工业物联网：制造业数字孪生的兴起

数字孪生这个术语只不过是使用来自传感器等智能设备的数据来保持物理对象、操作的数字匹配的概念化。连接数字孪生及其物理匹配部分的通道称为数字线程。随着人工智能和数据的适当结合，数字模型可能会定期修改和升级。此外，它还提供实际和并发的虚拟现实。将物理对象与计算机生成的相应项目相结合是至关重要的。作为工业物联网的技术趋势增加，数字孪生技术现在比以往任何时候都更加重要。

数字对口与网络技术相连，它们解决问题和提供更高运营绩效的能力使得这种数字匹配部分成为每个组织必不可少的技术。

通过为公司提供产品的完整数字复制品，数字孪生技术使行业能够提前注意到设备中的任何物理问题，以便他们可以采取适当的措施在潜在问题发生之前将其消除。

但是，制作设备的数字复制品是一项艰巨的任务。实现这一目标的最佳方法是为制造单元的一个部门创建数字化对应部分，将其付诸实施，然后继续为制造单元的其他领域开发数字匹配部分。

此外，数字孪生与 CAD（计算机辅助设计）不同。数字化对应物的真正潜力在于，它可以迅速提供工业中物理域和数字域之间的实际广泛连接。

数字孪生技术的功能：

在当今的技术中，工厂中伴随物理对象的传感器收集数据并将数据传输到其计算机生成的复制品，它们的通信最终提高了物理对象的性能。蛋糕上的樱桃是，可以在设备在制造单元中物理构建之前创建虚拟对应物。

为了制作特定物理产品的精确虚拟部分，工程师必须从众多来源收集和混合数据，例如制造统计数据、有关其工作的信息以及分析软件。除此之外，还需要将人工智能程序整合到计算机生成的特定设备的复制品中。

制造单元中的数字复制品用于以下各个层次：

#1 组件级别：

这一级别的数字孪生突出了整个制造过程中至关重要的单个组件。唯一最需要的部分和制造过程高度依赖于该特定组件。

#2 资产级别：

资产级别的数字副本开发生产阶段使用的设备特定部分的数字副本。

#3 系统级：

每当制造商需要即兴创作整个生产线时，都会实施系统级数字复制。

#4 进程级别：

过程级别着眼于产品的整个生命周期。从产品/工艺设计和开发到制造或生产，再到分销，以及最终用户使用产品的方式。结果有助于开发当前和未来的产品。

数字孪生概念设计方案：

#1 构造：

此阶段包括为物理对象配备多种传感器，这些传感器可以测量来自物理对象及其周围环境的洞察力。测量分为 2 类：

运行测量，与设备的物理性能有关，例如颜色均匀性、扭矩、位移和拉伸强度。
影响物理设备运行的外部数据，例如气压、环境温度和湿度。

这些测量值可以在编码器的帮助下转换为安全的数字信息。然后将这些数字消息传输到设备的数字副本。

#2 沟通：

这个特定阶段实现了物理过程和数字平台之间的实时无缝双向连接。网络连接是支持物理设备的虚拟对应物的重要因素。它进一步涉及3个要素：

边缘处理：
该接口将传感器与过程历史记录连接起来，然后处理来自传感器的数据并将其传递给平台。这会转换专有协议以使数据格式易于理解并减少网络通信。边缘处理通过在端点处理摄取的数据，使网络通信更快。
通讯界面：
通信接口有助于将处理后的数据（信息）从传感器功能传输到集成功能。根据数字孪生配置，产生洞察力的传感器可以放置在任何地方：采矿作业中、家中、停车场中，几乎在任何位置。
边缘安全：
新传感器和通信的引入带来了新的安全威胁，这些威胁正在迅速发展。随着支持 IP 的资产随着时间的推移而增长，将需要新的解决方案来安全地启用数字双胞胎。使用防火墙、加密、应用程序密钥和设备证书是最常见的安全方法。

#3 聚合：

数据聚合可以支持将数据摄取到数据仓库/存储库中，可以轻松处理和准备分析。数据聚合和处理可以在云端或本地完成。

#4 分析：

另一个开始行动的阶段是分析数据。在这个阶段，对整个数据进行彻底检查和设想。大多数数据分析师和科学家使用先进的分析平台从数据中产生洞察，从而实现智能决策。

#5 洞察阶段：

从分析中生成的洞察力以视觉表示形式呈现在仪表板上，突出显示物理世界模拟和数字孪生模型在一个或多个维度上的性能的任何细微差异。它指出了可能需要调查的领域。

#6 幕：

在这里，您可以利用上一步生成的可行见解，并将其反馈给实物资产。洞察力通过解码器对命令进行解码，然后输入到负责设备控制和移动的执行器中。这些见解也可以在控制供应链的后端系统中更新。

如何用数字孪生技术奠定基石？

#1 找出机会：

最初，至关重要的是设想和归零可以从数字孪生技术中获益的制造单元区域。每个制造单元的需求和正确方案可能不同，但它可能具有以下特征：

您选择的物理设备必须是制造过程中的关键要素，才能将资金投入到创建虚拟设备中。
产品 - 可以解决与流程相关的问题，这可能会为企业或客户释放价值。

一旦缩小了机会范围，就必须进一步评估机会，以识别可以提供数字双胞胎优势的过程因素。

#2 检测进程：

下一步是识别具有最高可能价值和高成功率的试点数字孪生配置。您可以考虑组织变革管理因素和运营，以确定试点的最佳候选人。公司经常选择错误的方法，深入构建高度复杂的设备或流程的数字双胞胎，并可能面临挑战。相反，他们应该专注于扩大而不是深入：在整个组织中广泛部署数字孪生，这会带来最大的价值和支持。

#3 对于初学者来说，缩小范围：

为了限制范围，试点可以是任何业务部门或产品的子集。有限的范围至少应该对企业显示价值。在您完成试点开发过程中，实施者应该具有适应性并且应该具有开放的心态。一个不可知的生态系统将允许适应性和与数据的集成，并利用新的合作伙伴或技术。

虽然您希望不受数据（结构化和非结构化）和任何数据源（新传感器或外部数据源）的影响，但您需要一个具有足够可扩展性以支持扩展的端到端解决方案。

#4 展开试点：

一旦试点成功，就可以进一步扩大规模。现在，您需要确定可以扩展 Pilot 并从中受益的机会。您可能希望从定位相邻流程或类似且与 Pilot 互连的流程开始。从试点开发过程中犯下的错误中吸取教训，并迅速扩大规模。

是的，不要忘记将采用数字孪生所带来的价值传达给您的股东和更大的企业。

#5 评估：

在实施后监控和衡量这些解决方案将使您能够衡量数字双胞胎提供的价值。您可以迭代地更改未来的数字孪生流程，并观察结果以确定数字孪生的最佳配置。

总结：

简而言之，可以得出结论，数字孪生技术这一前沿技术趋势将在工业物联网应用部署中发挥至关重要的作用。这项新技术还将有助于为行业增加收入，减少因设备和流程问题而产生的不必要的间接费用。数字孪生技术趋势也有助于在很大程度上减少维护支出。此外，它还增加了组织中生产线的一致性。最终，这种技术趋势也改善了作为行业最终目标的客户服务。

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