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深度解析数字孪生技术

时间:2023-06-10 09:42:14作者:沃卡惠文章来源:

数字孪生工作原理

与虚拟原型不同,数字孪生在整个物理资产或系统生命周期中不断更新有关性能、维护和健康状况的数据。

在数字孪生技术的背景下,数字线程在数字世界和物理世界之间创建一个闭环,并促进双向数据流,从而最大限度减少在获取和检查数据上浪费的时间。

数字孪生如何解决业务挑战:

数据捕获和集成--数字孪生正在改拜年企业捕获和建模数据、分析信息、集成网络和简化工作流程的方式。

实时信息和可视化--通过仪表板和报告、高级可视化和实时物联网集成,可以轻松发现新的见解,做出更知情透明的决策,并释放数据的潜力。

共享和协作--可以消除数据孤岛,保持动态视觉通信,增加内部和外部参与度,并提供普遍的数据访问,同时改善社区和组织之间的信息共享。

分析和预测--自动化方法,例如人工智能、机器学习等,以及模拟和场景建模在未来预测的高级分析和自动化方面非常有益。

全球运营和供应链越来越多地采用数字孪生,以了解现在并预测未来。谁定义了新的数字孪生标准要求,并推动了数字孪生使用的最佳实践?

此外,作为一种拓扑和位置敏感的分布式计算形式,边缘计算可以帮助更多企业访问数字孪生进行操作,确保数据完整性和实时决策能力。

通过使计算能力和数据储存更接近建模的物理实体,边缘计算有助于避免通常与大型云计算相关的额外成本和时间延迟。

数字孪生的类型

数字孪生以不同的复杂性和形式存在。四种主要类型的数字孪生是:

资产孪生:资产孪生实际上代表了两个或多个组件,作为更全面系统的一部分如何交互和协同工作。可以分析资产孪生的绩效数据,以做出明智的决定。

组件孪生:部分孪生模拟功能组件,并绑定到更大系统的一部分。组件孪生也被称为部分孪生,代表整个系统的单个部分。通常,这是资产运营的重要组成部分,例如风力涡轮机的电机。

流程孪生:流程孪生提供了关于数字环境资产、组件和单元如何协同工作的见解。例如,流程数字孪生可以以数字方式复制整个制造设施的运营和生产流程,包括其所有组件。

系统孪生:系统孪生反映了历史和当前状态,并预测整个系统或系统特定部分的未来状态。例如,系统孪生模拟了整个生产线。

数字孪生的优势

提高运营效率:数字孪生提供相关见解,以收集不同的数据集,并捕获有关资产和生产性能的实时信息,从而提高运营效率。

加强可持续性发展:应用全厂数字孪生模型使企业能够使用数据、可见性和可视化来确定潜在的效率领域,并发现跨多个维度的改进机会。

例如,企业可以减少制造过程中的废料,或将产品材料换成更可持续的选择。

减少设备停机时间:实时访问数据可确保设备启动并运行,并及时进行检查、监控操作条件和功耗水平、自动警报等。

数字孪生的预防和预测维护能力增加了设备的正常运行时间,防止了收入的损失,并改善了公共安全。

提高供应链的敏捷性和弹性:物理端到端供应链的数字孪生可以更好地了解交货时间和其他关键因素。

因此企业可以在内部和外部进行实时调整,并在供应链中断时变得敏捷和有弹性。

缩短上市时间:来自数字孪生的持续见解促进更快的迭代和创新。

此外,在物理原型制作之前使用数字模型和仿真工具来验证产品性能,可以避免后期重新设计,缩短上市时间,并节省大量时间。

提高客户满意度:了解客户需求并进行未来产品改进时实现客户满意度的必要条件。

数字孪生使企业能够加快维修运营并提供更顺畅的客户服务,从而在日益以客户为中心的市场中成为有竞争力的差异化因素。

数字孪生的挑战

创建虚拟孪生有挑战或局限性,在实践中,数字孪生不是一个简单的安装和部署解决方案,因此,开发一个可靠且可读的数字孪生需要数据标准化。

以下是数字孪生的主要挑战:

物理对象的不准确性:虚拟克隆确实存在风险。不准确的数字孪生副本确实会带来某些危险。如果无法获得作古有关物理对应方的信息,歪曲要复制的对象或系统可能会导致困难。

根据物理项目的复杂性,如果没有开放、实时和高质量的数据,确保模拟的准确性可能并不容易。

小企业的可负担性:创建数字孪生是一个昂贵的、资源驱动的过程。此外,每个物体都不够复杂,不足以使用数字孪生。

缺乏数据标准:必须以可用的格式提供数据,以便跨区域和扩展数据。维护数据标准至关重要,因为数据互操作性和数据集成在数字孪生中至关重要。

各级合作:数字城市孪生尤其需要地方政府和流动、城市规划、环境和其他部门成员的认同和支持,使其在当地工作,并发展成为有用的公共行政工具。

数据孪生的应用

与3D建模不同,数字孪生提供实时数据以及对象视图,并探索随着时间的推移影响物体的各种环境条件。事实证明,数字模型在各种应用中都非常成功,比如:

建筑工程行业

数字孪生可以通过使用数据分析来虚拟测试和颁布政策以及设计现实世界的建筑方法来帮助简化城市规划。事实证明,数字孪生可以通过提供能源消耗和其他相关数据,对提高建筑物等自给自足和减少城市碳足迹方面也很有用。

汽车工业

数字孪生有助于人工智能算法检测可能发生的故障,并最大限度地减少维护和维修需求,从而降低企业在保修期内维修汽车的成本,同时改善用户体验。

环境保护

在气候变化和全球变暖的背景下,数字孪生有助于绘制未来环境及其对城市的影响。

制造业

由于数字孪生技术允许在数字孪生软件中建模和探索流程变化,企业可以利用该技术进行工业和工厂数字化、生产优化,而无需在实验中冒险使用关键基础设施。

城市规划

数字孪生技术有助于建立智能、可持续和以人为本的城市。然而,要使大规模采用数字孪生成为可能,需要克服许多挑战。

总结

数据孪生技术正在不断发展,更是一项值得投资的可实现的目标。当我们通过丰富的数据获得更好的见解时,我们会在不确定的时代找到确定性,并有机会提高决策准备状态,并快速确定实现可持续绩效改进所需策略。

预计到2030年,全球数字孪生行业将达到超过1250亿美元,许多行业对数字孪生的需求将继续增长。

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