通过其 Innovator PLM 平台，Aras 强调了数字孪生的精确配置，细化到零件的序列号——远远超过 CAD 模型。今天有些事情是既定的.一是计算便宜而强大，而且它正变得越来越便宜和强大。另一个是工业传感器价格的下降。将其与从这些传感器中移动数据的更简单方法相结合，您将获得大量数据：数 TB 的数据。
这些趋势导致了 21 世纪更有趣的问题之一：如何理解
复杂产品（飞机、乘用车和电烤箱）的制造商如何使用大量的比特和字节流来改进它们？
进入数字孪生，由其提供与数字主线关系密切。他们是圣
“三四年前，创建数字孪生的需求几乎为零，”Aras Corp 产品营销总监道格·麦克唐纳 (Doug Macdonald) 说。“如今，我们客户群中的很大一部分正在建立或使用它们。”
Aras 遵循其开源创新者的独特商业模式，这是一种产品生命周期管理 (PLM) 解决方案。 Macdonald 认为开源 PLM 模型是数字孪生的关键推动因素
。通常，Aras 的客户会带领公司使用 Aras Innovator 创建新的应用程序。
“Digital Twin 是一个很好的例子，说明 [我们的] 客户创造了我们在一次活动中首次看到的东西，”他说。 “制作数字孪生需要很多创造力。”
那么，什么是数字孪生？
Macdonald 说，这个概念有很多定义。供应商正在以不同的方式谈论它们。他们的描述他们经常根据他们所服务的市场量身定制，发挥他们提供的工具的优势。
“我们对数字孪生的看法是，它定义了实际资产的实际配置——飞机、发动机或者同样复杂的东西，”麦克唐纳说。 “它不仅仅是 CAD 模型。广义 CAD 只是您计划构建的东西，而不是实际事物的模型。”
它代表市场实际情况（实际建造与设计）的可能性是不存在的.他说：“您还需要更多信息，包括每个已发货型号中每个零件的确切序列号。”
将通过物联网 (IoT) 发送的数据从与产品相关的传感器添加到 Digital Twin 现在需要上下文。 Macdonald 说：“如果您有从产品流出的 IoT 数据，除非您知道配置，否则您就没有上下文。”
以飞机引擎为例。如果您在燃油泵上安装了一个传感器，并且某批发动机的出口压力很高，那么这可能是正常的，也可能是不正常的。可能是一批发动机经过改装，现在高出口压力已成为常态，如果 Digital Twin 模型捕捉到这一点，操作员将得到充分通知。
设计和可视化
“如果你只有数字形式的产品定义，那么你就有了兄弟姐妹——你没有双胞胎，”PTC 营销副总裁 Mark Taber 说。 “我们将数字孪生视为您将在其整个生命周期中管理的所有产品数据，即产品的完整体验，包括其在工厂和现场的时间。”PTC 近年来已采用物联网其 ThingWorx 平台是其核心技术产品之一。
“过去三四年，PTC 已投资约 10 亿美元用于收购和有机研发，”高级总监 Mark Gallant 说PTC 物联网制造解决方案营销部门的负责人。
这包括投资数字孪生和数字线程。
组织如何传输数据并将其与孪生相关联是一个至关重要的角色的线程。 “将数据放入一个无组织的湖泊并期望挖掘它以获得任何形式的见解是不够的。它不会扩展。这不切实际，”他说。 “上下文和关联性至关重要，否则您无法理解所有这些信息。”
这就是 PTC 提供 ThingWorx Navigate 等技术的原因。它不仅可以让工程团队访问产品信息，还可以访问制造、服务和销售团队。 PTC 现在按任务对每个团队最紧迫的产品问题进行分类，并构建开箱即用的 Digital Twin 应用程序以获得这些问题的答案。
“在 Creo 方面，[我们的 CAD 原始产品]，设计过程从这些利益相关者定义“整体产品”开始，它s 子系统、接口和所需的数据流，”Taber 说。
工程与营销、服务、包装、运营、销售和财务并肩作战，共同决定 IoT 战略和所需的定制数据流以支持该战略。
PTC 还看到客户在新的数字孪生和数字主线项目中的巨大吸引力。 Gallant 说：“我们看到了制造业社区的巨大需求。”
其中一个原因是不断变化的劳动力。
专业人士现在正在迈向职业生涯的大步，他们是在先进的环境中成长起来的和便携式数字技术。他们希望通过平板电脑和智能手机轻松获取信息。他们希望通过简单的方法来理解海量数据。
这就是 PTC 创造方法来采用增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的原因，以使数据易于理解。它有助于将数据置于上下文中，这是一项重要但棘手的工作。
“Wh我们现在可以使用 PC 执行 2D 和 3D 设计审查，然后使用增强现实将其发送到工厂和使用它的现场，”他说。
数据，模拟和洞察
在一系列可能被解释为构建创建数字孪生和数字线程能力的举措中，Hexagon Manufacturing Intelligence (HMI) 收购了其在计量设备和软件领域之外的许多公司。除了其计量、CAM 编程和成型模拟基础之外，最新收购的是 MSC 软件。 MSC 提供各种 CAE 仿真工具，例如 ADAMS 多体软件包和 MSC Nastran 有限元软件。
“通过我们的计量产品与现实世界的联系是 MSC 对我们有意义的原因，” HMI 软件解决方案高级副总裁兼 MSC Software 首席技术官 Brian Shepherd 说。
计量设备正在进入车间，并作为复杂产品收集数据重新制作。下一步是在数字孪生项目中使用该计量数据。
“MSC 技术 [添加到我们的产品组合中是] 材料行为、制造过程模拟以及零件和产品性能模拟，”Shepherd 说。 CAE 仿真数据现在成为数字孪生综合图的一部分。结合使用计量和仿真，工程师现在可以预测成品的性能并分析趋势。
“例如，在汽车领域，我们使用物理数据将碰撞模型关联起来确保准确性，然后模拟新场景以确保车辆在其他条件下的安全性，”MSC Software 工程生命周期管理总经理 Leo Kilfoy 说。 Shepherd 指出，该公司正在整合其他制造模拟，例如 FTI 部门的成型模拟。
随着快速、廉价的计算出现的更具挑战性的数据管理问题之一是巨大的设计工程师可以执行的模拟运行次数。这导致需要模拟数据管理，MSC 的 SimManager 执行此操作。
但与拥有模拟数据同样重要的是将其与数字中的测量数据相结合双胞胎。 Shepherd 说，将测量数据与运行“假设”模拟的数据结合使用会产生独特的见解。
从 Vero 到现在的 MSC 通过其 SimManager，”他说。
“我们认为，要创建真正有用的数字孪生，您需要一些基础技术。一种是 CAE 来模拟和预测超出测量数据的性能，”他补充道。 “第二个是数据编排技术，将数据从现实世界转移到模拟数据以及组织内部的孤岛之间。”
制造商正在寻求打破这些孤岛在他们的组织中悄然兴起，而数字主线和数字孪生是实现这一目标的理想方式。
Siemens PLM 完全接受了数字孪生和数字主线的概念和潜力。它拥有一整套成熟的工具，可以使用真实和模拟数据来实施它们。其中包括 NX CAD、用于数据管理的 Teamcenter 和大量用于 CAE 仿真的 Simcenter 应用程序，以及测试数据分析和管理工具。
该公司指出，实际上有三个制造商会发现有用的数字孪生：产品、生产和性能孪生，全球模拟产品营销总监 Ravi Shankar 说。
模拟模型有助于在部署之前验证性能。然后，他们可以在生产启动之前验证和调试制造流程。
随着数据的收集、分析和反馈，模拟完善了数字孪生模型。 “我们采用围绕 s 构建的模型单一物理、多物理和协同仿真与测试相结合，以增加和改进构成数字孪生模型的真实性，”Shankar 说。
他还同意创建数字主线至关重要，西门子提供这种能力，正如人们可能期望 PLM 供应商提供的那样。
“您需要确保在整个 [流程] 中有一个线索供工程师了解哪些参数是在什么时间决定的，哪些受到了影响”他说。
然后，与数字主线相关的综合孪生将提供探索和提取见解的能力。
这是通过 CAE 的结果和从中收集的数据来实现的现场和制造性能。他说：“我们认为现实主义、连续性和探索是我们客户成熟其数字孪生能力的关键要素。”
数字孪生和新业务模型
数字孪生和数字主线正在创造机会新商业模式的创新。
“今天，许多人都面临着发明一种新的商业模式的挑战，这种模式不包括销售产品，而是产品提供的服务，”西门子战略高级总监 Tom Maurer 说PLM。
“销售‘X 即服务’是我们客户目前最关心的事情，”Maurer 说。
飞机发动机行业通过销售来接受这一点小时的发动机正常运行时间，而不是发动机。
Maurer 熟悉的一家公司销售“流量即服务”，使用支持物联网的阀门，他说。他关注的另一家公司生产工业起重机，该公司正在探索如何销售“起重即服务”。
Digital Twin 和数字主线。它们为公司提供了一种跟踪绩效并了解成本和盈利能力的方法。
数字孪生技术尚处于起步阶段。它的景点有明显的。它可以理解大型数据集，无论是从测试、现场数据还是 CAE 模拟生成的，或者是所有这些数据的组合。它可以通过为所有人提供一个单一的、易于理解的焦点来打破沟通障碍。
它将促进技术创新和新商业模式的创新。
“在开发方面落后的公司数字双胞胎有被抛在后面的风险，”Shankar 警告说。
