数字孪生仿真如何推动制造业的数字化转型

数字孪生洞察

• 虽然基本的模拟已经存在了很长时间，但数字孪生通过采用收集和处理各种数据的技术，在物理世界和数字世界之间建立实时联系，提供了一个更完整的虚拟环境。

• 处理来自不同数据源的跨功能信息，可以实时计算任何潜在问题和缺陷，并在生产开始之前执行纠正

• 为了有效使用，数字孪生需要充足的高质量、可操作的数据，制造商必须仔细注意收集和分析这些数据。

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希望在数字化转型中取得进展的制造商通常会被使用操作模拟的想法所吸引，以获得对流程的可见性并提高效率。然而，在多方面的制造环境中，有一个更全面和可扩展的选择:数字双胞胎。

这种新一代的数字化是由一种首创的模拟技术引领的，该技术可以迭代数万亿个“假设”场景，以帮助解决全球劳动力的潜在瓶颈，并使组织能够更深入地了解其运营情况。

数字孪生技术将超越车间，将仓库、材料等数字化。数字孪生体是先进制造业的先锋，展示了在未来几年改变行业的力量，在改善运营和产量的同时为公司节省数百万美元。

数字双胞胎做什么

模拟已经存在了很长一段时间，并被用于各种目的，从教飞行员如何飞行到制造生产线建模。然而，数字双胞胎通过使用数字线程在虚拟设置中复制现实世界的环境，将其提升到一个新的水平。通过再现空间、时间和物质，数字双胞胎可以实时展示他们所模拟的物理世界中发生的事情。

与标准模拟相比，数字孪生通过采用收集和处理各种数据的技术，在物理世界和数字世界之间建立实时联系，提供了一个更完整的虚拟环境。换句话说，在演示复杂环境中的资产如何交互方面，数字孪生比典型的模拟走得更远。

数字双胞胎允许制造商在虚拟环境中测试生产变化，通过合并传统模拟无法实现的基本组件。例如，在制造环境中，数字孪生可以考虑IT系统和与运营相关的财务程序、细粒度变量(如湿度和温度)以及设施的物理特征(如管道或墙壁)。

处理来自不同数据源的跨功能信息，可以实时计算任何潜在问题和缺陷，并在生产开始之前执行纠正。这些不同的数据源提供了更深入的操作可见性，从而获得更好、更快的见解。

数字化转型的经验教训

工业工厂是涉及复杂机械的紧密集成操作。因此，更改流程的一部分会影响许多其他部分，从而使数百个变量发挥作用。因此，进行任何更改都变得困难、耗时和昂贵。这就要求工厂操作人员进行大量的体力劳动，与机器和员工一起进行反复试验，以测量、测试并试图改善他们的行动对下游的影响。

在医疗器械制造等领域进行高风险生产时，精确的计划和预测非常重要。在一个例子中，一个工厂的数字双胞胎被创建来帮助生产II类糖尿病产品。数字孪生能够在短短三周内加速和优化产品的开发，而这项工作通常需要数月甚至数年才能完成。

数字孪生代表了模拟技术的突破性进步，但要让它们产生真正的价值，它们必须不仅仅是一项新技术。数字孪生应该是整体业务目标的一部分，连接到工作流程，并在更大的生态系统和组织目标中运行。

一个好的数字孪生的基础是好的数据，但是好的数据如果没有得到很好的利用，就毫无意义。制造商必须准备好采取行动并简化操作，以利用数字孪生模拟可以提供的数据和见解。

数字化给制造商带来双重好处

作为改善运营和为公司创造价值的整体努力的一部分，部署数字孪生的回报主要体现在两个方面:

• 在顶楼，公司领导可以更好地了解他们的业务环境和产品的表现。

• 车间，一个全面的制造操作视图，允许更改进行测试和优化。

通过提高对公司制造业务的可见性，并实时测试无限数量的可能性，数字孪生为工厂节省时间和金钱提供了可靠的方式。工厂建模可以用于不同类型的业务目的或技术原因，并且可以通过可视化、分析和优化来自世界任何地方的操作来提高效率。

数字双胞胎是未来

数字孪生体促进了闭环创新，这意味着虚拟端从物理端收集数据，重新创建数据，并测试涉及整个物理环境中潜在变量的任何数量场景的影响。这使工厂能够制定一个提高物理效率的路线图。这种持续的同步正在为物理世界和数字世界融合的下一代现实铺平道路。

随着数字孪生技术的不断发展，以及设备和人工智能引擎的交集被内置到先进的仿真软件中，它将解锁更高的预测准确性。

这一切都依赖于数据的质量，但凭借全保真信息和分析测试场景的能力，数字孪生体可以提高整个环境的可见性，对生产线变化进行预测性评估，并使组织能够就如何改进运营做出更好的决策。

Zohair Mehkri, Flex工程总监。编辑:David Miller，内容经理，控制工程、CFE媒体与技术、dmiller@cfemedia.com。

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