第四次工業(yè)革命的到來,，是對日益復雜的工作環(huán)境的一種解決方案,，預示著制造業(yè)的新紀元。認知和智能過程的引入開辟了范圍廣泛的提高生產率的可能,，這些驅動著制造業(yè)的數字化轉型,。目前，工廠數字孿生尚處于技術驗證和應用探索階段,。比較典型的有2D或半3D的工廠數字孿生,、工作單元級別的數字孿生，以及工廠/產線級別關鍵要素的數字孿生,。
2D或半3D的工廠數字孿生其實質是繞過了建立全量工廠數字模型的過程,，直接利用工廠2D或者半3D的圖片來直觀展示工廠或產線的布局，通過疊加數據熱點的形式來動態(tài)展示設備,、產線的實時運行狀態(tài),。

優(yōu)點是簡潔、直觀,，不影響系統(tǒng)性能,；其缺點是工廠/產線布局圖是固定不變的,，不能隨著產線調整而發(fā)生相應的調整，同時也不支持實時數據驅動的設備運動模擬和仿真,，如機械臂或AGV的實時運動軌跡以及產品在產線上的移動等,。這種場景一般用于僅關注產線關鍵KPI的監(jiān)控和預警，實現難度不大,，只需產線實時數據和關鍵KPI計算模型即可,。

數字孿生是工廠，產品或過程的物理屬性的近實時表示,。它的應用范圍很廣,。通過連接生成實時數據的對象，可以開發(fā)產品從設計和開發(fā)階段到生產周期結束的數字足跡,?？梢愿鶕幌盗袠藴蕦祿M行處理和匯總，并根據特定用例以各種形式呈現,。隨著時間的流逝,，出現了基于歷史和當前行為的不斷發(fā)展的數字資料,。這可以導致開發(fā)更豐富的模型以及對系統(tǒng)固有的不可預測性進行實際測量,。

過去，從技術和經濟角度來看,，處理生成對象的高度逼真的數字副本所需的大量數據都是不可行的,。但是，近年來,，計算,，存儲和帶寬的成本已急劇下降。這樣可以快速收集,，聚合和分析由連接的智能技術生成的數據,。

結構良好的Digital Twin可以簡化可能場景的模擬并預測可能的結果，使人們可以嘗試新策略而不會影響生產,。這不僅節(jié)省了寶貴的時間,，而且還可以在將其部署到物理流程之前，通過前瞻性策略幫助發(fā)現可能的缺陷,。通過在生產的每個步驟分析機器的性能和產品的質量,，可以優(yōu)化流程，從而以更低的成本生產出更好的產品,。組件的近實時跟蹤可以提醒相關的利益相關者注意故障的嚴重性,，從而可以通過預測性維護在實際發(fā)生問題之前避免可能發(fā)生的問題。Digital Twin可以通過促進遠程執(zhí)行協(xié)助和其他服務任務來增加價值,。

工作單元級數字孿生將3D建模從工廠縮小到了工作單元級別,，以工作單元為基礎實現完整的數字孿生內容,，包括3D建模、數據采集,、數據建模,、機理模型和機器學習模型等。

這種數字孿生有助于探索工廠數字孿生的技術實現路徑,，找出關鍵技術難點予以突破,，并在此基礎上沉淀各種工業(yè)機理模型，探索更高級,、更智能化的應用,，如機械臂的故障預測分析、上下料的比較優(yōu)路徑求解等,。隨著技術的成熟和應用的深入,，可逐步將孿生模型延伸至整個產線以及整個工廠。

我們已經看到Digital Twins被廣泛應用于各種制造業(yè),。例如,，在汽車工業(yè)中，Digital Twins可用于選擇汽車的型號,，世代和配置,，以對微控制器，傳感器和執(zhí)行器的數量和類型以及已安裝的軟件組件進行建模,。使用數字孿生,，制造商可以根據所需平臺自動執(zhí)行數據收集過程，以協(xié)調各種數據模型,。這使數據科學家無需知道目標平臺的技術細節(jié)即可訪問特定的數據點（例如車速）,。

雖然目前的工廠數字孿生尚存在不足，但是全球**企業(yè)和科研機構已經紛紛投入工廠數字孿生技術的研究和應用,，并且已經取得了一定成效,。我們相信，隨著數字技術的快速發(fā)展,，真正的工廠數字孿生必將觸手可及,。

北京四度科技專注于工業(yè)虛擬現實展示系統(tǒng)，工業(yè)數字孿生系統(tǒng),，如有數字化工廠咨詢,，請聯系我們，18612192938,，張經理,。