数字孪生助力制造业弥补人才缺口
数字孪生概念——企业创建业务运营的虚拟镜像——以各种形式存在数十年，近年经历巨大变革。
早期靠电子表格输入数据、模拟场景结果。得益于人工智能和虚拟现实进步，数字孪生技术实现更快、更精准的预测，基于全球可访问的无限数据流。这本质上为制造企业创造了“元宇宙”。
通过实时数据流和机器学习，数字孪生让制造工厂利用数据实时变得更智能、高效：识别工艺缺口、越来越精准地预测维护时机和故障、提前管理问题以防停机和生产力损失。
制造业面临熟练劳动力短缺，数字孪生技术助领导者在资源受限下维持高产、安全的车间。
支撑精益运营
经验丰富的制造工人退休、缺乏熟练替代者，美国工业界多年面临技能短缺。“大辞职”潮因疫情加剧挑战。
制造商难以招聘、入职、培训新人才，数字孪生成为救命稻草。企业用它测试不同设备配置找最高产方案、防停机；自动化让单操作员可自主运行多台设备，数字孪生分析数据预测不同输入和工艺对产出的影响。
数字孪生在原型阶段尤为有用：团队开发多迭代以定最佳设计和材料。数字孪生原型是数字渲染，含物理属性、运行参数、BOM、零件编号等，让设计团队在虚拟现实中模拟真实表现，无需投入材料和生产时间做多轮迭代。产品可更早构建，快速修改设计，再制造实体机器。若传统需两三轮原型，数字孪生可在早中阶段消除一整轮，节省时间、资源、成本。
优化工作场所条件
结合员工数量、技能水平、设备需求，数字孪生可模拟将特定员工调至不同区域对产出的影响，平衡工作流、预测最佳人机组合。还能基于设备龄、材料、维护记录等预测故障，指导预防性维护避免非计划停机。
设备故障时，数字孪生支持虚拟排查，让员工调查失因和可能解法，减少人工诊断耗时。领导可直接调遣正确专家，而非逐一排查。因运行于高性能计算机，分析和模拟可在分钟级完成，而非小时或天。
实施步骤
高层认可数字孪生潜在收益后，制造领导者可推进实施。关键步骤：
- 确立目标。 开技术前先明确数字孪生要解决什么业务问题：监控设备报警？预测故障推荐预防性维护？模拟不同活动对产出影响？也要明确监控范围：单机、产线还是全厂？虽想全监控，但聚焦ROI最高区域，后续可扩展。
- 选型软件。 如选车间工具，考虑应用、目标、所需功能。仅监控运行效率，基础版即可；跑仿真需高阶技术。
- 导入CAD模型与数据。 将计算机辅助设计（CAD）模型及其他数据流导入软件构建数字孪生。复杂度决定数据量：通常导出尽可能多数据流以获最佳结果。
- 建立安全连接。 数字孪生需系统间持续数据传输，安全网络防黑客干扰至关重要。选平台时询问安全措施。
- 规划扩展。 即使从单机起步，算力需求也超车间标准系统。选工具平台时规划扩展性，利用云技术预留增长空间。
建立数字孪生能提升车间产出与安全，但须满足条件：提供准确数据、确保网络安全。技术规格外，领导者需提供充分培训、沟通、激励，确保全员上车。有效变革管理是成功关键。供应商需展示收益并培训员工使用平台。理解准确率初期未必100%，但80%-90%即能改善结果，随数据积累持续优化。
与经验丰富的合作伙伴共事助制造商实现价值。懂特定工厂布局、设备类型、行业挑战的数字孪生提供商，能更好打造契合需求的方案。
CV Ramachandran 是 PA Consulting 数字化转型与运营改进专家，Vignesh Ramesh 是数字健康专家。
工业技术