現(xiàn)如今，數(shù)字孿生技術(shù)不只應(yīng)用在制造業(yè)，它已經(jīng)徹底進(jìn)入了物聯(lián)網(wǎng)，人工智能和數(shù)據(jù)分析的融合世界。隨著更復(fù)雜的“事物”與生成數(shù)據(jù)的能力聯(lián)系在一起，擁有數(shù)字等同物使數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他IT專業(yè)人員，能夠以最高效率優(yōu)化部署虛擬場(chǎng)景。

什么是數(shù)字孿生？

數(shù)字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過(guò)程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對(duì)應(yīng)的實(shí)體裝備的全生命周期過(guò)程。

數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)擴(kuò)展到包括建筑物，工廠甚至城市等大型項(xiàng)目，有人說(shuō)流程可以擁有數(shù)字孿生，從而進(jìn)一步擴(kuò)展了這一概念。這個(gè)想法首先出現(xiàn)在NASA：早期太空艙的完整模型在地面上用于鏡像和診斷軌道中的問題，最終被全數(shù)字模擬所取代。

但在Gartner將“數(shù)字孿生”列為2017年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)之一后，這個(gè)名詞才真正流行起來(lái)。Gartner表示，數(shù)字孿生是物理事物或系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)軟件模型，它依賴傳感器數(shù)據(jù)。

三到五年內(nèi)，數(shù)以億計(jì)的物件將由數(shù)字孿生呈現(xiàn)。一年后，Gartner再次將數(shù)字孿生列為主要趨勢(shì)，并預(yù)測(cè)，到2020年，估計(jì)有210億個(gè)連接的傳感器和終端，數(shù)字孿生將在不久的將來(lái)存在于數(shù)十億個(gè)事物中?！?/p>

本質(zhì)上，數(shù)字孿生是一種計(jì)算機(jī)程序，它將有關(guān)物理對(duì)象或系統(tǒng)的真實(shí)數(shù)據(jù)作為輸入，并將生成的數(shù)據(jù)作為輸出，預(yù)測(cè)或模擬物理對(duì)象或系統(tǒng)將如何受到這些輸入的影響。

數(shù)字孿生如何工作？

數(shù)字孿生的誕生是由專家（通常是數(shù)據(jù)科學(xué)或應(yīng)用數(shù)學(xué)專家）建立的。這些開發(fā)人員研究了被模仿的物理對(duì)象或系統(tǒng)基礎(chǔ)的物理學(xué)，并使用該數(shù)據(jù)開發(fā)了數(shù)學(xué)模型，以模擬數(shù)字空間中的真實(shí)世界。

數(shù)字孿生的構(gòu)造使其可以接收來(lái)自傳感器的輸入，這些傳感器從真實(shí)世界的數(shù)據(jù)。這使數(shù)字孿生可以實(shí)時(shí)地仿真物理對(duì)象，在這個(gè)過(guò)程中可以洞察性能和潛在問題。數(shù)字孿生也可以根據(jù)其物理對(duì)應(yīng)物的原型進(jìn)行設(shè)計(jì)，在這種情況下，數(shù)字孿生可以在產(chǎn)品精制時(shí)提供反饋。在構(gòu)建任何物理版本之前，數(shù)字孿生甚至可以自己作為原型。

數(shù)字孿生實(shí)例

這里有兩個(gè)數(shù)字孿生的例子——汽車和貨船——讓您了解潛在應(yīng)用。飛機(jī)引擎、火車、輪船和渦輪機(jī)等物體，可以在實(shí)際生產(chǎn)之前進(jìn)行數(shù)字化設(shè)計(jì)和測(cè)試。這些數(shù)字孿生也可用于幫助維護(hù)操作。例如，技術(shù)人員可以在應(yīng)用物理孿生之前，使用數(shù)字孿生胎對(duì)某件設(shè)備的建議修復(fù)進(jìn)行測(cè)試。

數(shù)字孿生業(yè)務(wù)應(yīng)用程序存在于多個(gè)領(lǐng)域：

●制造業(yè)是數(shù)字孿生部署最廣泛的領(lǐng)域，工廠已經(jīng)在使用數(shù)字孿生來(lái)模擬其流程，正如德勤的案例研究

●汽車數(shù)字孿生之所以成為可能，是因?yàn)槠囈呀?jīng)裝有遙測(cè)傳感器，但是隨著越來(lái)越多的自動(dòng)駕駛汽車上路，完善技術(shù)將變得更加重要。

●醫(yī)療保健是產(chǎn)生上述數(shù)字孿生的領(lǐng)域。創(chuàng)可貼大小的傳感器將健康信息發(fā)送回?cái)?shù)字孿生，用于監(jiān)視和預(yù)測(cè)患者的健康狀況。

數(shù)字孿生和物聯(lián)網(wǎng)

顯然，物聯(lián)網(wǎng)傳感器的爆炸式增長(zhǎng)使數(shù)字孿生成為可能。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的完善，數(shù)字孿生方案可以包含較小和較不復(fù)雜的對(duì)象，這給企業(yè)帶來(lái)了額外的好處。

數(shù)字孿生可用于根據(jù)可變數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不同的結(jié)果。這類似于科幻電影中經(jīng)常出現(xiàn)的運(yùn)行模擬場(chǎng)景，其中在數(shù)字環(huán)境中證明了可能的場(chǎng)景。借助額外的軟件和數(shù)據(jù)分析，數(shù)字孿生通?？梢詢?yōu)化IoT部署以實(shí)現(xiàn)最高效率，并幫助設(shè)計(jì)人員在實(shí)際部署之前確定應(yīng)該去的地方或操作方式。

數(shù)字孿生可以復(fù)制物理對(duì)象的次數(shù)越多，發(fā)現(xiàn)效率和其他好處的可能性就越大。例如，在制造過(guò)程中，儀器越高的設(shè)備越多，數(shù)字孿生可能會(huì)更準(zhǔn)確地模擬設(shè)備隨時(shí)間的運(yùn)行情況，從而有助于預(yù)測(cè)未來(lái)的性能和可能的故障。

數(shù)字孿生供應(yīng)商

建立數(shù)字孿生非常復(fù)雜，目前還沒有標(biāo)準(zhǔn)化的平臺(tái)。從事該領(lǐng)域工作的Ian Skerrett，其背后擁有悠久的開放源代碼歷史，他提出了一個(gè)數(shù)字孿生平臺(tái)的框架，這只是第一步，因?yàn)檫@一領(lǐng)域還處于萌芽階段。

與許多新興技術(shù)相比，商業(yè)數(shù)字孿生產(chǎn)品實(shí)際上來(lái)自該領(lǐng)域的一些最大公司。例如，通用電氣（GE）在內(nèi)部開發(fā)了數(shù)字孿生技術(shù)，作為噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)制造過(guò)程的一部分，現(xiàn)在向客戶提供專業(yè)知識(shí)。

另一家大規(guī)模與制造的工業(yè)巨頭西門子（Siemens）也是如此。為了不被這些工廠供應(yīng)商超越，IBM正在營(yíng)銷“數(shù)字孿生”，作為其物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃的一部分，微軟也在Azure的保護(hù)傘下推出了自己的數(shù)字孿生平臺(tái)。

數(shù)字孿生與預(yù)測(cè)孿生

“數(shù)字孿生”可以包括設(shè)備說(shuō)明，3D渲染以及設(shè)備中所有傳感器的詳細(xì)信息。它不斷生成模擬現(xiàn)實(shí)生活選擇的傳感器讀數(shù)?！?/p>

Puri寫道，可預(yù)測(cè)孿生“為設(shè)備的未來(lái)狀態(tài)和行為建?！?。“這是基于來(lái)自其他設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以模擬故障和其他需要注意的情況?！?/p>

作為其數(shù)字孿生計(jì)劃的一部分，Microsoft正在采用該概念并將其應(yīng)用于除物理產(chǎn)品之外的流程中。 在白皮書中，Microsoft提出了數(shù)字處理孿生的想法：

微軟表示：“流程清單是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的下一個(gè)階段，使整個(gè)工廠和供應(yīng)鏈中的產(chǎn)品數(shù)字孿生受益更多?！毕嚓P(guān)的白皮書重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了一些先進(jìn)的制造場(chǎng)景。

數(shù)字孿生的好處

數(shù)字孿生可以實(shí)時(shí)查看物理資產(chǎn)的情況，從而從根本上減輕維護(hù)負(fù)擔(dān)。雪佛龍公司正在為其油田和煉油廠推出數(shù)字孿生技術(shù)，預(yù)計(jì)將節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的維護(hù)費(fèi)用。西門子表示，使用數(shù)字孿生對(duì)尚未制造的物體進(jìn)行建模和原型設(shè)計(jì)，可以減少產(chǎn)品缺陷并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

但請(qǐng)記住，Gartner警告稱，“數(shù)字孿生并非剛需，可能會(huì)增加復(fù)雜性。”對(duì)于特定的商業(yè)問題而言，數(shù)字孿生可能存在成本、安全性、隱私和集成等方面的問題?！?/p>

數(shù)字孿生技能

有興趣成為數(shù)字孿生專業(yè)人士嗎？這些技能要求很高，并且需要機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，預(yù)測(cè)分析和其他數(shù)據(jù)科學(xué)功能方面的專業(yè)知識(shí)。這就是大公司在此領(lǐng)域掛出招牌的原因之一：可能聘請(qǐng)顧問團(tuán)隊(duì)比提升內(nèi)部員工的技能更為合理。