隨著物聯網 (IoT) 變得越來越普遍，數字孿生在過去幾年中引起了極大的興趣。數字孿生是一種虛擬模型，它反映了整個生命周期中的物理對象或過程。該技術在物理世界和數字世界之間提供了近乎實時的橋梁，使您能夠遠程監視和控制設備和系統。最終，它可以執行仿真模型來測試和預測不同“假設”場景下的資產和流程變化。利用數字孿生，公司可以實現實質性的好處，例如改進運營、產品和服務創新以及更快的上市時間。

    創建數字孿生需要不同的元素，包括：

    傳感器捕獲資產和流程的操作行為（振動、溫度、壓力等）及其運行環境（空氣溫度、濕度等）

    通信網絡提供從物理設備到數字世界的安全可靠的數據傳輸

    一個數字平臺，用作現代數據存儲庫，將車間傳感器數據與高級業務數據（例如 MES、ERP）匯集在一起并存儲起來。通過結合這些數據源，可以使用先進的人工智能/機器學習算法為數據驅動的決策得出可操作的見解。

    數字雙胞胎最初是在航空航天業中實現的，現在在垂直工業領域越來越受歡迎。您可以構建幾乎所有大小的數字孿生體——從單個組件和資產（轉子、渦輪機、管道等）到復雜的流程和環境（生產線、制造工廠、風電場等）。數字孿生模型的復雜程度和詳細程度取決于 IT 基礎架構的可用性和成熟度。

    數字孿生在工業 4.0 中的應用

    數字孿生技術提供前所未有的資產和生產可見性，以發現瓶頸、簡化運營和創新產品開發。以下是工業 4.0 數字孿生的三大應用。

    預測性維護：獲得設備健康和性能的整體視圖，公司可以立即檢測其操作中的異常和偏差。可以主動計劃備件的維護和補充，以最大限度地縮短服務時間并避免代價高昂的資產故障。對于 OEM 而言，使用數字孿生的預測性維護可以提供新的基于服務的收入流，同時幫助提高產品可靠性。

    流程規劃和優化：數字足跡攝取生產線的傳感器和 ERP 數據，可以全面分析重要的 KPI，如生產率和廢品數量。這有助于診斷任何低效率和吞吐量損失的根本原因，從而優化產量并減少浪費。更進一步，關于設備、流程和環境的豐富、集成的歷史數據可以實現停機時間預測，以改進生產調度。

    產品設計和虛擬原型： 在用產品的虛擬模型提供對使用模式、退化點、工作負載能力、產生的缺陷等的全面洞察。通過更好地了解產品的特性和故障模式，設計人員和開發人員可以正確評估產品的可用性和改進未來的組件設計。同樣，OEM 可以根據特定的使用行為和產品實施環境為不同的客戶群體提供定制的產品。此外，數字孿生技術還有助于開發虛擬原型，并根據經驗數據為特征測試運行穩健的模擬。

    部署數字孿生的關鍵考慮因素

    在具有專有工業協議的傳統自動化和控制系統中，傳感器數據被封裝在本地、閉環過程中，不能在外部交換。通過物聯網連接改造棕地以打破這些孤島并使整個公司都可以訪問有價值的數據，這可能是一個艱巨的過程。此外，連接移動工業車輛和遠程、難以訪問的設備將需要不同類型的連接，以滿足移動支持和范圍等特殊要求。因此，在啟動數字孿生項目之前，公司應考慮是否已具備足夠的通信基礎設施來有效收集數據。

    即使手頭有足夠的數據，構建和分析這些數據以創造價值將是另一個需要克服的障礙。為避免過于復雜，從一開始就評估您現有的數字能力并相應地確定數字孿生模型細節的最佳水平非常重要。同樣，需要一種平衡的方法來保留軟件、模擬和分析資源。

    啟動數字孿生計劃的最佳方式是確定具有最高價值創造潛力的資產和流程，然后開始試點實施。數字孿生應該是一個不斷發展和擴展的正在進行中的工作——隨著您的 IT 能力的擴展和成熟。通常，各種單個組件的數字孿生體稍后可以相互連接，以形成高度復雜的機器或流程的大型復合孿生體。此外，隨著時間的推移遞歸監控和測量創造的價值將提供一個更好的想法，可以實現最有形的好處。