自上世紀70年代以來，工業制造的數字化及自動化程度不斷得到提高。作為經過多次改進并取得巨大發展的顛覆性技術之一，最近被Gartner評為戰略技術的數字孿生技術（Digital Twin，縮寫DT）再次受到人們的追捧。制造商斷言，數字孿生技術是生產數子化、自動化的推動者，也是向工業4.0過渡的關鍵技術，它幾乎能在所有關鍵產品的全生命周期中產生影響。

什么是工業物聯網中的數字孿生?

在大多數資料來源中，數字孿生主要被解釋為是對任何物理對象、系統、過程或者人的數字化表示。它不僅是一個數字模型，還模擬了物聯網設備或系統工作和運行的動態。

數字孿生預示著數據驅動制造和決策，它可以通過建立預測模型來實時跟蹤物理對象，從而提高生產效率、減少停機時間，并在產品發布之后可以持續改進產品。例如，特斯拉為每一輛出廠的汽車都配備了數字孿生模型，并根據物聯網傳感器接收到的數據，對汽車程序進行實時更新，以改善其性能。

數字孿生與三維CAD模型

CAD建模是對物理對象的三維繪制，與物理建模不同的是，它不但可以幫助設計師對數字原型進行精確而全面的虛擬設計，還可以方便的進行修改。

對于制造業而言，CAD是一種經濟有效的建模方法，企業能夠將通過三維CAD模型設計帶來的幾何數據應用到系統配置、仿真和數字模擬研究中。

因此，CAD建模為汽車架構師、設計工程師等帶來了極大的靈活性，可在車輛的人機工程學、人體測量學等設計階段進行大量的迭代，從而加速設計進程。

數字孿生(DT)是三維CAD模型的一種高級形態；主要目的是服務于工業4.0和智能制造。

與CAD不同，數字孿生與物理對象之間可以進行雙向通信，它可通過利用現實世界中物理對象的實時數據，測試和修改虛擬環境中的模型參數。

此外，數字孿生還可以應用于產品生命周期管理(PLM)的每個階段。數字孿生的數據池對包括銷售、市場營銷、物流、供應鏈等在內的所有部門共享，因此，它可以看作是一個數據驅動工具，有助于跨職能和地域分散部門之間的協作。

數字孿生的類型及其用例

隨著智能制造的蓬勃發展，數字孿生的三種類型在產品生命周期的關鍵階段中皆有所體現：

產品數字孿生通過模擬物理對象在各種場景下的性能，可避免多個原型的重復開發，最小化開發總時間。因此，制造商可以在虛擬環境中調整參數，在產品上線之前測試和驗證產品的功能、安全性和質量，例如：

●?勞斯萊斯使用數字孿生風扇葉片來制造超級噴氣發動機，提高了25%的燃油消耗效率。

●?英國鐵路網的數字孿生是為了實現設計過程的自動化而建立的，大大節省了現場人工測量的成本和時間。

●?新加坡利用數字孿生技術研究新的智能建筑如何在現有基礎設施上進行建設規劃、安裝等。另外，新加坡利用DT分析哪些建筑是安裝太陽能電池板和積累能量的最佳選擇。

●?荷蘭第二大城市鹿特丹還計劃利用該市的數字孿生系統，來改善基礎設施維護、能源效率、道路和水上交通，以及幫助消防員在緊急情況下出行任務等等。

生產數字孿生也被稱為虛擬調試，它主要用于車間的數字化和全自動化作業，例如：

●?西門子和ABB集團分別將其應用在包裝設備工程和鋸床生產中。

●?英國石油公司的數字孿生系統APEX是一個模擬監視系統，能將生產系統的優化時間從幾個小時縮短到20分鐘。

性能數字孿生主要通過收集產品、機器和整個生產線的運行數據，以模擬和預測性能故障、能耗峰值及停機風險，例如：

●?λ通用電氣公司通過利用數字孿生體監控風力渦輪機的性能、監督風電場的運作和生產。

●?λ壓縮機制造商Kaeser通過使用數字孿生來預測什么時候可能發生故障，從而最小化停機時間。

雖然DT實際應用越來越多，但這種顛覆傳統的設計和測試方法也面臨許多挑戰，許多制造商仍然謹慎行事。另外，重建DT車間和培訓員工也是需要大量的投資。為此，ARTC研究中心創建了一個數字孿生體試驗室，為DT的開發和測試提供平臺。

什么是虛擬調試

隨著制造過程的工藝復雜度和自動化水平的提高，人們不可能堅持傳統的預調試模式。虛擬調試是指通過虛擬技術創建出物理制造環境的數字復制品，以用于測試和驗證產品設計的合理性。

簡單地說，虛擬調試是通過工廠、車間、制造機器的模型，模擬運行整個或部分生產流程，并在生產線投產前對重要功能和性能進行測試。它能夠檢測和消除設計缺陷，例如PLCs代碼中的bug，并提前解決一系列技術上的問題。

調查顯示，經過虛擬調試后的生產線一開機就有較高的質量，因此實際調試的時間可以減少75%。

虛擬調試的其他優勢：

●?加快現場調試和生產線建設

●?最小化設備故障、碰撞和停機的風險

●?簡化傳統的軟件測試流程——工廠驗收測試和現場驗收測試

●?優化復雜生產線生產周期

●?減少原型浪費和節省更多昂貴的材料

●?越早解決bug的成本越低

目前市場上已經提供虛擬調試解決方案的廠商有西門子(Tecnomatix)、達索系統(DELMIA)、可視化組件 Essentials、機加工 (industrialPhysics)、MapleSoft (MapleSim)等。

數字主線VS數字孿生

在PLM或 PDM系統中最常見的概念是數字主線（Digital Thread），它是實現工業制造4.0端到端自動化的方法。Digital Thread是一個框架，它能夠鏈接各種信息“孤島”，包括復雜制造過程的所有數據。此外，它也能連接全生命周期的各個階段，使參與者可以相互溝通。

由此可見，數字主線是對從需求設計階段到生產組裝再到售后支持的整個制造價值鏈的數字表示。同時，數字主線支持可追溯性，能夠跨越所有生命周期階段，可為制造商帶來以下好處：

●?縮短開發生命周期并降低成本。

●?通過整個價值鏈持續改進產品質量和性能，最小化缺陷和減少停機時間。

●?提高整體生產流程和運營的透明度。通過團隊之間共享數據提高協作效率。

●?加快制造速度，提高生產率和靈活性。

●?最重要的是，數字主線與PLM改變了整個生產交付模式。

目前，數字主線和數字孿生技術是創新的關鍵策略，已經被西門子、通用電氣、IBM、微軟和Oracle等公司使用。

推動數字孿生技術的發展

2002年Grieves博士給出了數字孿生的定義，并將其稱為“PLM理想概念”（ Conceptual Ideal of PLM）或“信息鏡像模型”（Information Mirroring Model）。

其實，早在1970年，美國宇航局和美國空軍已經首先利用了這項技術。阿波羅13號救援隊通過使用鏡像系統來探索開放空間和模仿宇航員回家。但數字孿生技術在當時并沒有得到太多支持，直到Gartner在一份報告中將DT描述為“物聯網的基礎技術”，數字孿生才開始引人注目。

在2017年和2019年，數字孿生和人工智能、區塊鏈技術等都進入了十大戰略技術趨勢榜單。那么，數字孿生技術在1970年和2002年具體究竟是什么樣子的?這種技術當時缺少什么？為什么在2019年就可以提供給制造商了?

物聯網和云計算

物聯網的興起及其在我們日常生活中的成功應用，催生了使用數字孿生的發展。可以說是物聯網讓這個想法成為現實，那么物聯網為什么會風靡起來?這是由于它具有以下優點：

●?降低了與云連接的傳感器的成本

●?增加了云存儲容量和數據吞吐量

●?驚人的計算能力

●?改善了移動網絡的帶寬、速度、容量，并降低了延遲

物聯網與云計算協同發揮著重要作用，使DT實時數據收集和傳輸成為可能。通過安裝在物理對象上并連接到云上的物聯網傳感器，物理對象和數字孿生體之間可以互相“通信”。

與人工智能和數據科學一起，Digital Twin可以增強工業物聯網的能力。但更重要的是，它實現了復雜操作的自動化智能制造。

在Forrester的報告中，已有15家被認可的IIoT軟件供應商(如IBM、SAP、Amazon、Bosch、Siemens、Microsoft、Hitachi等)。這些公司都專注于集成具有大數據分析的數字孿生軟件和企業解決方案。

大數據分析

為了處理不斷從傳感器接收到的海量數據，Digital Twin應該與大數據分析相結合，將結構化、半結構化或非結構化數據轉化為有價值的結果或可執行的建議。

研究認為，大數據與數字孿生技術的融合促進了不同產業之間智能制造的聯系，消除了不同PLM階段之間的障礙，可有效減少整個產品開發時間。

預測分析

數字孿生技術也能夠通過基于歷史數據分析風險因素、潛在故障、所需維護以及業務場景等為預測性分析提供支持。

更重要的是，數字孿生可以使用預測分析算法和接收到的數據在虛擬世界進行模擬，以預測設備在特定環境下的“行為”。

增強現實

增強現實（AR）與數字孿生的集成進一步提升了數據可視化能力，在其物理對象上疊加三維孿生模型的圖像。因此，增強現實結合數字孿生，可以應用于汽車研發、制造、供應、銷售和支持的整個價值鏈中。

DT與AR集成的另一個用例是虛擬孿生體，它可以將數字孿生體與遠程物理對應物連接起來。例如，西門子推出了一個虛擬孿生PoC，稱為“物理智能工廠的3D模型”；微軟技術人員通過使用全息透鏡（Microsoft HoloLens），可以更快地訪問智能工廠的數字孿生體和物理數據，從而遠程控制和管理車間。

綜上，本文主要介紹了數字孿生技術的基礎知識，重點關注虛擬調試及其帶給制造商的優勢。然后描述了數字主線和數字孿生之間的本質區別，以及驅動數字孿生發展的一些關鍵技術：物聯網、云計算、大數據分析、增強現實等。隨著這些技術的日趨成熟，將會加快工業4.0時代的到來！