當(dāng)下的數(shù)字化技術(shù)正在不斷改變每一個(gè)公司。將來，整體的公司都將變成數(shù)字化的企業(yè)，這不只是要求公司開發(fā)設(shè)計(jì)出具有數(shù)字化特點(diǎn)的產(chǎn)品，更指的是根據(jù)數(shù)字化方式改變整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案、開發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和服務(wù)項(xiàng)目全過程，并根據(jù)數(shù)字化的方式連接公司的內(nèi)部和外部環(huán)境。
伴隨著產(chǎn)品全生命周期的減短、產(chǎn)品定制化水平的提升，及公司必須同上下游創(chuàng)建起協(xié)作的生態(tài)環(huán)境保護(hù)，都驅(qū)使公司不得不采用數(shù)字化的方式來加快產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)，提升開發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、服務(wù)項(xiàng)目的實(shí)效性及提高公司內(nèi)外部自然環(huán)境的開放性。
這類數(shù)字化的變化針對傳統(tǒng)式的工業(yè)公司而言可能會十分艱難，因?yàn)樗佑昧藥资甑幕诠ぷ鹘?jīng)驗(yàn)的傳統(tǒng)式設(shè)計(jì)方案和生產(chǎn)制造核心理念相去甚遠(yuǎn)。設(shè)計(jì)方案人員可能不再需要取決于根據(jù)開發(fā)設(shè)計(jì)實(shí)際的物理原型來認(rèn)證設(shè)計(jì)構(gòu)思，也不用根據(jù)繁雜的物理實(shí)驗(yàn)才可以認(rèn)證產(chǎn)品的可信性，不用展開小批量生產(chǎn)研發(fā)就可以直接預(yù)測分析生產(chǎn)制造的短板，甚至于不用去現(xiàn)場就可以洞察市場銷售給顧客的產(chǎn)品運(yùn)作狀況。
這類方法，毫無疑問將圍繞整體產(chǎn)品的全生命周期，不但能夠 加快產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)全過程，提升開發(fā)設(shè)計(jì)和生產(chǎn)制造的實(shí)效性和合理性，更合理有效的掌握產(chǎn)品的應(yīng)用狀況并協(xié)助顧客預(yù)防損失，更能精確的將顧客的真正應(yīng)用狀況反饋到設(shè)計(jì)方案端，完成產(chǎn)品的合理有效改善。
而所有的這一切，都需要公司具有詳細(xì)的數(shù)字化工作能力，而這其中的基礎(chǔ)，便是數(shù)字孿生，即DigitalTwin技術(shù)。
一、數(shù)字孿生的定義
數(shù)字孿生，說白了，就是指針對于物理世界中的物體，根據(jù)數(shù)字化的方式來搭建一個(gè)數(shù)字世界中一模一樣的的實(shí)體，借此來完成對物理實(shí)體的掌握、剖析和提升。
1、數(shù)字孿生定義的發(fā)展歷史
2002年密歇根大學(xué)專家教授Dr.MichaelGrieves在發(fā)布的一篇文章中第一次明確提出了數(shù)字孿生定義，他覺得根據(jù)物理設(shè)備的數(shù)據(jù)信息，能夠 在虛擬（信息內(nèi)容）空間搭建一個(gè)能夠 定性分析該物理設(shè)備的虛擬實(shí)體和子系統(tǒng)，而且這類關(guān)聯(lián)并不是單向和靜態(tài)的，而是在整體產(chǎn)品的全生命周期上都關(guān)聯(lián)在一起。
顯而易見，這一定義不僅指的是產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，而延伸至生產(chǎn)加工和服務(wù)項(xiàng)目環(huán)節(jié)，但是因?yàn)槟菚r(shí)候的數(shù)字化方式比較有限，因而數(shù)字孿生的定義也僅僅滯留在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)階段，根據(jù)數(shù)字實(shí)體模型來定性分析物理設(shè)備的原型。
在那以后，數(shù)字孿生的定義逐漸拓展到模擬仿真、虛擬安裝和三維打印這些領(lǐng)域，而到2014年之后，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，大量的工業(yè)產(chǎn)品、工業(yè)設(shè)備具有了智能化的特點(diǎn)，而數(shù)字孿生也逐漸拓展到包括生產(chǎn)制造和服務(wù)項(xiàng)目在內(nèi)的詳細(xì)的產(chǎn)品周期環(huán)節(jié)，并不斷完善著數(shù)字孿生的形態(tài)和定義。
2、數(shù)字孿生定義的不同形態(tài)
數(shù)字孿生技術(shù)貫穿了產(chǎn)品全生命周期中的不同環(huán)節(jié)，它同PLM（ProductLifecycleManagement）的核心理念是如出一轍的?？梢哉f，數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展將PLM的工作能力和核心理念，從設(shè)計(jì)真正拓展到項(xiàng)目生命周期。
數(shù)字孿生以產(chǎn)品為主線，并在全生命周期的不同環(huán)節(jié)引進(jìn)不同的因素，產(chǎn)生了不同環(huán)節(jié)的主要表現(xiàn)形態(tài)。
二、設(shè)計(jì)階段的數(shù)字孿生
在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)階段，運(yùn)用數(shù)字孿生能夠 提升設(shè)計(jì)方案的精確性，并認(rèn)證產(chǎn)品在真正自然環(huán)境中的特性。這一環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生，主要包含以下作用：
數(shù)字設(shè)計(jì)模型：應(yīng)用CAD工具開發(fā)設(shè)計(jì)出滿足技術(shù)性規(guī)格型號的產(chǎn)品虛擬原型，精準(zhǔn)的記錄產(chǎn)品的各類物理學(xué)主要參數(shù)，以數(shù)據(jù)可視化的方法展現(xiàn)出來，并根據(jù)一系列的認(rèn)證方式來檢測設(shè)計(jì)方案的精確水平；模擬和仿真：根據(jù)一系列可重復(fù)、可變參數(shù)、可加快的仿真實(shí)驗(yàn)，來認(rèn)證產(chǎn)品在不同環(huán)境因素下的特性和主要表現(xiàn)，在設(shè)計(jì)階段就認(rèn)證產(chǎn)品的適應(yīng)能力。
比如，在汽車設(shè)計(jì)過程中，因?yàn)閷?jié)能降耗的規(guī)定，達(dá)索協(xié)助包括寶馬、特斯拉、豐田在內(nèi)的汽車企業(yè)運(yùn)用其CAD和CAE服務(wù)平臺3DExperience，精確展開空氣動力學(xué)、流體聲學(xué)等層面的剖析和仿真，在外形設(shè)計(jì)通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和仿真，大幅地提高流線性，減小了摩擦阻力。
三、生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生
在產(chǎn)品的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，運(yùn)用數(shù)字孿生能夠 加速產(chǎn)品導(dǎo)入的時(shí)間，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的品質(zhì)、減短產(chǎn)品的產(chǎn)品成本和提升產(chǎn)品的交付速度。
產(chǎn)品環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生是一個(gè)高度協(xié)作的過程，根據(jù)數(shù)字化方式搭建起來的虛擬生產(chǎn)流水線，將產(chǎn)品自身的數(shù)字孿生同生產(chǎn)線設(shè)備、加工過程等其它形態(tài)的數(shù)字孿生高度集成化起來，實(shí)現(xiàn)以下的作用：
加工過程仿真：在產(chǎn)品生產(chǎn)制造之前，就可以根據(jù)虛擬生產(chǎn)制造的方法來仿真模擬在不同產(chǎn)品、不同參數(shù)、不同外部標(biāo)準(zhǔn)下的加工過程，完成對生產(chǎn)能力、效率及可能出現(xiàn)的生產(chǎn)制造短板等難題的提前預(yù)測，加快新產(chǎn)品導(dǎo)入的過程;數(shù)字化生產(chǎn)線：將生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的各類因素，如原料、機(jī)器設(shè)備、加工工藝秘方和工藝流程規(guī)定，根據(jù)數(shù)字化的方式集成在一個(gè)緊密合作的加工過程中，并根據(jù)明確的標(biāo)準(zhǔn)，自動的進(jìn)行在不同標(biāo)準(zhǔn)組成下的實(shí)際操作，完成自動化技術(shù)的加工過程；另外記錄加工過程中的各種數(shù)據(jù)信息，為事后的剖析和提升出示根據(jù)。重要指標(biāo)值監(jiān)管和過程能力評定：根據(jù)收集生產(chǎn)流水線的各類生產(chǎn)線設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)作數(shù)據(jù)信息，完成所有加工過程的數(shù)據(jù)可視化監(jiān)管，而且根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)或是機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建主要設(shè)備參數(shù)、檢測指標(biāo)值的監(jiān)管對策，對出現(xiàn)違反對策的異?，F(xiàn)象展開妥善處理和調(diào)節(jié)，完成平穩(wěn)并持續(xù)提升的加工過程。
比如，后蓋板電子玻璃生產(chǎn)線搭建的線上品質(zhì)監(jiān)管管理體系，充分收集了冷端和熱端機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息，并根據(jù)深度學(xué)習(xí)獲得流程加工過程中重要指標(biāo)值的最佳規(guī)格型號，設(shè)置相對的SPC監(jiān)管報(bào)警對策，并根據(jù)相關(guān)分析，在上萬個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)中完成對特殊的品質(zhì)異常情況的診斷剖析。
四、服務(wù)項(xiàng)目環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生
伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的完善和傳感器成本的減小，許多 工業(yè)產(chǎn)品，從大中型裝備到消費(fèi)級產(chǎn)品，都應(yīng)用了很多的傳感器來收集產(chǎn)品運(yùn)作環(huán)節(jié)的自然環(huán)境和運(yùn)行狀態(tài)，并根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和提升來預(yù)防產(chǎn)品的常見故障，改進(jìn)顧客對產(chǎn)品的應(yīng)用感受。這一環(huán)節(jié)的數(shù)字孿生，能夠 完成以下的作用：
實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測性檢修：根據(jù)載入智能化工業(yè)產(chǎn)品的傳感器或是自動控制系統(tǒng)的各類即時(shí)主要參數(shù)，搭建數(shù)據(jù)可視化的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并給予收集的歷史記錄，搭建層次化的構(gòu)件、子系統(tǒng)乃至整個(gè)機(jī)器設(shè)備的健康評價(jià)指標(biāo)體系，并應(yīng)用人工智能技術(shù)完成發(fā)展趨勢預(yù)測分析；根據(jù)預(yù)測分析的結(jié)果，對維修策略及備件的管理模式展開提升，降低和預(yù)防客戶由于非計(jì)劃停機(jī)產(chǎn)生的損失；提升客戶的質(zhì)量指標(biāo)：針對許多 必須依靠工業(yè)設(shè)備來完成生產(chǎn)制造的工業(yè)客戶，工業(yè)設(shè)備基本參數(shù)的合理化及在不同生產(chǎn)制造標(biāo)準(zhǔn)下的適應(yīng)能力，往往決策了客戶產(chǎn)品的品質(zhì)和交付周期時(shí)間。而工業(yè)設(shè)備生產(chǎn)商能夠 根據(jù)大量收集的數(shù)據(jù)信息，搭建起針對不同應(yīng)用領(lǐng)域、不同加工過程的經(jīng)驗(yàn)實(shí)體模型，協(xié)助其客戶提升參數(shù)配置，以改進(jìn)客戶的產(chǎn)品品質(zhì)和生產(chǎn)率。產(chǎn)品應(yīng)用意見反饋：根據(jù)收集智能化工業(yè)產(chǎn)品的實(shí)時(shí)運(yùn)作數(shù)據(jù)信息，工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)商能夠 洞察客戶對產(chǎn)品的真正需求，不但可以協(xié)助客戶加快對新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期時(shí)間、預(yù)防產(chǎn)品錯(cuò)誤應(yīng)用造成 的常見故障、提升產(chǎn)品參數(shù)配置的精確性，更可以精準(zhǔn)的掌握客戶的需求，預(yù)防產(chǎn)品研發(fā)管理決策出錯(cuò)。
五、數(shù)字孿生的實(shí)際意義
自定義明確提出至今，數(shù)字孿生技術(shù)在持續(xù)的迅速演變，不論是對產(chǎn)品的設(shè)計(jì)方案、生產(chǎn)制造還是服務(wù)項(xiàng)目，都產(chǎn)生了極大的促進(jìn)功效。
1、更方便快捷，更適合自主創(chuàng)新
數(shù)字孿生通過設(shè)計(jì)工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)等各類數(shù)字化的方式，將物理設(shè)備的各類特性映射到虛擬空間中，產(chǎn)生可拆卸、可復(fù)制、可遷移、可改動、可刪除、可反復(fù)操作的數(shù)字鏡像系統(tǒng)，這極大的加快了實(shí)際操作人員對物理實(shí)體的掌握，能夠 讓許多 原先因?yàn)槲锢韺W(xué)標(biāo)準(zhǔn)限制、務(wù)必取決于真實(shí)的物理實(shí)體而沒法進(jìn)行的實(shí)際操作，如模擬仿真、批量化復(fù)制、虛擬安裝等，變成近在咫尺的工具，更能激起大家去探尋新的方式來優(yōu)化設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和服務(wù)項(xiàng)目。
2、更全面地精確測量
要是可以精確測量，就可以改進(jìn)，這是工業(yè)行業(yè)不變的真知。不論是設(shè)計(jì)方案、生產(chǎn)制造還是服務(wù)項(xiàng)目，都必須精準(zhǔn)的測量物理實(shí)體的各類特性、主要參數(shù)和運(yùn)作情況，以完成精確的剖析和提升。
但是傳統(tǒng)式的測量法，必須依賴于價(jià)格昂貴的物理學(xué)測量儀器，如傳感器、采集系統(tǒng)、監(jiān)測系統(tǒng)等，才可以獲得合理的精確測量結(jié)果，而這毫無疑問會限制精確測量覆蓋的范疇，對于許多 沒法直接收集到精確測量值的指標(biāo)值，通常束手無策。
而數(shù)字孿生技術(shù)，能夠憑借物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)，通過收集比較有限的物理傳感器指標(biāo)值的直接數(shù)據(jù)信息，并依靠大樣本庫，根據(jù)深度學(xué)習(xí)推斷出一些本來沒法立即精確測量的指標(biāo)值。
比如，我們可以運(yùn)用潤滑油溫度、繞組溫度、電機(jī)轉(zhuǎn)子扭矩等一系列指標(biāo)值的歷史記錄，根據(jù)深度學(xué)習(xí)來搭建不同的常見故障特征模型，間接性推斷出發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)軟件的健康指數(shù)。
3、更全面的剖析和預(yù)測分析能力
目前的產(chǎn)品全生命周期管理方法，很少可以完成精確的預(yù)測分析，因而通常沒法對掩藏在表象下的難題提前展開預(yù)測。
而數(shù)字孿生能夠融合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)收集、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的解決和人工智能技術(shù)的模型剖析，完成對當(dāng)今情況的評定、對過往產(chǎn)生難題的診斷，及其對未來發(fā)展趨勢的預(yù)測分析，并給予剖析的結(jié)果，仿真模擬各類概率，出示更全面的管理決策支持。
4、工作經(jīng)驗(yàn)的數(shù)字化
在傳統(tǒng)式的工業(yè)設(shè)計(jì)方案、生產(chǎn)制造和服務(wù)項(xiàng)目領(lǐng)域，工作經(jīng)驗(yàn)通常是一種模糊不清而難以掌握的形態(tài)，難以將其做為精確裁定的依據(jù)。而數(shù)字孿生的一大重要發(fā)展，是能夠根據(jù)數(shù)字化的方式，將原來無法保存的專家工作經(jīng)驗(yàn)展開數(shù)字化，并出示了儲存、復(fù)制、改動和遷移的能力。
比如，對于大中型機(jī)器設(shè)備運(yùn)作過程中出現(xiàn)的各類常見故障特點(diǎn)，能夠?qū)鞲衅鞯臍v史記錄根據(jù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練出對于不同常見故障狀況的數(shù)字化特征模型，并融合權(quán)威專家處理的記錄，將其形成將來對機(jī)器設(shè)備常見故障情況展開精確裁定的依據(jù)，并可針對不同的形態(tài)的常見故障展開特征庫的豐富和升級，最后產(chǎn)生基層民主化的智能化診斷和裁定。