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数字孪生是什么?我该怎么用?
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数字孪生是一种复杂的模型,能够在项目的整个生命周期内搜集数据,帮助我们为物理资产建立起准确、及时的数字表示。

工厂管理者需要监控设备、生产线和运营流程,从而实现维护,减少时间与生产成本。目前,已经有不少行业进行了一定程度的数字化转型,也借此实现了运营历史可视化,进一步提升了决策能力。

但除了回顾历史数据,即审视已经发生的事件之外,管理者还需要对未来可能出现的情况做出评估,对潜在情境与相应后果做出展望,确保最终决策更具说服力。

这类场景之前就存在于制造业,利用软件进行不同类型的场景重现。通过模拟各类零件、元件与产品的设计与使用方式,制造商可以验证不同设备在不同负载、流程或环境下的实际表现。此外,制造商还经常利用设备上的信息构建流程模拟,用以验证设备的实际效能与生产线的运行情况。时至今日,丰富的历史数据与设备实时指标采集已经让数字孪生成为可能。

从数字孪生说起

数字孪生是一种从物理系统收集数据、再对结果进行记录与操作的技术,其目标就是建立起与真实系统高度契合的数字化副本。有了数字孪生,我们才能深度研究对象、机器、原型设计或流程的功能表现。在实践层面,数字孪生就是根据实物资产建立的数学模型,由相关资产的历史与实时数据组合而成。

借助数字孪生技术,我们终于能够摆脱现实的束缚,在虚拟环境下开展一系列纯数字形式的研究。管理者与分析师可以借此评估潜在情境,模拟设备、生产线与流程可能面临的种种状况。

虽然数字孪生与强调场景模拟,但它跟设计模拟、或者说理论模拟之间还是有着不少差别。下面,我们就以具有有限元分析的计算机辅助设计(CAD)软件为例,聊聊二者在模拟意义上的区别。

数字孪生使用的是目标设备或流程实时收集的真实数据,而理论模拟则只能使用关于材料、环境及制造商的通用数据。

顾名思义,设计模拟就是在设计阶段依靠各类标称数据对潜在的零件、设备或流程解决方案进行规划。与此不同,数字孪生则更强调为已经成型的设备或流程建立数字化表示,再配合传感器实时收集到的数据不断完善这样一套数学模型。

因此,数字孪生会在整个生命周期之内持续跟踪对象,而不再局限于其中某个特定阶段。这就保证了更新数据能够与现实世界随时交互、同步变化。以此为基础,我们才能测试并剖析哪些变更切实有效,结合流程运营产生的实际数据尝试提高准确性、并随时间推移跟踪各类不符合预期的异常情况。

这类数字副本带来的是一套复杂且可靠的综合视图,能够在不造成失真的前提下复制需要重现的内容。从这个意义上讲,数字孪生堪称工业生产与流程分析的新希望。它能够模拟未来情境、开展预测分析,保证在潜在问题发生之前抢先调整操作规划。

总体而言,数字孪生能帮助企业提升透明度与可见性,强化管理者的控制能力。在掌握了设备的运行条件与产品的潜能空间之后,管理者也能更好地在生产环境中维持稳定的生产力水平。也正因为如此,数字孪生才被普遍视为工业 4.0的关键技术。

数字孪生技术构成

物联网

要建立数字孪生,我们首先要从待建模的资产中提取出大量运营数据——包括历史数据与实时数据两个部分。而数据收集的实现,自然离不开物联网、特别是物联网传感器技术。

物联网由大量接入网络的无线传感器组成,这些传感器不断收集并发送数据、借以实现监控。这部分数据可以利用边缘计算技术进行处理,再由云端进行存储和展示。

这项技术的优势,在于它能够持续对资产开展实时监控。传感器会随时更新信息,并通过编程方式在设备或流程发生变化时立即发送警报和附加信息。如此一来,运营状况分析将变得及时且详尽,帮助管理者快速发现负面因素并采取补救措施。

对数字孪生来说,物联网堪称不可或缺的技术支柱。物联网将帮助我们发送用于更新数字副本的真实数据,并立足任意时间点对当前状况实施研究和操作。而在此期间产生及发送的大量数据,也将成为诊断及预测等大数据分析应用的必要素材。

AI

实现数字孪生的另一项前置科技正是人工智能(AI)。作为当前极度热度的计算机科学领域,AI致力于研究在计算机化系统中实现自主性与学习能力的可行方法。

换句话说,AI使得软件与硬件系统能够像人类一样学习和进化,使其以更快速度执行人类部署的任务。与数字孪生高度相关的AI子领域,主要有机器学习(ML)与深度学习(DL)两种。

在数字孪生的概念中,AI负责提供处理物联网数据所必需的认知能力。物联网只是通过传感器捕捉并生成大量数据,后续的数据管理、模式识别、数学解码、洞察提炼与问题解决等就要依靠AI智能模型来完成。

利用这些信息,AI模型可以执行预测分析,抢在重大问题发生前提出预警与修复方案。有了这样一位得力助手,企业管理层就能加快行动速度、提高效率,进而主动降低运营成本和风险。

数字孪生中使用的AI算法经过精心设计,专为解决复杂技术挑战而生,例如:

大规模数据处理:AI算法能够以远超人类的速度处理海量数据,同时减少人工数据操作造成的意外错误;

实时处理速度:数据不仅生成速度极快、其中还往往包含多种模式,这就要求我们使用可扩展、经过训练的AI模型对数据执行清洗与预处理,之后再根据高质量数据开展分析。

计算机能够在几毫秒内完成大量重复性任务,因此能以自动化方式实现人类无法企及的处理效率。只有依托于AI,数字孪生生成的数据才能被转化为具备可操作性的实时行动,并用于进一步深入研究数字化资产。

AR、VR与仪表板

物联网传感器负责生成数据,AI系统通过算法执行复杂计算。但为了让用户能够与系统开展交互,我们还需要一套用户友好、而且简洁直观的交互界面。

这个界面可以很简单,例如包含主要监控参数、相关限制、模拟控制选项的仪表板。根据需求,我们还可以在其中显示特定流程的布局与实时数据可视化结果。

此外,我们也可以使用VR技术或AR技术打造更精细的表现效果。通过可穿戴设备与智能手机,用户即可获得前所未有的数据交互新体验。

在VR系统中,可视化内容会以100%沉浸式形态呈现,不再依靠任何物理环境。AR系统则完全不同,主要强调通过虚拟指示引导用户同时观察物理世界与虚拟组件。

这些技术的应用能够大大提升解决方案的参与度,所以也给工业环境带来了可观的创新空间。但需要明确一点,请在引入新技术前认真考虑可能的安全隐患——万万不可在工业运营中引入可能增加事故风险的干扰因素。

哪些工业环境合适使用数字孪生

考虑到其天然特性,数字孪生凭借着高精度、全数字化等优势成为预测与模拟领域的重要工具。用好数字孪生,也将帮助企业显著提高生产力、降低成本与风险、推进流程自动化水平。

但前文已经提到,数字孪生也有自己的可行性与适用性问题。由于其高度依赖于真实、可靠及最新实时数据的支持,所以如果缺乏这类成规模的数据结构,数字孪生策略根本无法落地。

此外,作为制造业流程自动化与数字化转型中的必要元素,传感器的设计、选择与部署不仅需要一定时间,还涉及资金与时间的核算。

在某些情况下,这类数据根本不具备可用性。以原型方案的设计、构建与制作为例,我们根本无法提前收集到真实运行数据。在这种情况下,就只能继续使用理论模拟开展资产或流程设计。

但只要切实可行,数字孪生确实能帮助我们立足统计数据深入理解产品的本质与运作规律。以工厂场景为例,为生产线或制造流程建立数字孪生不仅能节约大量实体资源,还能模拟出更高运作强度下的状态指标——例如将产出量上调至每小时50件——再测试各类调优方案能否支撑起这样的产能需求。

数字孪生是一种复杂的模型,能够在项目的整个生命周期内搜集数据,帮助我们为物理资产建立起准确、及时的数字表示。在这项技术的支持下,众多行业或将迎来更强大的测试、预测、知识积累与高效决策能力。

责任编辑:未丽燕 来源: 至顶网
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