什么是数字孪生?
相信很多人都听说过数字孪生。在过去几年,这个词的热度不断攀升,频繁出现在各大峰会论坛的演讲主题之中,备受行业内外的关注。
它的官方定义非常复杂:
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
简单来说,数字孪生就是在一个设备或系统的基础上创造一个数字版的“克隆体”。
除了“会动”之外,理解数字孪生还需要记住三个关键词,分别是“全生命周期”、“实时/准实时”、“双向”。
数字孪生是源自工业界的概念。在工业制造领域,有一个词叫做“产品生命周期管理(PLM)”。
全生命周期,是指数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期。它并不仅限于帮助企业把产品更好地造出来,还包括帮助用户更好地使用产品。
而实时/准实时,是指本体和孪生体之间,可以建立全面的实时或准实时联系。两者并不是完全独立的,映射关系也具备一定的实时性。
双向,是指本体和孪生体之间的数据流动可以是双向的。并不是只能本体向孪生体输出数据,孪生体也可以向本体反馈信息。企业可以根据孪生体反馈的信息,对本体采取进一步的行动和干预。
Michael Grieves博士
Michael Grieves博士在2014年发布的文章中,曾经“追溯”自己曾经在2002年密歇根大学PLM中心一次演讲中,提及了类似数字孪生的相关概念。他还“追溯”自己曾经在2003年的一次高管培训上,提出了“物理产品的数字等同体或数字孪生体概念”。
然而,这些都没有确凿的文献或影像资料证据。
真正有据可查的“数字孪生”概念提出者,是美国空军研究实验室(AFRL,Air Force Research Laboratory)。
2011年3月,美国空军研究实验室结构力学部门的Pamela A. Kobryn和Eric J. Tuegel,做了一次演讲,题目是“Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin(基于状态的维护+结构完整性&战斗机机体数字孪生)”,首次明确提到了数字孪生。
当时,AFRL希望实现战斗机维护工作的数字化,而数字孪生是他们想出来的创新方法。
当美国空军意识到数字孪生具有很强实用意义的同时,另一家企业也对数字孪生产生了浓厚的兴趣,它就是美国通用电气公司(GE)。
美国通用电气公司在为美国国防部提供F-35联合攻击机解决方案的时候,发现了数字孪生体的价值。
后来NASA将数字孪生的理念应用在阿波罗计划中,开发了两种相同的太空飞行器,以反映地球上太空的状况,进行训练和飞行准备。
数字孪生被Gartner评为未来最为重要的十大关键技术之一,Gartner认为,到2021年,一半的大型工业公司将使用数字孪生,从而使这些组织的效率提升10%。
GE公司已经拥有了120万个数字孪生体,可以处理30万种不同类型的设备资产。
工业制造
近年来,数字孪生这一前沿技术已经得到了工业界与学术界的广泛关注。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。目前,数字孪生主要被应用于制造业领域,国际数据公司(IDC)表示现今有40%的大型制造商都会应用这种虚拟仿真技术为生产过程建模,数字孪生已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。到2020年,估计有210亿个连接的传感器和终端服务于数字孪生,在不久的将来数字化孪生将存在数十亿种。
随着工业4.0,智能制造等技术和发展战略的不断出台,数字孪生技术逐步成为智能制造的一个基本要素,并得到了各方的普遍关注。洛克希德马丁公司于2017年11月将数字孪生列为2018年未来国防和航天工业顶尖技术之首;英国国家基础设施委员会于2017年12月发布《数据的公共利益报告》(Public Good report),提出创建一个与国家基础设施相对应的数字孪生体,并于2019年1月启动相关计划;Gartner公司连续3年(2017-2019年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。
智慧城市
数字孪生城市的构建将引发城市智能化管理和服务的重大颠覆性创新。设想一下,与物理城市对应有一个数字孪生城市,物理城市所有的人、物件、事件、建筑、道路、设施等,都在数字世界有虚拟映像,信息可见,轨迹可循,状态可查,虚实同步运转,情景交融,过去可追溯,未来可预期,当下知冷暖,见微知著,睹始知终,全市一盘棋尽在掌握,一切可管可控,管理扁平化,服务一站式,信息多跑路,人力少跑腿,虚拟服务现实,模拟仿真决策,精细化管理岂非容易,人性化服务岂非不难,城市智慧再不是空谈。
Virtual Singapore(虚拟新加坡)计划
基建工程
在工程交付之后,还可以在维护阶段评估工程是否可以承担特殊情况的压力。以及监测可能出现的事故隐患。
除了上述领域之外,包括医疗、物流、环保等很多场景都适合采用数字孪生技术,应用场景非常广阔。
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