ABeam Insight

數(shù)字孿生（Digital Twin）

智能制造?

始于航天軍工領(lǐng)域的數(shù)字孿生技術(shù)，正處于行業(yè)滲透的發(fā)展階段。近年來(lái)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，電力、船舶、城市管理、農(nóng)業(yè)、建筑、制造、石油天然氣、健康醫(yī)療等行業(yè)已陸續(xù)運(yùn)用數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)異常診斷、決策輔助、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等。

本期作為智能制造新科技系列中的一篇，ABeam將著眼于數(shù)字孿生（Digital Twin） ×智能制造，對(duì)數(shù)字孿生在智能制造的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行簡(jiǎn)單剖析。

數(shù)字孿生

Part? ?01

數(shù)字孿生的概念

數(shù)字孿生是通過(guò)數(shù)字化手段，將物理世界的實(shí)體在數(shù)字世界中構(gòu)建出“分身”，能夠與在現(xiàn)實(shí)中的物理實(shí)體保持實(shí)時(shí)的交互聯(lián)接。借助歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及算法模型、機(jī)器學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體的了解、分析和推理，以輔助決策。

數(shù)字孿生VS仿真

數(shù)字孿生與仿真類似，但是又有很大的差異。仿真技術(shù)①是應(yīng)用仿真硬件和仿真軟件通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，借助某些數(shù)值計(jì)算和問(wèn)題求解，反映系統(tǒng)行為或過(guò)程的仿真模型技術(shù)，主要用在研發(fā)和設(shè)計(jì)階段，通常是研究某一個(gè)特定過(guò)程，并且不搭載分析優(yōu)化功能，而數(shù)字孿生是模擬虛擬環(huán)境，具有實(shí)時(shí)同步等特征。

數(shù)字孿生的行業(yè)全景

Part? ?02

數(shù)字孿生 CPS × 行業(yè)圖譜

數(shù)字孿生在制造業(yè)中的場(chǎng)景應(yīng)用

Part? ?03

數(shù)字孿生和制造業(yè)的結(jié)合，可以分別從制造業(yè)產(chǎn)品的生命周期來(lái)看：

產(chǎn)品研發(fā)階段

在工業(yè)制造領(lǐng)域，產(chǎn)品研發(fā)會(huì)經(jīng)歷構(gòu)思、產(chǎn)品定義、原型設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、驗(yàn)證測(cè)試等階段，每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能出現(xiàn)顛覆性錯(cuò)誤，但這些階段又存在信息量少、決策困難的痛點(diǎn)，往往需要反復(fù)嘗試，耗費(fèi)大量人力物力。利用數(shù)字孿生可以在虛擬世界中模擬產(chǎn)品的工藝及流程，通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果支持產(chǎn)品持續(xù)改進(jìn)，縮短新產(chǎn)品上市時(shí)間，有效識(shí)別關(guān)鍵部件對(duì)供應(yīng)鏈的影響。

制造生產(chǎn)階段

通過(guò)將生產(chǎn)過(guò)程虛擬化，在虛擬數(shù)字空間中進(jìn)行生產(chǎn)流程可視化、工藝可預(yù)測(cè)優(yōu)化、實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控、設(shè)備故障診斷等，提高了企業(yè)對(duì)生產(chǎn)制造的管控水平，提升生產(chǎn)質(zhì)量，同時(shí)生產(chǎn)流程可視化也增加了生產(chǎn)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)，減少了非必要的流程和操作變化。

數(shù)字孿生技術(shù)也促進(jìn)生產(chǎn)鏈上下游企業(yè)間的數(shù)據(jù)集成，打造高度協(xié)同的供應(yīng)鏈體系，優(yōu)化資源配置，推動(dòng)全產(chǎn)業(yè)鏈的增值。

產(chǎn)品交付階段

除了設(shè)計(jì)生產(chǎn)等環(huán)節(jié)，產(chǎn)品交付階段的物流、服務(wù)等環(huán)節(jié)也隨著數(shù)字孿生技術(shù)的深入實(shí)現(xiàn)了企業(yè)降本增效，提高客戶的用戶體驗(yàn)。零部件以及原材料的數(shù)字檔案，能有效管理不良產(chǎn)品以及溯源追蹤。

設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)維

數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)感知，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的累計(jì)將帶給企業(yè)大量的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和智能分析，可以給企業(yè)提供更加準(zhǔn)確的維護(hù)周期參考，縮短維護(hù)響應(yīng)時(shí)間，提升運(yùn)維管理效率。

數(shù)字孿生的未來(lái)

Part? ?04

數(shù)字孿生作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵技術(shù)，近年來(lái)備受業(yè)界關(guān)注，隨著資本不斷注入，數(shù)字孿生技術(shù)體系不斷發(fā)展，產(chǎn)生生態(tài)也不斷完備，行業(yè)應(yīng)用不斷縱深。但是因?yàn)橐韵略蛉匀淮嬖诼涞乩щy的問(wèn)題。

投入產(chǎn)出比低

數(shù)字孿生涉及到產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、交付等流程，系統(tǒng)改造投入成本高，中小企業(yè)難以引進(jìn)，而大型企業(yè)考慮到成本問(wèn)題，可能也只會(huì)在關(guān)鍵流程部分應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)。

技術(shù)短板

數(shù)字孿生作為綜合性集成融合技術(shù)，核心需要模型和數(shù)據(jù)的支持。尤其在制造業(yè)領(lǐng)域，細(xì)分行業(yè)之間工藝、流程和原料的差異大，模型的通用性較差，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集以及跨平臺(tái)集成成為技術(shù)難點(diǎn)，信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不均衡等問(wèn)題也制約著數(shù)據(jù)的完整性。

而在向物理世界反向控制的部分，由于協(xié)議不同，設(shè)備不開放等原因，很多場(chǎng)景并無(wú)法真正打通物理世界和數(shù)字世界的壁壘。

商業(yè)模式限制

由于不同行業(yè)的模型數(shù)據(jù)差異大，導(dǎo)致目前市面上大部分的數(shù)字孿生企業(yè)仍然是以項(xiàng)目定制交付為主，解決方案無(wú)法大批量復(fù)制，未形成良好的商業(yè)模式閉環(huán)。

ABeam?×數(shù)字孿生（Digital Twin）

整體來(lái)看，數(shù)字孿生的產(chǎn)業(yè)鏈條長(zhǎng)，技術(shù)體系復(fù)雜，需要跨領(lǐng)域之間的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)融合，以此形成合力，加強(qiáng)行業(yè)縱深。

ABeam作為智能制造的參與者，我們希望能和數(shù)字孿生企業(yè)加深交流合作，進(jìn)行需求對(duì)接，構(gòu)建優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、協(xié)同共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，共同服務(wù)與推動(dòng)全球客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。