2021年8月29日 信息技术知识相关 数字孪生Digital Twin

发布时间:2021-08-29
数字孪生,是充分利用物理模型、传感器更新、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,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

数字孪生,英文名叫Digital Twin(数字双胞胎),也被称为数字映射、数字镜像。

它的官方定义非常复杂,是这么说的:

数字孪生,是充分利用物理模型、传感器更新、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,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。


看晕了吧?其实,简单来说,数字孪生就是在一个设备或系统的基础上,创造一个数字版的“克隆体”

这个“克隆体”,也被称为“数字孪生体”。它被创建在信息化平台上,是虚拟的。


也许你会说,这不就是电脑上的设计图纸嘛?CAD搞搞不就有了?


其实不然。相比于设计图纸,数字孪生体最大的特点在于:它是对实体对象(姑且就称为“本体”吧)的动态仿真。也就是说,数字孪生体是会“动”的。


而且,数字孪生体不是随便乱“动”。它“动”的依据,来自本体的物理设计模型,还有本体上面传感器反馈的数据,以及本体运行的历史数据。


说白了,本体的实时状态,还有外界环境条件,都会复现到“孪生体”身上。


如果需要做系统设计改动,或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应,工程师们可以在孪生体上进行“实验”。这样一来,既避免了对本体的影响,也可以提高效率、节约成本。

除了“会动”之外,理解数字孪生还需要记住三个关键词,分别是“全生命周期”“实时/准实时”“双向”


数字孪生是源自工业界的概念。在工业制造领域,有一个词叫做“产品生命周期管理(PLM)”。相信很多人都听说过。


全生命周期,是指数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期。它并不仅限于帮助企业把产品更好地造出来,还包括帮助用户更好地使用产品。


而实时/准实时,是指本体和孪生体之间,可以建立全面的实时或准实时联系。两者并不是完全独立的,映射关系也具备一定的实时性。


双向,是指本体和孪生体之间的数据流动可以是双向的。并不是只能本体向孪生体输出数据,孪生体也可以向本体反馈信息。企业可以根据孪生体反馈的信息,对本体采取进一步的行动和干预。


数字孪生的起源


说到“数字孪生”这个概念的发明者,行业里并没有明确的说法。


很多人认为,数字孪生是美国密歇根大学教授Michael Grieves博士于2002年提出的

但这种说法并没有书面的文献或资料可以支撑。


Michael Grieves博士在2014年发布的文章中,曾经“追溯”自己曾经在2002年密歇根大学PLM中心一次演讲中,提及了类似数字孪生的相关概念。他还“追溯”自己曾经在2003年的一次高管培训上,提出了“物理产品的数字等同体或数字孪生体概念”。


然而,这些都没有确凿的文献或影像资料证据。


真正有据可查的“数字孪生”概念提出者,是美国空军研究实验室(AFRL,Air Force Research Laboratory)

2011年3月,美国空军研究实验室结构力学部门的Pamela A. Kobryn和Eric J. Tuegel,做了一次演讲,题目是“Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin(基于状态的维护+结构完整性&战斗机机体数字孪生)”,首次明确提到了数字孪生。


当时,AFRL希望实现战斗机维护工作的数字化,而数字孪生是他们想出来的创新方法。


当美国空军意识到数字孪生具有很强实用意义的同时,另一家企业也对数字孪生产生了浓厚的兴趣,它就是美国通用电气公司(GE)

美国通用电气公司在为美国国防部提供F-35联合攻击机解决方案的时候,发现了数字孪生体的价值。


不知道大家是否还记得小枣君之前那篇介绍工业4.0的文章?是的,美国通用电气公司,就是美国先进制造战略(美国版的工业4.0)的主要推手。


当时的美国通用,一直在致力于研究工业数字化,以及如何构建工业互联网体系。显然,数字孪生对工业4.0非常有用,可以说是如鱼得水。


再后来,德国西门子(德国工业4.0的代表企业)也跟着拥抱了数字孪生,将其奉为至宝。


2015年左右,中国也开始跟进。当时包括工业4.0研究院在内的多家国内研究机构和企业,纷纷启动了数字孪生相关的研究课题。


从那之后,数字孪生这个概念,就开始风靡互联网和产业界,直至今日。

只是建了一个数字孪生体,凭什么说它会影响第四次工业革命的发展?它到底能给传统产业带来哪些好处?


我们通过案例来解释说明一下。


工业制造


数字孪生起源于工业制造领域。工业制造也是数字孪生的主要战场。

前面我们介绍数字孪生概念的时候,其实已经提到了这块的内容。


在产品研发的过程中,数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型,对其进行仿真测试和验证。生产制造时,可以模拟设备的运转,还有参数调整带来的变化。


数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性,同时降低产品研发和制造风险。


维护阶段,数字孪生也能发挥重要作用。


正如前文所说,美国空军提出数字孪生,就是为了帮助更好地维护战斗机。


采用数字孪生技术,通过对运行数据进行连续采集和智能分析,可以预测维护工作的最佳时间点,也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。


数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降,使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。


以美国通用公司为例。他们号称自己已经为每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振创造了一个数字孪生体(截至2018年,GE已经拥有120万个数字孪生体)。


图片来自GE官网


通过这些拟真的数字化模型,工程师们可以在虚拟空间调试、实验,能够让机器的运行效果达到最佳。


国内的很多工业科技企业也在数字孪生技术上有所布局,其中包括树根互联、研华科技、软通动力等。


智慧城市


除了工业制造之外,数字孪生和5G、智慧城市也有非常密切的关系。


我们知道,5G将开启“万物互联”的时代,它使得人类的连接技术到了前所未有的高度。


未来,在5G的支持下,云和端之间可以建立更紧密的连接。这也就意味着,更多的数据将被采集并集中在一起。


这些数据,可以帮助构建更强大的数字孪生体。例如,一个数字孪生城市。



如今,我们的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括5G在内的物联网技术,这些终端采集的数据可以更快地被提取出来。



在数字孪生城市中,基础设施(水、电、气、交通等)的运行状态,市政资源(警力、医疗、消防等)的调配情况,都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来,并通过包括5G在内的物联网技术传递到云端。



城市的管理者,基于这些数据,以及城市模型,构建数字孪生体,从而更高效地管理城市。


相比于工业制造的“产品生命周期”,城市的“生命周期”更长,数字孪生带来的回报更大。当然,城市数字孪生的部署难度也更大。


事实上,印度海德拉巴、新加坡,还有我们中国的深圳、雄安,都已经在做这方面的摸索和尝试。大量的投资,正在涌向“智慧城市+数字孪生”的应用场景。


Virtual Singapore(虚拟新加坡)计划


阿里的“城市大脑”、“数字平行世界”,还有科大讯飞的“讯飞超脑”,都涉及到智慧城市和数字孪生的结合。


基建工程


基建工程也是数字孪生的一个重要应用领域。尤其是对中国这个“基建狂魔”来说,引入数字孪生意义更加重大。



我们在修建高速公路、桥梁等基础设施前,完成对工程的数字化建模,然后在虚拟的数字空间对工程进行仿真和模拟,评估工程的结构和承受能力,还可以导入流量数据,评估工程是否可以满足投入使用后的需求。


在工程交付之后,还可以在维护阶段评估工程是否可以承担特殊情况的压力。以及监测可能出现的事故隐患。


除了上述领域之外,包括医疗、物流、环保等很多场景都适合采用数字孪生技术,应用场景非常广阔。


结 语


总而言之,数字孪生是一项非常有潜力的前沿技术,会给企业带来丰厚的价值回报。


也正因为如此,很多投资机构趁机热炒数字孪生的概念,也有很多企业迫不及待想要拥抱数字孪生。



根据全球知名咨询公司Gartner2019年初的调查,部署物联网的企业和组织中,已有13%应用数字孪生,62%的组织正在准备使用数字孪生。


Gartner还将数字孪生列为2019年十大战略性技术趋势。


但是,我们还是应该理性看待数字孪生


拥抱数字孪生,既需要深厚的技术沉淀,也需要巨大的资金投入,还需要管理水平和员工技能达到相应的层次。


目前这个阶段,国内大部分企业都不具备这个条件。如果盲目跟风、仓促上马,投资很可能会血本无归。


相对来说,潜心研究、客观评估、谨慎投入,才是打开数字孪生世界的正确姿势

参考文献:

1、《工业4.0与数字孪生》,德勤

2、《数字孪生体是谁提出的?》,工业4.0研究院

3、《数字孪生:为城市和你创造一个虚拟副本》,陈龙

4、《数字孪生:打造生力产品,重塑客户体验》,埃森哲