制造商渴望数字孪生和虚拟调试

数字化程度的提高和复杂制造过程自动化的趋势已经挖掘了可以追溯到 70 年代的技术。数字孪生是那些经历了多次进步并取得巨大进展的颠覆性技术之一，最近被 Gartner命名为战略技术。制造商渴望数字孪生和虚拟调试

截至今天，技术提供商声称数字孪生是数据驱动生产、自动化的推动者，也是向工业 4.0 过渡的关键组成部分。数字孪生组件影响所有关键的产品生命周期阶段。

什么是工业物联网范式中的数字孪生？

在大多数来源中，数字双胞胎主要被解释为任何物理对象或多个对象、系统、流程甚至人的数字表示或有时是化身。它不仅仅是一个数字模型，因为它还复制了支持物联网的设备或系统如何工作和运行的动态。它甚至不仅仅是经过现场验证的 3D 计算机辅助设计模型（又名 CAD）。

在工业物联网的鼎盛时期，数字孪生预示着数据驱动的制造和决策。最新的在线调查称，51% 的公司应用物联网设备来收集有关其设备健康状况的数据。同时，37% 的受访者表示物联网设备帮助他们实现预测性维护。

IoT 传感器位于 DT 核心；该技术允许构建预测模型以实时跟踪物理对象的行为。DT 核心技术还了解实时行为在特定条件下的表现。

这些数据可以提高制造效率，减少停机期间的停机时间，甚至在产品发布后也能持续改进产品。例如，如果将技术与数字孪生技术相结合，则更容易预测已经到达其客户的产品的一些技术故障。

特斯拉保留每辆制造车辆的数字双胞胎，并根据从多个物联网传感器接收到的数据——向车辆发送必要的更新以提高其性能。

数字孪生与 3D CAD 模型

物理对象的 3D 渲染被称为 CAD 模型，可帮助设计人员对数字原型进行准确而全面的虚拟设计。与物理原型不同，数字原型可以轻松更改。

对于制造业，CAD 建模一直是构建虚拟模型的经济有效的方法之一。3D CAD 带来了必要的几何数据，并找到了进入系统配置、模拟和数字模型研究的途径。

例如，汽车制造商使用 CAD 模型来优化创建单个车辆粘土模型所需的时间和材料。汽车行业是这些先驱行业之一（也是军事、航空航天和工程）。军事、航空航天和工程在1960 年代末至 80 年代末开始使用 CAD 系统。

对于汽车建筑师、设计工程师和造型师来说，CAD 建模为交付车辆原型带来了所需的灵活性。CAD 建模允许车辆进行大量迭代，以修改车辆的人体工程学、人体测量学，并加快设计阶段。

数字孪生 (DT) 是 3D CAD 模型的高级形式；主要服务于工业 4.0 和智能制造目的。

DT 与 CAD 的不同之处在于与物理对应物的双向通信。通过利用现实世界中物理双胞胎行为的实时数据，有机会通过在虚拟环境中测试和修改参数来纠正它。

DT 可以替代 3D CAD 模型，重塑虚拟原型，并为制造商提供新产品的智能模型，他们可以在投资建造一个很可能重做的昂贵物理原型之前对其进行测试和增强。

与 CAD 的另一个区别是，数字孪生可以应用于产品生命周期管理 (PLM) 的每个阶段。凭借对所有部门（包括销售、营销、物流、供应链）可见的数据池，数字双胞胎也可以被视为一种数据驱动的工具，用于整合跨职能和地理分散的团队。

数字孪生类型和用例

蓬勃发展的智能制造应取决于涵盖产品生命周期关键阶段的三种基本类型的数字孪生：

• 产品的数字双胞胎模拟各种场景中的任何物理对象性能，消除了多个原型并最大限度地缩短了总开发时间。因此，制造商可以在虚拟环境中添加所需的调整，以在产品上线之前测试和验证产品的功能、安全性和质量。
• 例如，劳斯莱斯使用风扇叶片的数字双胞胎来制造其 UltraFan 喷气发动机，以实现 25% 的燃料消耗效率。
• 库卡机器人的生产和维护依赖于他们的数字双胞胎。
• 作为最大的航空航天制造商之一，波音公司获得了其飞机的数字双胞胎，从而使整个飞机生命周期中的首次质量和性能提高了 40%。
• 英国的铁路网络以其 16,270 公里铁路网络的数字双胞胎令人印象深刻，该网络旨在自动化设计过程，显着节省现场手动测量的成本和时间。
• 另一个更不寻常的用例是涵盖建筑、工程和施工需求的智慧城市的数字孪生。城市是随时间变化的动态对象。
• 市政当局向前迈进了一步，将数字孪生技术纳入其城市发展和管理战略。
• 在过去的几年里，这一趋势越来越受到关注。截至今天，有一个城市升级计划虚拟新加坡投资超过 7000 万美元用于开发动态 3D 城市建模平台。新加坡的数字孪生将允许可视化新的智能建筑如何适应当前的首都城市基础设施以及促进道路建设规划、安装等。

  在太阳能生产方面，可以使用阳光明媚的新加坡的 DT 来分析哪些建筑物是安装太阳能电池板和积累最多能源的最佳选择。太阳能预测还可以帮助根据季节预测能源消耗峰值。

• 荷兰第二大城市鹿特丹也计划利用城市的数字孪生来改善基础设施维护、能源效率、道路和水上交通，以及优化消防员在紧急情况下的工作等。
• 然而，英国计划通过创建一个名为“Brit-twin”的国家 DT来抢占上述城市的风头，这将是整个英国基础设施的全面数字复制品。

生产的数字孪生是虚拟调试。虚拟调试有望重塑不同行业的制造业。一种数字孪生专注于车间的数字化和完全自动化。

• Tronrud 和 Siemens主要在包装设备工程中使用数字双胞胎。由于数字孪生适用于任何行业，因此虚拟调试已用于锯床（ABB 和 HewSaw）的生产。
• 用于机器人（西门子工厂）、石油和天然气设施（Kongsberg）的电机组装。
• BP 是一家重要的英国石油和天然气公司，拥有一个名为 APEX 的数字双胞胎，这是一个模拟和监控系统，可帮助工程师将生产系统的优化时间从几小时缩短到 20 分钟。

性能数字双胞胎收集产品、机器和整个生产线的运行数据，以模拟和预测性能故障、能耗峰值以及停机风险。

• 数字孪生技术允许通用电气监控其风力涡轮机的性能并监督其风电场的运营和生产力。
• 压缩空气和真空产品制造商Kaeser Compressors使用其压缩机的数字双胞胎来预测它们何时可能出现故障，从而有助于最大限度地减少停机时间。

尽管现实世界中 DT 用例的数量只会越来越多，但许多制造商仍然谨慎行事，因为在克服传统设计和测试方法方面存在许多挑战。

或许，出于这个原因，A-STAR 和 ARTC（研究和技术中心）创建了一个测试平台或数字孪生平台，使组织能够开发和测试其用于制造设备的 DT PoC。

工厂、车间的重组以及培训人们在工作场所使用数字双胞胎将是另一个需要大量投资的重大挑战。好消息是，这种技术趋势的采用只会增加。尤其是在 Gartner 将 DT 视为未来几年将推动不同行业颠覆的顶级技术之一之后。

什么是虚拟调试及其好处

数字孪生技术推动了虚拟调试——一种构建真实制造环境的 3D 虚拟复制品的实践。虚拟调试的出现受到实际调试可能占整个项目交付的 20% 的事实的影响。

此外，自动化水平的提高及其制造的复杂性使得无法坚持旧的预调试模式。

简而言之，虚拟调试是工厂/工厂、车间或小型制造单元或机器的模拟模型（数字双胞胎）。基本目的是虚拟模拟和运行整个或部分生产过程。它还通过在生产线启动之前应用技术来测试重要功能和性能。

该测试允许检测和消除设计缺陷、PLC 代码中的错误，例如，并提前解决一系列技术、功能或性能问题。

一项调查显示，由于生产系统一开始就具有更高的质量，因此实际调试（实际系统和控制器）的时间可以减少 75% 。

强烈建议对机器人、PLC（可编程逻辑控制器）、NC（数控）机器、VFD（变频驱动器）和电机等自动化控制系统进行虚拟调试，以降低过程停机和转换的风险。

考虑虚拟调试的其他好处：

• 加快现场调试和生产线设置；
• 将设备故障、碰撞和停机的风险降至最低；
• 简化传统的软件测试流程——工厂验收测试和现场验收测试；
• 优化高度复杂的生产线的生产周期；
• 减少原型浪费并节省昂贵材料；
• 早期检测到的软件错误会产生更少的费用。

这些和其他好处是制造商渴望实施虚拟调试软件的主要原因。未来，该技术将构成所有生产过程的全自动化，以适应工业 4.0 的要求。

市场上已经提供虚拟调试解决方案和数字孪生解决方案的最重要参与者是 Siemens (Tecnomatix)、Dassault Systemes (DELMIA)、Visual Components Essentials、Machining (industrialPhysics)、MapleSoft (MapleSim) 等。

数字线程与数字孪生

PLM 以及 PDM（产品数据管理）的另一个常见概念是数字线程，它有助于确保采用端到端的方法来实现工业 4.0 驱动的制造。当制造商开始竞相实现端到端自动化时，两种技术（Twin 和 Thread）都作为其不可替代的成分出现了。

Digital Thread 是一个允许集成孤立元素的框架，包括复杂制造过程的所有数字数据。此外，它还建议在每个阶段都涉及多个参与者的相互联系的沟通。

对比术语，数字线程是整个制造价值链的数字表示——从需求和设计阶段到组装。

然后是售后支持。数字孪生——是资产的数字表示。同时，Digital Thread 可以提高 Digital Twin 的可追溯性。可追溯性跨越所有生命周期阶段，因此为制造商带来以下好处：

• 缩短开发生命周期并降低成本。
• 通过最大限度地减少缺陷和减少停机时间，通过整个价值链、产品质量和性能不断增强产品。
• 提高整体制造流程和运营的透明度和效率。这种效率是由于多个团队之间改进的跨学科协作共享相同的数字数据进行决策。
• 加快制造速度、提高生产力和灵活性。
• 最重要的是，数字线程与 PLM 相结合，可以转变整个制造交付模式，专注于持续改进。

目前，Digital Thread 以及 Digital Twin 技术是关键的创新战略。西门子、通用电气、IBM、微软和甲骨文等公司都使用这些流程。

2017 年，Aberdeen Group 的研究报告称，一流的公司已经部署了 PLM 解决方案。在产品设计（53% 的公司）、制造过程（55% 的公司）和生产阶段（57% 的公司）中依赖数字线程技术。

尽管数字线程首先用于航空航天和国防。近年来，汽车、交通运输、能源和公用事业以及机器制造已成为最重要的行业（占全球总量的 85%）。

这些成功影响了数字线程市场的增长。最新报告称，2019 年全球市场规模只会增加 1 亿美元，到 2024 年收入的复合年增长率将达到 49.6%。

推动数字孪生进化的关键技术

在过去的几年里，数字双胞胎和后来的数字线程是如何成为如此令人向往的技术的？数字孪生定义由 Grieves 博士在 2002 年进行了解释，并被称为“PLM 的概念理想”或“信息镜像模型”。

NASA 和美国空军首先使用了这项技术。1970 年的阿波罗 13 号小组救援行动也使用了这项技术。在此过程中，NASA 使用镜像系统（数字双胞胎的先前技术）探索开放空间并模拟将宇航员送回家的最佳方式。

当时，数字孪生技术并没有得到制造商的太多支持，直到行业领导者在 Gartner 的报告中遇到了这个术语。该报告将 DT 描述为“物联网的基础技术”。

当技术开拓者对该技术的兴趣开始增长时，Digital Twin 加入了2017 年和 2019 年十大战略技术趋势的名单。Digital Twin 解决方案与 AI 和区块链技术一起运行良好。截至今天，75% 的受访组织计划或已经使用 DT 技术。

1970 年和 2002 年的数字孪生技术到底是什么？当时这项技术缺乏什么——但在 2019 年已经可以提供给制造商了？

物联网和云计算

另一个巨大的技术趋势——物联网——的兴起以及它成功融入我们的日常生活，催生了使用数字孪生的想法。多年来，这个想法不得不尘埃落定（例如，联网汽车以及整个概念。想想：“连接到一切”、自动驾驶、Alexa 等智能助手等）。

是什么促使物联网成为主流？

• 连接到云的传感器成本相对降低；
• 增加云存储量和数据吞吐能力；
• 计算能力的显着增长；
• 改进的移动网络带宽、速度、容量和减少的延迟。

物联网与云计算一起充当“关键”。这是真实对象与其数字化身之间的连接，可实现实时数据收集和传输。数据收集由 DT 处理，为资产（系统或设备）提供“通信”能力。

然后，通信会传递有关健康和表现的信息。由于物联网传感器安装在物理对象上并连接到云，物理和数字双胞胎可以持续交互。从它们收集的实时数据是馈送到虚拟对应物的输入，可用于 PLM 优化。

与人工智能和数据科学一起，数字孪生可以赋能工业物联网。但更重要的是——它使复杂操作的自动化成为智能制造的主要优先事项。

在 Forrester 报告中，已经有 15 家公认的 IIoT 软件提供商（如 IBM、SAP、亚马逊、博世、西门子、微软、日立等）。这些公司中的每一个都专注于将数字孪生软件和企业解决方案与富有洞察力的数据分析相结合。

IDC透露，2019 年，各行各业的制造商预计将在其物联网驱动的运营以及生产资产管理系统上投资 1970 亿美元。更令人震惊的是，今年全球物联网总支出很可能约为 7450 亿美元，而 2018 年为 6460 亿美元。

大数据分析

为了处理从传感器连续接收的大量原始数据，数字孪生应该与用于组织、分析结构化、半结构化或非结构化数据并将其转化为可操作的洞察力的大数据分析相集成。

它们相结合可以增强整个产品生命周期（从产品设计到维护、维修和运营）。

根据这项研究，大数据和数字孪生的融合促进了跨行业的智能制造的建立，消除了“不同 PLM 阶段之间的障碍”。通过这种方式，它减少了整体产品开发，尤其是验证时间。

预测分析

借助预测分析模型，数字双胞胎还包含实现预测性维护的基本指标。维护基于风险因素、故障、所需维护、操作场景的历史数据。

预测分析还考虑了机器配置，甚至能源消耗（剩余使用寿命、平均故障时间、平均故障间隔时间、寿命结束指标）。

更重要的是，数字化身可以使用预测分析算法和接收到的数据来运行以行为为中心的模拟。这些算法可以在虚拟世界中运行，以预测设备在特定情况下的“行为”。

总会有一些条件需要注意，例如极端的操作条件。此外，制造商可以通过先前使用数字双胞胎运行模拟来决定最相关的维护方案，并培训员工如何首先将它们应用于虚拟环境中的设备。

增强现实

集成到数字孪生创建中的增强现实的进步改进了将 3D 孪生模型的图像覆盖在其物理对象上的数据可视化技术。此外，增强现实应用以及数字孪生可以应用于整个价值链（例如，汽车研发、制造、供应、销售和支持中的 AR）。

这些技术相结合，可提供物理对应物的 360° 视图，实时了解其动态，从而促进决策制定。这些决策还包括加速产品开发——其测试、改进和协助配置指导和预测性维护。

将 DT 与 AR 集成的另一个用例是虚拟双胞胎，它允许将数字双胞胎与其远程物理对应物连接起来。西门子推出了Virtual Twin 的 PoC，“物理智能工厂的 3D 模型”。

通过使用 Microsoft HoloLens，技术人员和工程师可以更快地访问智能工厂的数字孪生和数字数据，以远程控制和管理车间。

总而言之，在本文中，我们尝试采用数字孪生技术的基础知识，密切关注虚拟调试及其对制造商的好处。我们还描述了数字线程和数字孪生之间的本质区别，以及驱动数字孪生的一些关键技术。