「技术」重磅|《德勤2020技术趋势》发布,数字孪生成五大趋势之一( 二 )
试想一下 , 你拥有一个现实世界 , 完美的数字副本:即数字孪生 。 它可以帮助你开展虚拟协作 , 快速获取传感器数据并模拟条件 , 清楚地了解假设情景 , 更能精准地预测结果 , 并输出指令以操纵现实世界 。
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当下 , 企业正以多种方式使用数字孪生技术 。 在汽车和飞机制造领域 , 数字孪生技术逐渐成为优化整个制造价值链和创新产品的重要工具;在能源领域 , 油田服务运营商通过获取和分析大量井内数据 , 建立数字模型 , 实时指导钻井作业;在医疗保健领域 , 心血管研究人员正在为临床诊断、教育、培训 , 创造高仿真的人类心脏的数字孪生体;作为智慧城市管理的典型案例 , 新加坡使用详细的虚拟城市模型 , 用于城市规划、维护和灾害预警项目 。
数字孪生可以模拟物理对象或流程的各个方面 。 它们可以展示新产品的工程图和尺寸 , 也可以展示从设计到消费者整个供应链中所有子部件和相应环节——即“已建成”数字孪生 , 也可采用“即维护“模式——生产车间设备的实物展现 。 仿真模型可以捕获设备如何操作 , 工程师如何维护 , 贯至该设备生产的产品如何与客户关联 。 数字孪生可以有多种形式 , 但它们无一例外都在捕获和利用现实世界的数据 。
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Markets and Markets的最新研究表阴 , 对数字孪生技术的探索已经展开:2019年数字孪生市场的价值为38亿美元 , 预计2025年将增至358亿美元 。
是什么导致了这种猛增?数字孪生并非新事物 ,为何现在开始增长?自21世纪初以来 , 先锋企业已经开始摸索如何借助数字模型以改进产品和流程 。 尽管在当时数字孪生潜力就已经显现 , 但很多企业发现 , 开发数字孪生涉及大量数据 , 而处理这些数据所需的连通性、计算能力、数据存储以及带宽成本高昂 , 令人望而却步 。
数字孪生发展势头迅猛 , 得益于快速发展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物联网传感器 , 以及更多可用的工具和计算的基础架构等 。 因此 , 各领域内的大小型企业都可以更多地接触到数字孪生技术 。 IDC预测 , 到2022年 , 40%的物联网平台供应商将集成仿真平台、系统和功能来创建数字孪生 , 70%的制造商将使用该技术进行流程仿真和场景评估 。
与此同时 , 通过访问大量数据 , 使得创建比以往更为详细、更为动态化的仿真成为可能 。 对于数字孪生的长期用户而言 , 这就好比从模糊的黑白快照过渡到彩色高清数码照片一样 , 从数字源中获取的信息越多 , 最后呈现的照片就越生动逼真 。
模型+数据=洞察力和实际价值 数字孪生功能最初是工程师工具箱里的一种选择工具 , 它可以简化设计流程 , 削除原型测试中的许多方面 。 通过使用3D仿真和人机界面 , 如增强现实和虚拟现实 , 工程师可以确定产品的规格、制造方 式和使用材料 , 以及如何根据相关政策、标准和法规进行设计评估 。 数字孪生可以帮助工程师在确定设计终稿之前 , 识别潜在的可制造性、质量和耐用性等问题 。 因此 , 传统的原型设计速度得以提升 ,产品以更低成本 , 更有效地投入生产 。
除设计之外 , 数字孪生还有望改变企业在对产品和机器进行预测性维护的方式 。 机器内嵌入的传感器将性能数据实时传输到数字孪生 , 这不仅可以预先识别和解决故障 , 还可以定制服务和维护计划 , 更好地满足客户的个性化需求 。 近期 ,荷兰皇家壳牌公司启动了一项为期两年的数字孪生计划 , 以帮助石油及天然气运营商更加高效地管理海上资产 , 加强工人安全保障 , 及探索可预见的维护时机 。
数字孪生有助于优化供应链、分销和运营 , 甚至还可以优化上述业务相关的每个员工的个人表现 。 举例来说 , 全球快消产品制造商联合利华启动了一个数字孪生项目 , 旨在为旗下数十家工厂创建虚拟模型 。 在这些工厂内 , 物联网传感器被嵌入到机器内部 , 向AI和机器学习应用程序反馈机器性能数据 , 并进行分析 。 分析后的操作信息再输入到数字孪生中 , 从而帮助工人预测机器维护的时机、优化产出并提高产品合格率 。
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