数码小王|根叔新作！浅说数字孪生( 二 ) 炙手可热的数字孪生诚然已成为智能制造

虚拟调试验证虚拟调试是使用模型驱动的数字孪生体实现整机级集成测试，物理调试前的设备选型和验证。产品开发的早期论证，是数字孪生技术最基本的应用。数字孪生体是一个物理实体（也可能是想象中、设计中的实体）的数字表达，除最基本的三维结构外，还应该能够对产品的性能和物理过程进行表达。绝大多数产品的过程是多物理过程，因此还需要多领域物理统一建模。只停留在三维表达不是真正意义上的数字孪生体。

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△图源：ANSYS
借助数字孪生技术大大加快拥有全新产品的工厂设计。应用数字孪生技术对机器和工厂进行仿真能够使全新一代的产品在12个月上市，而通常需要18～24个月。 [8]
虚拟调试技术用于生产线、车间/工厂的设计特别有效。在数字化环境中建立生产线的三维布局，包括工业机器人、自动化设备、PLC和传感器等设备。对于已有的新设备，在现场调试之前，可以直接在虚拟环境下，对生产线的数字孪生模型进行机械运动、工艺仿真和电气调试，让设备在未安装之前已经完成调试。在虚拟调试阶段，将控制设备连接到虚拟站/线；完成虚拟调试后，控制设备可以快速切换到实际生产线。对于运行中的生产线，还可随时切换到虚拟环境，分析、修正和验证正在运行的生产线上的问题，避免长时间且昂贵的生产停顿。 [2]Maplesoft在数字孪生应用于虚拟调试方面颇具特色，他们与一些自动化公司建立了合作伙伴关系，包括B&R、Rockwell、Beckhoff ，以便有更好的工具接口和工作流；另外，三维CAD模型文件可直接导入，使用友好——数小时即可获得结果，而不是数周或数月。 [9]
数字孪生支持从创新概念开始到得到真正的产品的过程。从产品设计、工艺设计验证、生产线设计优化，到生产运行、质量检测和产品提交。
加速试验武田制药（Takeda）开发了一套指导制造商生产的流程。医药行业的质量把控和监管十分严格，任何创新都必须在开发实验室进行全面的合规性测试之后才可投入正式生产。一种新药的问世可能需要长达15年的时间。因此，他们一直都在寻找能加速试验进程和业务流程的方法。即使在数字时代，医药制造流程仍包含人工操作。例如，生产生物制品、疫苗和其它从活体中提取的医药产品都涉及生化反应，这些反应多变且难以测量，因此实现自动化无疑是一大挑战。迄今为止，还没有实现这些生产步骤的自动化。他们认为，真正的端到端的生产自动化就是这个行业的最高目标，其中数字孪生技术彰显了重要的作用。孪生技术可帮助团队加速试验进程，开发新的生产方法并生成数据以便做出更明智的决策和预判，从而实现复杂化学和生化过程的自动化。制药行业真正的驱动因素是围绕整个流程建立的控制架构，并且其基础是在发展过程中逐渐成熟的复杂的数字孪生体。最终目标是建立一个无需人工干预即可控制并引导自动化流程的数字孪生体。在武田制药的开发实验室里，这种生态系统已经建成并运用于生物制剂上。 [4]
驱动产品创新从新产品开发的角度，产品创新一定要收集产品的运行和服务相关的历史数据，在此基础上判断是否需要提升产品的基本功能和服务环境。在系统孪生数据及其仿真的基础上，通过分析可以发现某些需要进一步改进或提升的地方，例如是否需要收集新的数据，是否需要提升云支持环境中的某些软件（包括App）的功能等。产品创新的关注点不仅在于物理本体，而且也包括基于云的支持环境，所有这些创新内容都需要孪生数据驱动。
2.用户
数据透明数据透明不仅提高数字化系统的效率，而且能创造更大价值。 PhoenixContact是一家德国制造商，专门提供工业自动化解决方案。它在最大程度上实现了数据的互联互通，并提升了数据的透明度。因此，它所创造的价值要远高于价值链上每个步骤创造的价值总和。 PhoenixContact借助多个RFID标签收集信息，同时建立数字孪生模型，确保数据在流程所有阶段都保持透明可见且易于获取。这种互通性确保了生产线的全天候运转，不仅提升了40%的绩效，还将生产时间缩短了30% 。最终， PhoenixContact以批量生产的成本实现了定制化产品的生产。该公司有效利用了数字化测试和数据共享。数字孪生包含所有测试参数，所有测试数据也都会被记录下来，供生产团队参考。此外，生产团队也能直接对接客户。他们可以获取客户信息，向客户实时传达订单状态和交付细节。 PhoenixContacts利用RFID信息标签，确保数据在流程所有步骤中透明、可访问。 [10]