数字孪生的本质_数字孪生背后的原因如何使用它们为企业提供价值

工业4.0被炒作了这么久，很容易忘记它是一个游戏改变者。不是因为工业物联网设备的泛滥预示着它的到来，而是因为企业实际上可以利用这些设备产生的数据去做一些事情。

简而言之，今天的IIoT设备收集了足够多的数据来驱动名为“数字双胞胎”的虚拟制造设备，企业可以使用这些设备来自动规划或测试新策略。在digital twins的帮助下，工程和设计团队可以创建一个自主系统，该系统可以分析物理制造设备的当前性能，将其与过去的数据进行比较，并相应地调整其设置。

在下面的嵌入式计算设计问答中，MathWorks的行业经理Philipp Wallner解释了digital twins背后的原因以及它们可以为采用——的企业提供的价值，更重要的是，知道如何使用它们。

什么是数字结对？

菲利普沃纳(PW):数字结对(Digital twinning)是现实世界中实物资产的数字表示，它基于相关且可访问的历史数据来反映资产的现状。该公司正在利用数字双胞胎分析运营中的生产(或制造)工厂等零部件、机械和资产的表现，并与过去的数据进行比较。他们还可以利用它们来优化公司的运营，预测未来的行为或确保给定的资产处于最佳状态。例如，通过泵、发动机、发电厂、生产线或车队的预测性维护。

数字孪生如何适应工业4.0的更大背景？

PW:制造商拥抱工业4.0的主要目标应该是转移一些遵循特定重复模式的决策过程(人工智能算法可以学习)，同时获得未来人类决策者的新见解和想法。通过这样做，工程师有更多的带宽来将人类的洞察力(应用他们的领域专业知识)集成到他们公司的流程中。驱动这些平台的模型不仅使用历史数据，还使用资产传感器生成的大量新信息。不管是什么情况，他们都能做出适当的反应。数字双胞胎为这一过程增加了另一层，使工程师有机会评估模型决策，调整变量和测试新的场景，而无需使用物理世界的资产。

数字结对是如何工作的？

PW:这取决于公司。例如，假设您在石油和天然气行业，您的公司在三个不同的位置有油井，每个油井都有多个泵。您可以使用数字双胞胎进行预测性维护，让您的工程师为每个泵建立数字双胞胎，并不断用传感器生成的数据更新数字双胞胎，以评估每个泵的当前运行状况。

公司为什么要用数字双胞胎？

PW:任何公司的工程师都可以通过多种方式使用digital twin模型，以确保他们的设备始终运行在峰值状态：

减少设备停机时间：他们可以使用数字双胞胎，通过预测设备故障并提前预防，来提高密封件、阀门和柱塞等组件的性能。

库存管理：工程师可以通过使用数字双胞胎来识别哪些部件可能需要维修或更换，从而改善公司的库存管理。

车队管理、假设模拟和运营规划：回顾我前面提到的石油和天然气用例是描述这个用例的最简单的方式。因此，每口井中的泵可能具有相似的功能；然而，每个位置都有影响其运行模式的独特环境因素，例如温度。幸运的是，该公司可以使用数字双胞胎监控整个油井(或其他被监控的基础设施部分)，确定提高效率的方法并模拟未来的场景以测试它们并优化未来的运营。

能否扩大数字双胞胎捕捉实物资产的能力？

PW:数字双胞胎经常更新以匹配物理资产的当前状态，这可能使他们能够随着时间的推移衡量他们的状态。分类信息将根据数字双胞胎的使用方式和捕捉内容而变化。例如，预测性维护案例中的数字双胞胎可以用于故障分类，并且可以从泵的健康和故障状态中捕获操作数据。工程师可以将这些数据与其他泵的数字双胞胎的历史记录进行比较，以了解类似的情况如何影响泵的行为和车队的整体效率。需要更多的数字双胞胎来捕捉资产的整体状态。

这些监控功能是否也可用于检测异常情况？

PW:数字双胞胎与物理资产并行运行，标记包括异常在内的操作行为。当检测到异常时，digital twins可以评估是否将其标记为潜在的设备损坏。

它们能用于预测性维护吗？

PW:因为数字双胞胎可以监控整个车队，所以非常适合运营规划和资产维护。例如，运行工业自动化和机械应用的公司可以使用数字结对来确定其设备的剩余寿命以及维修或更换设备的最佳时间。

值得注意的是，由于预测性维护通常需要做出实时或时间敏感的决策，因此用于预测性维护的数字双胞胎应该直接集成在资产本身的工业控制器或边缘上，而不是集成在IT/OT上层，如下图所示。

(图1:典型的智能连接系统拓扑和应该部署digital twins的位置。)

人工智能的支持者喜欢关注的一个好处是，它可以帮助公司制定新的战略。你觉得数字双胞胎会给厂商带来这个好处吗？

普瓦捷：当然。数字结对可用于模拟各种场景，以检查车队规模、天气或运营条件等因素如何影响公司业绩。在工程师的帮助下，企业主可以利用这些信息在资产管理、维护计划和优化运营方面做出明智的决策。

让数字双胞胎有效检测异常的因素可以用来优化操作吗？

普瓦捷：当然。如前所述，公司可以改变车队规模、天气、性能或能源成本等变量，并将其应用于数百或数千个场景，以衡量其准备情况或确定哪些调整最有可能产生最佳结果。这种方法使公司能够降低风险，降低成本或最大限度地提高系统效率。

例如，食品和饮料行业的一个机器制造商客户创建了一个数字双胞胎，它不仅优化了该公司机器人加工设备的设计，还优化了其故障测试和预测性维护能力。你可以在这里了解这个例子的更多信息。

读者如何建构数字双胞胎？

PW:鉴于到目前为止我概述的许多好处，工程师将越来越多地被要求为他们的公司开发数字双胞胎。设计团队在准备、构建和应用数字孪生模型时，应牢记三个主要模型：数据驱动、基于物理的模型和两者相结合的模型。

你能给我们介绍一下吗？

PW:我很高兴。试图通过估计资产的剩余使用寿命(RUL)来优化维护计划的公司应该使用数据驱动的模型。如果公司可以访问相似资产的完整历史，它也可以使用相似模型，但如果公司只能访问故障数据，它可以使用生存模型。如果公司无法访问故障数据，但知道资产的安全阈值，则可以使用退化模型来估计RUL，并通过用传感器测量泵的流量、压力和振动来评估资产的状况。

如果一家公司想要测试潜在的未来场景并模拟车队在各种条件下的行为，它应该使用基于物理的模型，并通过连接液压和机械组件来创建它。将基于物理的模型输入到资产的数据中，然后请工程师调整或添加多个变量或环境条件，再看模拟结果。

工程师可以使用的另一个数字孪生选项是卡尔曼滤波器，它通过对资产退化进行建模，将物理和数据结合起来，然后定期更新数字资产的状态，以表示物理资产的当前情况。

读者如何将数字双胞胎融入设计过程？

PW:当设计资产时，工程团队应该为每个组件创建一个数字双胞胎。他们拥有的与其资产组成部分相对应的数字双胞胎越多，数字双胞胎的测量结果就越准确，资产工程师就越有能力虚拟测试他们的资产。一些应用程序可能比其他应用程序需要更少的唯一双胞胎。——例如，一个为多个系统建模的团队可能不需要为每个系统创建一个副本，因为对准确性的期望可能很低。然而，如果设计团队打算运行，例如，故障预测和故障分类，他们需要为每个目的创建不同的模型，并且这些模型可用的数字双胞胎越多越好。

这是有道理的。数据工程团队越多，能给雇主提供的价值就越多？

普瓦捷：没错。数字双胞胎的灵活性和优势应该使其成为企业向工业4.0过渡的重中之重。通过提供运行中资产的最新表现，该公司为其工程和设计团队提供了无限的机会来优化、自动化或提高其资产的效率，并评估其未来的性能。——所有这些活动将导致节约成本，加速发展，并最终领导行业。

审计郭婷