什么是数字孪生？数字孪生技术和数字孪生优势介绍

由解决方案工程师 Allister Steel审阅（2024年4月）

数字孪生技术是物理对象的虚拟呈现。该物理对象可以是机器、产品、车辆或过程。从物理对象中收集数据，并用于不断更新数字孪生。数字孪生可以运行模拟并预测未来的结果。例如，数字孪生可用于预测资产的使用寿命。

数字孪生还可以提高产品开发效率，并有助于预测性维护，因为它们可以预测机械设备的故障。在未来，它们有望在预测性维护领域的不断发展中发挥关键作用。请继续阅读以了解更多信息。

那么，数字孪生技术是什么？数字孪生的一个定义是“物理对象的虚拟模型”。数字孪生的类型可能包括能源来源，如风力涡轮机或发电厂、推进系统，或整个汽车、飞机或工厂。制造商还使用数字孪生来可视化机床或创建虚拟制造单元。数字孪生始终具有物理对象与虚拟模型之间的双向信息流。该模型会不断通过真实数据进行更新。

数字孪生可以模拟物理对象的行为。然后可以利用这些信息对物理系统进行修改。这有助于优化从研发和设计到制造的所有方面。

数字孪生技术的一个关键好处是可以在不影响真实系统的情况下测试对流程或设计的更改。一些数字孪生可以同时运行许多不同的模拟，使工程师能够研究许多不同的结果。工程师可以利用模拟数据中的信息来改进产品的设计或制造过程。否则，要在不影响运营或减缓生产速度的情况下实现这一点可能会非常困难。

数字孪生还可以通过在产品存在之前验证产品设计或在制造开始之前识别过程失败来加快上市时间。这种方式，数字孪生帮助识别风险，加速产品开发，并改进生产流程。

在制造过程中，数字孪生使制造商能够在整个生产过程中监控和控制产品质量。通过将产品的虚拟表示与设计规范和质量标准进行比较，制造商可以尽早发现缺陷、偏差和异常，确保产品质量始终如一，减少缺陷、重工和召回的风险。

数字孪生可以用于优化供应链，提供从原材料到成品的所有阶段的可见性和连接性。通过整合来自供应商、制造商和客户的数据，数字孪生可以实现对供应链流程的端到端优化，包括库存管理、生产计划和物流，从而缩短交货时间、改进响应速度，并增强协作。

数字孪生技术被视为第四次工业革命（工业4.0）的关键组成部分。其他关键的工业4.0技术包括人工智能、机器学习、工业物联网和大数据。第四次工业革命的特点是物理和数字系统的融合，在广泛的数字化转型中发挥作用。通过对机械、整个产品或制造过程进行虚拟复制，数字孪生是这种融合加速的一种方式。

制造业中的数字孪生预计将成为制造商加速产品开发的关键推动因素。这是因为它们允许工程师进行设计更改并了解其影响，而无需在现实世界进行昂贵和耗时的改动。当需要验证新产品的设计时，数字孪生也可以执行此任务，而无需创建物理版本。

实际上，与改变真实产品相比，与数字孪生进行交互和更改要容易得多。这样，数字孪生提供了一个无风险的产品开发环境。在产品开发的初期阶段使用数字孪生技术有可能使工程师能够加快工作速度并降低成本。对于制造复杂、高价值、定制机械的情况，很难为客户生产原型，数字孪生还可以通过模拟解决任何问题，而无需在机器投入使用后解决问题。一旦产品推出市场，收集实际数据并将其整合到数字孪生模型中可以帮助改进产品。

随着人工智能和工业物联网的不断发展和普及，数字孪生也将变得更加复杂。数字孪生可以用于模拟更大的系统，例如整个城市或交通网络。随着人工智能的发展和自动化趋势的进展，制造商将发现自己使用数字孪生来从经验中学习以优化制造并提供新见解以改进产品开发。

建筑业中的数字孪生技术也在不断发展。建筑业的数字孪生基于使用传感器或3D扫描仪收集的真实建筑或结构数据。数字孪生在虚拟环境中包含结构及其系统的每个方面。建筑业的数字孪生提供了改进建筑信息建模的方法，使其更加详细和全面。与制造业对应的是，建筑团队可以在数字上进行实验和评估结果，而不会对实际建筑或施工现场产生影响。

数字孪生的主要挑战之一是正确地维护物理对象的表示。数字孪生应反映物理资产随时间的变化。这意味着工程师必须使每个数字孪生都包含其资产的运行条件变化和磨损。如果数字孪生没有有效地维护，那么它的实用性就会下降。

未来的维护将继续数字化，自动化水平也将不断提高。例如，无人机和机器人将用于在危险区域进行维护检查，并执行人们难以完成或繁重的任务。预测性维护，无论是通过状态监测还是使用数字孪生，预计都将变得越来越普遍。随着人工智能的进步，维护系统最终可以从经验中学习，自我诊断部件故障，并安排自动化技术人员在没有人工干预的情况下开展工作。

长期来看，预测性维护预计将发展成为指导性维护，其中人工智能和机器学习做出越来越复杂的决策。指导性维护比预测性系统更进一步，因为自动化不仅会预测故障，还会确定根本原因，并为工程师提供更好行动建议。

未来的智能工厂将拥有更智能的维护制度。

想要了解更多？在RS的帮助下制定您的预测性维护策略。