工业物联网：制造业数字孪生的兴起
工业物联网
术语数字双胞胎只不过是使用来自智能设备（例如传感器）的数据来保持物理对象、操作的数字匹配的概念化。连接数字孪生及其物理匹配部分的通道称为数字线程。通过适当结合人工智能和数据，数字模型可能会定期修改和升级。此外，它还提供真实的和并发的虚拟现实。将物理对象与计算机生成的相应项目相结合是至关重要的。随着工业物联网技术趋势的增强，数字孪生技术比以往任何时候都更加重要。
数字对应方与网络技术相连，它们解决问题和提供更高运营绩效的能力使这个数字匹配部分成为每个组织的基本技术。
通过为公司提供完整的产品数字副本，数字孪生技术使行业能够提前注意到设备中的任何物理问题，以便他们可以采取适当的措施在潜在问题发生之前将其消除。
但是，制作设备的数字复制品是一项艰巨的任务。实现这一目标的最佳方式是为制造单元的一个部门创建数字对应部分，将其付诸实践，然后着手为制造单元的其他领域开发数字匹配部分。
此外，数字孪生不同于CAD（计算机辅助设计）。数字对应物的真正潜力在于它可以快速提供工业中物理域和数字域之间实际广泛的连接。
数字孪生技术正在改变制造业的面貌，从而降低成本；控制资产并减少设备故障造成的停机时间。工业中物理对象的数字匹配部分在工业物联网中起着至关重要的作用。这项技术也为全球每个企业增加了新的可能性。数字复制利用虚拟现实等技术，利用数据图形建模，完美创建任何设备的虚拟模型。
数字孪生技术的功能：
在这项现代技术中，工厂中伴随着实物的传感器收集数据并将数据传输到其计算机生成的副本，它们的通信最终提高了实物的性能。蛋糕上的樱桃是虚拟对应物可以在设备在制造单元中物理构造之前创建。
为了制作特定物理产品的精确虚拟部分，工程师必须从众多来源收集和混合数据，例如制造统计数据、有关其工作的信息以及分析软件。除此之外，还需要将人工智能程序纳入特定设备的计算机生成副本中。
制造单元中的数字复制品用于以下各个级别：
#1组件级别：
这一级别的数字孪生突出了整个制造过程中关键的单个组件。唯一最需要的部分和制造过程高度依赖于该特定组件。
#2资产水平：
资产级别的数字副本开发了在生产阶段使用的设备的特定部分的数字副本。
#3系统级：
每当制造商需要改进整条生产线时，就会实施系统级数字复制。
#4过程级别：
流程层面着眼于产品的整个生命周期。从产品/流程设计和开发到制造或生产，再到分销，以及最终用户使用产品的方式。结果有助于开发当前和未来的产品。
数字孪生概念设计方案：
#1建造：
此阶段包括为物理对象配备各种传感器，这些传感器可以测量来自物理对象及其周围环境的洞察力。测量分为两类：
操作测量，与设备的物理性能有关，例如颜色均匀性、扭矩、位移和抗拉强度。
影响物理设备运行的外部数据，例如大气压力、环境温度和湿度水平。
这些测量值可以在编码器的帮助下转换为安全的数字信息。然后将这些数字消息传输到设备的数字副本。
#2沟通：
这个特定阶段实现了物理过程和数字平台之间的实时无缝双向连接。网络连接是支持物理设备虚拟对应物的重要因素。它还涉及3个要素：
边缘处理：
该接口将传感器与过程历史记录器连接起来，然后处理来自传感器的数据并将其传递到平台。这会转换专有协议以使数据格式易于理解并减少网络通信。边缘处理通过在端点处处理摄取的数据来加快网络通信速度。
通讯接口：
通信接口有助于将处理后的数据（信息）从传感器功能传输到集成功能。根据数字孪生配置，产生洞察力的传感器可以放置在任何地方：采矿作业、家中、停车场，几乎任何位置。
边缘安全：
新传感器和通信的引入带来了新的安全威胁，这些威胁正在迅速发展。随着支持IP的资产随着时间的推移而增长，将需要新的解决方案来安全地启用数字孪生。使用防火墙、加密、应用程序密钥和设备证书是最常见的安全方法。
#3聚合：
数据聚合可以支持将数据摄取到数据仓库/存储库中，可以轻松处理和准备分析。数据聚合和处理可以在云端或本地完成。
#4分析：
开始行动的另一个阶段是分析数据。在此阶段，将彻底检查和设想整个数据。大多数数据分析师和科学家使用高级分析平台从数据中产生洞察力，从而实现智能决策。
#5洞察阶段：
从分析中生成的见解以可视化表示形式呈现在仪表板上，突出显示物理世界模拟和数字双胞胎模型在一个或多个维度上的性能的任何细微差异。它指示可能需要调查的区域。
#6法案：
在这里，您可以利用上一步生成的可操作见解，并将它们反馈给实物资产。洞察力通过对命令进行解码的解码器，并被输入负责设备控制和移动的执行器。这些见解也可以在控制供应链的后端系统中更新。
如何为数字孪生技术打下基石？
#1找出机会：
最初，至关重要的是要设想并归零可以从数字孪生技术中获益的制造单元的区域。每个制造单位的需求和正确场景可能不同，但可能具有以下特征：
您选择的物理设备必须是制造过程中的关键要素，才能将资金投入创建虚拟对应物。
产品——可以解决与流程相关的问题，这可能会为企业或客户释放价值。
一旦缩小了机会范围，就必须进一步评估机会，以识别可以提供数字孪生优势的流程因素。
#2检测过程：
下一步是识别具有最高可能价值和高成功率的试点数字双胞胎配置。您可以考虑组织变革管理因素和操作以确定试点的最佳人选。公司通常会选择错误的方法，深入构建高度复杂的设备或流程的数字双胞胎，并可能面临挑战。相反，他们应该专注于广泛而不是深入：在整个组织中广泛部署数字孪生，从而带来最大的价值和支持。
#3对于初学者，缩小范围：
为了限制范围，试点可以是任何业务部门或产品的子集。有限的范围至少应该向企业展示价值。在您开发试点的过程中，实施者应该具有适应性并且应该有开放的心态。一个不可知论的生态系统将允许适应性和与数据集成，并利用新的合作伙伴或技术。
虽然您希望不受数据（结构化和非结构化）和任何数据源（新传感器或外部数据源）的影响，但您需要一个端到端的解决方案，该解决方案的可扩展性足以支持扩展。
#4扩大试点：
一旦试点成功，就可以进一步扩大规模。现在，您需要确定可以扩展试点并从中获益的机会。您可能希望从定位相邻流程或相似且与Pilot相互关联的流程开始。从试点开发过程中犯下的错误中吸取教训，并迅速扩大规模。
是的，不要忘记将采用数字孪生所带来的价值传达给您的股东和大型企业。
#5评估：
在实施这些解决方案后对其进行监控和衡量将使您能够衡量数字孪生所交付的价值。您可以迭代地对未来的数字孪生过程进行更改，并观察结果以确定数字孪生的最佳配置。
加起来：
概括地说，数字孪生技术这一前沿技术趋势将在工业物联网应用部署中发挥至关重要的作用。这项新技术还将有助于增加行业收入，减少因设备和流程问题而产生的不必要的间接费用。数字孪生技术趋势也有助于在很大程度上减少维护支出。此外，它还提高了组织中生产线的一致性。最终，这种技术趋势还改善了作为行业最终目标的客户服务。
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