数字孪生技术如何改变FM
数字孪生是许多2023年趋势列表中的一项技术。CNBC最近的一份报告指出，“就像几年前的人工智能一样，数字孪生技术已经从高度特定的应用转变为广泛的管理最佳实践。”
这对于FM和建筑环境空间中的其他重要功能来说当然是正确的。数字孪生技术的创新——物理对象的虚拟表示，有可能在工作场所、资产和库存系统中创建操作丰富、连续的数据馈送。
不是火箭科学
这项技术的起源无疑是非常具体的。在20世纪70年代初，美国宇航局为阿波罗计划开发了其所称的“活体模型”。在阿波罗13号的氧气罐爆炸，迫使机组人员中止登月任务后，美国宇航局运行了多个模拟器以确定发生故障的原因，并为物理登月舱配备了可以捕获所需数据的传感器。据该机构称，这样做可以“持续摄取数据，对导致事故发生的事件进行建模，以便进行法医分析和探索后续步骤。”
考虑到其起源于美国宇航局，很容易理解为什么这项技术仍然被误解，甚至可能被神秘化。有一种挥之不去的看法认为，数字孪生是复杂而专业的，这种技术适用于其他组织而不适用于自己的组织。但这不是火箭科学。数字孪生可以像2D CAD文件一样简单或静态，并且不必完全相同。然而，数字孪生越先进，与现实世界的物体越接近，其就越强大。
数字孪生的一个基本示例是引擎的虚拟副本，其可以捕获压力、温度、振动和燃油效率信息。有了这些数据，用户就可以更准确地了解发动机的状况，并做出更明智的维护决策。
在规模的另一端，建筑物（或建筑物组合）的全动态数字孪生体可以汇集设计、施工和实时运营数据，以模拟、预测，并根据现实生活条件做出决策。通过将来自资产、空间和不同系统的传感器数据与智能分析平台相结合，基于云的数字孪生有可能呈现每扇门、电梯、空调设备、烟雾报警器和办公桌的3D副本。
四大支柱
将数字孪生视为成熟之旅的一部分非常重要，在成熟之旅中，技术与监督技术实施、运营和协作的职能一起发展。这个流程包括四个支柱：
初始资产数据（例如，资产登记和空间清单）视觉模型（即2D CAD和资产图像）运营数据（例如，空间利用率和工作订单）分析（即商业智能和预测分析）如果没有其他三个支柱，第四个支柱是不可能实现的，只有整合这四个支柱，组织才能开发出动态的、完全3D的、完全相同的数字孪生体。
弥合知识鸿沟
IBM最近对4,000名全球商业领袖进行的一项调查发现，尽管面临经济逆风，但仍有超过四分之三的人计划在2023年优先考虑或投资于技术。其中主要原因是更好的员工体验，以及使组织更具可持续性和弹性。
技术可以做到这一点的方法之一是为企业领导者提供清晰的未来图景，使之能够预测挑战并适应变化——这有助于解释对数字孪生日益增长的需求，尤其是在建筑环境中。根据Verdantix的说法，对设施优化和更具预测性的分析的兴趣导致人们增加了在该技术上的支出意愿。超过三分之一(31%)的组织表示计划在未来12个月内对数字孪生进行投资。同样，超过四分之一(26%)的组织表示已经广泛使用预测分析，五分之一(20%)的组织在一定程度上会使用。
对于建筑环境中的许多从业者而言，数字孪生不仅可以展望未来，还可以帮助填补过去。对于设施管理人员而言，普遍存在的一个问题是在整个建筑生命周期中，从设计和施工阶段一直到运营，都缺乏透明度、凝聚力和有用的数据，这通常导致需要进行可避免但昂贵的维修，或对设施策略进行更重大的更改。
数字孪生可以充当唯一的事实来源。在数字孪生中捕获建筑信息建模数据，可确保关键信息不会在移交过程中丢失，并且用户可以在潜在问题加剧或累积之前发现它们。在运营阶段，数字化还确保工作场所、资产和系统数据有一个归属地，这在FM行业中是一个特别重要的因素，因为负责维护和其他服务的承包商（和潜在的数据所有者）经常变化。
企业元宇宙
凭借其捕获、呈现和分析历史和实时数据的能力，设施的数字孪生技术可被视为所有物联网、智能建筑系统和工作场所平台的锚点。用户可以通过更容易地连接资产和设施数据来消除规划和运营盲点，使用户能够探索、定位、交互和报告以前难以访问的空间和资产数据以及数字场景规划安全空间。
正是这些特质让McKinsey和其他企业将数字孪生描述为企业元宇宙，“一种数字化且通常是沉浸式的环境，可以复制和连接组织的各个方面，以优化体验和决策制定。”然而，与更广泛理解的元宇宙不同，人们对数字孪生的应用及其实用性几乎没有怀疑。
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