將數(shù)字孿生（digital twin）與人工智能（AI）相結(jié)合，可以減少甚至消除產(chǎn)品制造過(guò)程中的“臆測(cè)”幾率，降低因不合理的想法實(shí)施帶來(lái)的損失。那么，到底什么是數(shù)字孿生，它又是如何使現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)過(guò)程變得更加高效的？CXO TALK采訪了西門(mén)子公司研發(fā)執(zhí)行副總裁諾伯特·高斯博士。
西門(mén)子公司研發(fā)執(zhí)行副總裁諾伯特·高斯博士將數(shù)字孿生定義為“物理實(shí)體全方位的數(shù)字化表示”。數(shù)字孿生技術(shù)可以加快產(chǎn)品上市時(shí)間、降低制造成本，并能夠幫助企業(yè)開(kāi)發(fā)更加有利的產(chǎn)品組合。
高斯博士闡述了“基于人工智能的仿真”是如何代替“創(chuàng)建多個(gè)物理原型”來(lái)實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)的。他還分享了西門(mén)子公司在產(chǎn)品生命周期內(nèi)如何將“物理產(chǎn)品的數(shù)字化版本”與人工智能相結(jié)合。該產(chǎn)品生命周期包括設(shè)計(jì)、部件、制造、運(yùn)營(yíng)以及服務(wù)和維護(hù)。
此外，高斯博士還分析了過(guò)去十年中，西門(mén)子為了引入數(shù)字孿生自動(dòng)化所面臨的各種挑戰(zhàn)，最后，他向考慮使用數(shù)字孿生技術(shù)的企業(yè)提出了一些建議。
01、什么是數(shù)字孿生，它如何提高產(chǎn)品績(jī)效？
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數(shù)字孿生是物理產(chǎn)品全方位的數(shù)字化表示。這個(gè)概念關(guān)鍵在于“物理產(chǎn)品全方位”，這意味著它涵蓋了產(chǎn)品的整個(gè)生命周期。比如，它涉及產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，包括從機(jī)械的角度來(lái)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，它還關(guān)系到設(shè)備的嵌入式軟件，以及與其相關(guān)的流體力學(xué)、電氣等等很多方面。
當(dāng)然，數(shù)字孿生也描述了如何制造產(chǎn)品，以及產(chǎn)品在操作、使用和維護(hù)期間的各種行為，總之，它應(yīng)該是囊括整個(gè)產(chǎn)品生命周期的。
想象一下，如果我們?cè)跀?shù)字世界中擁有能夠真正全面表示物理產(chǎn)品的數(shù)字孿生體，在有需要的時(shí)候我們就可以在數(shù)字世界中執(zhí)行任何任務(wù)，使我們的工作效率加倍提升。比如，在數(shù)字世界中我們可以通過(guò)模擬仿真來(lái)測(cè)試各種想法和方案，相比傳統(tǒng)的物理原型設(shè)計(jì)，在時(shí)間、資金、人力等各方面都能夠?qū)崿F(xiàn)最大化的節(jié)約。
02、產(chǎn)品生命周期的所有階段使用數(shù)字孿生
數(shù)字孿生之所以能夠應(yīng)用到產(chǎn)品開(kāi)發(fā)生命周期的所有階段，是因?yàn)樗軌驅(qū)崿F(xiàn)許多不同模型的仿真，而不僅僅是一個(gè)模型。為此，企業(yè)可以在任何有需要的階段采用適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行應(yīng)用。
通常來(lái)說(shuō)，“生命周期”是從產(chǎn)品設(shè)計(jì)或者工廠設(shè)計(jì)開(kāi)始的。
在這個(gè)階段，你可以嘗試各種可能的想法。你可以構(gòu)建產(chǎn)品的CAD模型，并對(duì)這些模型進(jìn)行仿真測(cè)試。在這個(gè)過(guò)程中，你可以不斷的對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，并尋找最佳的模式。或許，你還要尋求最終物理產(chǎn)品所要使用的嵌入式軟件，在這個(gè)階段你同樣可以采用模擬仿真的方式來(lái)測(cè)試，而無(wú)需真正的在物理實(shí)體上進(jìn)行詳細(xì)編碼的方式去實(shí)現(xiàn)。
你可以在很多領(lǐng)域進(jìn)行仿真，比如，CAD建模、軟件仿真、流體力學(xué)計(jì)算、電路模擬……在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段，人們有很豐富的模型來(lái)使用。
然后，下一個(gè)階段我稱之為“產(chǎn)品制造”階段，也就是產(chǎn)品進(jìn)入生產(chǎn)制造的一個(gè)階段，你同樣有很多的仿真工作可以開(kāi)展。
比如說(shuō)，你可以對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行仿真或者設(shè)計(jì)，這是為產(chǎn)品的“可制造性”進(jìn)行探索。這允許你在數(shù)字空間中構(gòu)建一個(gè)反饋循環(huán)，通過(guò)模擬其制造方式來(lái)設(shè)計(jì)其可制造性。
一旦完成了制造過(guò)程的設(shè)計(jì)，你就可以著手對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行設(shè)施了。比如，對(duì)這些信息進(jìn)行自動(dòng)化的前饋，進(jìn)而自動(dòng)化的生成PLC代碼。再比如，通過(guò)這個(gè)過(guò)程你就可以完成“前饋-反饋”系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
在產(chǎn)品制造階段，你還可以對(duì)制造過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。
這時(shí)候，您或許需要一個(gè)相當(dāng)準(zhǔn)確的制造基地本身的模型，以便優(yōu)化產(chǎn)品生命周期的這個(gè)階段。
接下來(lái)的一個(gè)階段就是“運(yùn)營(yíng)”，這是產(chǎn)品生命周期中最長(zhǎng)的階段。
在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，你還需要以最佳方式讓整個(gè)系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)。例如，你可能希望優(yōu)化燃?xì)廨啓C(jī)的效率或最大限度地減少燃?xì)廨啓C(jī)的排放?；蛘?，你還希望最大限度地減少大型電機(jī)的計(jì)劃外的停機(jī)時(shí)間，等等。
在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，你應(yīng)該采用不太復(fù)雜的模型。尤其當(dāng)你需要進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化的場(chǎng)景下，系統(tǒng)無(wú)法承受復(fù)雜模型帶來(lái)的數(shù)小時(shí)的處理時(shí)間。這時(shí)候，你需要想辦法降低模型的復(fù)雜性。同時(shí)，對(duì)于要優(yōu)化的關(guān)鍵組件，運(yùn)營(yíng)模型還必須非常準(zhǔn)確。你可以嘗試著降低模型的邏輯復(fù)雜性，以便可以為優(yōu)化運(yùn)營(yíng)進(jìn)行線上和實(shí)時(shí)的模擬。
最后還有一個(gè)很重要的階段，那就是服務(wù)和維護(hù)。
在這個(gè)階段人們通常需要采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型。需要說(shuō)明的是，人工智能在預(yù)測(cè)性維護(hù)場(chǎng)景下，從某種角度來(lái)看，只不過(guò)是另一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和定義的模型。這種模型也是產(chǎn)品生命周期中最后階段需要使用到的。
重要的是，通過(guò)這個(gè)思路你會(huì)發(fā)現(xiàn)這種虛實(shí)結(jié)合的數(shù)字孿生理念是一個(gè)真正的前饋循環(huán)組合，越來(lái)越多的過(guò)程和操作你都可以通過(guò)自動(dòng)化來(lái)完成。這也是從服務(wù)到制造、從服務(wù)到設(shè)計(jì)下一代產(chǎn)品、從工廠到設(shè)計(jì)等的良性反饋循環(huán)。
03、如何確保數(shù)字孿生體準(zhǔn)確代表其物理對(duì)應(yīng)項(xiàng)
在公司層面上，西門(mén)子15年前就開(kāi)始了數(shù)字孿生的探索。至少在10幾年前，公司已經(jīng)在這方面做了大量的投入，以確保產(chǎn)品在差異巨大的生命周期各個(gè)階段的表示完全一致性，比如找到嵌入式軟件在產(chǎn)品的機(jī)械設(shè)計(jì)階段和流程設(shè)計(jì)階段的聯(lián)系，以及它在不同的階段的表現(xiàn)，并最終將這種聯(lián)系體現(xiàn)到數(shù)字孿生體系中去。在這個(gè)體系中，還有一個(gè)非常重要的組成部分，就是我們銷售的產(chǎn)品。根據(jù)垂直領(lǐng)域劃分市場(chǎng)的不同，它們的壽命在10到30年之間。
現(xiàn)在，從消費(fèi)者角度來(lái)看，我們都已經(jīng)習(xí)慣了每?jī)扇旮鼡Q一次設(shè)備。但是，我們?nèi)匀槐仨毚_保我們數(shù)字孿生體系下生產(chǎn)和銷售的產(chǎn)品在10年、15年甚至20年后仍然能夠準(zhǔn)確的表示，因此我們確實(shí)需要管理產(chǎn)品的生命周期。我們必須能夠更新相關(guān)的軟件，并在數(shù)字孿生體中表現(xiàn)出這些變動(dòng)。我們必須確保已構(gòu)建的數(shù)字孿生體能夠不斷的隨著產(chǎn)品及其環(huán)境的變化而變化。你可以這么理解，如果你建造一個(gè)更大的工廠，你需要有一份工廠的設(shè)計(jì)圖紙，如果圖紙上對(duì)一些地方進(jìn)行了改動(dòng)，那么當(dāng)我們真正的建造這個(gè)工廠的時(shí)候，這些變化也需要根據(jù)新的圖紙來(lái)落實(shí)。
這種數(shù)字孿生的實(shí)施理念和流程已經(jīng)在西門(mén)子公司建立起來(lái)了，也是公司的一個(gè)重要投入。當(dāng)然，這不僅僅是將定義這些模型的能力引入公司，更重要的是這些模型和流程已經(jīng)固化到公司現(xiàn)實(shí)中的工具箱和套件中了。
04、人工智能在構(gòu)建數(shù)字孿生體中的角色是什么？
人工智能是一種技術(shù)，我認(rèn)為它在數(shù)字化領(lǐng)域和數(shù)字孿生技術(shù)一樣都很重要。數(shù)字孿生之所以重要，是因?yàn)閿?shù)字化就意味著需要構(gòu)建物理產(chǎn)品的數(shù)字表示形式。然后是人工智能，因?yàn)閿?shù)字化確實(shí)與來(lái)自油田、工廠等任何地方的產(chǎn)品數(shù)據(jù)有關(guān)，并且從這些數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值，這個(gè)過(guò)程離不開(kāi)人工智能。這就是這兩種技術(shù)在數(shù)字化過(guò)程中脫穎而出的原因。
二者“走”到一起，而且實(shí)際上，它們也總是經(jīng)常被人“相提并論”，在某些角度來(lái)看不足為奇。我之前提到，當(dāng)涉及到維護(hù)，特別是預(yù)測(cè)性維護(hù)、預(yù)防性維護(hù)時(shí)，你確實(shí)需要基于數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，這些模型當(dāng)然有很多都是人工智能的范疇。同時(shí)，我們也能看到人工智能模型和其他的物理實(shí)體的數(shù)字化模型其實(shí)都是數(shù)字孿生的一部分，所以，從這一方面來(lái)說(shuō)，人工智能實(shí)際上一直是數(shù)字孿生的一部分。雖然我知道，對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)不同的概念，而且它們確實(shí)是分屬不同的領(lǐng)域，但是現(xiàn)在在數(shù)字化領(lǐng)域它們確實(shí)走到了一起。
人工智能在數(shù)字孿生的應(yīng)用不止在維護(hù)這方面，還包含很多的其他應(yīng)用。比如，我們可以將人工智能應(yīng)用在模型降階方面。模型降階是一種已知技術(shù)，但在某些情況下，我們需要更高的復(fù)雜性和非線性模型，而這些模型使用傳統(tǒng)技術(shù)很難線性化。比如，我們可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成一個(gè)相當(dāng)準(zhǔn)確地表示電機(jī)的模型。
05、使用AI創(chuàng)建數(shù)字孿生體中使用的模型
我們把非常復(fù)雜的設(shè)計(jì)模型放到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，借助深度學(xué)習(xí)可以把10億個(gè)自由度的模型，削減到100個(gè)自由度，但是，經(jīng)過(guò)削減的這100個(gè)自由度的模型，仍然能夠提供我們所需要的模型能力。比如，我們不能直接測(cè)量大型電機(jī)的關(guān)鍵狀態(tài)，也不能實(shí)時(shí)模擬這個(gè)狀態(tài)，但我們通過(guò)這種降維方式仍然能夠知道電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。
我們還在“生成式設(shè)計(jì)”中使用人工智能。現(xiàn)在，生成式設(shè)計(jì)或者叫衍生設(shè)計(jì)、創(chuàng)成式設(shè)計(jì)的方法并不新鮮。但是，借助人工智能，我們嘗試做的不僅僅是生成式機(jī)械設(shè)計(jì)，還做到了電路的設(shè)計(jì)。這樣一來(lái)，我們就能拓寬所探查的設(shè)計(jì)空間，進(jìn)而能夠獲得更多的設(shè)計(jì)選項(xiàng)。
通常來(lái)說(shuō)，所有經(jīng)過(guò)生成式設(shè)計(jì)生成的設(shè)計(jì)方案都必須進(jìn)行模擬，這些模擬非常耗時(shí)。我們不是使用人工智能來(lái)進(jìn)行方案模擬，而是使用人工智能預(yù)先選擇可用性最高的設(shè)計(jì)選項(xiàng)。例如，在有限元模擬中收斂。我們首先利用人工智能來(lái)探索生成式設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)空間，然后使用人工智能來(lái)減少我們需要模擬的方案數(shù)量，我認(rèn)為這種應(yīng)用具有巨大的潛力。我們已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域這樣做了，我相信它真的可以幫助我們拓展更多的應(yīng)用。
06、數(shù)字孿生的最佳行業(yè)應(yīng)用是什么？
實(shí)際上，我不認(rèn)為有"最好的"應(yīng)用場(chǎng)景這一說(shuō)法。我確信數(shù)字化關(guān)乎產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，當(dāng)然，也取決于具體垂直行業(yè)領(lǐng)域。因?yàn)樵谝恍┐怪毙袠I(yè)里面，并不是在所有階段，你都需要應(yīng)用數(shù)字孿生。比如有些產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)和運(yùn)營(yíng)都很簡(jiǎn)單，這時(shí)就沒(méi)有必要對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)內(nèi)聯(lián)仿真。從本質(zhì)上講，對(duì)于每個(gè)市場(chǎng)、每個(gè)產(chǎn)品所有者來(lái)說(shuō)，他必須明白在整個(gè)生命周期中產(chǎn)品都需要某種數(shù)字化的表示，以加快產(chǎn)品上市時(shí)間、降低制造成本，同時(shí)能夠獲得更廣泛有效的投資組合，以便于為市場(chǎng)提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。當(dāng)然，這依賴于通過(guò)各種方式獲取到的各種各樣的數(shù)據(jù)，比如傳感器、服務(wù)報(bào)告……許多數(shù)據(jù)源，直到現(xiàn)在，其實(shí)在很多情況下，這些數(shù)據(jù)并沒(méi)有真正被利用，也沒(méi)有被挖掘出足夠多的價(jià)值，但是在數(shù)字化時(shí)代，這些數(shù)據(jù)，以及從中獲取的價(jià)值能夠也需要反饋到未來(lái)的產(chǎn)品線。
我再次強(qiáng)調(diào)一次，我不認(rèn)為哪些行業(yè)或者場(chǎng)景更加適合數(shù)字孿生。但同時(shí)，我們也不得不認(rèn)識(shí)到采用數(shù)字孿生需要考慮自身處于哪個(gè)市場(chǎng)、屬于哪種產(chǎn)品線等，這聽(tīng)起來(lái)像是有些矛盾。但是，就目標(biāo)而言，數(shù)字孿生必須涵蓋整個(gè)產(chǎn)品生命周期。
07、給準(zhǔn)備采用數(shù)字孿生企業(yè)的建議
最關(guān)鍵的決策是如何開(kāi)啟數(shù)字孿生的旅程。在這方面我們沒(méi)有一個(gè)藍(lán)圖，告訴一個(gè)公司應(yīng)該在哪個(gè)產(chǎn)品、在哪個(gè)生命周期階段進(jìn)行。這時(shí)候，我們建議企業(yè)仔細(xì)分析所處的市場(chǎng)走勢(shì)，以及如何找到自身與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差異化優(yōu)勢(shì)，這包含當(dāng)前的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，以及如何打造未來(lái)的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，及其原因等等。我認(rèn)為數(shù)字化本質(zhì)上是數(shù)字孿生，當(dāng)你認(rèn)清了差異化優(yōu)勢(shì)的時(shí)候，那里就是你啟動(dòng)數(shù)字孿生的地方。
企業(yè)都有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，重要的是企業(yè)能夠找到自身的核心市場(chǎng)，也就是能夠成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的領(lǐng)域，能夠認(rèn)清對(duì)企業(yè)自身來(lái)說(shuō)，什么才是最重要的。這是我們需要區(qū)分或想要區(qū)分為我們的產(chǎn)品的企業(yè)戰(zhàn)略。當(dāng)然，企業(yè)戰(zhàn)略還有其他很多方面，但是，從投資組合戰(zhàn)略的角度來(lái)看，就目前來(lái)看在投資組合上企業(yè)能夠獲得差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的突破口，我認(rèn)為只有通過(guò)在投資組合中的數(shù)字化部分也處于領(lǐng)先地位，這才有可能打造未來(lái)的差異化競(jìng)爭(zhēng)力。
