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数策洞察

当前位置:首页 > 数策洞察 > 数策带你一文读懂数字孪生如何赋能制造业发展

数策带你一文读懂数字孪生如何赋能制造业发展

2024 / 04 / 30
阅读:255
来源:原创

    在制造业数智化转型的浪潮中,数字孪生(Digital Twins)作为一项颠覆性的技术已经得到了业界的高度重视。这项技术不仅仅是抽象理论,它已经在现实世界中展现出了巨大的潜力,特别是在提高决策效率和应对复杂供应链挑战方面。

    数字孪生简单来说,就是以数字化的形式对现实实体和系统进行实时的虚拟仿真,它是现实世界的高精度虚拟副本,能实时映射和模拟物理实体和过程。我们也可以对比数字仿真这一概念来理解数字孪生,仿真是对现实世界的客观映射,而孪生与仿真的区别在于,孪生接入了实时数据,即在数字世界中存在着一个与现实同步的、动态的虚拟模型,这个模型通过实时的、真实的数据高速推演,分析和预测未来各种事件发生的概率,从而帮助人们做出正确的决策,规避即将发生的风险。在制造业,通过建立数字孪生模型,厂商能够在虚拟环境中预测和分析未来事件的概率,及时识别潜在风险,并在必要时发出预警。

    最早数字孪生的提出和应用,是为了美国空军战斗机的维护工作。战斗机的实时状态、外界环境条件,都会实时复现到“孪生体”上,如果想要知道飞机在某种特殊环境下的情况,或者做一些内外部设计的改动、零部件测试等活动,工程师们都可以在“孪生体”上进行,这样既避免了对飞机本身的影响,也可以提高效率、节约成本。

    在民用制造领域,数字孪生的应用同样广泛,美国通用电气公司会为引擎、涡轮、核磁共振等都创造一个数字孪生体,通过对运行数据进行连续采集和智能分析,可以预测维护周期、维护工作的最佳时间点,以及提供故障率参考等。

    数字孪生具体是如何赋能制造企业发展的呢?

    供应链数字孪生落地应用的首要前提是实时地获取数据随着5G技术与工业互联网技术的突破,我们已经能够高效获取供应链每一个节点上的数据,使底层的数据获取不再成为核心瓶颈。其次,机器学习与人工智能技术逐渐成熟,使得原本复杂的计算能够通过机器学习的高效算法,用最优的求解模型,实时的推演与求解,保证了运算结果的及时性与准确性。

    具体到实践层面,企业需要提前构建一个数字孪生模型,数策智能IDEAS智能决策一体化平台在可以在孪生世界中获取实时的数据,其模型能够推演出基于该数据分析的未来各种事件发生的概率。当风险发生的概率达到某一阈值的时候,模型就会向用户发出警报,同时模型背后的图数据库能够推演出该点风险发生后,所能影响的其他点的风险。

    接下来,作为总控的计算平台为了应对这个风险,背后的计算引擎会开始高速计算,通过海量版本的模拟计算,最终将提供若干版损失较小的方案,帮助用户决策。在面对突发状况时,管理者就从做填空题变成了做选择题,极大提升决策效率。得益于制造行业信息化程度高的优势,数策曾帮助一家零部件企业在原有的业务系统上搭建了一套供应链孪生系统,帮助企业快速获得了数字化预警能力。该零部件企业面临着严重的供应链结构性库存过剩的问题。然而,企业交付却频频出现问题,应到的物料没有到,过剩的物料却还在输入。数策智能通过对其供应链进行孪生建模,分析了不同主机厂的最有可能的需求,以及供应端的具体产能,在孪生端分析了多种可能性数据,从而在风险与收益之间,帮助企业做出了最优的决策方案。

    在数字孪生虚拟出的数字世界里,原本复杂、笨重的工业制造活动变得快速、灵巧。从现实到虚拟,省下的是大量的人力资源、时间成本;从虚拟到现实,提升的是运营效率和抗风险能力。数字孪生并非空中楼阁,当我们具备了成熟的技术条件和实践经验时,就可以为供应链构建起一个强大的“雷达系统”,有了这个系统,供应链智能化的进程就将迈上新的台阶。