数字孪生：以虚拟资产复制释放真实商业价值
数字孪生概念可追溯至早期计算机辅助设计，虚拟模型用于探索“假设”场景。今日，人工智能、高级分析和物联网将这些模型提升为强大的实时数字复制品。
数字孪生跻身 Gartner 2019 年十大战略趋势，实至名归。通过精准镜像物理对象、系统或流程，它们支持工程仿真，回答“假设”和“然后呢”问题——否则在物理对应物上执行将成本高昂或不切实际。IoT Solutions World Congress 2019 科技作家 Anna Solana 强调此能力。
因此，数字孪生在多元资产密集型领域获青睐——含航空航天、油气、汽车、工业制造——在物联网传感器数据驱动下支持建模、仿真、测试、实时监控。
具体场景众多。例如，数字孪生可预测更改部件材料如何影响设备性能，或评估汽车座椅在特定条件下能否通过安全测试。制造中可优化生产线机器人定位，消除浪费动作。这些洞察赋能企业自信创新。
据 Gartner，至 2021 年，半数大型工业企业将采用数字孪生，带来约 10% 运营效能提升。当前重点在于物联网驱动的孪生。Deloitte 预测全球数字孪生市场将以 38% 复合增长率增至 160 亿美元（约 142 亿欧元），2023 年。
通往新收入的大道
这些多功能化身的扩散显而易见。Deloitte 合伙人 Maximilian Shroeck 在 IoT Solutions World Congress 2018 指出：“数字孪生的终极目的是交付切实业务成果——无论通过在既有价值链增强现有产品，还是在新兴生态系统推出新产品和服务。”
他补充说，数字孪生开辟新收入流，无论通过增值服务、创新解决方案栈、或以新方式变现数据和洞察。
但组织从何入手？PTC 物联网解决方案高级总监 Mark Gallant 建议：“若制造高复杂度、低产量产品，从产品数字孪生起步。低复杂度、高产量生产，从机器和流程开始——那是孪生的基石。”最终，起点取决于您的商业模式。
实践中，部署数字孪生是协作努力，转型企业所有职能。
应用人类知识
Accenture Labs 总监 Teresa Tung 强调人类专长对实现数字孪生潜力至关重要。关键成熟里程碑涉及捕获并应用人类知识以补充 AI 和自动化。
Gallant 也引用 IoT Solutions World Congress 2018 例子：拥有 30 年经验的车间主管能立即察觉关键机器异常。教训？倾听一线洞察，解决所有与数据交互的利益相关者提出的顾虑。
未来五年数十亿资产将数字化呈现，挑战巨大——要求从边缘到云的强健分布式数据管理、抵御安全威胁、驾驭数据伦理。
为保持竞争力，组织必须采用数字孪生以实现数据驱动决策和场景实验，推动创新。Teresa Tung 指出放弃数字孪生的选择日益不可行。此转变甚至可能重新定义产品构成——虽那是更广泛讨论。
本博客作者为 Anna Solana，科技作家及 IoTSWC 2019 贡献者
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