深挖数字孪生的优势
时间:2022-09-29

数字孪生是一个或一组物理资产(物理孪生)的虚拟表示(又名数字代理),同时也是能获取相关物理设备数据流的虚拟资产。从根本上来说,数字孪生是由强联系的端到端产品数据连接和基于模型的系统工程(MBSE)的流程使用及支持的。

数字孪生还可以在产品的多次迭代中保留一个或一组资产的几何模型、物料信息、组件信息和操作记录等,这些操作记录包含产品设计、生产和维护的BOM视图等。数字孪生中持续更新的各种信息对新商业模式的生成、创新和产品竞争力的提升具有关键性作用。在后面的内容中,我们将对此进行深入讨论。

数字孪生的三种基本形式:

● 基于产品的数字孪生,它针对的是物理资产,比如飞机及其发动机、建筑所需机械设备、采矿设备、钻井平台设备、机车、医疗设备等一些复杂、生命周期长且价值巨大的产品。基于产品的数字孪生通常用于维护和优化产品使用周期。

● 基于生产的数字孪生,它针对的是产品生产的整个过程,比如工业机械生产、发电设备等生产过程。基于生产的数字孪生专注于对生产过程中运行的参数进行实时追踪、反馈。

● 基于服务的数字孪生,它适用于国家的公共服务设施,比如电网、铁路和公用事业系统等。基于服务的数字孪生通常用来监控公共设施服务中断以及及时升级的情况。

数字孪生不能独立存在。每个产品、流程或服务需由多个数字孪生组成,才能满足各个业务单元中关键点的特定需求。数字孪生可以应用在设计、研发、工程、金融、生产、运营、测试、数据分析、建模、仿真、维护、回收等产品生命周期阶段。许多数字孪生甚至还包含其他相关孪生体系。

数字孪生需要数字主线为其提供持续且准确的产品价值,所以数字孪生必须和数字主线相互并存。这些“主线”实际上是从不断变化的源数据收集实时的核心数据资产。

如上一篇文章(数字主线:提供端到端的生命周期联系)中所指出的,如果没有数字主线,就无法实现端到端连接,数字化转型也就无法发挥其潜在价值。若数字孪生用户未和数字主线连接的话,他们只能靠手动维护来更新数据库(手动动态验证输入等方式)。

考虑到手动输入存在一定的不准确性,所以 未和数字主线连接的数字孪生就是一座孤岛。这种基于孪生孤岛的决策从长期来讲不具备可靠性。此外,孪生孤岛产生的数据库永远不能反映产品设计、生产/操作的真实情况。

对于数字孪生,研发人员还需注意,每个数字孪生都必须包含至少一个物理孪生或资产孪生。且数字孪生必须具有联合性、连通性、可追踪性、传感性等特性。此外,这些特性应该是自动化且实时的。


生产流程数字孪生模型(图片来自德勤大学出版社)数字孪生的优势


数字孪生的优势


相比于设计图纸,数字孪生体最大的特点在于:它是对实体对象(也可称之为“本体”)的动态仿真。也就是说,数字孪生体是会“动”的。而且,数字孪生体不是随便乱“动”。它“动”的依据,来自本体的物理设计模型,还有本体上面传感器反馈的数据,以及本体运行的历史数据。简单来讲,本体的实时状态,还有外界环境条件,都会复现到“孪生体”身上。如果需要做系统设计改动,或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应,工程师们可以在孪生体上进行“实验”。这样一来,既避免了对本体的影响,也可以提高效率、节约成本。



摒弃上述传统的文件格式,既简化了业务部门的数据查找流程,同时也解决了长期以来因多样化格式问题而给行业带来的巨大挑战。比如,究竟怎样查找或访问所有数据? 这个问题是在数字孪生,数字主线和PLM的相互作用下产生的,因为数据连接需要将上下游数据串联起来后方可访问,而很多重要数据又因格式的不同不能体现在整个数据连接过程中,所以,如何解决整个问题对行业来说一直是一项很大的挑战。数字孪生结合了所有这些新技术的优点,来更好的为企业关键决策及其影响做好支撑。如果我们知道每个决策的来源和依据的话,那企业以往的成功经验会更好的促进企业的持续发展。同时,它也会在新产品开发、产品的持续改进、满足客户需求和超越竞争对手方面遥遥领先。反之,如果企业没有这些相关信息做依据而快速发展的话,将无法跟上快速变化的市场需求、适应严峻的竞争环境、且企业的市场影响力也会变小。实体的虚拟可视化等概念在工业时代已经出现。这些概念目前被用在端到端双向连接中,并且与孪生的本体产生实时联系。数字孪生的相关性指的是访问的有效性、更新的时效性、以及随着时间的推移管理的难易度等。尽管近年来媒体都在热衷于报道数字化转型是企业发展的必然趋势,但根据CIMdata的近期调查显示,数字孪生近年在全球的使用率并未有显著上升。(调查数据可参考下图)



数字孪生的连接方式

数字孪生用户需要创建链接来承载重要数据和信息源,但是开发人员不要被“链接”这个词误导,它也可以指其他方面的复杂的数字连接。企业应该确保用于创建新产品的数字孪生可以链接到特定的输出文件和记录所有的工具数据,并将其完整的提供给客户。这是一个很长的产品生命周期过程管理列表,包括CAD/CAE、EDA/MDA、PDM/PLM、ECRs、M&S、数据分析、QA/QC、 MES/MOM、CAM、T&I、TDPs、MRO等(任何提供工业产品及服务的人都应该熟悉这些缩写的意义)。



数字孪生必须与企业内部的ERP或MRP系统相连接,以生成物料清单(moms), BOI(信息清单)也在中发挥了非常重要的作用,它可以将各种信息串联成一个闭环的数字孪生结构。销售、市场、分销、采购和担保方面的数据库也需与数字孪生相连接,因为这些业务数据产生的任何改变,都会直接影响现有产品的生命周期管理和新产品的开发。更远一步讲,数字孪生应该连接到企业系统,来更好的对产品生命周期进行管理、企业配置管理和数据分析。这也是企业级模拟驱动环境的关键部分,可以增强业务部门创新和更科学的日常决策。随着数字孪生的日益成熟,企业应该考虑以下三方面来更好的进行数字化转型:

● 使用AI 追踪所有关联存储库的发展,并据此提出新的见解。

● 持续的机器学习(ML:Machine Learning ),防止设备链接和其他内部部件过时。

● 增强AR/VR在产品生命周期中的使用,简化业务部门及客户对产品的理解和降低产品培训成本。

企业在构建数字孪生时要从基础着手,保持简单易于理解的同时构建功能,使其能够对产品进行维护和长期健康发展。企业要和数字孪生用户对产品的预期目标达成协议,并为用户制定切实可行的方案和升级计划。同时,也要正视数字孪生的潜在用户对企业数据非授权访问的风险方面的疑虑。一旦用户的物理设备与数字孪生实现连接,数字孪生会帮助企业提供更快、更合理,更科学的的决策依据,以及通过双向追溯功能改善故障预测、提示故障细节等防止设备意外停机等状况。而这意味着数字孪生的使用将会很大程度上推动企业的创新能力和提高企业的收益。数字孪生可以帮助企业通过加深对客户需求的理解来改善客户体验,从而创建服务优良,运营低成本的新的商业模式。最终,数字孪生会使物理产品专家与数据分析专家产生新的合作契机,从而促成实物领域与虚拟领域的双赢局面。


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