数字孪生

什么是数字孪生？

数字孪生是物理对象、过程或系统的虚拟模型或副本，用于模拟、分析和理解。数字孪生是物联网的关键组成部分，致力于连接虚拟世界和物理世界。这一总体概念是所谓的“数字化转型”的关键部分。

创建数字孪生的目的是尽可能地镜像和模仿其物理对应物。这不仅包括结构或外观，还包括特定条件下的动力学和行为。

一旦创建了数字孪生，它就可以用于在现实世界中昂贵、耗时或可能有害的测试和分析。这允许进行问题解决、预测和未来规划，而不会对实际的物理对应物造成任何风险。

数字孪生是如何工作的？

数字孪生的工作原理是创建物理对象或系统的动态数字表示。这始于从各种来源收集数据，通常是从嵌入在物理对象中的传感器收集数据。这些数据可能包括有关对象的物理属性、行为、位置、环境等信息。

然后，将这些数据馈送到数字模型中，该模型在虚拟环境中表示物理对象。使用先进的软件算法来处理和分析数据，从而提供物理对象行为的实时模拟。然后，数字孪生能够镜像现实世界的对象或过程，反映其当前状态、过去性能，甚至预测未来结果。

数字孪生的主要优势之一是能够运行模拟和假设情景。您可以在数字孪生中更改变量，以查看物理对象在不同情况下会如何响应。这种在不危及物理对象或系统的情况下模拟和预测结果的能力是数字孪生的核心价值。

简而言之，数字孪生的工作原理是将来自物理对象的实时数据与虚拟模型集成，从而实现实时分析、预测和模拟，以支持决策、流程优化和创新解决方案。数字孪生与物理对象之间的持续反馈循环使孪生能够学习和适应，从而镜像现实世界对应物的变化。

数字孪生的历史是什么？

数字孪生的概念可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时 NASA 等机构的工程师意识到计算机模拟在硬件测试中的价值。在接下来的几十年中，这种类型的模拟主要用于航空航天和国防工业。

“数字孪生”一词在 2002 年由密歇根大学教授 Michael Grieves 推广开来。数字孪生迅速被广泛采用，成为改进产品生命周期管理的一种方式。随着计算机硬件的改进和价格的降低，这种采用得到了加速，从而导致了物联网的兴起。处理可以与数字孪生模型集成的大量实时数据的能力，导致数字孪生在制造业、医疗保健、城市规划和零售等更多行业中得到采用。

数字孪生技术的最新进展集成了数据分析、机器学习和人工智能等技术，以提高数字孪生模型的能力。实时数据使数字孪生模型能够动态变化，并随着来自物理对应物的数据而变化。

数字孪生的优势

提高效率和生产力

企业可以通过使用数字孪生建模不同场景来简化其运营。这允许在实施之前模拟流程以测试其影响，从而减少错误并降低成本。

实现更好的预测性维护

数字孪生可用于预测物理孪生中可能发生的缺陷。这可以防止停机、提高可靠性并防止因缺陷产品而导致的高成本召回。可以通过在各种不同条件下测试数字孪生来使用预测性维护，因此也可以通过在设备完全损坏之前进行维修来降低维护成本。

加速创新

通过提供一个无风险的实验环境，由于迭代速度，创新变得更容易也更快。可以测试新的设计、策略或系统，而无需担心损坏昂贵的设备、材料或影响现有运营。

改进决策

因为数字孪生可以提供实时数据和洞察，业务领导者可以为战略规划做出更明智的决策。

更容易培训

数字孪生可用于航空航天和医疗保健等高风险行业的实践和培训。工人可以获得实践经验，而不会危及设备或其他人员。它还允许进行比传统培训可能实现的更高量的培训。

数字孪生的挑战

数据管理

为了有效创建和使用数字孪生，您需要能够收集、处理、存储和分析大量数据。这需要复杂的软件系统和工程师来管理它们。

集成

为了收集所需的数据，您需要能够将现有物理系统与您的软件集成。这将涉及部署和管理大量物联网设备，并构建网络来传输数据。

安全

这些系统生成的大部分数据从业务角度来看是敏感的，并且根据行业情况，也可能从监管角度来看是敏感的。因此，安全是在构建数字孪生系统时需要解决的关键挑战。系统必须设计为防止数据泄露，并确保符合隐私法律和法规。

实施成本和复杂性

所有先前挑战的根本是成本和复杂性。硬件本身可能很昂贵，需要长期部署、维护和升级。构建数字孪生还需要大量具有硬件和软件工程专业技能的员工。

数字孪生的用例

数字孪生在各个行业都有许多潜在的用例。以下是数字孪生技术的一些最常见的用例。

制造业

数字孪生可以模拟生产线，使操作员能够检测低效率并测试潜在的改进。可以对机器进行预测性维护，从而最大限度地减少停机时间并最大限度地提高生产力。

医疗保健

在医疗保健领域，人体器官的数字孪生已被用于预测肿瘤可能如何生长或疾病可能如何发展，从而帮助制定个性化治疗计划。它还为医疗专业人员模拟和练习程序提供了安全的环境。

航空航天

航空航天工业使用数字孪生来设计和测试飞机。他们可以模拟飞行条件和潜在问题，这些问题可以在虚拟环境中解决，然后再进行现实世界的测试，从而降低成本并提高安全性。

城市规划和智慧城市

城市可以利用数字孪生来优化交通流量、规划城市发展、管理能源使用，甚至预测或监控疾病的传播。

供应链管理

数字孪生可以模拟和优化复杂的供应链网络以及不同部分之间的交互。它们可以预测中断的影响，帮助规划和风险管理，并提高整体供应链效率和弹性。

数字孪生系统的组成部分

数字孪生系统由大量部件组成。以下是一些最重要的组成部分

• 物理对象或系统
• 传感器和物联网设备
• 网络基础设施
• 数据处理和存储
• 数字孪生软件
• 用户界面

数字孪生的关键概念

物理到数字数据链接

现代数字孪生的一个关键特征是能够根据来自传感器和物联网设备监控物理孪生的数据更新数字孪生。

实时数据

随着更强大的硬件以可承受的价格上市，可以使用实时数据，从而最大限度地减少数字孪生和物理孪生状态之间的偏差。

模拟

一旦创建了物理对象的准确数字表示，通过模拟来模拟设备在不同条件下的行为是数字孪生技术的关键部分。

常见问题解答

数字孪生与模拟

虽然数字孪生和模拟都是用于建模和预测系统行为的工具，但它们之间存在一些差异

1. 数据输入
2. 交互性
3. 模型范围
4. 时间

在最基本的层面上，数字孪生可以被视为传统模拟的更动态和交互式的替代方案。

数字孪生有哪些类型？

根据数字孪生的功能及其使用方式，可以将其分为许多不同的类别。这些类别不一定是互斥的，一个数字孪生模型可能包含所有这些类别的方面。

• 产品孪生
• 流程孪生
• 系统孪生