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使用物聯(lián)網創(chuàng)建數字副本:數字孿生技術在實踐中如何運作

2020-07-29   來源:物聯(lián)網之家   評論:0
摘要:數字孿生是物理對象的精確復制品, Gartner將其定義為“現實世界實體或系統(tǒng)的數字表示”。

  數字孿生的概念已經存在了相當長一段時間,然而隨著其主要推動因素——數據分析和物聯(lián)網——逐漸成熟,數字孿生應用最終開始在制造業(yè)之外使用。隨著企業(yè)越來越多地利用虛擬副本的力量,這一趨勢是顯而易見的,唯一還不清楚的是數字孿生在實踐中是如何運作的。

    物聯(lián)網驅動的數字孿生

    數字孿生是物理對象的精確復制品, Gartner將其定義為“現實世界實體或系統(tǒng)的數字表示”。

    通過不斷整合最新信息,數字孿生技術可以帶來最大的價值。與虛擬原型類似,它在數字世界和物理世界之間建立聯(lián)系,但這種聯(lián)系會不斷更新,以反映當前的存在狀況。

    通過實時從智能資產中捕獲數據并將其轉化為見解,數字孿生有助于防止故障并找到解決方案,從而有助于制定有效的業(yè)務策略。在業(yè)務環(huán)境中,這意味著減少停機時間、降低生產和維護成本、增強客戶服務并縮短上市時間。

    通過連續(xù)數據饋送的平穩(wěn)集成,數字孿生可以為企業(yè)提供其產品和流程的最新視圖,從而使企業(yè)能夠主動、有預見性且具有成本效益。為了實現這些好處,虛擬仿真需要數據,而智能物聯(lián)網傳感器實時地將數據傳送給它們。

    物聯(lián)網使組織可以訪問有關物理世界的信息,而數字孿生可以利用這些信息,并對其進行分析、優(yōu)化和測試。數字線程將這兩種技術結合在一起——連續(xù)、無縫的數據流使資產的整個生命周期具有可追溯性。

    Orbis Research稱,到2022年,預計75%的物聯(lián)網平臺將包含某種形式的數字孿生。

    數字孿生技術降低了物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)的復雜性,因為它們集成了由智能傳感器(如智能照明、攝像頭、恒溫器、電表)收集的大量數據集,并將它們映射到更易于分析、測量和理解的虛擬副本中。該技術的采用速度正在加快,目前的研究也證實了這一點。根據Gartner的報告顯示,到2022年,超過2/3已實施物聯(lián)網的企業(yè)將在生產流程中至少部署一項數字孿生,或計劃在一年內部署數字孿生,預計效率將提高10%。Markets and Markets預測,到2025年,數字孿生市場預計將增長到358億美元,自2019年以來復合年增長率為37.8%。

    物聯(lián)網數字孿生用例

    直至最近,諸如制造和產品設計等以工程為導向的重資產行業(yè)一直是數字孿生技術的主要受益者。然而,隨著諸如物聯(lián)網、AI和云計算等支持技術的可用性不斷提高,數字孿生的新應用正在其他垂直行業(yè)中出現。

    1. 汽車

    盡管汽車公司仍在努力使自動駕駛技術在商業(yè)上可行,但它們中的大多數已經采用了物聯(lián)網驅動的數字孿生技術,以從裝有傳感器的汽車中獲取行為和操作數據。汽車工程師可以創(chuàng)建車輛的數字模型,以識別出設計中可能出現的錯誤,并在實際生產之前對汽車的安全性、效率和創(chuàng)新進行改進。

    引領這一創(chuàng)新的是特斯拉,該公司創(chuàng)建了每種車型的數字孿生,但其他制造商也在緊跟其后。例如,日產正在利用實時虛擬副本查明電池漏液的原因、減少地盤體積、優(yōu)化車輛空間存儲等。同樣,梅賽德斯的工廠使用數字模型來模擬整個生產流程,以提高效率和靈活性,從而能夠更快地響應客戶需求。

    數字孿生在汽車領域的另一個有趣應用是賽車運動,虛擬模擬器完美地模擬了賽道體驗,從而為工程師提供有關車輛設計和空氣動力學的深入見解。這些見解可以提高駕駛員的安全性,并為觀眾帶來激動人心的體育盛宴。

    2. 制造業(yè)

    制造業(yè)是數字孿生技術最先進的應用領域。從繪圖板到最終裝配,該技術可提供對產品和流程的實時360度可見性。它使制造商能夠構建和測試新的先進概念,而無需關閉生產線和影響交貨時間。

    數字孿生為分析真實世界的產品應用提供了無限可能性,而不會產生與傳統(tǒng)研發(fā)運營相關的巨大成本。對生產流程的強大仿真保證了所獲得的輸出將與最初的預測一致。

    數字孿生應用給重工業(yè)帶來好處的一個典型例子是航空航天工程。以波音公司為例。

    該公司的工程師正在對各種飛機部件進行數字仿真,以評估它們的耐用性、壽命和可靠性。這有助于公司確保乘客和機組人員的最高安全標準。由于采用了數字孿生技術,波音公司可以預測特定零件的性能,并預測(并避免)發(fā)動機故障的潛在風險。

    3. 智慧城市

    數字孿生也正在推動智慧城市的強勁轉型。城市規(guī)劃者和政府部門安裝儀表和傳感器以監(jiān)測和跟蹤交通水平,從而幫助他們更好地了解占用率、環(huán)境條件、能源消耗、公共安全以及城市生態(tài)系統(tǒng)的其他方面。(來自物聯(lián)之家)通過虛擬模擬,他們可以生成城市的并行版本,以測試更可持續(xù)、對公民更友好和更有利可圖的城市政策和愿景。

    新加坡是第一個利用大量數據來改善其居民生活質量的城市。該城市將模擬環(huán)境納入其發(fā)展戰(zhàn)略,以支持更健康、更強大和更安全的社區(qū)。其他追隨者城市包括蘇黎世、哥本哈根、雅加達、墨爾本和開普敦等。越來越多的城市也開始嘗試虛擬副本技術來解決城市化挑戰(zhàn)。據估計,到2025年,全球智慧城市的數量將達到500個。

    4. 物流

    數字孿生可以模擬即將發(fā)生的事件,并為未來提出可能的方案,從而使物流領域的應用多樣化。

    物流公司已經在利用物聯(lián)網傳感器來跟蹤貨物。現在,他們可能會進一步利用物聯(lián)網驅動的數字孿生,創(chuàng)建虛擬仿真來提高容量利用率,并設計出更有效和可持續(xù)的包裝解決方案。在配送中心和倉庫,從機械中獲取的信息可以作為預測模型的輸入,而這些預測模型可以預測并防止故障和停機。

    物聯(lián)網數字孿生還可以幫助進行倉庫規(guī)劃、配置、管理和持續(xù)優(yōu)化。DHL是廣泛使用此應用的公司之一,該公司利用實時運營數據不斷評估變化對設施布局、設備、員工生產力和流程的潛在影響。

    5. 零售

    零售業(yè)擁有豐富的消費者數據,這些數據可以從PoS系統(tǒng)、移動設備、店內信標和其他來源中提取。通過數字孿生,可以輕松地將此數據轉換為商店的全面虛擬表示。

    在店內,數字復制品使零售商能夠監(jiān)測和測試商品的最佳放置,并根據顧客的興趣模式管理商品的分銷。此外,使用數字孿生,零售公司還可以了解從設計到銷售的整個產品生命周期。這些見解使零售商能夠防止缺貨并減少浪費。最后,電子商務和零售組織采用數字孿生來構建復雜的消費者行為模式,幫助他們創(chuàng)造以客戶為中心的個性化體驗。此外,從各種接觸點收集的詳細消費者數據,包括購買歷史、網站訪問和社交媒體參與度等,可以在以后用于提高廣告和營銷活動的效果。

    6. 醫(yī)療保健

    技術在醫(yī)療中起著變革性作用,可以改善治療效果并提高患者的舒適度。數字孿生現在已成為其中的一部分。隨著互聯(lián)醫(yī)療趨勢的快速發(fā)展,虛擬副本可用于數據驅動型決策,以支持極其復雜的醫(yī)療環(huán)境,并提高安全性、可及性和治療效率。

    以下是一些在醫(yī)療保健領域中流行的數字孿生示例。分析顧問可以使用數字孿生來模擬新醫(yī)院或改造現有設施,以發(fā)現最佳的病床布置、人員配置和平面布置。虛擬副本可以將從可穿戴設備、患者門戶和移動設備收集的數據結合起來,創(chuàng)建患者健康的終身記錄。(來源物聯(lián)之家網)這樣的副本將促進結果預測、慢性病管理和高度個性化的治療。醫(yī)療器械制造商也可以從數字孿生中受益,利用虛擬副本來創(chuàng)建先進的、經濟實惠的矯正器械,同時繞開昂貴的物理原型開發(fā)。

    7. 公用事業(yè)

    數字孿生技術在數據豐富的公用事業(yè)領域發(fā)揮了巨大的作用,它們提供了物理網格和流程的統(tǒng)一視圖。它們用一個單一的空間化平臺取代或增強了傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)和人工操作。隨著模型仿真不斷學習和自我更新,它們有助于消除數據不一致之處,并為預測性公用事業(yè)管理建立可靠的數據基礎。

    動態(tài)模型的透明度有助于公用事業(yè)提供商改善資產管理、檢測異常并防止故障。通過這些增強,電力、天然氣、水和其他公用事業(yè)公司還可以減輕服務中斷或故障對社會和經濟造成的影響。

    悉尼水務公司(Sydney Water)應用了一個有趣的數字孿生。為了實現綜合供水服務的愿景,這家澳大利亞水務公司利用數字仿真來提高水力模型的準確性,以便進行更有效的供水規(guī)劃和主動識別問題。

    總結

    隨著企業(yè)試圖擺脫商品化陷阱,數字孿生為他們提供了一個機會,用新的、超個性化的產品和服務來建立市場差異化優(yōu)勢。實時仿真和預測使各行各業(yè)的組織能夠使用主動的、數據驅動的方法來預防故障、提高產品質量、簡化流程并為市場帶來領先于競爭對手的價值。

責任編輯:田耘

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