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                          數字孿生概念的靈魂

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                          數字孿生概念的靈魂

                          發布日期:2021-09-17 作者: 點擊:

                          在各種展覽會上,許多科研院所和企業都在展示自己的“數字孿生”技術。常見的展示方法是:一臺物理設備在運行。旁邊的計算機三維動畫展示著一模一樣的動作。在筆者看來,把數字孿生做成動畫,實在太膚淺了。這種沒有靈魂的數字孿生無異于行尸走肉。

                           

                          為了避免膚淺,我們可以看數字孿生的定義。工信部標準化院發布的2020版《數字孿生應用白皮書》中的定義是數字孿生是以數字化方式創建物理實體的虛擬實體,借助歷史數據、實時數據、以及算法模型等,模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術手段。

                           

                          這樣的定義全面、準確,但讀者容易“見樹木不見森林”:概念定義中的每一句話都容易理解,加在一起就糊涂了,也不容易抓住概念的靈魂。筆者認為:要抓住概念的靈魂,要從數字孿生本質的用途入手。理解用途之后,就能把技術要點串起來、把價值串起來、把場景找出來。筆者認為:


                          數字孿生的用途是應對人們預料之外、想不清楚的突發事件。


                          這個要點理解以后,就可以看數字孿生的主要應用場景:安裝、調試、維護、優化、運行期間的異常處置等。換句話說,這些場景都可能遇到意外的事件。這時,人們想不清楚這些事件為什么發生,或者想不清楚如何處理。

                           

                          發生這種事件的時候,首先需要捕捉到這些事件。所以,數字孿生必須有實時數據,用實時數據去發現問題。但捕捉到意外的問題以后,人們并不清楚發生問題的原因。所以,需要全生命周期的數據、幫助我們追溯問題發生的原因。所以,需要有歷史數據。找到原因之后,還需要找到目前解決問題的辦法。這時,可以用模型和仿真的手段去評估各種可能的做法,去模擬、驗證、預測。也可能會從歷史數據中找到答案。選出合適的方案后會加以實施,所以需要有控制功能。

                           

                          于是,數字孿生的各個技術要點就串起來了。

                           

                          數字孿生不同于傳統的模型:模型是為特定目的而建立的、或者說為了解決特定問題而建立的。原則上講,模型不需要多余的數據,只要實現目標,越簡單越好。而數字孿生要解決的問題,往往在人的預料之外,需要解決的問題是未知的、需要的數據也是未知的。所以,數字孿生要盡量收集數據,且便于收集數據。

                           

                          數字孿生不同于傳統的仿真。傳統的仿真主要是用于研發、設計階段,往往是離線做的仿真。那時,物理對象還沒有建立起來,對象的實時數據自然也沒有。

                           

                          數字孿生不同與CPS。CPS的概念其實來自于控制論、最早用于嵌入式系統。在CPS中,發生了什么事如何處理,是固化在算法中的。如果遇到算法解決不了的問題,可以由人出面解決。所以,CPS一般不考慮“人想不明白”的事情。CPS需要實時數據,但對歷史數據的要求不多。

                           

                          數字孿生不同于PLM,因為PLM主要關注正常的業務協同;重點是防止在協同中出錯、延遲,而不是協同中出現問題后如何發現問題。

                           

                          在筆者看來,數字孿生的主要價值在于支持全生命周期的持續優化和異常處置。一個產品開發出來,在安裝、調試、運行、維護、優化過程中,總會遇到各種各樣的意外問題。有時候,問題是設計環節導致的,有時候是制造、安裝環節導致的;有時候是使用維護環節導致的。如果全生命周期的數據集成在一起,就容易發現問題的原因、容易找到解決問題的方法并且容易把問題反饋到前面的環節,避免下次犯同樣的錯誤。

                           

                          其中,當生命周期的數據集中在一起時,在調試、使用、維護等每個階段都容易通過仿真手段發現問題、調試優化方案、并將優化方案轉化成軟件執行的方式,而不僅僅是限于前期的設計研發階段。

                           

                          再如,數字孿生還可以用于生產過程的優化。這種優化,往往跨越空間、跨越部門、跨越人機,常常屬于管控融合的范疇。管理問題和知識的特點之一往往是碎片化的,往往是在長期的生產過程中才遇到的。人們要解決這些問題時,或者把相關知識數字化時,事先很難想清楚需要準備什么樣的數據。而數字孿生則把能夠準備的數據都準備好了,從而降低持續改進的工作量、尤其是數據整理工作的工作量。所以,數字孿生的一個重要作用,仍然是支持持續優化。日本的IVRA模型,高度強調PDCA持續改進對智能化的作用。

                           

                          數字化時代的一個重要作用,是提升企業的研發能力和持續改進能力。我國企業的高端研發工作少、質量意識薄弱,對持續改進的意義就不理解。所以,很多人不理解數字孿生的作用和價值。

                           

                          這就好比,在牛拉車的時代,很難想象交通燈的重要性。


                          本文網址:http://www.wasathon.com/news/475.html

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