随着物联网 (IoT) 变得越来越普遍，数字孪生在过去几年中引起了极大的兴趣。数字孪生是一种虚拟模型，它反映了整个生命周期中的物理对象或过程。该技术在物理世界和数字世界之间提供了近乎实时的桥梁，使您能够远程监视和控制设备和系统。最终，它可以执行仿真模型来测试和预测不同“假设”场景下的资产和流程变化。利用数字孪生，公司可以实现实质性的好处，例如改进运营、产品和服务创新以及更快的上市时间。
创建数字孪生需要不同的元素，包括：
传感器捕获资产和流程的操作行为（振动、温度、压力等）及其运行环境（空气温度、湿度等）
通信网络提供从物理设备到数字世界的安全可靠的数据传输
一个数字平台，用作现代数据存储库，将车间传感器数据与高级业务数据（例如 MES、ERP）汇集在一起并存储起来。通过结合这些数据源，可以使用先进的人工智能/机器学习算法为数据驱动的决策得出可操作的见解。
数字双胞胎最初是在航空航天业中实现的，现在在垂直工业领域越来越受欢迎。您可以构建几乎所有大小的数字孪生体——从单个组件和资产（转子、涡轮机、管道等）到复杂的流程和环境（生产线、制造工厂、风电场等）。数字孪生模型的复杂程度和详细程度取决于 IT 基础架构的可用性和成熟度。
数字孪生在工业 4.0 中的应用
数字孪生技术提供前所未有的资产和生产可见性，以发现瓶颈、简化运营和创新产品开发。以下是工业 4.0 数字孪生的三大应用。
预测性维护：获得设备健康和性能的整体视图，公司可以立即检测其操作中的异常和偏差。可以主动计划备件的维护和补充，以最大限度地缩短服务时间并避免代价高昂的资产故障。对于 OEM 而言，使用数字孪生的预测性维护可以提供新的基于服务的收入流，同时帮助提高产品可靠性。
流程规划和优化：数字足迹摄取生产线的传感器和 ERP 数据，可以全面分析重要的 KPI，如生产率和废品数量。这有助于诊断任何低效率和吞吐量损失的根本原因，从而优化产量并减少浪费。更进一步，关于设备、流程和环境的丰富、集成的历史数据可以实现停机时间预测，以改进生产调度。
产品设计和虚拟原型： 在用产品的虚拟模型提供对使用模式、退化点、工作负载能力、产生的缺陷等的全面洞察。通过更好地了解产品的特性和故障模式，设计人员和开发人员可以正确评估产品的可用性和改进未来的组件设计。同样，OEM 可以根据特定的使用行为和产品实施环境为不同的客户群体提供定制的产品。此外，数字孪生技术还有助于开发虚拟原型，并根据经验数据为特征测试运行稳健的模拟。
部署数字孪生的关键考虑因素
在具有专有工业协议的传统自动化和控制系统中，传感器数据被封装在本地、闭环过程中，不能在外部交换。通过物联网连接改造棕地以打破这些孤岛并使整个公司都可以访问有价值的数据，这可能是一个艰巨的过程。此外，连接移动工业车辆和远程、难以访问的设备将需要不同类型的连接，以满足移动支持和范围等特殊要求。因此，在启动数字孪生项目之前，公司应考虑是否已具备足够的通信基础设施来有效收集数据。
即使手头有足够的数据，构建和分析这些数据以创造价值将是另一个需要克服的障碍。为避免过于复杂，从一开始就评估您现有的数字能力并相应地确定数字孪生模型细节的最佳水平非常重要。同样，需要一种平衡的方法来保留软件、模拟和分析资源。
启动数字孪生计划的最佳方式是确定具有最高价值创造潜力的资产和流程，然后开始试点实施。数字孪生应该是一个不断发展和扩展的正在进行中的工作——随着您的 IT 能力的扩展和成熟。通常，各种单个组件的数字孪生体稍后可以相互连接，以形成高度复杂的机器或流程的大型复合孪生体。此外，随着时间的推移递归监控和测量创造的价值将提供一个更好的想法，可以实现最有形的好处。
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