1、數(shù)字孿生體的概念
數(shù)字孿生，顧名思義，是指針對(duì)物理世界中的物體，通過(guò)數(shù)字化的手段來(lái)構(gòu)建一個(gè)數(shù)字世界中一模一樣的的實(shí)體，藉此來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體的了解、分析和優(yōu)化。
從理論的概念來(lái)看，Digital Twin數(shù)字孿生:是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程。它是一種超越現(xiàn)實(shí)的概念，可以被視為一個(gè)或多個(gè)重要的、彼此依賴的裝備系統(tǒng)的數(shù)字映射系統(tǒng)。
2、何時(shí)開(kāi)始
2002年密歇根大學(xué)教授Dr.Michael Grieves在發(fā)表的一篇文章中第一次提出了數(shù)字孿生概念，他認(rèn)為通過(guò)物理設(shè)備的數(shù)據(jù)，可以在虛擬(信息)空間構(gòu)建一個(gè)可以表征該物理設(shè)備的虛擬實(shí)體和子系統(tǒng)，并且這種聯(lián)系不是單向和靜態(tài)的，而是在整個(gè)產(chǎn)品的生命周期中都聯(lián)系在一起。最早由美國(guó)用于航空航天飛行器的健康維護(hù)與保障。首先在數(shù)字空間建立真實(shí)飛機(jī)的模型，并通過(guò)傳感器實(shí)現(xiàn)與飛機(jī)真實(shí)狀態(tài)完全同步，這樣每次飛行后，根據(jù)結(jié)構(gòu)現(xiàn)有情況和過(guò)往載荷，及時(shí)分析評(píng)估是否需要維修，能否承受下次的任務(wù)載荷等。
3、如何使用
數(shù)字孿生，有時(shí)候也用來(lái)指代將一個(gè)工廠的廠房及產(chǎn)線，在沒(méi)有建造之前，就完成數(shù)字化模型。從而在虛擬的賽博空間中對(duì)工廠進(jìn)行仿真和模擬，并將真實(shí)參數(shù)傳給實(shí)際的工廠建設(shè)。而工房和產(chǎn)線建成之后，在日常的運(yùn)維中二者繼續(xù)進(jìn)行信息交互。
對(duì)于Digital Twin的極端需求，同時(shí)也將驅(qū)動(dòng)著新材料開(kāi)發(fā)，而所有可能影響到裝備工作狀態(tài)的異常，將被明確地進(jìn)行考察、評(píng)估和監(jiān)控。Digital Twin正是從內(nèi)嵌的綜合健康管理系統(tǒng)(IVHM)集成了傳感器數(shù)據(jù)、歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，以及通過(guò)挖掘而產(chǎn)生的相關(guān)派生數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)以上數(shù)據(jù)的整合，Digital Twin可以持續(xù)地預(yù)測(cè)裝備或系統(tǒng)的健康狀況、剩余使用壽命以及任務(wù)執(zhí)行成功的概率，也可以預(yù)見(jiàn)關(guān)鍵安全事件的系統(tǒng)響應(yīng)，通過(guò)與實(shí)體的系統(tǒng)響應(yīng)進(jìn)行對(duì)比，揭示裝備研制中存在的未知問(wèn)題。Digital Twin可能通過(guò)激活自愈的機(jī)制或者建議更改任務(wù)參數(shù)來(lái)減輕損害或進(jìn)行系統(tǒng)的降級(jí)，從而提高壽命和任務(wù)執(zhí)行成功的概率。
4、設(shè)計(jì)階段的數(shù)字孿生
在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)階段，利用數(shù)字孿生可以提高設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性，并驗(yàn)證產(chǎn)品在真實(shí)環(huán)境中的性能。這個(gè)階段的數(shù)字孿生，主要包括如下功能:
數(shù)字模型設(shè)計(jì):使用CAD工具開(kāi)發(fā)出滿足技術(shù)規(guī)格的產(chǎn)品虛擬原型，精確的記錄產(chǎn)品的各種物理參數(shù)，以可視化的方式展示出來(lái)，并通過(guò)一系列的驗(yàn)證手段來(lái)檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)程度;
模擬和仿真:通過(guò)一系列可重復(fù)、可變參數(shù)、可加速的仿真實(shí)驗(yàn)，來(lái)驗(yàn)證產(chǎn)品在不同外部環(huán)境下的性能和表現(xiàn)，在設(shè)計(jì)階段就驗(yàn)證產(chǎn)品的適應(yīng)性。
例如，在汽車設(shè)計(jì)過(guò)程中，由于對(duì)節(jié)能減排的要求，達(dá)索幫助包括寶馬、特斯拉、豐田在內(nèi)的汽車公司利用其CAD和CAE平臺(tái)3D Experience，準(zhǔn)確進(jìn)行空氣動(dòng)力學(xué)、流體聲學(xué)等方面的分析和仿真，在外形設(shè)計(jì)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和仿真，大幅度地提升流線性，減少了空氣阻力。
5、制造階段的數(shù)字孿生
在產(chǎn)品的制造階段，利用數(shù)字孿生可以加快產(chǎn)品導(dǎo)入的時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的質(zhì)量、降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和提高產(chǎn)品的交付速度。
產(chǎn)品階段的數(shù)字孿生是一個(gè)高度協(xié)同的過(guò)程，通過(guò)數(shù)字化手段構(gòu)建起來(lái)的虛擬生產(chǎn)線，將產(chǎn)品本身的數(shù)字孿生同生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過(guò)程等其他形態(tài)的數(shù)字孿生高度集成起來(lái)，實(shí)現(xiàn)如下的功能:
生產(chǎn)過(guò)程仿真:在產(chǎn)品生產(chǎn)之前，就可以通過(guò)虛擬生產(chǎn)的方式來(lái)模擬在不同產(chǎn)品、不同參數(shù)、不同外部條件下的生產(chǎn)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)能、效率以及可能出現(xiàn)的生產(chǎn)瓶頸等問(wèn)題的提前預(yù)判，加速新產(chǎn)品導(dǎo)入的過(guò)程;
數(shù)字化產(chǎn)線:將生產(chǎn)階段的各種要素，如原材料、設(shè)備、工藝配方和工序要求，通過(guò)數(shù)字化的手段集成在一個(gè)緊密協(xié)作的生產(chǎn)過(guò)程中，并根據(jù)既定的規(guī)則，自動(dòng)的完成在不同條件組合下的操作，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的生產(chǎn)過(guò)程;同時(shí)記錄生產(chǎn)過(guò)程中的各類數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和優(yōu)化提供依據(jù)。
關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控和過(guò)程能力評(píng)估:通過(guò)采集生產(chǎn)線上的各種生產(chǎn)設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全部生產(chǎn)過(guò)程的可視化監(jiān)控，并且通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或者機(jī)器學(xué)習(xí)建立關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)、檢驗(yàn)指標(biāo)的監(jiān)控策略，對(duì)出現(xiàn)違背策略的異常情況進(jìn)行及時(shí)處理和調(diào)整，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定并不斷優(yōu)化的生產(chǎn)過(guò)程。
6、服務(wù)階段的數(shù)字孿生
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和傳感器成本的下降，很多工業(yè)產(chǎn)品，從大型裝備到消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品，都使用了大量的傳感器來(lái)采集產(chǎn)品運(yùn)行階段的環(huán)境和工作狀態(tài)，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化來(lái)避免產(chǎn)品的故障，改善用戶對(duì)產(chǎn)品的使用體驗(yàn)。
這個(gè)階段的數(shù)字孿生，可以實(shí)現(xiàn)如下的功能:
遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)測(cè)性維修:通過(guò)讀取智能工業(yè)產(chǎn)品的傳感器或者控制系統(tǒng)的各種實(shí)時(shí)參數(shù)，構(gòu)建可視化的遠(yuǎn)程監(jiān)控，并給予采集的歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建層次化的部件、子系統(tǒng)乃至整個(gè)設(shè)備的健康指標(biāo)體系，并使用人工智能實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)預(yù)測(cè);基于預(yù)測(cè)的結(jié)果，對(duì)維修策略以及備品備件的管理策略進(jìn)行優(yōu)化，降低和避免客戶因?yàn)榉怯?jì)劃停機(jī)帶來(lái)的損失;
優(yōu)化客戶的生產(chǎn)指標(biāo):對(duì)于很多需要依賴工業(yè)裝備來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的工業(yè)客戶，工業(yè)裝備參數(shù)設(shè)置的合理性以及在不同生產(chǎn)條件下的適應(yīng)性，往往決定了客戶產(chǎn)品的質(zhì)量和交付周期。而工業(yè)裝備廠商可以通過(guò)海量采集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建起針對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景、不同生產(chǎn)過(guò)程的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，幫助其客戶?yōu)化參數(shù)配置，以改善客戶的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
產(chǎn)品使用反饋:通過(guò)采集智能工業(yè)產(chǎn)品的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，工業(yè)產(chǎn)品制造商可以洞悉客戶對(duì)產(chǎn)品的真實(shí)需求，不僅能夠幫助客戶加速對(duì)新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期、避免產(chǎn)品錯(cuò)誤使用導(dǎo)致的故障、提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準(zhǔn)確性，更能夠精確的把握客戶的需求，避免研發(fā)決策失誤。
