数字孪生

智能工厂：为制造业的数字化转型奠定基础

数字孪生应用不仅限于智能工厂。随着用户寻求最佳运营，数字孪生被用于捕捉跨公司的业务活动、跨供应链的分销，甚至跨城市的社交活动。

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Jan 1, 2024 • 5 min read

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在科学技术研究、工业产品开发和其他应用中，计算机模拟支持各种工作。从半导体芯片到电子电路，再到机器零件、发动机和其他复杂的机械系统，甚至是化学品和材料，对工业产品进行数字建模，可以在计算机上准确再现真实世界的电气、机械、物理和化学现象。这种方法还使我们能够开发有效、高效的设计或生产流程，而无需花费时间、精力和金钱进行重复的原型设计和测试。

数字孪生：虚拟工厂模型

物联网、数字建模和高级分析技术以一种称为数字孪生的仿真形式相遇，这种形式正变得越来越有价值（图 1）。作为计算机上的数字模型，数字孪生可以完全再现工厂的功能和条件，以支持解决问题或规划更高的生产力或质量。它是构建信息物理系统（CPS）的基础技术，CPS是智能工厂的核心信息系统。

迄今为止，仿真已经根据设计数据和其他数据创建了数字模型，以预测所应用的各种分析条件下的产品特性或行为。数字孪生分析的不同之处在于，传感器等检测到的表示真实世界属性或行为的数据是实时应用于数字模型（基于设计数据）的。随着实际物体的老化和劣化，以及其使用环境的变化，其属性和行为也会发生变化。数字孪生支持分析，以解释这些现实变化。

传统仿真主要用于缩小最佳条件以满足要求，在设计时考虑到许多材料和结构选择。相比之下，数字孪生让我们看到已经存在的东西在未来可能会如何。它们帮助我们找到更有效地使用产品的操作条件，采用最佳和高效的维护实践等等。

稍微向前看，展望工厂未来的好处

在什么情况下，数字孪生可能对智能工厂有用？

一种应用是为具有可变组合可变批量生产的生产线创建生产计划。这些生产线中所需的转换往往会中断或暂时停止生产流程，从而降低生产率。对于同时生产多种产品的混合生产线，很难找到一个生产计划来考虑这些设置变化，同时保持整个工厂的最大生产力。

为了制定生产计划，制造商传统上依赖于经验丰富的主管的经验。通过引入数字孪生分析，制造商可以在计算机上快速对各种生产线运行条件进行试错分析。这样就可以在生产计划中实现高效转换，从而提供最大的生产力。

只要生产线设备的行为始终反映在数字孪生中，制造商还可以在计算机上加速模拟时间的流逝，看看未来会发生什么。例如，这样做的好处在于预测并采取预防措施来应对几个问题：短停工（在生产线上工序之间累积不同步操作后发生）、更换易损机床零件的时间以及因疲劳而导致的故障时间。

实施和利用数字孪生的技术

数字孪生的有效使用取决于创建高精度的数字孪生，以准确捕获接近真实对象的属性和行为。

这就需要运用物理和化学知识的建模技术，以及传感器技术来收集准确反映工厂物体状况的数据（图2）。这些应用中使用的传感器还必须具有耐环境性和高度可靠性，即使在高温、剧烈振动或电磁噪声下也能收集高精度数据。

此外，分析数字孪生以找到最佳的生产和生产线运行条件需要先进的信息处理技术。大数据分析、人工智能，也许有一天，量子计算机可能会为此目的而组合。现在可能很难想象，但我们正处于一个时代的边缘，即使是较小的工厂也将能够通过云服务使用人工智能和量子计算机进行数字孪生分析和工厂改进。

数字孪生应用不仅限于智能工厂。随着用户寻求最佳运营，数字孪生被用于捕捉跨公司的业务活动、跨供应链的分销，甚至跨城市的社交活动。

数字孪生：虚拟工厂模型

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