详细谈一谈数字孪生技术如何为现代化社会带来发展契机

发布时间:2021-03-03 17:26:03 作者:臻图信息 阅读量:919

 伴随着人类进入信息化、数字化时代,人们对虚拟数字化世界的好奇和探寻就从未停止过。如今,数字孪生已开始推动人类生产力革命和升级,改变人们的生产生活方式。

 中国是加工制造业大国,产业数字化升级正在推进中,数字孪生的应用有无限广阔的空间,加上政策支持,数字孪生在我国迎来了快速的发展机遇期。

1、数字孪生迎来发展新契机

 我国十分重视发展数字经济,在创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念引导下,我国正积极推进数字产业化、产业数字化,引导数字经济和实体经济深层次融合,推动经济高质量发展。

 2020年4月,国家发改委、中央网信办发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》的通知,将数字孪生与大数据、人工智能、5G等并列,并专辟章节谈“开展数字孪生创新计划”,要求“引导各方参与提出数字孪生的解决方案”;同月,工信部在发布的《智能船舶标准体系建设指南》(征求意见稿)中,也明确的将建设“数字孪生(体)”列入关键技术应用。2020年9月,国资委下发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,要求国有企业在数字化转型工作中,加快推进数字孪生、北斗通信等技术的应用。

 业界对数字孪生的关注也热度不减。全球最具权威性的IT研究与顾问咨询公司Gartner在近些年来的重要战略科技趋势报告中,频繁关注数字孪生技术及其应用场景。去年10月发布的2021年重要战略技术趋势报告中提及的行为互联网、组装式智能企业及超级自动化等新科技趋势,也均需数字孪生技术体系的支撑。可以看到数字孪生已经渗透到未来技术应用的各个方面。

2、数字孪生的探究热度不断升温

 “数字孪生”最初的概念模型由迈克尔·格里弗斯博士于2002年10月在美国制造工程协会管理论坛上提出。2009年,美国空军有关实验室第一次提出“机身数字孪生”概念。2010年,美国国家航空航天局(NASA)在《建模、仿真、信息技术和处理》和《材料、结构、机械系统和制造》两份技术路线图中开始直接应用“数字孪生”这个名称。

 近些年来,学术界和企业界对数字孪生的探究热度不减,愈加深入,国际标准ISO23247(待发布)对数字孪生制造展开明确定义,界定了生产场景下的数字孪生。纵览数字孪生的发展过程,伴随着有关技术的迭代更新,数字孪生的内涵也不断完善:从简单的对一个产品、一台设备、一条生产线等的数字孪生,演进到更加复杂的对一个企业组织、一座城市的数字孪生。英国和德国甚至提出“数字国家”这种更加宏观的概念。

 现阶段,学术界和工业界对数字孪生概念的描述虽仍有差异,但正趋于共识:数字孪生是以特定的目的为导向对物理世界现实目标的数字化表述。这一对象不但包含产品、设备、建筑物等“实物”,也包含企业组织、城市等“实体”。通过对物理目标构建数字孪生模型,实现物理目标和数字孪生模型的双向映射。对于不同的现实目标,其数字孪生模型构建的着重点和主要用途不尽相同,对于企业组织、城市等实体数字孪生,则更强调对广域数据的汇聚融通,着力于通过模拟仿真来优化全局决策,加强协同,也愈来愈得到企业管理者和政府的重视。

 

3、数字孪生依赖于新技术发展和集成

 数字孪生的技术实现依赖于诸多新技术的发展和高度集成,以及跨学科知识的综合运用,是一个复杂的、协同的系统工程,涉及到的关键技术方法包含建模、大数据分析、机器学习、模拟仿真等。

 举例来说 ,如果把数字孪生的构建比作“数字人”的创造,则其核心的建模过程就好比骨架的搭建过程;采集数据,展开数据治理和大数据分析,就好比生成人的肌肉组织;而数据在物理世界和赛博空间之间的双向流动正如人体的血液,所提供的动能使数字机体不断成长,对物理世界目标的映射更趋精准;模拟仿真使“数字人”具备智慧,进而使通过赛博空间高效率、低成本优化物理实体成为可能。

 数字孪生建模技术经历了从实物的“组件组装”式建模到复杂实体的多维深度融合建模的发展。

 建模是数字孪生落地运用的引擎。过去,数字孪生建模一般是通过将不同领域的独立模型“组装”成更大的模型来实现。对产品、设备等实物,通过“组装”建模可以实现不错的效果,但复杂实体的建模往往是跨领域、跨类型、跨尺度,涉及到多个维度,通过单一维度的“组件组装”,建模效果欠佳。

 多维深度融合建模技术的逐步完善,支撑更复杂的实体组织或智慧城市的孪生模型构建:多维度建模技术的引进,通过融合不同粒度的属性、行为、特征等的“多空间尺度”,及其刻画物理目标随时间推进的演化过程、实时动态运行过程、外部环境与干扰影响等“多时间尺度”模型,使数字孪生模型能够同时反映建模目标在微观和宏观层面上的特征。

 基于深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的发展促使大数据分析能力显著提高,是构建面向实体的复杂数字孪生体的基础支撑。

 目前,企业内部各部门数据统计口径不一、数据的自采率和实时性不高等问题普遍存在,影响了企业数字孪生刻画的精确度。基于深度学习、强化学习等新兴机器学习技术的引进,实现多维异构数据的深度特征提取,大大提升了数据分析效率,促使构建面向企业的复杂数字孪生体成为可能。

 仿真模拟技术从初期的有限元分析对物理场的仿真,发展到网络模型对复杂实体组织的仿真。有限元分析主要注重于某个专业领域,比如说实物的应力或疲劳等,但物理现象通常都不是独自存在的,比如说只要运动便会产生热,而热反过来又影响一些材料属性。这种物理系统的耦合就是多物理场,分析复杂度要比独自分析一个物理场大得多。而由于实体组织更为复杂,除去传统的物理特性外,还涉及到复杂的业务因素,如针对工业制造企业需要面向人、机、料、法、环、财等诸多要素,且要考虑相互之间的复杂关系,需要依靠分布式仿真、交互式仿真、智能Agent等网络模型的不断迭代发展。

 

4、数字孪生应用前景广泛

 构建数字孪生模型不是目的,而是手段,人们寄希望于通过对数字孪生模型的分析,来改善其对应的现实目标的性能和运行效率。

 从实际情况看,实物的数字孪生可以提高工业产品在研发、运维等生命周期内的效益。实物数字孪生应用的价值是通过虚实融合、虚实映射,持续改善产品的使用性能,提升产品运行的安全性、可靠性、稳定性,提升产品运行的“健康度”,进而提升产品在市场上的竞争力。与此同时,通过对产品的结构、材料、制造工艺等各方面的不断改进,降低产品成本,协助企业提升盈利能力。

 例如美国通用公司在其工业互联网平台Predix上运用实物的数字孪生技术,对航空发动机进行实时监控、故障检测和预测性维护;在产品报废回收再运用生命周期,可以根据产品的使用履历、检修物料清单和更换备用件的记录,结合数字孪生模型的仿真结果,辨别零件的健康情况。

 以企业组织实体为目标的数字孪生能大幅度提升企业整体的数字化、智能化经营水平,实现降本增效。许多企业在信息化建设过程中所使用的ERP、CRM、MES、FMS等条块化的信息化系统数据上彼此独立,实际上形成了企业内部大量的“数据孤岛”,管理层难以及时了解企业经营的全貌。现有的企业管理软件设计思路多为模拟企业的实体业务过程及线下操作的动作,如各种单据、表样、流程等,而不是构建实体业务的数字化模型。因此形成了大量的冗余数据,一致性也较差。

 通过多维建模,企业数字孪生通过构建企业实体业务的多维模型,实现对业务数据的实时分析,并基于业务动因实时预测业务结果,预警风险并及时调整。实现数据采集、建模仿真、分析预警、决策支持的实时一体化。

 数字孪生技术也正慢慢在更广泛的领域得到应用。数字孪生城市已变成支撑智慧城市建设的技术体系,是虚实交融的城市未来发展形态,如新加坡政府主导推动的“虚拟新加坡”项目,通过数字孪生实现的动态三维城市模型和协作数据平台。在英国推动的“数字英国”战略项目中,信息管理框架变成英国国家级数字孪生体的核心技术载体。

 可以预见,伴随着全新一代信息技术与实体经济深度融合进程的加快,企业数字化转型需求的提升,政策的不断支持,数字孪生将为工业制造、未来生活带来无限的可能。

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