数字孪生如何帮助行业创新

数字孪生如何帮助行业创新数字孪生通过创建虚拟的机器和资产来触发跨行业的流程和业务创新。可以将其想象成电影中特技表演的替身，只是更复杂……

数字孪生的概念于上世纪70年代美国宇航局的阿波罗计划中首次提出，在过去的五年里取得了长足的进步，但最近真正使其受到关注的是大流行。

以合同制造商Flex为例。当一家全球领先的医疗设备公司在2020年第一季度将Flex列入生产II类糖尿病产品的候选名单时，其面临着一个挑战。新冠肺炎疫情爆发后，这家总部位于美国的公司必须加快和优化产品的开发，同时确保质量和可靠性，因为在设计或制造过程中的任何错误都可能使患者面临风险。为了优化这种产品的制造，创建了一个数字孪生工厂。

通过复杂生产系统的虚拟化，Flex测试了其在各种场景下的表现，并获得了优化策略的见解。“如果没有模拟，这个测试过程将会多花至少三个月的时间。但DES(离散事件模拟)工具让我们在短短三周内完成优化分析，使我们的客户能够更快地将产品推向市场，同时也节省了时间和金钱，”Flex全球运营执行副总裁PaulBaldassari表示：“此外，还有其他效率方面的提高——通过优化工作订单规模，车站产量提高了70%，每个季度生产的机组增加了47%，工艺增值利用率提高了15%至21%。”在印度，总部位于Mumbai的TataConsultancyServices(TCS)与非营利组织PrayasHelpGroup合作，开发了一个Punecity的数字孪生，以预测疫情的演变。TCS首席技术官K.AnanthKrishnan表示:“我们能够模拟人们生活中病毒传播的可能程度，以及对卫生基础设施、机构隔离基础设施、测试基础设施等的影响。”其补充到，这项工作正在被重新定位，以帮助制定策略，实现从家庭工作到办公室工作的过渡。

但，什么是数字孪生?用最简单的术语来解释，其可以被理解为一个计算机程序，使用真实世界的数据来创建可以预测产品或过程将如何执行的模拟。其可以是现实世界实体的实时虚拟复制，比如飞机引擎，工厂车间，甚至是一个人。Dassault SystèmesIndia的工业流程顾问和解决方案总监 Praveen Mysore表示:“数字孪生有时被称为以计算机为基础的实体的副本。”但其并不是一项独立的技术，涉及多种解决方案，包括工业物联网(IIoT)、连接、云计算、人工智能和机器学习。根据研究公司MarketsandMarkets的数据，随着疫情对医疗保健和制药行业的需求增加，全球数字孪生市场预计将以58%的复合年增长率增长，到2026年将从2020年的31亿美元达到482亿美元。虽然目前还没有印度的具体数据，但迈索尔认为，由于政府在推进数字化和智能城市项目，亚太地区可能会获得相当大的份额，中国、印度和日本将引领这一趋势。日益普及自诞生以来，数字孪生已经走过了漫长的道路。CAD、物联网、云计算和大数据分析等技术的发展使其更容易采用，成本也低得多。最初的版本是一个简单的基于模拟的事件，组织创建了物理结构的虚拟版本，以在各种负载情况下测试它们。其主要优势在于，该模型无需对实体原型进行实际投资，就能识别潜在风险;虚拟模型在各种操作场景下提供了关于产品及其设计的无限信息。“随着时间的推移，数字孪生的应用越来越多，主要是受工具资产产生的数据量的推动。”IDC亚太区制造洞察高级研究经理SampathKumarVenkataswamy表示:“只要能够实时应用，数字孪生产生的洞察就会极大地增加，而且总是为解决运行时故障带来可预测性因素。”在过去的两到三年，数字孪生在印度制造业、公用事业、石油和天然气等领域越来越受欢迎。尽管对大多数公司来说，其还处于研发或概念验证(PoC)阶段。“在未来三到五年内，随着这些PoCs的成熟，我们预计将针对组织的特定业务需求，大规模采用数字孪生。”Wipro的一位发言人表示。石油和天然气、矿产、金属和采矿、电力、可再生能源、纸浆和造纸以及制药等行业，正专注于通过使用数字副本更容易地优化产品和流程。例如，一个典型的炼油厂可能会因计划外的关闭和重新投产而遭受数百万美元的损失。Venkataswamy表示:“通过投资和实施数字孪生，这些组织可以提前停产，并制定有针对性的减产计划，将生产中断降至最低。”数字孪生的应用跨越整个价值链，组织希望了解供应链的影响及其对制造运营的影响，这反过来又会影响客户的可交付成果。有几个公司使用数字孪生的例子。CairnOilandGas是第一家采取措施实施全面数字化作业计划的上游公司。在印度，这家私营油气勘探公司部署了HoneywellForge企业绩效管理(EPM)软件，以提高效率，同时让工人可以远程操作设备。电信业也是一个大的采用者，芬兰网络设备制造商诺基亚(Nokia)引入了5G数字设计概念，以模拟5G的用例。通过使用机器学习算法，该平台可以利用这一技术来监测和评估5G实施的影响，同时提供自动化建议。诺基亚的一位发言人表示:“该解决方案使我们在全球的几家CSP(通信服务提供商)客户受益。”随着越来越多的汽车公司采用了数字孪生，但沃尔沃集团和EicherMotors在印度的合资企业VECommercialVehicles采用了达索系统的3DEXPERIENCE平台，以开发和交付创新的高质量卡车和公共汽车，到以具有成本效益的方式在该国不断增长的商用车市场。同样，总部位于Gurugram的JBMGroup(涉足汽车、公共汽车和电动汽车等领域)也使用Dassault的数字孪生来开发新一代产品，从概念设计到制造，甚至延伸到售后支持。JBM(总线部门)的首席执行官DeepakThakur表示:“使用这项技术，我们能够在一个数字线程上绘制整个新产品开发生命周期。”这项技术对环境也有好处。“对印度大多数公司来说，碳数字孪生是一个新兴领域的一部分。它们可以通过分析数据，帮助可视化地减少设备和流程的碳足迹，”霍尼韦尔互联企业工程副总裁KapPrabhakaran表示。成本因素构建数字孪生是没有标准成本的，因为其因公司和所开发技术的复杂程度而异。成本主要来自生成、存储和处理数据所需的基础设施。其他一些关键组件包括数字孪生软件、物联网传感器、集成平台、计算解决方案、云和基础设施以及培训。Larsen&ToubroInfotech(LTI)执行副总裁兼制造、能源和工业4.0全球主管RajeshGharpure解释到:“数字孪生的初始设置成本很高，因为实现基本的数字孪生用例所需的技术组件，如工业物联网、连接(4G、5G、6G)、云计算、AI和ML以及资产/实体的感知，但数字孪生是未来‘服务式’商业模式建立的必要基础。”典型的PoC或单一工厂的试验成本为20万至50万美元，具体取决于运营的规模或规模以及模型的复杂性。此外，还有维护数字孪生和必要的IT基础设施的成本。Wipro的一位发言人表示，PoC的投资回收期通常为6-12个月，在某些情况下投资回报率超过10倍。以PiramalGlass为例，该公司利用Microsoft的AzureIoT优化其制造业务，并在质量控制和生产团队之间建立反馈回路。从原料进入熔炉到瓶子从传送带上下来，该公司一直在跟踪整个生产过程的每一个环节。微软印度Azure业务组主管ShivirChordia表示:“通过Azure数字孪生，PiramalGlass减少了40%的手动数据收集，提高了25%的员工生产力，和5%的缺陷减少，”TechMahindra全球制造实验室负责人NikhilMalhotra解释到:“投资回报率是运营成本的降低，自动化提高了生产力，以及更好的运行和运营模式。”这家IT公司为其在印度的能源客户创建了一个完整的培训场景，其中的数字孪生不仅是场景的数字表示，还可以围绕工厂运营对公司员工进行培训，从而降低运营成本，并提高员工的生产率。

对于公司而言，采用这项技术有几个优势，如降低运营成本、提高自动化带来的生产力，甚至发现原本难以发现的错误。但只有在质量和实时数据的可用性、可靠的连接和基础设施以及技能提升和再培训等挑战得到解决时，才能充分发挥该技术的潜力。

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