第四次工業(yè)革命的到來，是對日益復雜的工作環(huán)境的一種解決方案，預示著制造業(yè)的新紀元。認知和智能過程的引入開辟了范圍廣泛的提高生產(chǎn)率的可能，這些驅動著制造業(yè)的數(shù)字化轉型。目前，工廠數(shù)字孿生尚處于技術驗證和應用探索階段。比較典型的有2D或半3D的工廠數(shù)字孿生、工作單元級別的數(shù)字孿生，以及工廠/產(chǎn)線級別關鍵要素的數(shù)字孿生。
2D或半3D的工廠數(shù)字孿生其實質是繞過了建立全量工廠數(shù)字模型的過程，直接利用工廠2D或者半3D的圖片來直觀展示工廠或產(chǎn)線的布局，通過疊加數(shù)據(jù)熱點的形式來動態(tài)展示設備、產(chǎn)線的實時運行狀態(tài)。

優(yōu)點是簡潔、直觀，不影響系統(tǒng)性能；其缺點是工廠/產(chǎn)線布局圖是固定不變的，不能隨著產(chǎn)線調整而發(fā)生相應的調整，同時也不支持實時數(shù)據(jù)驅動的設備運動模擬和仿真，如機械臂或AGV的實時運動軌跡以及產(chǎn)品在產(chǎn)線上的移動等。這種場景一般用于僅關注產(chǎn)線關鍵KPI的監(jiān)控和預警，實現(xiàn)難度不大，只需產(chǎn)線實時數(shù)據(jù)和關鍵KPI計算模型即可。

數(shù)字孿生是工廠，產(chǎn)品或過程的物理屬性的近實時表示。它的應用范圍很廣。通過連接生成實時數(shù)據(jù)的對象，可以開發(fā)產(chǎn)品從設計和開發(fā)階段到生產(chǎn)周期結束的數(shù)字足跡。可以根據(jù)一系列標準對數(shù)據(jù)進行處理和匯總，并根據(jù)特定用例以各種形式呈現(xiàn)。隨著時間的流逝，出現(xiàn)了基于歷史和當前行為的不斷發(fā)展的數(shù)字資料。這可以導致開發(fā)更豐富的模型以及對系統(tǒng)固有的不可預測性進行實際測量。

過去，從技術和經(jīng)濟角度來看，處理生成對象的高度逼真的數(shù)字副本所需的大量數(shù)據(jù)都是不可行的。但是，近年來，計算，存儲和帶寬的成本已急劇下降。這樣可以快速收集，聚合和分析由連接的智能技術生成的數(shù)據(jù)。

結構良好的Digital Twin可以簡化可能場景的模擬并預測可能的結果，使人們可以嘗試新策略而不會影響生產(chǎn)。這不僅節(jié)省了寶貴的時間，而且還可以在將其部署到物理流程之前，通過前瞻性策略幫助發(fā)現(xiàn)可能的缺陷。通過在生產(chǎn)的每個步驟分析機器的性能和產(chǎn)品的質量，可以優(yōu)化流程，從而以更低的成本生產(chǎn)出更好的產(chǎn)品。組件的近實時跟蹤可以提醒相關的利益相關者注意故障的嚴重性，從而可以通過預測性維護在實際發(fā)生問題之前避免可能發(fā)生的問題。Digital Twin可以通過促進遠程執(zhí)行協(xié)助和其他服務任務來增加價值。

工作單元級數(shù)字孿生將3D建模從工廠縮小到了工作單元級別，以工作單元為基礎實現(xiàn)完整的數(shù)字孿生內(nèi)容，包括3D建模、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模、機理模型和機器學習模型等。

這種數(shù)字孿生有助于探索工廠數(shù)字孿生的技術實現(xiàn)路徑，找出關鍵技術難點予以突破，并在此基礎上沉淀各種工業(yè)機理模型，探索更高級、更智能化的應用，如機械臂的故障預測分析、上下料的最優(yōu)路徑求解等。隨著技術的成熟和應用的深入，可逐步將孿生模型延伸至整個產(chǎn)線以及整個工廠。

我們已經(jīng)看到Digital Twins被廣泛應用于各種制造業(yè)。例如，在汽車工業(yè)中，Digital Twins可用于選擇汽車的型號，世代和配置，以對微控制器，傳感器和執(zhí)行器的數(shù)量和類型以及已安裝的軟件組件進行建模。使用數(shù)字孿生，制造商可以根據(jù)所需平臺自動執(zhí)行數(shù)據(jù)收集過程，以協(xié)調各種數(shù)據(jù)模型。這使數(shù)據(jù)科學家無需知道目標平臺的技術細節(jié)即可訪問特定的數(shù)據(jù)點（例如車速）。

雖然目前的工廠數(shù)字孿生尚存在不足，但是全球領先企業(yè)和科研機構已經(jīng)紛紛投入工廠數(shù)字孿生技術的研究和應用，并且已經(jīng)取得了一定成效。我們相信，隨著數(shù)字技術的快速發(fā)展，真正的工廠數(shù)字孿生必將觸手可及。

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