数字孪生：连接运营与设计，赋能智能制造

当离散设备模型组合成运营系统级视图时，数字孪生技术威力被放大。

工业物联网（IIoT）大规模采用激发对数字孪生技术的兴趣。IIoT以允许组织监控、收集、交换、分析和交付关于其系统和流程有价值新洞察的方式汇聚连接智能设备和分析。这些洞察可帮助驱动更明智、更快业务决策。

当物理系统与数字表示配对时，衍生洞察可为制造商在不同运营方面带来额外效益，涵盖智能制造、供应链优化、产品或服务创新等。

数字孪生技术兴趣在许多行业激增。市场2020年估值31亿美元，预计2026年达482亿美元，2020-2026年复合年增长率（CAGR）58%。MarketsandMarkets称此增长因预期数字孪生用于设计、仿真、MRO（维护、修理、大修）、生产和售后服务。工业公司在疫情后出现时预计将在数字孪生解决方案上经历高增长。许多采用此类解决方案用于端到端运营以最小化疫情损失。

广泛工业数字孪生应用领域

数字孪生模型使用物联网设备和其他传感器数据评估设备或设备状态。这些模型衍生洞察可用几种方式，包括：

运营孪生： 许多情况下设备问题源于错误使用。例如，设备可能在正常温度或压力范围外运行，或以高于推荐速度运行。若不解决，问题可影响设备本身，或导致意外故障或激进劣化。使用零件数字孪生，设备当前状态数据分析可帮助识别此类超规格操作条件。仿真可探索推高设备性能或在当前环境运行是否可行。若不可行，可做调整优化设备在工作环境中当前性能。

预测孪生： 数字孪生可用于假设分析。例如，制造商可能看权衡：若提高设备运行速度，即时产出改善多少。然后用同一仿真计算对设备影响。是否需要更频繁服务？会否更快故障？成本分析可比较以更高速率运行设备带来的产出提升净收入增加与维护设备或更频繁更换的成本增加。

回环至产品设计和营销： 产品设计团队可能使用现场设备使用数据改进或调整产品、基于当前使用添加新功能。表现是否超预期？或许更经济设计版本足矣。同样，可能发现设备在某些环境超越规格性能。营销和销售可与同环境其他客户分享该信息。

连接数字孪生： 当离散设备模型组合成运营系统级视图时，数字孪生技术威力被放大。例如航空领域，制造商可能有不同发动机组件的单个数字孪生代表和模型，让它们仿真观察这些元素如何协同工作。智能建筑常使用智能空间、智能电梯、智能暖通空调系统等组合，当开发商或建筑业主理解这些系统如何互补协同工作时衍生协同效益。

系统级模型和孪生

制造业连接数字孪生可走两条路径。一是关注复杂设备如何运行，通过整合组成系统的零件模型。此类模型等同于飞机发动机制造商从零件模型仿真整个发动机。

制造商可从系统内系统内部收集实时洞察，使工程师更易发现隐藏相互依赖并推荐重新校准设备步骤。关于设备在实际环境中如何运行的衍生洞察可被工程师和维护团队用于调整和优化设备性能。

另一关注领域是仿真和建模制造流程，为生产线不同设备创建孪生。例如，复杂装配线可能包括放置物品于传送带的机器人系统数字孪生、一个铣床、另一个焊接工具等。

包含这些要素的复合数字孪生将让制造商获得端到端流程更深洞察。可在虚拟模型中调整查看变更对成品、生产率、质量等影响。

通往工业4.0之路

连接技术和收集数据对于设备或装置制造商参与未来工业倡议如工业4.0至关重要。智能制造举措可结合工厂可视化、预测性维护、建模和仿真获取设备当前如何运行、如何改进运营、如何影响端到端关键绩效指标的实时洞察。