什么是数字孪生？它是如何产生的？
数字孪生是指系统或实际物体的表示形式。尽管“数字孪生”这个概念由来已久，但直到物联网 (IoT) 兴起，它才得以真正落地应用。
“数字孪生”一词最早于2002年由Challenge Advisory在密歇根大学提出，当时他们正在为Michael Grieves举办一场演讲。
近年来，数字孪生技术发展迅猛。我们大多数人要么已经接触过这个术语，要么至少听说过它。
根据 Grand View Research, INC. 的一份报告，预计到 2025 年，全球数字孪生市场规模将达到 260.7 亿美元，在此期间的复合年增长率将达到 37.8%。
我们在本博客中重点介绍了一些知名企业的数字孪生应用案例，这将帮助您了解数字孪生如何使这些企业受益，以及数字孪生技术对您业务的潜在应用前景。
数字孪生在各行业的应用案例
制造业
通用电气（航空）
当生产线上的某个部件意外发生故障时，会影响整个生产链。我们可以通过实施适当的预防措施来避免这种危机。
但是，有时在不中断生产流程的情况下进行预防性维护是一项挑战。这个问题可以通过正确实施数字孪生技术来解决。
通用电气是数字孪生技术的早期用户之一。截至 2018 年底，他们拥有约 120 万个物理系统的数字孪生模型。
通用电气的软件工程师在其 300 多台 GE90 发动机中构建了数字孪生组件，这为他们的一家航空公司客户提供了帮助。
这些数字孪生模型被输入信息和知识，以便告知操作员当前状况，甚至预测未来的维护计划。
它主要通过以下四种方式工作：
- 由专家执行维修技师的工作。
- 在发动机上安装传感器，提供温度、空气质量和振动等重要信息。
- 通过对机队进行分析，提供飞行体验方面的信息。
- 通过模拟预测这些组件在尚未经历的条件下的使用寿命。
沃尔沃集团
沃尔沃致力于不断提升其制造运营的敏捷性和灵活性，以满足日益增长的客户期望并适应新技术。
这家瑞典汽车制造商以其卓越的工程技术而闻名，从概念设计阶段到制造流程阶段，全程贯通数字化流程。
此外，沃尔沃目前正在将一线员工的工作流程整合到其数字化流程中。由此催生了用于质量保证任务的数字孪生模型。
本案例的关键目标是提升整体质量，评估指标包括以下几点：
- 在提高效率的同时降低成本，甚至达到接近百万分之零 (PPM) 的质量目标。
- 升级并验证发动机配置和质量保证检查清单流程，以将时间缩短至一小时。
- 实现整个质量保证流程的数字化，每天节省数千欧元。
特斯拉
特斯拉也是最早采用数字孪生概念的公司之一。他们为每辆车的识别码 (VIN) 都创建了一个数字孪生模型。
车辆与工厂之间会持续进行数据传输。这项技术还能帮助特斯拉追踪所有事件，即使是像车门轻微晃动这样的小事。
他们会持续下载每位客户车辆的软件更新，并根据车辆识别码 (VIN) 来评估车辆状况。
服务与维护
北极星
北极星将设计数据维护并应用于更广泛的数字化流程中，并通过反馈循环贯穿整个制造过程和产品生命周期。
这类真实的客户数据和性能数据有助于北极星改进产品设计，同时帮助制造商集成增材制造和仿真等功能。
本案例研究的主要目标是提高整体服务质量并缩短维护周期。评估依据以下参数：
- 缩短产品上市时间。
- 改善客户体验并评估维护周期。
交通运输
Evolution 机车
通用电气为其 Evolution 机车开发了一款名为 Trip Optimizer 的数字孪生系统。
该系统能够收集和分析特定更新信息，并实时提供洞察，用于评估列车发动机状况、测量列车载重，以及预测列车到达下一站和最终目的地所需的时间。此外，它还能预测天气状况。
医疗保健
Elekta
Elekta 是全球领先的医疗技术公司之一，专注于癌症和脑部疾病的治疗。
他们推出了一项“互联现场服务”计划，旨在简化客户已部署设备的数字孪生模型。
该数字孪生模型可以帮助他们提高服务收入并改善客户体验。
Elekta 也凭借该计划取得了巨大成功，具体体现在以下几个方面：
- 设备正常运行时间显著提升，约 20% 的服务问题无需派遣或指派技术人员即可得到妥善解决。
- 在该计划实施的第一年，近 15000 名患者的治疗得以不间断，从而显著提升了客户满意度。
- 优化了服务交付流程并改进了服务网络，从而提高了业务敏捷性。
可再生能源
Haliade 数字双涡轮机
工程师利用 Haliade 数字涡轮机的虚拟传感器获取温度信息。
这些信息还帮助他们开发了一款应用程序，该程序可以监测和估算涡轮机的实际温度。
即使温度过高，这款应用程序也能帮助工程师评估是否应该让涡轮机全速运行，或者降低其转速。
数字孪生的未来发展前景：
数字孪生正在弥合物理世界与虚拟世界之间的巨大鸿沟。物联网和大数据分析将是推动数字孪生发展的关键驱动力，尤其是在不久的将来。
数字孪生的未来发展前景在于通过无缝集成，促进增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等关键新兴技术的发展。
目前，数字孪生在制造业占据主导地位，但未来我们有望看到它在教育、交通、公用事业和自然资源等领域产生类似的影响。
