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本文选自《智慧企业之路》第二期 “到2035年，当航空公司接收一架飞机的时候，将同时验收另外一套数字模型，它就像飞机的一个忠诚影子，伴随一生，从不消失” 。 ——美国《航空周刊》 Digital Twin本文称为“数字孪生”，也被称为“数字镜像”、“数字双胞胎”或“数字化映射”等，是以数字化方式为物理对象创建的虚拟模型，来模拟其在现实环境中的行为。Digital Twin代表了物理世界与虚拟世界的融合，是2017年著名咨询公司Gartner 公司选出的影响未来十大战略关键技术趋势之一。 未来每一个工业产品从都有一个动态的数字化映像与其相伴相生，贯穿从产品设计、制造到部署、运营的完整生命周期，用户可以完整地审视每一个产品个体的设计、制造和运营过程中的数字化轨迹。这个数字化映像实时收集产品运营数据，通过分析预测故障并提前报警，以提前安排并制订预防性维修计划，最大程度地降低产品运营的宕机率，甚至通过历史数据的积累和仿真分析，向工业产品的设计过程不断反馈运营中总结的产品需求并衍生出设计策略，形成产品的优化改进机制，不断提高产品的用户体验。 1Digital Twin的由来 “孪生（Twin）”的概念最早可追溯到美国国家航空航天局NASA的阿波罗项目。NASA同时制造了两个完全一样的空间飞行器，留在地球上的飞行器被称为“模拟器”或“孪生体”。孪生体用来反映正在执行任务的空间飞行器的状态，通过在孪生体中进行仿真试验，从而辅助太空轨道上的航天员在紧急情况下做出最正确的决策。从这个角度可以看出，孪生体实际上是通过仿真实时反映真实运行情况的样机或模型。 ▲ 图1：阿波罗项目的地面模拟器（孪生体） 数字化建模和仿真技术巨大发展使得数字环境下的“孪生体”构建成为可能，即在计算机的虚拟空间中构建出与物理孪生类似的数字化映像，通过对物体实体传感信号的接入，实现模拟的环境感知和模拟决策。 Digital Twin一词的起源可以回溯到2003年Michael Grieves教授在美国密歇根大学推动PLM中心建设的演讲材料。Grieves教授在材料中首次提出了“PLM理想概念模型”，阐述了当前所提的Digital Twin的完整要素，包括：物理空间、虚拟空间、联接物理空间和虚拟空间的数据流、联接物理空间和虚拟空间甚至虚拟子空间的信息流。 ▲ 图2：包含Digital Twin完整要素的PLM理想概念模型 2014年，Michael Grieves教授在其撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellencethrough Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。同年，美国国防部、PTC公司、西门子公司、达索公司等都接受了“Digital Twin”这个术语，并开始在市场宣传中使用。 随着信息处理技术以及工业建模、仿真和传感技术的发展，数字化的设计与制造走向前台，Digital Twin逐渐被航天航空行业引入作为飞行器数字化实体概念模型的基础，以实现物理世界与数字世界的互为参考和融合。为了持续推动外太空科学探索飞行器的发展，NASA于2010年正式将Digital Twin的发展列入技术发展路线图，并在2011提出基于Digital Twin发展下一代战斗机和航天飞行器。 2Digital Twin内涵和工作模式 Digital Twin（数字孪生）是指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法，构建与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型，其可实时模拟其在现实环境中的行为和性能。理想状态下，数字孪生模型与其所要反映的物理实体在几何特性（几何形状和尺寸）、物理特性（结构组成、不同物理尺度上的属性和特征）和应用特性（实现功能和性能的逻辑原理）上基本完全表现一样，可以允许通过仿真等方式来反映宏观和微观上真实的运行情况和状态。 随着物联技术的发展，利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多科学、多物理量、多尺度的仿真过程越来越精确。美国国防部已经将数字孪生应用于航空航天飞行器的健康维护与保障中，通过在数字空间建立真实飞机的模型，借助传感器实现与飞机真实状态完全同步，每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。 美国国防采办大学对数字孪生的定义是充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实作产品的全生命周期过程，其中物理产品模型的内容可包括物理产品构型、材料微观结构、瑕疵、制造异常等。 ▲ 图3：飞机机身的数字孪生 目前，已经有一些工厂及生产线引入数字孪生的实例，在工厂没有建造之前，进行仿真和模拟，有效减少误差和风险。等工厂和生产线建成之后，日常运行和维护的数据回传到数字孪生体，能够迅速找出问题，提高工作效率。 在未来，在虚拟空间都将存在一个与实体空间里的实体产品完全一模一样的数字孪生体，物理工厂在虚拟空间有对应的工厂数字孪生体，物理车间在虚拟空间有对应的车间数字孪生体，物理生产线在虚拟空间有对应的生产线数字孪生体等。 可以说，数字孪生是从虚拟制造、数字样机等技术上发展而来，现在已经拓展到智能制造、预测设备故障以及改进产品等多个领域。 3Digital Twin应用 - 数字化的虚拟工厂 基于数字孪生的虚拟工厂，以系统仿真技术为核心，构建能真实模拟实际工厂运行的仿真运行环境，通过遍布全厂的海量传感器采集现实生产制造过程中的所有实时数据，这些数据数量非常巨大，可实时、快速地反映生产中的任何细节。基于这些生产数据，在计算机虚拟环境中，应用数字化模型、大数据分析、3D虚拟仿真等方法，可对整个生产过程进行仿真、评估和优化，使虚拟世界中的生产仿真与物理世界中的生产无缝融合，利用虚拟工厂的灵活可变优势，来促进现实生产。 虚拟工厂与物理工厂实时同步运行，物理工厂生产时的数据参数、生产环境等都会通过传感系统在虚拟工厂进行真实反映，一方面利用三维可视化技术将生产场景真实展现出来，生产数据实时驱动三维场景中的设备，使其状态与真实生产场景一致，从而让管理者充分了解整个生产场景中各设备的运行状况；另外一方面将通过数字孪生中构建的虚拟工厂数字模型，帮助工厂制定更明智的决策，快速提高生产效率、降低成本和实现质量目标，完美支持生产制造中过程可控、可追溯和柔性化。 ▲ 图4：基于数字孪生的虚拟工厂 4Digital Twin应用 - 数字化研制体系的闭环 “数字孪生”的魅力究竟在哪里呢？以上基于数字孪生的虚拟工厂的运用，我们可以看到，数字孪生可以有效支撑产品设计、制造和运维保障的全生命周期过程，真正地掀起一场对现有以产品为中心的商业运营体系的革命。 我们认为，通过数字孪生实现数字化研制体系的完整闭环，可以将数字化技术应用于产品设计、制造以及运营等产品全生命周期中，通过数字化的建模和仿真，在虚拟的环境中不断地产品进行验证和测试，从而形成更合理的制造规划及清晰的生产控制，以最大程度地消除在后期运营中可能存在的缺陷，不断地改善产品的用户体验。 很多文章提到数字孪生，很详细的介绍了其在设计、生产阶段的功用，可以预测设计质量和制造过程，合理的规划制造及控制生产，其实它在产品出厂后的运维阶段的作用也十分明显。因为即便是在运用数字化研制体系的传统产品部署和交付模式下，产品被交付给用户之后，其本身无法直接与原制造商进行自动的数据联系与反馈，通过所谓“售后服务”的方式进行产品的后期运营维护和用户关怀，无论产品本身的运营参数、状态表现以及用户的操作习惯、维护策略，所有与产品运营效能相关的关键信息就如断线的风筝，中断了与原制造商的联系，无法维系产品设计与用户需求的有效互动。 ▲ 图5：从设计、制造到运营的数字化闭环 我们必须看到，数字孪生最显而易见的运用场景就是工业产品的后期运营服务环节，通过利用设计阶段创建的可视化模型、运营机理模型、仿真模型构成了安装在现场工业产品的数字孪生，并通过产品中嵌入的智能传感器捕获运营中的数据，就可以得到工业产品效能和运营条件的全方位视图，一方面对运营维护进行提前的规划，另一方面通过后期运营维护数据的积累和分析，对于产品的不同工况下所表现出不同工作状态，反馈回设计阶段进行针对性地改进，传感技术和互联网技术的发展，使得产品的运维优化和工程设计的改进的链路已接打通，驱动产品设计不断进行迭代更新，以更快的速度及时响应用户的需求。 ▲ 图 6：运维优化到工程设计的改进 在万物互联的智能时代，一旦企业能够妙用工业物联网(IIoT)与数字孪生技术，一方面就可以有效汇集来自外围环境或设备的大量资料，二方面更可善用这些数据，在犹如真实世界化身的数码世界里执行模拟运算，通过接收传感数据不断与现实中的物理产品保持状态更新，并根据产品的数字模型模拟出产品运用中的各种物理、功能和性能特性，从而及早预测设备的潜在故障因子。如此一来，企业毋需耗费高昂的成本代价购置大量装置或设备，即可透过数字孪生这个虚拟镜像，持续不断进行分析与测试，并随时针对异常状态进行修补与复原，藉此缩短产品研制中各种创新活动的试错过程，易于维系创新产品的质量与稳定性，并根据仿真需求提前修复与规划设备服务，规划制程、产线或整座工厂布局，通过产品的不断提高用户体验提升企业的营运效能。 ▲ 图 7：商业运营中数字孪生的运用 5总结 由此看来，数字孪生技术终于打通了数字化研制体系的最重要一个闭环，孤悬在外的“产品孤儿”终于实现了与制造商“母体”的心意相通，围绕着用户体验和运营效率加速迭代，推动产品自身的不断演化和产业模式的进化升级。 |
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