工厂经理需要监控设备、生产线和操作流程，以实现维护，降低时间和生产成本。目前，许多行业已经进行了一定程度的数字转型，实现了运营历史的可视化，进一步提高了决策能力。

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然而，除了回顾历史数据，即审查已经发生的事件外，管理者还需要评估未来可能发生的情况，展望潜在情况和相应的后果，以确保最终决策更有说服力。

这种场景以前存在于制造业，用软件重现不同类型的场景。制造商可以通过模拟各种部件、部件和产品的设计和使用来验证不同设备在不同负载、工艺或环境下的实际性能。此外，制造商还经常使用设备上的信息来构建过程模拟，以验证设备的实际效率和生产线的运行。如今，丰富的历史数据和设备实时指标采集使数字孪生成为可能。

从数字孪生开始

数字双胞胎是一种从物理系统中收集数据，然后记录和操作结果的技术，其目标是建立与真实系统高度一致的数字副本。有了数字双胞胎，我们可以深入研究对象、机器、原型设计或过程的功能性能。在实践层面，数字双胞胎是由相关资产的历史和实时数据组成的基于物理资产的数学模型。

在数字双胞胎技术的帮助下，我们终于可以摆脱现实的束缚，在虚拟环境中进行一系列纯数字形式的研究。管理者和分析师可以评估潜在情况，模拟设备、生产线和流程可能面临的情况。

虽然数字双胞胎强调场景模拟，但它仍然不同于设计模拟或理论模拟。接下来，我们将使用有限元分析的计算机辅助设计（CAD）以软件为例，谈谈两者在模拟意义上的区别。

数字双胞胎使用目标设备或工艺实时收集的真实数据，而理论模拟只能使用材料、环境和制造商的一般数据。

顾名思义，设计模拟是在设计阶段依靠各种标称数据来规划潜在的零件、设备或过程解决方案。与此不同，数字双胞胎更强调为已形成的设备或过程建立数字表示，然后通过传感器实时收集的数据不断改进这种数学模型。

因此，数字双胞胎将继续跟踪整个生命周期中的对象，而不再局限于特定的阶段。这确保了更新数据可以随时与现实世界互动和同步变化。在此基础上，我们可以测试和分析哪些变化是有效的，尝试结合过程操作产生的实际数据来提高准确性，并跟踪各种不符合预期的异常情况。

这种数字副本带来了一套复杂可靠的综合视图，可以在不造成失真的情况下复制需要重现的内容。从这个意义上说，数字双胞胎是工业生产和工艺分析的新希望。它可以模拟未来情况，进行预测分析，确保在潜在问题发生之前调整操作计划。

一般来说，数字双胞胎可以帮助企业提高透明度和可见性，加强管理者的控制能力。在掌握了设备的运行条件和产品的潜在空间后，管理者也可以更好地在生产环境中保持稳定的生产力水平。正因为如此，数字双胞胎被广泛视为工业 4.关键技术0。

构成数字孪生技术

物联网

要建立数字双胞胎，我们必须首先从待建模的资产中提取大量的操作数据，包括历史数据和实时数据。数据收集的实现自然与物联网，特别是物联网传感器技术是分不开的。

物联网由大量接入网络的无线传感器组成，不断收集和发送数据并借用Renesas代理实现监控。这部分数据可以通过边缘计算技术处理，然后由云存储和显示。

该技术的优势在于它可以继续实时监控资产。传感器将随时更新信息，并在设备或流程发生变化时立即发送报警和附加信息。这样，操作状态分析将变得及时和详细，帮助管理者快速发现负面因素并采取补救措施。

物联网是数字胎来说，物联网是不可或缺的技术支柱。物联网将帮助我们发送真实更新数字副本的真实数据，并根据任何时间点研究和操作当前情况。在此期间生成和发送的大量数据也将成为大数据分析应用的必要材料，如诊断和预测。

AI

实现数字孪生的另一项前置技术是人工智能（AI）。作为目前计算机科学领域点，AI致力于研究在计算机化系统中实现自主性和学习能力的可行方法。

换句话说，AI使软件和硬件系统能够像人类一样学习和进化，使其能够更快地执行人类部署的任务。与数字双胞胎高度相关AI主要有机器学习（ML）与深度学习（DL）两种。

在数字孪生概念中，AI负责处理物联网数据所需的认知能力。物联网只能通过传感器捕获和生成大量数据。后续的数据管理、模式识别、数学解码、洞察细化和问题解决方案取决于AI完成智能模型。

利用这些信息，AI该模型可以进行预测分析，并在重大问题发生前提出预警和修复计划。有了这样一个有效的助手，企业管理层可以加快行动速度，提高效率，然后积极降低运营成本和风险。

用于数字孪生AI该算法是为解决复杂的技术挑战而设计的，例如：

大规模数据处理：AI算法可以远远超过人类的速度处理大量数据，减少人工数据操作造成的意外错误；

实时处理速度：数据不仅生成速度快，而且通常包含多种模式，这需要我们使用可扩展和训练AI模型对数据进行清洗和预处理，然后根据高质量的数据进行分析。

计算机可以在几毫秒内完成大量的重复任务，从而实现人类无法达到的自动化处理效率。只依靠它AI，数字孪生数据可转化为可操作的实时行动，用于进一步研究数字资产。

AR、VR与仪表板

物联网传感器负责生成数据，AI该系统通过算法进行复杂的计算。但为了使用户能够与系统交互，我们还需要一套友好、简洁、直观的交互界面。

该界面可以非常简单，如包含主要监控参数、相关限制和模拟控制选项的仪表板。根据需要，我们还可以显示特定流程的布局和实时数据可视化结果。

此外，我们也可以使用它VR技术或AR技术创造了更好的性能效果。用户可以通过可穿戴设备和智能手机获得前所未有的数据交互体验。

在VR在系统中，可视化内容将以100%沉浸式的形式呈现，不再依赖任何物理环境。AR该系统完全不同，主要强调过虚拟指示观察物理世界和虚拟组件。

这些技术的应用可以大大提高解决方案的参与度，也为工业环境带来了相当大的创新空间。但需要明确的是，在引入新技术之前，请仔细考虑可能的安全风险——不要在工业运营中引入可能增加事故风险的干扰因素。

哪些工业环境适合数字双胞胎？

考虑到其自然特征，数字双胞胎已成为预测和模拟领域的重要工具，具有高精度和全数字化的优势。充分利用数字双胞胎也将帮助企业显著提高生产力，降低成本和风险，促进过程自动化。

但正如上面提到的，数字双胞胎也有自己的可行性和适用性。由于它高度依赖于真实性、可靠性和最新实时数据的支持，如果没有这种大规模的数据结构，数字双胞胎策略就无法实施。

此外，传感器的设计、选择和部署作为制造过程自动化和数字化转型的必要元素，不仅需要一定的时间，还需要资金和时间的核算。

在某些情况下，这些数据根本不可用。以原型方案的设计、构建和生产为例，我们不能提前收集真实的运行数据。在这种情况下，我们只能继续使用理论模拟来进行资产或过程设计。

但只要可行，数字行的，数字双胞胎确实可以帮助我们根据统计数据深入了解产品的本质和操作规则。以工厂场景为例，为生产线或制造过程建立数字双胞胎不仅可以节省大量的物理资源，还可以模拟更高运行强度下的状态指标——，如将输出提高到每小时50件——然后测试各种调整方案是否能支持这种容量需求。

数字双胞胎是一个复杂的模型，可以在项目的整个生命周期中收集数据，帮助我们为物理资产建立准确、及时的数字表示。在该技术的支持下，许多行业可能会有更强的测试、预测、知识积累和有效的决策能力。