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今天的數位化技術正在不斷地改變每乙個企業。未來，所有的企業都將成為數位化的公司，這不只是要求企業開發出具備數位化特徵的產品，更指的是通過數位化手段改變整個產品的設計、開發、製造和服務過程，並通過數位化的手段連線企業的內部和外部環境。
隨著產品生命週期的縮短、產品定製化程度的加強，以及企業必須同上下游建立起協同的生態環境，都迫使企業不得不採取數位化的手段來加速產品的開發，提高開發、生產、服務的有效性以及提高企業內外部環境的開放性。
這種數位化的轉變對於傳統的工業企業來說可能會非常困難，因為它同沿用了幾十年的基於經驗的傳統設計和製造理念相去甚遠。設計人員可能不再需要依賴於通過開發實際的物理原型來驗證設計理念，也無需通過複雜的物理實驗才能驗證產品的可靠性，不需要進行小批量試製就可以直接**生產的瓶頸，甚至不需要去現場就可以洞悉銷售給客戶的產品運**況。
這種方式，無疑將貫穿整個產品的生命週期，不僅可以加速產品的開發過程，提高開發和生產的有效性和經濟性，更有效的了解產品的使用情況並幫助客戶避免損失，更能精準的將客戶的真實使用情況反饋到設計端，實現產品的有效改進。
而所有的這一切，都需要企業具備完整的數位化能力，而其中的基礎，就是數字孿生，即digital twin技術。
數字孿生的概念
數字孿生，顧名思義，是指針對物理世界中的物體，通過數位化的手段來構建乙個數字世界中一模一樣的的實體，藉此來實現對物理實體的了解、分析和優化。
數字孿生概念的發展歷史
2023年密西根大學教授dr. michael grieves在發表的一篇文章中第一次提出了數字孿生概念，他認為通過物理裝置的資料，可以在虛擬（資訊）空間構建乙個可以表徵該物理裝置的虛擬實體和子系統，並且這種聯絡不是單向和靜態的，而是在整個產品的生命週期中都聯絡在一起。
顯然，這個概念不僅僅指的是產品的設計階段，而延展至生產製造和服務階段，但是由於當時的數位化手段有限，因此數字孿生的概念也只是停留在產品的設計階段，通過數字模型來表徵物理裝置的原型。
在那之後，數字孿生的概念逐步擴充套件到了模擬**、虛擬裝配和3d列印這些領域，而到了2023年以後，隨著物聯網技術、人工智慧和虛擬實境技術的不斷發展，更多的工業產品、工業裝置具備了智慧型的特徵，而數字孿生也逐步擴充套件到了包括製造和服務在內的完整的產品週期階段，並不斷豐富著數字孿生的形態和概念。
數字孿生概念的不同形態
數字孿生技術貫穿了產品生命週期中的不同階段，它同plm（product lifecycle management）的理念是不謀而合的。可以說，數字孿生技術的發展將plm的能力和理念，從設計階段真正擴充套件到了全生命週期。
數字孿生以產品為主線，並在生命週期的不同階段引入不同的要素，形成了不同階段的表現形態。
設計階段的數字孿生
在產品的設計階段，利用數字孿生可以提高設計的準確性，並驗證產品在真實環境中的效能。
這個階段的數字孿生，主要包括如下功能：
數字模型設計：使用cad工具開發出滿足技術規格的產品虛擬原型，精確的記錄產品的各種物理引數，以視覺化的方式展示出來，並通過一系列的驗證手段來檢驗設計的精準程度；模擬和**：通過一系列可重複、可變引數、可加速的**實驗，來驗證產品在不同外部環境下的效能和表現，在設計階段就驗證產品的適應性。
例如，在汽車設計過程中，由於對節能減排的要求，達索幫助包括寶馬、特斯拉、豐田在內的汽車公司利用其cad和cae平台3d experience，準確進行空氣動力學、流體聲學等方面的分析和**，在外形設計通過資料分析和**，大幅度地提公升流線性，減少了空氣阻力。
製造階段的數字孿生
在產品的製造階段，利用數字孿生可以加快產品匯入的時間，提高產品設計的質量、降低產品的生產成本和提高產品的交付速度。
產品階段的數字孿生是乙個高度協同的過程，通過數位化手段構建起來的虛擬生產線，將產品本身的數字孿生同生產裝置、生產過程等其他形態的數字孿生高度整合起來，實現如下的功能：
生產過程**：在產品生產之前，就可以通過虛擬生產的方式來模擬在不同產品、不同引數、不同外部條件下的生產過程，實現對產能、效率以及可能出現的生產瓶頸等問題的提前預判，加速新產品匯入的過程;數位化產線：將生產階段的各種要素，如原材料、裝置、工藝配方和工序要求，通過數位化的手段整合在乙個緊密協作的生產過程中，並根據既定的規則，自動的完成在不同條件組合下的操作，實現自動化的生產過程；同時記錄生產過程中的各類資料，為後續的分析和優化提供依據。關鍵指標監控和過程能力評估：通過採集生產線上的各種生產裝置的實時執行資料，實現全部生產過程的視覺化監控，並且通過經驗或者機器學習建立關鍵裝置引數、檢驗指標的監控策略，對出現違背策略的異常情況進行及時處理和調整，實現穩定並不斷優化的生產過程。
服務階段的數字孿生
隨著物聯網技術的成熟和感測器成本的下降，很多任務業產品，從大型裝備到消費級產品，都使用了大量的感測器來採集產品執行階段的環境和工作狀態，並通過資料分析和優化來避免產品的故障，改善使用者對產品的使用體驗。
這個階段的數字孿生，可以實現如下的功能：
遠端監控和**性維修：通過讀取智慧型工業產品的感測器或者控制系統的各種實時引數，構建視覺化的遠端監控，並給予採集的歷史資料，構建層次化的部件、子系統乃至整個裝置的健康指標體系，並使用人工智慧實現趨勢**；基於**的結果，對維修策略以及備品備件的管理策略進行優化，降低和避免客戶因為非計畫停機帶來的損失；優化客戶的生產指標：對於很多需要依賴工業裝備來實現生產的工業客戶，工業裝備引數設定的合理性以及在不同生產條件下的適應性，往往決定了客戶產品的質量和交付週期。而工業裝備廠商可以通過海量採集的資料，構建起針對不同應用場景、不同生產過程的經驗模型，幫助其客戶優化引數配置，以改善客戶的產品質量和生產效率。產品使用反饋：通過採集智慧型工業產品的實時執行資料，工業產品製造商可以洞悉客戶對產品的真實需求，不僅能夠幫助客戶加速對新產品的匯入週期、避免產品錯誤使用導致的故障、提高產品引數配置的準確性，更能夠精確的把握客戶的需求，避免研發決策失誤。
例如，寄雲科技在為石油鑽井裝置提供的**性維修和故障輔助診斷系統，不僅能夠實時採集鑽機不同關鍵子系統，如發電機、泥漿幫浦、絞車、頂驅的各種關鍵指標資料，更能夠根據歷史資料的發展趨勢，對關鍵部件的效能進行評估，並根據部件效能**的結果，調整和優化維修的策略；同時，還能夠根據鑽機的實時狀態的分析，對鑽井的效率進行評估和優化，能夠有效的提高鑽井的投入產出比。
數字孿生的意義
自概念提出以來，數字孿生技術在不斷的快速演化，無論是對產品的設計、製造還是服務，都產生了巨大的推動作用。
更便捷，更適合創新
數字孿生通過設計工具、**工具、物聯網、虛擬實境等各種數位化的手段，將物理裝置的各種屬性對映到虛擬空間中，形成可拆解、可複製、可轉移、可修改、可刪除、可重複操作的數字映象，這極大的加速了操作人員對物理實體的了解，可以讓很多原來由於物理條件限制、必須依賴於真實的物理實體而無法完成的操作，如模擬**、批量複製、虛擬裝配等，成為觸手可及的工具，更能激發人們去探索新的途徑來優化設計、製造和服務。
更全面地測量
只要能夠測量，就能夠改善，這是工業領域不變的真理。無論是設計、製造還是服務，都需要精確的測量物理實體的各種屬性、引數和執行狀態，以實現精準的分析和優化。
但是傳統的測量方法，必須依賴於**不菲的物理測量工具，如感測器、採集系統、檢測系統等，才能夠得到有效的測量結果，而這無疑會限制測量覆蓋的範圍，對於很多無法直接採集到測量值的指標，往往無能為力。
而數字孿生技術，可以借助於物聯網和大資料技術，通過採集有限的物理感測器指標的直接資料，並借助大樣本庫，通過機器學習推測出一些原本無法直接測量的指標。
例如，我們可以利用潤滑油溫度、繞組溫度、轉子扭矩等一系列指標的歷史資料，通過機器學習來構建不同的故障特徵模型，間接推測出發電機系統的健康指標。
更全面的分析和**能力
現有的產品生命週期管理，很少能夠實現精準的**，因此往往無法對隱藏在表象下的問題提前進行預判。
而數字孿生可以結合物聯網的資料採集、大資料的處理和人工智慧的建模分析，實現對當前狀態的評估、對過去發生問題的診斷，以及對未來趨勢的**，並給予分析的結果，模擬各種可能性，提供更全面的決策支援。
經驗的數位化
在傳統的工業設計、製造和服務領域，經驗往往是一種模糊而很難把握的形態，很難將其作為精準判決的依據。而數字孿生的一大關鍵進步，是可以通過數位化的手段，將原先無法儲存的專家經驗進行數位化，並提供了儲存、複製、修改和轉移的能力。
例如，針對大型裝置執行過程**現的各種故障特徵，可以將感測器的歷史資料通過機器學習訓練出針對不同故障現象的數位化特徵模型，並結合專家處理的記錄，將其形成未來對裝置故障狀態進行精準判決的依據，並可針對不同的新形態的故障進行特徵庫的豐富和更新，最終形成自治化的智慧型診斷和判決。
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