數字孿生技術已經超越了製造業，進入了物聯網、人工智慧和資料分析的融合世界。

隨著更復雜的“事物”變得連線起來，產生資料的能力，擁有數字等效物使資料科學家和其他 IT 專業人員能夠最佳化部署以實現最高效率並建立其他虛擬場景。

讓我們一起來了解數字孿生這項技術，因為它將成為我們日常生活的一部分。

什麼是數字孿生

數字孿生是跨越其生命週期的物件或系統的虛擬表示，從實時資料更新，並使用模擬、機器學習和推理來幫助決策。

數字孿生是現實世界的虛擬表示，包括物理物件、過程、關係和行為。數字孿生背後的技術已經擴充套件到包括建築物、工廠甚至城市，一些人認為，即使是人和流程也可以擁有數字孿生，從而進一步擴充套件了這一概念。

數字孿生是物理裝置的虛擬副本，資料科學家和 IT 專業人員可以在構建和部署實際裝置之前使用它來執行模擬。數字孿生還可以獲取實時物聯網資料並應用人工智慧和資料分析來最佳化效能。

數字孿生的型別

虛擬模型根據模擬的內容分為三類。

產品孿生：模擬單獨的物件，是數字孿生的基本單元，是功能元件的最小示例。例如，製造商在建立生產線之前使用某個產品的虛擬原型來分析它在各種條件下的表現，以及可能出現的問題。這使他們能夠進行必要的調整並建立更有效的商品設計。之後，產品孿生可用於控制物理世界中的產品效能。

流程孿生：負責流程的模擬；例如，製造過程在虛擬環境中，我們可以建立生產過程的各種場景，以檢視在不同情況下會發生什麼。這使公司能夠開發最有效的生產方法。我們可以使用與所涉及的每件裝置相對應的產品孿生進一步最佳化流程。這有助於公司執行預防性維護，避免代價高昂的停機時間。製造操作變得更安全、更快、更高效。

系統孿生：是整個系統（例如，工廠）的克隆體。他們收集系統中裝置和產品產生的大量運營資料，獲得洞察力並創造新的業務視野，以最佳化所有流程並支援系統的完整性。

數字孿生的歷史

數字孿生技術的想法最早是在 1991 年 由 David Gelernter出版的Mirror Worlds提出的。然而，Michael Grieves 博士（當時在密歇根大學任教）被認為是 2002 年首次將數字孿生概念應用於製造業，並正式宣佈了數字孿生軟體概念。最終，美國宇航局的約翰維克斯在 2010 年引入了一個新術語——“數字孿生”。

然而，使用數字孿生作為研究物理物件的手段的核心思想實際上可以更早地見證。事實上，可以說 NASA 在 1960 年代的太空探索任務中率先使用了數字孿生技術，當時每艘航行的航天器都被精確複製成一個地球版本，供 NASA 工作人員用於研究和模擬目的。

數字孿生的建立

採集：首先，研究人員必須彙總有關資產的各種資料：物理特性、外觀、特定條件下的行為、與其他資產的合作等等。

建模：使用收集到的資料和建模軟體，工程師建立了一個數學模型，該模型準確地反映了其真實世界對應物的所有細節。該模型具有與相應物件相同的外觀，包括所有次要細節，並且其行為方式與原始物件相同。AR、虛擬現實和3D 技術有助於視覺化。

整合：最後需要將資產與其數字模型整合，以實現實時持續監控。為此，該資產配備了感測器和跟蹤裝置，可以將資料傳輸到物聯網平臺，在該平臺上對其進行視覺化和分析。

簡而言之，工程師使用計算機建模技術構建物理產品的虛擬副本。然後，感測器連線到物件以線上模式收集各種資料。資料被上傳到基於雲的物聯網平臺進行處理，人工智慧或機器學習演算法對其進行分析並確定可能的場景。因此，我們得到了一個有效的數字孿生模型。

何時用數字孿生

數字孿生可以分為三大類，它們顯示了可以使用該過程的不同時間：

• 數字孿生原型 (DTP) - 這是在建立物理產品之前進行的，工程師為正在開發的產品建立計算機模型的版本，以評估和選擇可能的技術解決方案。然後，他們選擇最合適的模型，稱為數字孿生原型 (DTP)，其中包含描述和建立產品例項的物理版本所需的資訊。
• 數字孿生例項 (DTI) – 這是特定產品樣本的虛擬副本，數字孿生在其整個生命週期中始終與之關聯。這種型別的數字孿生是在 DTP 的基礎上建立的，另外還包含有關產品製造歷史、材料和元件的使用、故障統計、維修、更換單元和組裝、質量控制等資訊。DTI 經歷了類似的變化作為其執行期間的物理例項。
• 數字孿生聚合 (DTA) – 一種資訊管理系統，收集 DTI 資訊以確定產品的功能、執行預測和測試執行引數。

這些總體型別可以提供多種用途，包括物流規劃、產品開發和重新設計、質量控制/管理和系統規劃。

每當需要測試產品或流程時，無論是在設計、實施、監控還是改進中，數字孿生都可以用來節省時間和金錢。

數字孿生的好處

數字孿生是數字化轉型難題的關鍵部分。他們建立物理物件、資產和系統的準確虛擬副本，以提高生產力、簡化運營並增加利潤。

提高可靠性和可用性：監控、模擬和控制資產、流程或網路，作為提高系統效能的有效策略

降低風險：透過減少與資產和流程相關的事件並避免計劃外停機，保護員工的健康和安全、環境和業務目標

降低維護成本：在故障發生之前預測問題、訂購零件並在不影響生產目標的時間安排維修

改進生產：透過實時洞察資產和流程的效能來確保產品質量，以影響定製並對定製做出反應，並將對供應鏈的影響降至最低

更快實現價值：利用行業專業知識、易於使用的工具和最完整的藍圖目錄，提供行業所需的分析和實時功能

數字孿生的價值

視覺化

視覺化是數字孿生技術價值最基礎的體現。透過感知採集到的資料，對物理實體進行動態監測和即時描述，相比於其它視覺化手段，數字孿生更容易獲取資訊，並且更容易從遠處進行解釋。

高效分析

結合模擬技術的數字孿生可以提供比如 物件內部生成的資訊或物件綜合質效評價資訊，這可以用作現有產品的故障排除工具，有助於後期效能的最佳化改進。

資料追蹤

數字孿生技術可以使用測量或推導的資料進行原因或發展方向的診斷，記錄並分析實時資料， 實現視覺化流式資料追蹤。

預測未來

數字孿生模型可以揭示各類要素之間的複雜關係，甚至預測物理實體可能的 未來狀態，為輔助物理實體管理者決策提供有力資料支撐。

數字孿生的應用

數字孿生已廣泛用於以下行業及領域：

發電裝置

大型發動機——包括噴氣發動機、機車發動機和發電渦輪機——從數字孿生的使用中受益匪淺，特別是在幫助建立定期維護的時間表方面。

結構系統

大型建築物或海上鑽井平臺等大型物理結構可以透過數字孿生進行改進，尤其是在設計過程中。也可用於設計在這些結構內執行的系統。

製造業務

由於數字孿生旨在反映產品的整個生命週期，因此數字孿生在製造的所有階段無處不在，指導產品從設計到成品以及其間的所有步驟也就不足為奇了。

醫療保健

正如可以透過使用數字孿生對產品進行分析一樣，接受醫療保健服務的患者也可以。相同型別的感測器生成資料系統可用於跟蹤各種健康指標並生成關鍵見解。

汽車行業

汽車代表了許多型別的複雜、共同功能的系統，數字孿生廣泛用於汽車設計，既可以提高車輛效能，又可以提高生產效率。

城市規劃

土木工程師和其他參與城市規劃活動的人員透過使用數字孿生得到了極大的幫助，它可以實時顯示 3D 和 4D 空間資料，並將擴增實境系統整合到建築環境中。

數字孿生的示例

裝置數字孿生

構建裝置級數字孿生，透過三維建模能夠高度還原裝置的外形、材質、紋理細節等精密顯示細節以及複雜內部結構，實現高精度、超精細的視覺化渲染；支援裝置組態結構、複雜動作的全資料驅動顯示，對裝置位置分佈、型別、執行環境、執行狀態進行真實復現，不僅可以看到產品外部的變化，更重要的是可以看到產品內部的每一個零部件的工作狀態，對裝置執行異常實時告警，輔助管理者直觀掌握裝置執行狀態，及時發現裝置安全隱患。

利用Sovit3D視覺化平臺，利用3D視覺化技術將工廠的管理、生產、決策有機地統一起來，加入工廠的內部監督與管控，從而達到降低成本、提高效率、減少環節、查詢問題、分析得失等目的，形成互相關聯、整體一致的智慧工廠運營平臺。

園區數字孿生

基於資料視覺化構建園區級數字孿生，能夠在有效整合園區運營各類資訊資源的基礎上，基於三維視覺化場景，對園區外部環境、建築、產業分佈、樓宇內部結構以及具體裝置執行情況進行精準復現。透過整合園區各領域現有資料資源，對園區綜合運營、安防、交通管理、設施管理、能效管理、環境空間管理等業務領域的關鍵指標進行綜合監測分析。

利用Sovit3D視覺化平臺搭建的一個集園區生產、園區運營、園區決策多維一體的智慧園區運營管理平臺，藉助地理資訊科技、三維虛擬化等高科技手段，集地上地下、室內室外一體化的二三維模型為一體，將園區核心執行系統的各項關鍵資料進行綜合展現。對園區人、事、物進行統一管理，可以輔助管理者對園區執行態勢進行全面感知、綜合研判，實現管理精細化、決策科學化和服務高效化。

城市數字孿生

透過資料視覺化，構建城市級數字孿生，能夠在充分整合城市各領域資訊資源的基礎上，將大規模城市各領域管理要素進行精準復現，並對細分業務領域資料指標進行多維度可視分析，實現從全域視角到微觀領域，對城市執行態勢進行全息動態感知。

利用Sovit3D視覺化平臺搭建智慧城市系統，整合人口、單位、建築、車輛、軌跡、汙染物、生態等核心資料，覆蓋城市全景視覺化、城市治理監測、生態環境監測、經濟發展監測、交通執行監測、公共安全監測、聯動指揮監測等多個業務領域，賦能使用者業務應用，實現“智慧感知、智慧分派、智慧處置、智慧考評、智慧改進”，有效提升跨部門決策和資源協調效率。

除了上述領域之外，智慧醫療、智慧物流、智慧農業以及安全應急等眾多行業領域都在大力發展數字孿生技術，數字孿生應用場景非常廣闊。

數字孿生的未來

對現有運營模式的根本性改變顯然正在發生。資產密集型行業正在發生數字化改造，正在以顛覆性的方式改變運營模式，需要對資產、裝置、設施和流程進行綜合的物理和數字視覺化。數字孿生是這種重新調整的重要組成部分。

數字孿生的未來幾乎是無限的，因為越來越多的認知能力不斷投入使用。因此，數字孿生不斷學習新的技能和能力，這意味著他們可以繼續產生使產品更好、流程更高效所需的洞察力。