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2021年02月08日 | 数字孪生技术是什么？有什么用？
2021-02-08 来源：EEWORLD
数字孪生可以创建整个资产链的高精度数字副本，并为制造商带来巨大优势。
数字孪生是什么
近年来，现代制造工厂经历了数字革命。自动化，无线连接和人工智能等支持工业4.0的技术的融合提供了不断提取有价值数据的能力，从而可以实时了解生产活动。工程师正以越来越丰富想象力的方式使用这些信息，从而使他们能够在整个车间内提高运营绩效。
这些基础技术极大地推动了数字孪生的快速发展——创建物理资产的计算机表示形式。这些对象或过程的虚拟副本可以使用来自传感器的数据进行实时更新，从而使工程师甚至可以对最小的变化进行高精度的仿真。这种操作可以允许在整个制造价值链中进行精细调整的校准，在生产等领域以及预测性维护方面提供极其有价值的结果。
确实，随着制造商对采用工业4.0方法变得更加自信，并且数据的收集和传送变得越来越便宜，因此对数字孪生的需求也在增加。根据Research and Markets发布的报告，2019年该市场容量约为38亿美元，但预计到2025年将达到358亿美元，相当于37.8％的复合年增长率。数字孪生将在汽车，航空航天和电子等各个制造业领域得到广泛采用。
从多个数据源中获取价值
让我们现在更深入地了解数字孪生的概念，以了解它们的发展，然后概述一些在整体设备效率和生产效率优化等方面增强制造工艺的特定方式。在历史发展方面，工程师长期以来一直使用软件来模拟产品和过程的性能。但是，数字孪生的创建远不止于此，它使用从合并到物理孪生中的传感器收集的数据来开发相同的计算机化副本。数据用于建立每个资产的极其真实的表示形式，无论是单个产品还是整个生产线。因此，该模型始终基于事实信息，而不是基于感知操作的行为模拟。
实际上，数字孪生可以从多个数据源构建而成，包括历史性能统计数据，实时传感器和制造输出以及机器学习提供的未来数据。这一切都是为了创建尽可能最准确的表示形式，并不断完善以使工程师真正了解物理对象的特性，甚至随着时间推移预测其性能变化。
产业链中的应用
但是，如何在生产周期的不同阶段甚至更长时间将这些信息应用呢？在生产计划中，数字孪生可能是优化装配线布局以及组件如何在工厂周围运输的有意义的手段。建立了单一的生产模型后，数字孪生可用于监视生产线的性能，有效性和质量，通过将数字资产与最终产品进行比较来标记任何无法忍受的输出差异。
维护是另一个潜在价值领域。借助与数字孪生中内置的关键机械操作相关的信息，维护工程师可以从传感器上的各种参数（包括速度，振动，温度和湿度）中捕获数据，以预测设备何时可能发生故障。这使维护团队可以在计划外停机之前进行任何调整或维修。
数字孪生数据分析
维护的执行方式也可能受到影响，从而使诸如增强现实（AR）之类的先进技术脱颖而出。例如，维护团队可以参加客户现场会议，并提供更广泛设备中的组件和系统的AR视图。维护人员可以实时访问大量相关信息，从使用数据到维护历史记录，并提供图纸和规格。
但是数字孪生并不仅限于工厂车间。此概念可满足对定制产品的需求，从而帮助制造商将客户的输入反馈回设计流程。可以将现场使用的现有设备中的任何数据传递回设计团队，使他们能够原型化潜在的改进和新想法。任何定制配置都可以通过数字孪生进行评估，使用数据可以使工程师方便测量产品性能的影响。
在翻新环境中部署数字孪生
制造商如何去创建这样的多层模型呢？从未开发的白纸开始时，部署方案相对简单。但是，具有遗留系统的现有生产设施（通常是孤立的）需要基于改造和有效吸收所收集数据的方法。
在这里，传感器和执行器为有形资产提供了第一个接触点，从而实现了数据的收集和传输。但这仅仅是开始。数字化孪生通常由多种信息流构建而成，包括企业系统（如CAD）和其他部门（如物流和供应链）。将它们组合在一起并馈入建模软件以创建第一次迭代。关键是要从小处着手，也许从资产中的单个部分开始，随着时间的推移逐步建立起来。这通常是通过将许多较小的孪生放在一起以代表整个机器或生产过程来完成的。安全性也是至关重要的考虑因素，无论是在设备识别方面，还是在组织内访问孪生网络，以及在什么级别进行访问。
从航空航天到汽车的广泛采用
如果正确实施，数字孪生可能会成为设计，生产和维护活动的主体，这一点得到了一些世界上最大制造商的认可。例如，波音公司使用数字孪生来复制各种物理零件和系统，并正在将其使用范围扩展到其设计、工程和开发过程中。
同时，在汽车领域，工程师们在其工厂内设计新的架构和生产布局时，正在使用数字孪生来推动连接性和电气化趋势。随着新平台的投入使用，这将使他们能够加快新动力总成的开发速度并提供更高效的制造工艺。
在电子领域，数字孪生被用于提供半导体电路性能，可制造性以及与组件和硬件的集成。
提供更多优化的操作
总而言之，数字孪生正在成为工业4.0革命的中心宗旨。最终，它们使公司可以更有效运营——无论是设计，生产，运营和维护，还是所有这些领域的总和。它们为工程师提供了清晰的见解，而这通常是与制造环境通常相关的不同数据流所无法实现的，并提供了不断更新的“真相来源”，可以据此做出明智的决策。
简而言之，数字孪生可以为更简化的操作提供坚实的基础，从而为制造优化开创了令人兴奋的新时代。
史海拾趣
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