工廠經理需要監控設備、生產線和操作流程，以實現維護，降低時間和生產成本。目前，許多行業已經進行了一定程度的數字轉型，實現了運營歷史的可視化，進一步提高了決策能力。
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然而，除了回顧歷史數據，即審查已經發生的事件外，管理者還需要評估未來可能發生的情況，展望潛在情況和相應的后果，以確保最終決策更有說服力。
這種場景以前存在于制造業，用軟件重現不同類型的場景。制造商可以通過模擬各種部件、部件和產品的設計和使用來驗證不同設備在不同負載、工藝或環境下的實際性能。此外，制造商還經常使用設備上的信息來構建過程模擬，以驗證設備的實際效率和生產線的運行。如今，豐富的歷史數據和設備實時指標采集使數字孿生成為可能。
從數字孿生開始
數字雙胞胎是一種從物理系統中收集數據，然后記錄和操作結果的技術，其目標是建立與真實系統高度一致的數字副本。有了數字雙胞胎，我們可以深入研究對象、機器、原型設計或過程的功能性能。在實踐層面，數字雙胞胎是由相關資產的歷史和實時數據組成的基于物理資產的數學模型。
在數字雙胞胎技術的幫助下，我們終于可以擺脫現實的束縛，在虛擬環境中進行一系列純數字形式的研究。管理者和分析師可以評估潛在情況，模擬設備、生產線和流程可能面臨的情況。
雖然數字雙胞胎強調場景模擬，但它仍然不同于設計模擬或理論模擬。接下來，我們將使用有限元分析的計算機輔助設計（CAD）以軟件為例，談談兩者在模擬意義上的區別。
數字雙胞胎使用目標設備或工藝實時收集的真實數據，而理論模擬只能使用材料、環境和制造商的一般數據。
顧名思義，設計模擬是在設計階段依靠各種標稱數據來規劃潛在的零件、設備或過程解決方案。與此不同，數字雙胞胎更強調為已形成的設備或過程建立數字表示，然后通過傳感器實時收集的數據不斷改進這種數學模型。
因此，數字雙胞胎將繼續跟蹤整個生命周期中的對象，而不再局限于特定的階段。這確保了更新數據可以隨時與現實世界互動和同步變化。在此基礎上，我們可以測試和分析哪些變化是有效的，嘗試結合過程操作產生的實際數據來提高準確性，并跟蹤各種不符合預期的異常情況。
這種數字副本帶來了一套復雜可靠的綜合視圖，可以在不造成失真的情況下復制需要重現的內容。從這個意義上說，數字雙胞胎是工業生產和工藝分析的新希望。它可以模擬未來情況，進行預測分析，確保在潛在問題發生之前調整操作計劃。
一般來說，數字雙胞胎可以幫助企業提高透明度和可見性，加強管理者的控制能力。在掌握了設備的運行條件和產品的潛在空間后，管理者也可以更好地在生產環境中保持穩定的生產力水平。正因為如此，數字雙胞胎被廣泛視為工業 4.關鍵技術0。
構成數字孿生技術
物聯網
要建立數字雙胞胎，我們必須首先從待建模的資產中提取大量的操作數據，包括歷史數據和實時數據。數據收集的實現自然與物聯網，特別是物聯網傳感器技術是分不開的。
物聯網由大量接入網絡的無線傳感器組成，不斷收集和發送數據并借用Renesas代理實現監控。這部分數據可以通過邊緣計算技術處理，然后由云存儲和顯示。
該技術的優勢在于它可以繼續實時監控資產。傳感器將隨時更新信息，并在設備或流程發生變化時立即發送報警和附加信息。這樣，操作狀態分析將變得及時和詳細，幫助管理者快速發現負面因素并采取補救措施。
物聯網是數字胎來說，物聯網是不可或缺的技術支柱。物聯網將幫助我們發送真實更新數字副本的真實數據，并根據任何時間點研究和操作當前情況。在此期間生成和發送的大量數據也將成為大數據分析應用的必要材料，如診斷和預測。
AI
實現數字孿生的另一項前置技術是人工智能（AI）。作為目前計算機科學領域點，AI致力于研究在計算機化系統中實現自主性和學習能力的可行方法。
換句話說，AI使軟件和硬件系統能夠像人類一樣學習和進化，使其能夠更快地執行人類部署的任務。與數字雙胞胎高度相關AI主要有機器學習（ML）與深度學習（DL）兩種。
在數字孿生概念中，AI負責處理物聯網數據所需的認知能力。物聯網只能通過傳感器捕獲和生成大量數據。后續的數據管理、模式識別、數學解碼、洞察細化和問題解決方案取決于AI完成智能模型。
利用這些信息，AI該模型可以進行預測分析，并在重大問題發生前提出預警和修復計劃。有了這樣一個有效的助手，企業管理層可以加快行動速度，提高效率，然后積極降低運營成本和風險。
用于數字孿生AI該算法是為解決復雜的技術挑戰而設計的，例如：
大規模數據處理：AI算法可以遠遠超過人類的速度處理大量數據，減少人工數據操作造成的意外錯誤；
實時處理速度：數據不僅生成速度快，而且通常包含多種模式，這需要我們使用可擴展和訓練AI模型對數據進行清洗和預處理，然后根據高質量的數據進行分析。
計算機可以在幾毫秒內完成大量的重復任務，從而實現人類無法達到的自動化處理效率。只依靠它AI，數字孿生數據可轉化為可操作的實時行動，用于進一步研究數字資產。
AR、VR與儀表板
物聯網傳感器負責生成數據，AI該系統通過算法進行復雜的計算。但為了使用戶能夠與系統交互，我們還需要一套友好、簡潔、直觀的交互界面。
該界面可以非常簡單，如包含主要監控參數、相關限制和模擬控制選項的儀表板。根據需要，我們還可以顯示特定流程的布局和實時數據可視化結果。
此外，我們也可以使用它VR技術或AR技術創造了更好的性能效果。用戶可以通過可穿戴設備和智能手機獲得前所未有的數據交互體驗。
在VR在系統中，可視化內容將以100%沉浸式的形式呈現，不再依賴任何物理環境。AR該系統完全不同，主要強調過虛擬指示觀察物理世界和虛擬組件。
這些技術的應用可以大大提高解決方案的參與度，也為工業環境帶來了相當大的創新空間。但需要明確的是，在引入新技術之前，請仔細考慮可能的安全風險——不要在工業運營中引入可能增加事故風險的干擾因素。
哪些工業環境適合數字雙胞胎？
考慮到其自然特征，數字雙胞胎已成為預測和模擬領域的重要工具，具有高精度和全數字化的優勢。充分利用數字雙胞胎也將幫助企業顯著提高生產力，降低成本和風險，促進過程自動化。
但正如上面提到的，數字雙胞胎也有自己的可行性和適用性。由于它高度依賴于真實性、可靠性和最新實時數據的支持，如果沒有這種大規模的數據結構，數字雙胞胎策略就無法實施。
此外，傳感器的設計、選擇和部署作為制造過程自動化和數字化轉型的必要元素，不僅需要一定的時間，還需要資金和時間的核算。
在某些情況下，這些數據根本不可用。以原型方案的設計、構建和生產為例，我們不能提前收集真實的運行數據。在這種情況下，我們只能繼續使用理論模擬來進行資產或過程設計。
但只要可行，數字行的，數字雙胞胎確實可以幫助我們根據統計數據深入了解產品的本質和操作規則。以工廠場景為例，為生產線或制造過程建立數字雙胞胎不僅可以節省大量的物理資源，還可以模擬更高運行強度下的狀態指標——，如將輸出提高到每小時50件——然后測試各種調整方案是否能支持這種容量需求。
數字雙胞胎是一個復雜的模型，可以在項目的整個生命周期中收集數據，幫助我們為物理資產建立準確、及時的數字表示。在該技術的支持下，許多行業可能會有更強的測試、預測、知識積累和有效的決策能力。
