数字孪生

数字孪生技术应用及意义介绍01 纵观未来，所有企业都将成为数字化公司，这不仅要求企业开发具有数字化特征的产品，还指改变整个产品的设计通过数字化手段，开发、制造和服务流程，并通过数字化手段与企业的内外部环境相连接。随着产品生命周期的缩短、产品定制化的加强，以及与上下游企业建立协调生态环境的必要性，企业被迫采用数字化手段加快产品开发，提高开发、生产、服务水平。提高企业内外环境的开放性。这种数字化转型对于传统工业公司来说可能非常困难，因为它背离了几十年来基于经验的传统设计和制造理念。设计人员可能不再需要依靠实际物理样机的开发来验证设计理念数字孪生工厂 ，也不再需要通过复杂的物理实验来验证产品的可靠性，无需小批量试产直接预测生产瓶颈，甚至您需要到现场深入了解销售给客户的产品的运作情况。这种方法无疑会贯穿整个产品生命周期，不仅可以加快产品开发进程，提高开发生产的有效性和经济性，更有效地了解产品的使用情况，帮助客户避免损失，同时也能将客户的真实使用情况准确反馈给设计方，实现产品的有效改进。这一切都需要企业具备完整的数字化能力，而其基础是数字孪生，也就是技术。

02 数字孪生数字孪生的概念，顾名思义，是指通过数字化手段，对物理世界中的对象，在数字世界中构建一个相同的实体，从而实现物理实体。理解、分析和优化。一、数字孪生概念的发展历程 2002年，密歇根大学教授Dr.在发表的一篇文章中首次提出了数字孪生的概念。)空间构造了一个可以代表物理设备的虚拟实体和子系统，而这种连接不是单向的、静态的，而是贯穿产品的整个生命周期。显然，这个概念不仅仅指产品的设计阶段，而是延伸到制造和服务阶段。然而，由于当时数字化手段有限，数字孪生的概念只停留在产品的设计阶段。表示物理设备原型的模型。之后，数字孪生的概念逐渐扩展到仿真、虚拟装配和3D打印等领域。2014年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展数字孪生技术用途，更多的工业产品和工业设备具备智能化的特点，数字孪生逐渐扩展到包括制造、服务，并不断丰富数字孪生的形式和理念。2. 数字孪生不同形式的概念数字孪生技术贯穿产品生命周期的不同阶段，

可以说，数字孪生技术的发展，真正将PLM的能力和理念从设计阶段延伸到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，在生命周期的不同阶段引入不同的元素，形成不同阶段的表现形式。设计阶段的数字孪生 在产品的设计阶段，使用数字孪生可以提高设计的准确性，验证产品在真实环境中的性能。数字孪生现阶段主要包括以下功能： 数字模型设计：利用CAD工具开发出符合技术规范的产品虚拟样机，准确记录产品的各种物理参数，并以直观的方式展示，通过一系列验证方法验证设计的准确性；仿真与仿真：通过一系列可重复的、变参数的、加速的仿真实验，验证产品在不同外部环境下的性能和性能。验证产品的适用性。例如，在汽车设计过程中，由于节能减排的要求，达索帮助包括宝马、特斯拉、丰田在内的车企利用其CAD和CAE平台准确实现了空气动力学、流体声学等分析和分析。表面模拟，通过形状设计中的数据分析和模拟，大大提高流动线性，降低制造阶段的空气阻力数字孪生在产品制造阶段，使用数字孪生 可以加快产品导入时间，提高产品设计质量，降低产品生产成本VR开发，提高产品交付速度。产品阶段的 数字孪生 是一个高度协作的过程。通过数字化手段构建的虚拟生产线将产品本身的数字孪生与生产设备、生产流程等其他形态的数字孪生高度融合。可以实现以下功能： 生产过程模拟：在产品生产之前，可以通过虚拟生产的方式模拟不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，从而实现产能、效率和提前预测可能出现的生产瓶颈等问题，加快新产品推出进程；数字化生产线：通过数字化手段整合生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配置和工艺要求。在密切配合的生产过程中，按照既定的规则，自动完成不同条件组合下的操作，实现生产过程的自动化；同时记录生产过程中的各种数据，以供后续分析和优化。提供证据。自动完成不同条件组合下的操作，实现生产过程自动化；同时记录生产过程中的各种数据，以供后续分析和优化。提供证据。自动完成不同条件组合下的操作，实现生产过程自动化；同时记录生产过程中的各种数据，以供后续分析和优化。提供证据。

关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上各种生产设备的实时运行数据，实现对整个生产过程的可视化监控，通过经验或经验建立关键设备参数和检验指标的监控策略。机器学习。对出现偏离战略的异常情况及时进行处理和调整，实现生产过程的稳定和持续优化。例如，集云科技为盖板电子玻璃生产线构建的在线质量监控系统，充分采集冷端和热端设备产生的数据，通过机器学习。确定相应的SPC监控报警策略，并通过相关性分析数字孪生技术用途，实现对数万个数据采集点的具体质量异常的诊断分析。数字孪生在服务阶段数字孪生技术用途，随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型设备到消费类产品，都使用大量的传感器来采集环境和通过数据分析和优化，避免产品故障，提升用户使用产品的体验。数字孪生现阶段可以实现以下功能：过程监控和预测性维护：通过读取智能工业产品或控制系统的传感器的各种实时参数，构建可视化的过程监控，并将采集到的数据给日志数据，构建组件、子系统乃至整个设备的分级健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；根据预测结果，优化维修策略和备件管理策略，减少和避开客户。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。构建可视化过程监控，并将采集到的数据给日志数据，构建组件、子系统乃至整个设备的分级健康指标体系，利用人工智能实现趋势预测；根据预测结果，优化维修策略和备件管理策略，减少和避开客户。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。构建可视化过程监控，并将采集到的数据给日志数据，构建组件、子系统乃至整个设备的分级健康指标体系，利用人工智能实现趋势预测；根据预测结果，优化维修策略和备件管理策略，减少和避开客户。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。子系统乃至整个设备，利用人工智能实现趋势预测；根据预测结果，优化维修策略和备件管理策略，减少和避开客户。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。子系统乃至整个设备，利用人工智能实现趋势预测；根据预测结果，优化维修策略和备件管理策略，减少和避开客户。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。非计划停产导致客户生产指标优化：对于很多需要依靠工业设备实现生产的工业客户来说，工业设备参数设置的合理性和不同生产条件下的适应性往往决定了客户的产品。质量和交货时间。

工业设备制造商可以通过海量的数据采集，为不同的应用场景和不同的生产过程构建体验模型，帮助客户优化参数配置，提高产品质量和生产效率。产品使用反馈：通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商可以洞察客户对产品的真实需求，不仅帮助劣质客户加快新产品的推出周期，避免因产品造成的故障误用，提高产品参数配置的准确性，能更好地把握客户需求，避免研发决策失误。例如，集云科技为石油钻井设备提供的预测性维护和故障诊断系统不仅可以实时采集钻机不同关键子系统的各种关键指标，如发电机、泥浆泵、绞车、顶驱等，还可以评估根据历史数据的发展趋势，对关键部件的性能进行评估，根据部件性能预测的结果，调整优化维护策略。钻井效率可进行评估和优化，可有效提高钻井的投入产出比。03 数字孪生的含义自概念提出以来，数字孪生技术发展迅速，对产品设计、制造和服务起到了巨大的推动作用。1. 更方便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手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成拆解的、数字化的可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的图​​像，极大地加快了操作者对物理实体的理解，也让很多原本受限于物理条件、必须依赖真实物理实体的问题得以解决。模拟、批量复制、虚拟装配等无法完成的操作，成为触手可及的工具，可以激发人们探索优化设计、制造和服务的新途径。仿真工具、物联网、虚拟现实等，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间，形成拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字图像，大大加速操作者对物理实体的理解，并允许许多原本受物理条件限制而必须依赖真实物理实体的问题。模拟、批量复制、虚拟装配等无法完成的操作，成为触手可及的工具，可以激发人们探索优化设计、制造和服务的新途径。仿真工具、物联网、虚拟现实等，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间，形成拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字图像，大大加速操作者对物理实体的理解，并允许许多原本受物理条件限制而必须依赖真实物理实体的问题。模拟、批量复制、虚拟装配等无法完成的操作，成为触手可及的工具，可以激发人们探索优化设计、制造和服务的新途径。一个可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字图像，极大地加快了操作者对物理实体的理解，也让许多原本受限于物理条件而必须依赖真实物理实体的问题成为可能。模拟、批量复制、虚拟装配等无法完成的操作，成为触手可及的工具数字孪生技术用途，可以激发人们探索优化设计、制造和服务的新途径。一个可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字图像，极大地加快了操作者对物理实体的理解，也让许多原本受限于物理条件而必须依赖真实物理实体的问题成为可能。模拟、批量复制、虚拟装配等无法完成的操作，成为触手可及的工具，可以激发人们探索优化设计、制造和服务的新途径。

2.更全面的测量只要能测量，就可以改进。这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要准确测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以进行精确分析和优化。然而，传统的测量方法必须依赖昂贵的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能获得有效的测量结果，这无疑会限制测量覆盖范围。收集测量值的指标往往无能为力。不如物联网和大数据技术的数字孪生技术，可以通过收集有限的物理传感器指标的直接数据和使用大型样本库，利用机器学习来推断一些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、转子转矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习构建不同的故障特征模型，间接推断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做到准确的预测，因此往往无法提前预测隐藏在表面之下的问题。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、对过去问题的诊断、对未来趋势的预测，并提供分析、模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。4、经验数字化 在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊、难以把握的形式，难以作为准确判断的依据。

数字孪生 的关键进步之一是将以前无法通过数字方式保存的专家经验数字化，并提供保存、复制、修改和传输的能力。例如，对于大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以利用传感器的历史数据，通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字特征模型，结合专家处理的记录，可以用于形成未来设备故障状态准确判断的基础，并针对不同新形式的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自主的智能诊断判断。