善用数字孪生技术提升制造效率与成本节约
数字孪生技术是利用传感器、摄像头及其他物联网数据采集手段，创建工艺或产品虚拟模型的软件解决方案。该模型不仅与物理实体交互式实时同步，还可测试零件/工艺在不同场景下的响应。妥善使用可助企业优化产品工艺，提升效率与成本效益。
概念虽年轻，数字孪生已展现深远实用价值。供应链管理领域用其建模仓库布局与条件再实施变更——麦肯锡研究显示可提升仓库效率 25%。两大应用对制造商尤为相关：加工制造与预测性维护。以下是其运作原理。
数字孪生：数据驱动虚拟模型
制造领域首个相关应用：技术创建零件在生产与后处理过程中的虚拟副本。若工程师充分理解制造工艺，可在零件制造前建模各工序各阶段零件性能变化。
数字孪生还支持通过实时条件进行虚拟现场测试，对长期持续暴露于不同条件的零件组件尤为有用。这些零件可能因条件差异在 6 个月或数年后失效，将温度、湿度、运行时间、各种工况（如是否属电机系统）输入数字孪生，可让制造商更清晰掌握产品实时性能及寿命。
数字孪生可预测零件高故障概率时点，从而预防性维修避免运营中断。目前难准确评估相对磨损或预测零件寿命，导致高昂故障或过早更换。合适维修时机取决于应用、耐久性、磨损、环境等多因素，但数字孪生技术可通过数据驱动策略性维修延长零件有效寿命与价值。
数字孪生主要劣势：需要良好数据与模型才有用。构建收集正确数据、整合多数据源、正确分析数据的数字孪生所需技术基础设施，可能比设计零件本身更复杂。
最相关数据源随零件应用而异，但总体上零件环境与工况（温度、湿度、运行速度等）至关重要。零件材料信息与几何信息同等重要，且需重叠融合。
数字孪生技术的未来
数字孪生利用大数据集提供零件状态更高可见性，助企业定位关键基建需求、实施预测性维护。难怪各市场领域公司纷纷抢占数字孪生红利。Gartner 预测 2021 年半数工业公司将以某种形式使用该技术；进一步研究预测 2025 年近 90% 物联网平台将支持数字孪生，且将成为物联网应用标准功能。技术潜在应用广泛，许多尚未开发。
为获取数字孪生提供的产品/工艺可执行洞察，制造商与产品团队需寻找软件合作伙伴协助收集分析数据，或内部建设该能力。数据收集重要，但远非完整解决方案：获取有价值洞察需要多样数据、分析工具与技能。如复杂系统数字孪生从 5-6 来源收集数据，将其集中到一处可能需专业软件解决方案以确保集成探查分析。
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