數字孿生是什么？我該怎么用？

工廠(chǎng)管理者需要監控設備、生產(chǎn)線(xiàn)和運營(yíng)流程，從而實(shí)現維護，減少時(shí)間與生產(chǎn)成本。目前，已經(jīng)有不少行業(yè)進(jìn)行了一定程度的數字化轉型，也借此實(shí)現了運營(yíng)歷史可視化，進(jìn)一步提升了決策能力。

但除了回顧歷史數據，即審視已經(jīng)發(fā)生的事件之外，管理者還需要對未來(lái)可能出現的情況做出評估，對潛在情境與相應后果做出展望，確保最終決策更具說(shuō)服力。

這類(lèi)場(chǎng)景之前就存在于制造業(yè)，利用軟件進(jìn)行不同類(lèi)型的場(chǎng)景重現。通過(guò)模擬各類(lèi)零件、元件與產(chǎn)品的設計與使用方式，制造商可以驗證不同設備在不同負載、流程或環(huán)境下的實(shí)際表現。此外，制造商還經(jīng)常利用設備上的信息構建流程模擬，用以驗證設備的實(shí)際效能與生產(chǎn)線(xiàn)的運行情況。時(shí)至今日，豐富的歷史數據與設備實(shí)時(shí)指標采集已經(jīng)讓數字孿生成為可能。

從數字孿生說(shuō)起

數字孿生是一種從物理系統收集數據、再對結果進(jìn)行記錄與操作的技術(shù)，其目標就是建立起與真實(shí)系統高度契合的數字化副本。有了數字孿生，我們才能深度研究對象、機器、原型設計或流程的功能表現。在實(shí)踐層面，數字孿生就是根據實(shí)物資產(chǎn)建立的數學(xué)模型，由相關(guān)資產(chǎn)的歷史與實(shí)時(shí)數據組合而成。

借助數字孿生技術(shù)，我們終于能夠擺脫現實(shí)的束縛，在虛擬環(huán)境下開(kāi)展一系列純數字形式的研究。管理者與分析師可以借此評估潛在情境，模擬設備、生產(chǎn)線(xiàn)與流程可能面臨的種種狀況。

雖然數字孿生與強調場(chǎng)景模擬，但它跟設計模擬、或者說(shuō)理論模擬之間還是有著(zhù)不少差別。下面，我們就以具有有限元分析的計算機輔助設計（CAD）軟件為例，聊聊二者在模擬意義上的區別。

數字孿生使用的是目標設備或流程實(shí)時(shí)收集的真實(shí)數據，而理論模擬則只能使用關(guān)于材料、環(huán)境及制造商的通用數據。

顧名思義，設計模擬就是在設計階段依靠各類(lèi)標稱(chēng)數據對潛在的零件、設備或流程解決方案進(jìn)行規劃。與此不同，數字孿生則更強調為已經(jīng)成型的設備或流程建立數字化表示，再配合傳感器實(shí)時(shí)收集到的數據不斷完善這樣一套數學(xué)模型。

因此，數字孿生會(huì )在整個(gè)生命周期之內持續跟蹤對象，而不再局限于其中某個(gè)特定階段。這就保證了更新數據能夠與現實(shí)世界隨時(shí)交互、同步變化。以此為基礎，我們才能測試并剖析哪些變更切實(shí)有效，結合流程運營(yíng)產(chǎn)生的實(shí)際數據嘗試提高準確性、并隨時(shí)間推移跟蹤各類(lèi)不符合預期的異常情況。

這類(lèi)數字副本帶來(lái)的是一套復雜且可靠的綜合視圖，能夠在不造成失真的前提下復制需要重現的內容。從這個(gè)意義上講，數字孿生堪稱(chēng)工業(yè)生產(chǎn)與流程分析的新希望。它能夠模擬未來(lái)情境、開(kāi)展預測分析，保證在潛在問(wèn)題發(fā)生之前搶先調整操作規劃。

總體而言，數字孿生能幫助企業(yè)提升透明度與可見(jiàn)性，強化管理者的控制能力。在掌握了設備的運行條件與產(chǎn)品的潛能空間之后，管理者也能更好地在生產(chǎn)環(huán)境中維持穩定的生產(chǎn)力水平。也正因為如此，數字孿生才被普遍視為工業(yè) 4.0的關(guān)鍵技術(shù)。

數字孿生技術(shù)構成

物聯(lián)網(wǎng)

要建立數字孿生，我們首先要從待建模的資產(chǎn)中提取出大量運營(yíng)數據——包括歷史數據與實(shí)時(shí)數據兩個(gè)部分。而數據收集的實(shí)現，自然離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)、特別是物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)由大量接入網(wǎng)絡(luò )的無(wú)線(xiàn)傳感器組成，這些傳感器不斷收集并發(fā)送數據、借以實(shí)現監控。這部分數據可以利用邊緣計算技術(shù)進(jìn)行處理，再由云端進(jìn)行存儲和展示。

這項技術(shù)的優(yōu)勢，在于它能夠持續對資產(chǎn)開(kāi)展實(shí)時(shí)監控。傳感器會(huì )隨時(shí)更新信息，并通過(guò)編程方式在設備或流程發(fā)生變化時(shí)立即發(fā)送警報和附加信息。如此一來(lái)，運營(yíng)狀況分析將變得及時(shí)且詳盡，幫助管理者快速發(fā)現負面因素并采取補救措施。

對數字孿生來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)堪稱(chēng)不可或缺的技術(shù)支柱。物聯(lián)網(wǎng)將幫助我們發(fā)送用于更新數字副本的真實(shí)數據，并立足任意時(shí)間點(diǎn)對當前狀況實(shí)施研究和操作。而在此期間產(chǎn)生及發(fā)送的大量數據，也將成為診斷及預測等大數據分析應用的必要素材。

AI

實(shí)現數字孿生的另一項前置科技正是人工智能（AI）。作為當前極度熱度的計算機科學(xué)領(lǐng)域，AI致力于研究在計算機化系統中實(shí)現自主性與學(xué)習能力的可行方法。

換句話(huà)說(shuō)，AI使得軟件與硬件系統能夠像人類(lèi)一樣學(xué)習和進(jìn)化，使其以更快速度執行人類(lèi)部署的任務(wù)。與數字孿生高度相關(guān)的AI子領(lǐng)域，主要有機器學(xué)習（ML）與深度學(xué)習（DL）兩種。

在數字孿生的概念中，AI負責提供處理物聯(lián)網(wǎng)數據所必需的認知能力。物聯(lián)網(wǎng)只是通過(guò)傳感器捕捉并生成大量數據，后續的數據管理、模式識別、數學(xué)解碼、洞察提煉與問(wèn)題解決等就要依靠AI智能模型來(lái)完成。

利用這些信息，AI模型可以執行預測分析，搶在重大問(wèn)題發(fā)生前提出預警與修復方案。有了這樣一位得力助手，企業(yè)管理層就能加快行動(dòng)速度、提高效率，進(jìn)而主動(dòng)降低運營(yíng)成本和風(fēng)險。

數字孿生中使用的AI算法經(jīng)過(guò)精心設計，專(zhuān)為解決復雜技術(shù)挑戰而生，例如：

大規模數據處理：AI算法能夠以遠超人類(lèi)的速度處理海量數據，同時(shí)減少人工數據操作造成的意外錯誤；

實(shí)時(shí)處理速度：數據不僅生成速度極快、其中還往往包含多種模式，這就要求我們使用可擴展、經(jīng)過(guò)訓練的AI模型對數據執行清洗與預處理，之后再根據高質(zhì)量數據開(kāi)展分析。

計算機能夠在幾毫秒內完成大量重復性任務(wù)，因此能以自動(dòng)化方式實(shí)現人類(lèi)無(wú)法企及的處理效率。只有依托于A(yíng)I，數字孿生生成的數據才能被轉化為具備可操作性的實(shí)時(shí)行動(dòng)，并用于進(jìn)一步深入研究數字化資產(chǎn)。

AR、VR與儀表板

物聯(lián)網(wǎng)傳感器負責生成數據，AI系統通過(guò)算法執行復雜計算。但為了讓用戶(hù)能夠與系統開(kāi)展交互，我們還需要一套用戶(hù)友好、而且簡(jiǎn)潔直觀(guān)的交互界面。

這個(gè)界面可以很簡(jiǎn)單，例如包含主要監控參數、相關(guān)限制、模擬控制選項的儀表板。根據需求，我們還可以在其中顯示特定流程的布局與實(shí)時(shí)數據可視化結果。

此外，我們也可以使用VR技術(shù)或AR技術(shù)打造更精細的表現效果。通過(guò)可穿戴設備與智能手機，用戶(hù)即可獲得前所未有的數據交互新體驗。

在VR系統中，可視化內容會(huì )以100%沉浸式形態(tài)呈現，不再依靠任何物理環(huán)境。AR系統則完全不同，主要強調通過(guò)虛擬指示引導用戶(hù)同時(shí)觀(guān)察物理世界與虛擬組件。

這些技術(shù)的應用能夠大大提升解決方案的參與度，所以也給工業(yè)環(huán)境帶來(lái)了可觀(guān)的創(chuàng )新空間。但需要明確一點(diǎn)，請在引入新技術(shù)前認真考慮可能的安全隱患——萬(wàn)萬(wàn)不可在工業(yè)運營(yíng)中引入可能增加事故風(fēng)險的干擾因素。

哪些工業(yè)環(huán)境合適使用數字孿生

考慮到其天然特性，數字孿生憑借著(zhù)高精度、全數字化等優(yōu)勢成為預測與模擬領(lǐng)域的重要工具。用好數字孿生，也將幫助企業(yè)顯著(zhù)提高生產(chǎn)力、降低成本與風(fēng)險、推進(jìn)流程自動(dòng)化水平。

但前文已經(jīng)提到，數字孿生也有自己的可行性與適用性問(wèn)題。由于其高度依賴(lài)于真實(shí)、可靠及最新實(shí)時(shí)數據的支持，所以如果缺乏這類(lèi)成規模的數據結構，數字孿生策略根本無(wú)法落地。

此外，作為制造業(yè)流程自動(dòng)化與數字化轉型中的必要元素，傳感器的設計、選擇與部署不僅需要一定時(shí)間，還涉及資金與時(shí)間的核算。

在某些情況下，這類(lèi)數據根本不具備可用性。以原型方案的設計、構建與制作為例，我們根本無(wú)法提前收集到真實(shí)運行數據。在這種情況下，就只能繼續使用理論模擬開(kāi)展資產(chǎn)或流程設計。

但只要切實(shí)可行，數字孿生確實(shí)能幫助我們立足統計數據深入理解產(chǎn)品的本質(zhì)與運作規律。以工廠(chǎng)場(chǎng)景為例，為生產(chǎn)線(xiàn)或制造流程建立數字孿生不僅能節約大量實(shí)體資源，還能模擬出更高運作強度下的狀態(tài)指標——例如將產(chǎn)出量上調至每小時(shí)50件——再測試各類(lèi)調優(yōu)方案能否支撐起這樣的產(chǎn)能需求。

數字孿生是一種復雜的模型，能夠在項目的整個(gè)生命周期內搜集數據，幫助我們?yōu)槲锢碣Y產(chǎn)建立起準確、及時(shí)的數字表示。在這項技術(shù)的支持下，眾多行業(yè)或將迎來(lái)更強大的測試、預測、知識積累與高效決策能力。