AI 与物联网助力数字孪生赋能更智能供应链

2021 年 8 月 21 日

来源：AI Trends

物联网与机器学习同步高速增长，推动数字孪生在供应链中的应用兴起，作为可用于多种目的的数字复制品。物理模型与对应虚拟模型的连接通过传感器生成实时数据建立。

数字孪生联盟于 8 月作为对象管理组织（OMG）项目启动，致力于定义分类法与标准，赋能包括 AI 与仿真的技术。创始成员包括 Ansys、Dell、GE、Lendlease、Microsoft、Northrop Grumman。

“物联网与 ML 是原材料与工具——洞察在于我们建模流程、创建上下文的知识库。这可能是数据库或数据湖，但对我最有趣的例子是数字孪生，”专注于 AI、物联网与供应链交叉的分析师 Scott Lundstrom 在其博客 Supply Chain Futures 中写道。

供应链中的数字孪生模型允许在传感器所在位置，比较当前与历史性能数据。可以是恒温器等组件、卡车或机器等资产、服务技术员等员工、或制造等流程。“数字孪生部分能力源于这种复杂性——拥有模型的模型来描述复杂资产、流程与系统，”Lundstrom 写道。

供应链数字孪生模型可涵盖装箱物品、穿越物理世界至分销商与客户。模型可从链一端的制造过程继承数据，并告知另一端的客户模型。

“供应链与制造资产只是开始。随着技术理解深化、部署简化，用例将延伸至更复杂空间。生命科学领域已开发数字孪生支持系统生物学建模心脏等复杂器官，”Lundstrom 写道。（见 BioITWorld“虚拟孪生：在医疗、药物发现与大流行响应中的角色”。）

理想情况下，供应链以多复杂多模型用例为特征，包容性数字孪生可拥有从供应商的供应商到客户的客户的全链路视图。资产与流程的状态与历史理解，允许将机器学习工具引入执行仿真、优化、预测能力，Lundstrom 建议。

“要实现这一巨大机遇的收益，我们需要标准、商定的分类法、商业开发工具与平台，以繁荣此市场，”他陈述。“供应商社区正响应此机遇，许多来自 PLM、物联网、分析/数据科学市场的从业者开始聚焦解决这些基础标准。”

大型平台供应商正通过工具与平台即服务（PaaS）推进，试图赢得份额、建立“事实标准”。Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)、GE Predix Platform、IBM、Microsoft 均在扩展现有物联网工具与平台以支持数字孪生创建。

Lundstrom 指出 Microsoft Azure Digital Twins 是较完整的早期产品之一。在 2020 年 5 月虚拟举办的 Microsoft Build 2020 活动上亮相，预览版支持基于 JSON-LD（用于链接数据的 JavaScript 对象表示法）实现的新数字孪生定义语言 (DTDL)。

“利用 JSON-LD 这一广泛接受的简单对象框架，Microsoft 从一开始就支持开放标准，”Lundstrom 写道。“这是关键需求，随着用户理解数字孪生需要开放面向对象方法以支持继承、多实例创建复杂多层模型、可移植并支持广泛可用云平台与 AI 框架。”

供应链数字孪生只是另一时尚？

River Logic 博客发问：供应链数字孪生只是另一时尚？该公司 2000 年创立于达拉斯，提供基于业务规划与优化知识的预构建应用，用于供应链优化的处方分析技术。

仿真建模软件允许组织创建真实可验证的供应链数字孪生。数据挖掘技术结合物联网（IoT）传感器输入允许实时数据输入模型。模型可监控确定现实世界发生什么、规划适当纠正行动。

Gartner 2018 年 7 月物联网实施研究显示：13% 从事物联网项目的公司已有数字孪生，62% 正致力于实施。“数字规划孪生似乎不仅仅是时尚，”River Logic 文章称。

1970-80 年代工程师用复杂工程设备三维 CAD 模型进行虚拟漫游。CAD 技术进步使物理应力表征成为可能，从而进行虚拟应力测试。今天可构建飞机、自动驾驶汽车、钻井设备等真实设备“近乎完美”的数字模型，输入真实数据（如飞机起飞经历的静态与动态载荷）以衡量性能。

“这样，就能模拟现实世界、弥合物理与数字环境鸿沟，”River Logic 称。River Logic 网站展示多个公司数字孪生经验。

DHL Supply Chain 为亚太地区仓库构建数字孪生

DHL Supply Chain 为 Tetra Pak（瑞士跨国食品包装加工公司）在亚太地区构建首个仓库数字孪生。数字孪生持续从新加坡物理仓库获取实时数据，据 Supply Chain 杂志报道，DHL 将其开发为集成进供应链。

“此类数字解决方案联合实施以改善 Tetra Pak 仓储与运输活动，是未来智能仓库的绝佳范例，”DHL Supply Chain 新加坡、马来西亚、菲律宾 CEO Gillet Jerome 称。“这实现敏捷、具成本效益、可扩展的供应链运营。”

仓库中，DHL 控制塔追踪出入库货物，确保收货 30 分钟内所有货物正确存放。来货卡车配备物联网技术。Tetra Pak 开发的智能存储方案实时追踪模拟物理状况与个别库存水平，实现运营不间断协调。

“期望与 DHL Supply Chain 合作进一步提升生产力、保持供应链高标准，”Tetra Pak 南亚、东亚及大洋洲综合物流总监 Devraj Kumar 评论。

巴黎数字孪生护航北海风机抵御狂风

巴黎 GE 工程师与全球工程仿真软件供应商 Ansys 合作，为北海风机构建数字孪生。目标之一：通过在非计划停机前发现问题，最大化发电量、最小化停机。预测性维护不只依赖机器物理传感器，还用虚拟传感器覆盖物理传感器无法部署位置，据 GE News 报道。

虚拟传感器利用其他传感器数据与基于历史数据或模型的智能算法，能相当精准地推断温度或压力等值。

例如，GE 工程师开发了 Haliade 150-6 风机偏航电机的数字孪生，偏航电机使 6 兆瓦风机旋转定位迎风。利用虚拟传感器，该数字孪生模拟电机各部位温度。

基于 Predix（GE 工业互联网软件平台）构建的算法与 Ansys 开发的建模方法，工程师现可随时估算电机温度。在 Foundry 还可监控电机随时间在不同应力下的表现。现场工程师可用连接孪生仪表盘的 App 监控电机温度。

“得益于数字孪生，仿真只需知电流即可理解温度、优化电机使用，”Sabot 称。

GE 报告称已有 120 万喷气发动机、燃气轮机、机车数字孪生在现场运行。

请阅读 Supply Chain Futures、Digital Twin Consortium、River Logic 博客、Supply Chain 杂志与 GE News 源文章与报道。