制造业中的数字孪生：用途、优势和挑战

企业级基础设施可以提高数字孪生计划的有效性并支持创新应用。

数字孪生为制造商提供了设计、监控和管理产品和设施的新方法。虽然基本的数字孪生概念已经存在了十多年，但最近引入和广泛使用的连接技术和服务，如边缘计算、物联网 (IoT) 和 5G，现在使数字孪生在工业应用中变得实用.

然而，就像在商业环境中使用任何新技术一样，需要克服挑战、定义用例、学习最佳实践，并且需要展示数字孪生对企业的价值。为了解决这些问题和其他问题，RTInsights 与戴尔科技公司工业物联网和边缘战略总监 ToddEdmunds 进行了座谈。

我们探讨了为什么人们对用于制造的数字双胞胎产生了浓厚的兴趣，讨论了支持技术、用例、障碍以及如何开始使用数字双胞胎。

另见： 边缘计算和 5G 中心

数字孪生制造

RTInsights： 什么是数字双胞胎，为什么有兴趣在制造中使用它们？

埃德蒙兹： 数字孪生是实际物理对象、系统或组织的虚拟副本。当您将它们与实时数据相结合时，它们可以为该对象、系统或组织的运行提供有价值的见解。在制造业中，可能有多种不同类型的数字双胞胎，但业界仍在努力就如何称呼它们达成一致。让我们从可操作的数字双胞胎开始。可操作的数字孪生让您提出并回答问题，现在发生了什么？例如，我工厂的机器人发生了什么。通过这种类型的数字孪生，制造商还可以提出以下问题：我现在应该在工厂做什么？我应该对这些机器人进行预测性维护吗？我如何使用该数字孪生来查看与我正在生产的产品相关的长期质量指标？

然后是下一代数字孪生，它是更高级别的模拟孪生。它可以让你问和回答问题，whatif？如果我将生产线速度提高 25% 会怎样？那条生产线上的机器人和其他资产会过早失效吗？如果是这样，是否值得这样做，因为我现在可以从我的工厂获得更多的产量，尽管维修成本增加，但利润率更高？下一代综合数字双胞胎在工业 4.0、智能制造和工业物联网应用中具有几乎无限的可能性。

如果您拥有正确的数字双胞胎和托管该数字双胞胎的正确基础设施，那么几乎每一个工业 4.0 用例，您可以通过最新的智能制造计划实现的所有效率都可以结合到该数字双胞胎实施中。这就是真正的价值所在——一个结合了预测性维护、工厂可见性、分析和人工智能，甚至增强现实和虚拟现实的单一解决方案。想象一下，一位工厂经理能够虚拟地在制造车间四处走动，并立即查看整个工厂甚至每台设备（如机器人或机器）内部的情况。

赋能技术

RTInsights： 使用数字孪生需要哪些支持技术？

埃德蒙兹： 边缘计算——让计算能力更接近数据的产生和处理位置——是目前整个行业的热门话题，因为组织希望更快地做出决策并减少他们的云支出。这也是实施数字孪生所需技术的一种有效方式。具体来说，对于制造业和工业，有两种类型的边缘计算对部署数字孪生非常有帮助。

第一个是工业边缘的计算 .工业优势包括位于车间的硬化设备，可以在大多数制造设施中的极端温度、高振动、坚固环境中运行。工业边缘计算用于连接和提取不易共享数据的车间设备。例如，机器人的数字双胞胎需要持续不断的实时状态数据流来保持其准确性和运营价值。工业边缘计算设备将用于摄取和处理相关的控制、传感器和环境信息。

对此至关重要的第二种边缘计算是企业边缘 .有时被称为厚边缘，它是一种本地、企业级计算、存储和网络基础设施，用于处理实现真正数字孪生所需的数据和工作负载。当您考虑大型工厂中成百上千的车间资产时，实施许多数字双胞胎所需的所有数据都无法完全存储在云中。带宽要求、延迟限制、安全策略、数据量、主权问题以及将所有数据传入和传出云的巨大成本都太高了。

因此，内部部署的企业级基础设施对于处理工厂中大量数字双胞胎的数据和工作负载至关重要。当您加入 5G 和即将到来的 Wi-Fi6 连接时，这种类型的分布式边缘计算架构可以更轻松地利用这些新技术支持的新信息流。

DigitalTwin 的好处

RTInsights： 数字孪生如何在制造业中使用，它们有什么好处？

埃德蒙兹： 分为三大类，最后我会给你举几个例子。首先，数字双胞胎可以深入了解产品的端到端设计和工程。制造商可以创建一个虚拟产品开发环境，将有关产品的所有信息保存在一个地方，这可以解决制造组织中通常存在的数据孤岛问题。

数字孪生在制造业中的另一个用途是深入了解高价值生产资产的当前状态和状况。您可以使用数字孪生来监控资产的实时状态和趋势并对其做出反应，以及它是如何影响的工厂的整体运作。通过应用分析和人工智能，数字孪生可用于预测资产在生产期间何时可能出现故障，并在正常停机期间安排维护，以免影响吞吐量指标。

然后是下一代用途，即数字双胞胎的第三类，它可以让您深入了解未来的决策。这种数字双胞胎将应用更高级别的人工智能和分析来优化您的资产功能。它们还将降低成本、维护时间和停机时间。例如，著名的一级方程式 (F1) 赛车队迈凯轮能够使用数字双胞胎功能将制造 F1 赛车的时间从通常的 42 个月缩短到 24 个月。应用相同的数字双胞胎技术，他们还能够以典型行业标准的一半时间和一半成本开发他们的生产 P1 超级跑车。

另一个例子是美国军方正在开发使用数字双胞胎来构建军用车辆的不同迭代，以优化和测试这些车辆的生存能力。数字孪生技术允许模拟车辆如何执行数百或数千种不同的攻击场景，并模拟在多个位置受到不同类型的法令的打击。使用数字双胞胎可以让他们制造出更安全、更具生存能力的车辆。

DigitalTwin 挑战

RTInsights： 部署和使用数字孪生有哪些挑战？

埃德蒙兹： 数字孪生需要企业级基础设施来处理数据和工作负载。企业基础架构需要围绕安全性、可扩展性和可靠性进行设计。一旦您开始看到数字孪生数据的价值，可靠性和可扩展性将成为关键，而这需要预先对正确的基础设施进行投资。这导致有必要确定最高价值的数字孪生计划并量化投资回报率，以证明实施最高效架构的价值。这样一来，数字孪生就可以在初始阶段正确实施，并使用扩展所需的正确企业级基础设施。

另一个挑战是今天的数字孪生处于一个相当新的阶段，一个相当新的概念。几十年来一直存在数字双胞胎，但它们并没有真正达到我们正在查看整个系统、系统系统或工厂车间资产的精确复制品的地步。这就是行业的发展方向，一些顶级公司正在竞相构建软件并构建能够实现真正数字孪生的应用程序。还没有人完全在那里。有许多非常好的公司和非常好的应用程序可以处理这个数字孪生生态系统的不同部分。但目前还没有端到端的、单一的数字孪生终极解决方案。

数字孪生入门

RTInsights： 公司如何开始使用数字双胞胎？

您必须着眼于价值，您希望从数字双胞胎中获得的目标，并准备好投资于基础设施。您不必从完整的端到端基础架构开始就可以实现这一目标。但是，基础设施的设计必须能够广泛而深入地扩展，以处理创建数字孪生所需的数据和计算机工作负载，从而实现投资回报。

因此，您可以从最初的数字孪生实施开始。正确的基础设施将允许您在此基础上添加多个数字孪生，并扩展到数百甚至数千个各种可能类型的不同数字孪生。

另一种入门方式是参与正在迅速兴起的数字孪生生态系统。最好的之一是数字孪生联盟。 DigitalTwin Consortium 是一个推动数字孪生技术创新的协作组织，由 Dell Technologies、Ansys、GE、Microsoft 和 Lendlease 创立，包括工业物联网和工业 4.0 领域内外的一些领先技术参与者。数字孪生联盟拥有一个制造工作组，以及以行业为重点的基础设施和建筑、自然资源、航空航天和国防小组。该联盟对任何想加入的人开放。加入是了解数字双胞胎以及其他公司如何使用数字双胞胎以及塑造数字双胞胎的术语、技术和分类的未来以及它们可以成为什么的好方法。