在制造业的数字化转型中运用数字孪生
如今，大多数制造商都在将云、边缘和其他概念等创新构建到他们的数字化旅程中，但是否遗漏了什么？
在制造业中使用数字孪生并不是一个新想法，但它在制造业中变得越来越普遍。
根据一项麦肯锡调查，工厂数字孪生正在成为解决制造问题的切实方式。在调查中，86%的受访者表示数字孪生适用于他们的组织，而44%的受访者已经实施了数字孪生，15%的受访者计划在未来部署数字孪生。
什么是数字孪生？
数字孪生是PLC、工业机器、装配线、工厂车间或整个工厂等工业资产的直观呈现。
就像科学家测试理论、复制和设计实验一样，数字领域遵循类似的过程，允许制造商在将流程、工作流、设计和更改部署到整个工厂之前对其进行模拟和测试。数字孪生使您能够根据真实的工厂条件模拟结果，而无需在现实生活中执行。
企业数据爱好者可以使用数字孪生来简化目的驱动型数据模型的创建和维护。例如，同一装配线可以有三个数据模型：
- 能源监控
- 预测性维护
- 生产优化
每个模型都使用特定于装配线的静态和动态数据。理想情况下，模型遵循特定的数据架构，具有特定于应用的上下文信息（如元数据），并生成有价值的输出，无论是计算、KPI、警报还是事件。这些输出还可以充当更大数据模型（例如整个工厂的数字孪生）的输入。
每个数字孪生模型还可以有多个实例。理想情况下，如果您为多个工厂使用集中式管理平台，则可以在企业层面克隆实例，并轻松地将其部署到这些工厂的类似资产上。
如何使用数字孪生
数字孪生可以提供工厂车间自始至终发生的事情的全局视图，复制传感器和系统，并对各种场景进行建模。
例如，制造商可以使用数字孪生来：
- 启用“假设”分析和场景规划，探索流程更改或布局调整等因素的影响。
- 及早识别问题，避免耗尽资金、时间和资源。
- 识别更好的产品设计机会。
- 以最少的时间和成本投入测试产品种类选项。
数字孪生用例：汽车制造
通过数字孪生开辟道路的一个领域是汽车。它使用数字孪生的各种功能来改进车辆设计、制造、性能监控、维护和自动驾驶开发。
车辆设计与制造
在车辆设计阶段，制造商在实际制造汽车之前创建详细的虚拟模型。工程师模拟和分析车辆和生产过程的各个方面，以便在实际实施之前复制、测试和识别问题。
车辆性能与维护
对于实时数据监控，传感器有助于对电池寿命、电机功能和驾驶动态进行建模。这些信息将输入到每辆车的数字孪生模型中。
收集的数据还可用于通过将实时数据与数字孪生的预期性能进行比较来预测维护需求。
自动驾驶与人工智能
通过模拟和数字孪生技术在各种条件下测试和完善系统比运行实际测试更安全。它还提供了比真实历程更强大的测试。
数字孪生也是训练自动驾驶汽车机器学习算法不可或缺的一部分。收集的大量数据用于不断训练和改进负责自动驾驶的人工智能（AI）系统。
数字孪生的潜在陷阱
虽然数字孪生为制造商提供了在数字化转型方面取得实质性进展的机会，但也有一些注意事项需要牢记。
数据隐私和安全
数字孪生技术需要大量的数据收集，这可能会引发数据隐私和安全问题。随着这些系统收集和存储大量详细信息，保护和保存敏感数据可能变得困难。需要采取强有力的网络安全措施来防止未经授权的访问和数据泄露，否则可能会产生深远的后果。
复杂性和成本
数字孪生的设置和维护可能既昂贵又复杂，尤其是对于中小型制造商而言。专用传感器和独特数据集等要求需要投入大量的时间和资金。出于这个原因，对于复杂产品或具有高价值资产的行业可能更有理由使用数字孪生。
数据准确性
数字孪生依赖于准确的数据。细致的数据收集和验证实践对于确保数字孪生的有效性至关重要。否则，不准确性会严重影响使用这些模型做出的预测和决策的可靠性。
技术限制
数字孪生只能复制现实世界中的有限内容。虽然它们提供了有价值的见解，但在反映现实世界场景的精细程度方面存在阈值限制。模拟世界与现实世界之间的这种精细程度的差距有时会产生问题。
数字孪生：只是数字化转型的一部分
毫无疑问，制造业中的数字孪生运动将继续存在。
数字孪生只是数字化转型和工业自动化带来的众多积极好处中的一个例子，可帮助制造商节省时间、资源和资金。