概述

数字孪生是指针对物理世界中的设备，通过数字化的手段来构建一个数字世界中一模一样的的实体，藉此来实现对物理实体的建模、分析和优化。

随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，使得工业产品和设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。

数字孪生概念的不同形态

数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，从设计阶段扩展到了全生命周期。

1.设计阶段的数字孪生

在产品的设计阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能：

• 数字模型设计：使用建模工具开发出满足技术规格的产品虚拟原型，精确的记录产品的各种物理参数，以可视化的方式展示出来，并通过一系列的验证手段来检验设计的精准程度；
• 模拟和仿真：通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就验证产品的适应性。

2.制造阶段的数字孪生

在产品的制造阶段，利用数字孪生高度协同的特性，通过数字化手段构建虚拟生产线，通过产品数字孪生技术将生产设备和生产过程等数字形态高度集成起来，实现如下功能：

• 生产过程仿真：在产品生产之前，通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品迭代过程；
• 数字化产品线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、配方和工序等要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据设置的规则，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中产生的各类数据，为后续的分析和优化提供参数。
• 关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，通过不断优化实现稳定的生产过程。

3.服务阶段的数字孪生

随着物联网技术的成熟，很多工业制造产品都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的数据和工作状态，并通过数据分析来预测产品的故障情况，改善产品的稳定性和可靠性。

• 远程监控和预测维护：读取传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并结合历史数据，构建健康指标体系，通过人工智能实现趋势预测；根据预测的结果，对维护策略以及备品备件的管理策略进行优化，避免因为非计划停机带来的损失；
• 优化生产指标：工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，往往决定了产品的质量和交付周期。而工业装备厂商可以通过海量采集的数据，构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助优化参数配置，以改善产品质量和生产效率。
• 产品使用反馈：通过采集产品实时运行数据，可以洞悉产品的真实需求，不仅能够加速新产品的导入周期、避免产品错误使用引起的故障、提高产品参数配置的准确性，从而避免研发决策失误。

数字孪生的意义

数字孪生技术在不断的快速阈值，无论是对产品的设计、制造还是服务，都起到了重大的推动作用。