数字孪生技术与应用：揭示其意义

2023-10-30 理论教育版权反馈

【摘要】：而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。

自数字孪生的概念提出以来，数字孪生技术在不断地快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。具体表现在以下几方面：

（1）更便捷，更适合创新。

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，这极大地加速了操作人员对物理实体的了解，可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体否则无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。

（2）更全面的测量。

只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确地测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现精准的分析和优化。但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，人们往往无能为力。而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。

（3）更全面的分析和预测能力。

现有的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。

（4）经验的数字化。

在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自治化的智能诊断和判决。(www.chuimin.cn)

数字孪生的应用，将为传统应用系统带来新的活力，为目前正在进行的智慧军工、智慧院所的建设提供新的建设思路和建设模式支持。数字孪生将在以下方面带来成效：

（1）支撑工程产品的研制业务全贯通。

数字孪生在工业领域作为支持产品研发、设计、制造、营销和服务的支撑理论和技术，得到众多跨国企业的探索实践。如在设计领域，达索公司建立基于数字孪生的3D体验平台；在生产制造领域，西门子形成基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的企业镜像，支持企业进行涵盖其整个价值链的整合及数字化转型。随着数字孪生技术在工程产品研发领域的应用，将在现有工程研制条件下，利用平台化措施，建立起连接现有应用和数据的虚拟空间，在虚拟数字空间中，建立与产品需求分析、概念设计、详细设计、工艺设计、仿真分析、生产制造、试验验证、产品交付和运维保障相适应的业务模型，实现单一数据源驱动下的研制模式，改变传统“抛过墙”研发分工带来的数据割裂等诸多问题，实现产品模型驱动下的产品全生命周期协同创新。

（2）助力企业工程和管理的融合创新。

通过建立企业级数字孪生，将来自工程产品和经营管理领域的数据在统一的标准规范下进行管理，企业生产经营活动中涉及的人、财、物、环境等要素均通过动态建模手段实现建模，并根据产品研制、经营管理业务需要建立相应的业务模型，通过模型与数据的关联，构筑起模型驱动的新型企业流转模式。当数字孪生支撑系统感知到工程或管理活动的任何变化时均会根据建立的模型及其关系快速定位到受影响环节，并及时完成消息传递，从而触发相关联的业务环节执行业务活动。这种工作方式动态建立并维护了产品研发和经营管理业务需要的动态业务时序，形成数据和消息驱动的工作新模式，改变了传统模式下以任务（或流程）驱动的工作方式，有力支撑工程和管理的融合和再创新，有助于丰富多样的企业级应用创新和繁荣。

（3）催生更多高水平的智能化应用。

目前，智慧企业［147］、智慧政府［148］、智慧院所［149］、智慧城市［150］等各类智慧应用正在得到重视并推进，这些智慧应用均可视为相应的企业、政府、院所、城市对应的组织数字孪生（DTO）或城市数字孪生应用。通过数字孪生建立“数字空间”，数字空间作为“大脑”可以指导物理空间，物理空间与数字空间高度融合，形成端到端的数据归集、汇聚和流动机制，建立贯穿各业务环节的、连续的、稳定的信息流，构建具备深度感知、万物互联、智慧决策、精准控制特性的全新应用形态。未来，随着企业数字资产的不断积累，利用知识自动化、专业分析算法等技术，快速洞察业务运行的内在规律，并通过机器学习等手段，实现自主学习和模型的自我进化，提升基于数据的主动服务水平和层次，推动应用从数字化、自动化向智能化迈进。逐步构建起人性化、体验化的数据与模型驱动的沉浸式应用形态和氛围，推动智慧研发、智慧生产、智慧管理和智慧服务为代表的更丰富多彩的智能产业实践。

数字孪生技术与应用：揭示其意义

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