借助RFID技術(shù)，面向車間的數(shù)字孿生應(yīng)用聚焦生產(chǎn)全過程管控

數(shù)字孿生，是指針對物理世界中的物體，通過數(shù)字化的手段來構(gòu)建一個數(shù)字世界中一模一樣的實體，借此來實現(xiàn)對物理實體的了解、分析和優(yōu)化。2019年以來有兩次A股熱炒的概念，一是邊緣計算，另一個就是數(shù)字孿生，尤其是當(dāng)波音737MAX8型飛機出現(xiàn)嚴(yán)重墜毀事故以及法國巴黎圣母院被焚毀，圍繞數(shù)字孿生技術(shù)的討論更是掀起高潮。Gartner發(fā)布的2019年十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢中，也包含數(shù)字孿生。IDC預(yù)測，到2020年全球頭部600家企業(yè)都會使用數(shù)字孿生來提供產(chǎn)品創(chuàng)新。MarketsandMarkets預(yù)測，到2023年數(shù)字孿生市場規(guī)模將達到157億美元，并以38%復(fù)合年增長率增長。數(shù)字孿生未來發(fā)展前景廣闊。

數(shù)字孿生驅(qū)動智能制造

數(shù)字孿生在制造業(yè)中的優(yōu)勢是顯著的，工業(yè)界有一種“工業(yè)領(lǐng)域1%的革命”的說法，即全球工業(yè)生產(chǎn)效率提高1%，成本降低300億。據(jù)Gartner稱：“到2021年，一半的大型工業(yè)公司將使用數(shù)字孿生，從而使這些組織的有效性提高10%?！?/p>

數(shù)字孿生通過設(shè)計工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)等手段，將物理設(shè)備的各種屬性映射到虛擬空間中，形成一個可拆卸、可復(fù)制、可修改、可刪除的數(shù)字圖像，提高了操作者對物理實體的理解。這將使生產(chǎn)更加方便，也將縮短生產(chǎn)周期。當(dāng)然，數(shù)字孿生通過對目標(biāo)感知數(shù)據(jù)的實時了解，借助于對經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測和分析，通過機器學(xué)習(xí)可以計算和總結(jié)出一些不可測量的指標(biāo)，也可以大大提高對機械設(shè)備和過程的理解、控制和預(yù)測。

因此，通過對物理空間和邏輯空間中的對象實現(xiàn)深刻的認識、正確的推理和精確的操作，數(shù)字孿生可以提高設(shè)計、運行、控制和管理的效率。

面向產(chǎn)品的數(shù)字孿生應(yīng)用聚焦產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化。如AFRL與NASA合作構(gòu)建F-15數(shù)字孿生體，基于戰(zhàn)斗機試飛、生產(chǎn)、檢修全生命周期數(shù)據(jù)修正仿真過程機理模型，提高了機體維護預(yù)警準(zhǔn)確度。

面向車間的數(shù)字孿生應(yīng)用聚焦生產(chǎn)全過程管控。如空客通過在關(guān)鍵工裝、物料和零部件上安裝RFID，生成了A350XWB總裝線的數(shù)字孿生體，使工業(yè)流程更加透明化，并能夠預(yù)測車間瓶頸、優(yōu)化運行績效。

虛擬驗證能夠在虛擬空間對產(chǎn)品/產(chǎn)線/物流等進行仿真模擬，以提升真實場景的運行效益。如ABB推出PickMaster Twin，客戶能夠在虛擬產(chǎn)線上對機器人配置進行測試，使拾取操作在虛擬空間進行驗證優(yōu)化。

機遇與挑戰(zhàn)

數(shù)字孿生能夠幫助我們從數(shù)據(jù)驅(qū)動的全新視角，重新審視傳統(tǒng)商業(yè)模式存在的潛在缺陷和創(chuàng)新空間。尤其是隨著傳統(tǒng)的建模仿真技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的進一步融合,在工業(yè)領(lǐng)域，通過數(shù)字孿生技術(shù)的使用，將大幅推動產(chǎn)品在設(shè)計、生產(chǎn)、維護及維修等環(huán)節(jié)的變革?；谀Ｐ?、數(shù)據(jù)、服務(wù)方面的優(yōu)勢，數(shù)字孿生正成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)，同時，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)亦成為數(shù)字孿生技術(shù)擴展應(yīng)用場景的孵化床，從制造業(yè)逐步延伸拓展至更多的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)空間。

但目前，數(shù)字孿生技術(shù)在世界上還處于初級階段，只有一些大公司嘗試在一些領(lǐng)域和環(huán)節(jié)運用數(shù)字孿生技術(shù)來改造一些設(shè)備和工藝，如通用電氣、阿里巴巴、微軟等。目前，中國在工業(yè)、城市等領(lǐng)域的數(shù)字化程度仍然較為薄弱，缺乏構(gòu)建數(shù)字孿生所需要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。對于企業(yè)來說，循序推進企業(yè)數(shù)字化升級，打通業(yè)務(wù)和管理層面的數(shù)據(jù)流，將是當(dāng)前發(fā)展階段的主旋律。