什么构成了数字双胞胎？制造商如何才能最好地利用他们的能力？ AMRC 工业数字化教授 Rab Scott 解释了更多。现在打开任何一本制造杂志，您都可能会遇到“数字孪生”一词。对某些人来说，这可能是一个新的术语或概念，但实际上数字孪生早在上个世纪就已经出现在制造业中，只是在那个时候，它们还没有被称为数字孪生。创建它们所需的计算能力非常昂贵，这些双胞胎吸收的数据并不容易获得，花时间和精力在它们身上的商业案例也不一定得到很好的理解。那些日子已经一去不复返了。从那时起，摩尔定律所预测的计算成本下降已经发生；传感器的小型化和大规模生产使得数据采集设备商品化；以及conne的可用性通过任何数量的通信协议进行的活动都导致采用数字双胞胎的案例现在具有经济和商业意义。但仍然存在一个问题，即许多制造商不一定了解数字双胞胎到底是什么或价值在哪里数字孪生的谎言。
数字孪生正在 AMRC 的 Factory 2050 背景和连通性
在 High Value Manufacturing Catapult 于 2018 年发布的一份报告中，一项工程师调查显示他们认为数字孪生的许多组件是必不可少的，有些是很好的，有些不是必需的。从那时起，对数字孪生的构成的共识已经成熟，但它仍然反映了 2018 年报告所强调的内容。数字孪生所具有的仿真模型所没有的主要特征是与实物资产的实时连接，过程或系统。这就是问题的核心——除非你有一个 r真正的资产，你不能拥有数字双胞胎。你可以拥有虚拟产品流程或系统的高保真仿真模型，但你无法在现实世界的背景下对其进行验证。事实上，美国航空学会最近发表的一篇文章甚至提到状态：“没有实物资产就没有数字双胞胎”——反映了我们在 2020 年 10 月题为“理清数字双胞胎的需求”的报告中发表的观点。数字双胞胎的下一步是什么？
2020 年，Gartner建议在五年内，超过 50% 的产品将配备数字双胞胎，而在同一时间段内，75% 的复合双胞胎将由可互操作的单个双胞胎创建。苏格兰国家制造研究所先进成型研究中心，已经使用数字孪生来帮助苏格兰威士忌行业减少装桶时的库存浪费，但其中存在一个问题——到目前为止，还没有数字孪生的标准无论是格式还是架构。在英国数字化建设中心 (CDBB) 最近的一份报告中——通向信息管理框架的途径——他们着眼于基础数据模型。该模型所需的清晰度是数字孪生向前迈出的一步，因为只有拥有一个连贯的数字孪生框架，我们才能希望将个体孪生合并为复合孪生。然而，对于将个体孪生合并为复合孪生存在相反的意见复合双胞胎一些公司认为，资产可能有许多针对不同用例开发的自己的双胞胎，并且这些双胞胎可能具有不同的访问权限级别，然后其他双胞胎可以使用这些双胞胎。这有时被称为资产可用信息的“俄罗斯套娃效应”，例如，您可以在适当的权限下深入了解更多信息。未来的挑战
无论哪种策略的开发和部署t 被采纳后，数字双胞胎的货币化将面临挑战；如果数字资产沿着价值链传递，生态系统中从数字孪生体中提取价值的参与者可能不是最初投资于原始创造的实体。除了价值提取，还有关于继承数字资产负债的问题双胞胎。随着数字双胞胎的采用增加，这些挑战将更加受到关注。无论采用哪种架构和方法，始终如一的是数字双胞胎的思维方式与特定技术无关，思维方式与方法或方法有关一种方法可以帮助制造商回答他们如何做出更明智的决策来改进他们的产品或流程，从而提高他们的底线的问题。如果您需要帮助来思考数字工具如何帮助您的业务，请来和我们谈谈我们在高价值制造弹射器。更多我信息 .ukRab Scott 是谢菲尔德大学先进制造研究中心 (AMRC) 的工业数字化教授兼数字主管照片由 HVM Catapult 提供
