的網(wǎng)絡(luò)中繼。在工業(yè)場(chǎng)景下智能設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)連接強(qiáng)度往往超過Wi-Fi的性能。因此，越來越多的制造商轉(zhuǎn)向使用4G/LTE和5G專用無線網(wǎng)絡(luò)，獲得可靠、安全的高帶寬，滿足運(yùn)營技術(shù)的需要。
實(shí)時(shí)互聯(lián)：打通數(shù)據(jù)的脈絡(luò)
隨著數(shù)字孿生和IoT的深入發(fā)展，越來越多的制造商開始關(guān)注人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化和增強(qiáng)智能。然而，所有這些引人注目的功能都需要一個(gè)突出的連接基本條件：低延遲。
4G/LTE是提供低延遲和快速響應(yīng)時(shí)間所需的最低無線連接標(biāo)準(zhǔn)，這使得數(shù)字孿生能夠在有效且及時(shí)提供數(shù)據(jù)，并快速響應(yīng)運(yùn)營商的需求。隨著標(biāo)準(zhǔn)的演變和支持生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，5G為制造業(yè)帶來了更大的前景。隨著5G標(biāo)準(zhǔn)的不斷發(fā)展，后續(xù)的版本將具備新的功能，如時(shí)效性通信。這將為設(shè)備之間的通信和控制提供更緊密的同步，并改善定位和本地化。
在滿足這些條件的同時(shí)，還必須要考慮系統(tǒng)互連，這強(qiáng)調(diào)了在生產(chǎn)設(shè)施中使用的各種標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議之間進(jìn)行通信和集成的必要性。在這里，網(wǎng)絡(luò)連接需要提供一種簡單的、流線型的「數(shù)據(jù)交換」，而工業(yè)連接器則是系統(tǒng)之間有效通信的重要組成部分。
邊緣云：高效利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)的采集和傳遞是實(shí)現(xiàn)「數(shù)字孿生」的第一步，這一步對(duì)于大部分制造企業(yè)來說并不困難，「數(shù)字孿生」體系建設(shè)的真正難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)治理和利用。
工業(yè)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)大多保質(zhì)期不長，很多數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理，但隨著終端設(shè)備上傳感器數(shù)量的爆炸式增長，采集到的數(shù)據(jù)量也日趨龐大?；谠贫说拇髷?shù)據(jù)處理受帶寬和響應(yīng)效率的制約很難把數(shù)據(jù)處理能力下放到每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中，這就導(dǎo)致了很多實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)采集后沒有「實(shí)時(shí)」利用，造成了大量的資源浪費(fèi)和價(jià)值流失。
由此，工業(yè)場(chǎng)景就需要邊緣云技術(shù)的支持。通過在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)建設(shè)邊緣云，由邊緣側(cè)采集、處理數(shù)據(jù)，解決傳輸和響應(yīng)速度問題，緩解云端算力的壓力，并在云與終端設(shè)備間起到承上啟下的作用。
諾基亞在芬蘭奧盧的燈塔項(xiàng)目「意識(shí)工廠」案例中，工廠內(nèi)的各種設(shè)備都嵌入了智能設(shè)備，利用專用（4.9G/LTE）無線網(wǎng)絡(luò)為工廠內(nèi)外的所有資產(chǎn)建立安全可靠的連接，從而在邊緣云上建立基于數(shù)字孿生模型，并進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，以此優(yōu)化產(chǎn)線。
例如，在監(jiān)控生產(chǎn)環(huán)境中，通過利用各種數(shù)據(jù)源，觀察到濕度和溫度的偏差，設(shè)置觸發(fā)自動(dòng)警報(bào)，能夠確保哪些地方可能需要調(diào)整或維護(hù)。
數(shù)字孿生還可以在連接的機(jī)器和數(shù)據(jù)源之間提供自動(dòng)化的實(shí)時(shí)過程分析，從而加快錯(cuò)誤檢測(cè)和糾正的速度。而且，還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控裝配過程，在中央用戶界面上隨時(shí)查看每個(gè)機(jī)器人單元的狀態(tài)和進(jìn)度。
該工廠每天生產(chǎn)1,000個(gè)4G和5G基站，每年都對(duì)產(chǎn)線進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化，持續(xù)提高生產(chǎn)力30％以上，產(chǎn)品交付市場(chǎng)時(shí)間節(jié)省50％，每年節(jié)省數(shù)百萬歐元。
以「數(shù)字孿生」持續(xù)優(yōu)化制造流程
日前，第36屆美洲杯帆船賽（America's Cup）在新西蘭的奧克蘭拉開帷幕，在本屆大賽中亮相的眾多高性能AC75超高速水翼極限帆船中，來自新西蘭酋長隊(duì)的展示讓人眼前一亮，在他們的AC75帆船研發(fā)過程中，與麥肯錫子公司Quantum Black合作打造了帆船的數(shù)字孿生模型，并利用AI對(duì)帆船及運(yùn)動(dòng)員在水上的表現(xiàn)進(jìn)行迭代分析，快速提供最優(yōu)的船體優(yōu)化和航行測(cè)試方案，為船隊(duì)提供了十倍于以往的研發(fā)測(cè)試效率。
「數(shù)字孿生」概念在今天的制造業(yè)中日趨成熟壯大，無論是數(shù)字化供應(yīng)商、設(shè)備制造商還是技術(shù)服務(wù)商，都在加緊打造更貼合「數(shù)字孿生」技術(shù)體系的產(chǎn)品和解決方案。「數(shù)字孿生」的技術(shù)集合也在不斷擴(kuò)充，制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的過程中，可以選擇各種數(shù)字手段，構(gòu)建符合自身特點(diǎn)的「數(shù)字孿生」體系，使制造流程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在物理世界和數(shù)字世界滾動(dòng)起來，持續(xù)迭代，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)流程的持續(xù)優(yōu)化。改善產(chǎn)品研發(fā)流程，提高車間自動(dòng)化水平，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，降低生產(chǎn)維護(hù)成本，提高整個(gè)業(yè)務(wù)流程的效率，并最大限度地提升產(chǎn)品質(zhì)量。
