产线数字孪生 合肥荣方自动化科技供应

数字孪生体技术白皮书由两部分组成：**部分关注对数字孪生体的抽象和总结。无论是参考架构、成熟度模型还是关键技术，都以“放之四海皆准”为原则，产线数字孪生。*二部分关注数字孪生体的应用场景，在工业、产业、民生和**四个领域选择了关键的场景做了实例化论述：数字孪生制造、数字孪生产业、数字孪生城市和数字孪生战场。本文节选自白皮书——数字孪生体成熟度模型中的部分内容，产线数字孪生，关于数字孪生体较完整的技术体系和应用实例化论述，敬请关注即将正式发布的《数字孪生体技术白皮书》。不论是否有人提出，或者你认不认可，即将过去的2019年已经成为事实上的“数字孪生年”。数字孪生体概念一方面炙手可热，一方面还有许多空白和待定领域，其成熟度模型就是其中一个。数字孪生体，广义上是由物理对象、数字镜像及互动系统构成的一个体系，狭义上是物理对象的数字镜像，参考架构则需要包含数字镜像和交互系统。但无论如何，数字孪生体已经追赶了现有的数字化、物联网、仿真，产线数字孪生、大数据、人工智能、云计算等的任何一个概念。数字孪生体不仅仅是物理世界的镜像，也要接受物理世界实时信息，较要反过来实时驱动物理世界，而且进化为物理世界的先知、先觉甚至**体。这个演变过程称为成熟度进化。如何区别数字孪生与仿真？产线数字孪生

就不应局限于人类对物理世界的确定性知识。其实人类本身就不是*依赖确定性知识而领悟世界的。大数据和人工智能（AI）技术是数据分析的关键技术。根据通过“互动”过程收集的数据以及“先知”过程输出的数据，利用相关性分析建立物理世界的近似模型，依据当前边界条件和物理状态进行下一步状态的预测，并且对近似模型逐步优化。当前边界条件和物理对象状态是被不完整测量的，但也只能作为近似模型的不完备输入条件，输出的结果当然距离物理世界的真实情况有一定偏差。但随着机器学习的持续，算法和模型逐步改善，近似模型会越来越逼近物理机理，预测结果也会逼近物理世界。也正是因为这个原因，业界有人将大数据（及AI）视为科学研究的“*四范式”，科研方法从传统的三种方法——理论、实验、计算拓展到*四种方法——大数据（及AI）。我们把这个过程称为“先觉”，提供了数字孪生体的“右脑”。人类的右脑专事感性思维，利用直觉和*六感来获得对世界的判断和预测。当然这里指的直觉那种的直觉，而非普通人的直觉。的直觉源于对丰富经历和有效经验的高度总结，还需要经常性的深度思考和远期了望。我们的社会中确有一类具有这种和敏锐直觉的人。产线数字孪生数字孪生技术有什么样的特点？

这将为数字孪生提供大量不断较新的数据，以用作其分析的输入。通信：通信步骤有助于物理过程和数字平台之间的无缝、实时、双向集成/连接。网络通信是促成数字孪生的根本变革之一；它包括三个主要组成部分：边缘处理：边缘接口连接传感器和过程历史记录，处理信号和数据来自他们附近的来源，并将数据传送到平台。这有助于将专有协议转换为较*理解的数据格式，并减少网络通信。这一领域的重大进展*了过去限制数字孪生兄弟生存能力的许多瓶颈。通信接口：通信接口有助于将信息从传感器功能传输到集成功能。这一领域需要许多选择，因为理论上产生洞察力的传感器可以放置在几乎任何位置，这取决于考虑中的数字孪生配置：工厂内、家庭中、采矿作业中或停车场，以及无数其他位置。边缘*性：新的传感器和通信功能已引起新的*问题，并且仍在发展中。常见的*方法是使用*墙，应用程序密钥，加密和设备证书。随着越来越多的资产启用IP，对*启用数字孪生的新解决方案的需求可能会变得较加紧迫。聚合：该聚合步骤可以支持数据摄取到数据储存库，处理和用于分析制备。数据聚合和处理可以在本地或在云中完成。在过去的几年中。

它将**的制造技术与物联网相结合，不仅创造了一个相互关联的制造企业，而且还可以交流、分析和使用信息来推动进一步的智能行动物质世界。创建数字孪生但是，如何创建数字孪生呢？通常，数字孪生的创建涉及两个主要领域：设计产品生命周期中的数字孪生过程和信息需求-从资产设计到现实世界中资产的现场使用和维护创建使能技术，以集成物理资产及其数字孪生体，以实现传感器数据和来自公司**系统的操作和事务信息的实时流，如概念架构所示。数字流程设计和信息需求数字孪生的创建从过程设计开始。孪生将为哪些过程和集成点建模？应该使用标准的流程设计技术来显示业务流程，启用流程的人员，业务应用程序，信息和物理资产之间的交互方式。将创建将过程流与应用程序，数据需求以及创建数字双胞胎所需的传感器信息类型相关联的图表。流程设计增加了可以改善成本，时间或资产效率的属性。这些通常构成基线假设，数字双胞胎增强应从这些基线开始。数字孪生的关键在于关注在所考虑资产的整个生命周期中所需的各种信息。以可重用的方式构造信息通常很重要。为此，规范数据模型的创建可能很重要。规范化数据模型是一种通用的企业标准数据结构。数字孪生如何降低使用成本？

以及不同飞行员的驾驶习惯和对应的油耗，通过分析和优化，可以延长发动机的服役周期，并改进发动机的设计方案。在数字孪生应用领域，GE与ANSYS公司开展了战略合作。通过数字孪生技术的应用，实现产品的健康管理、远程诊断、智能维护和共享服务。通过结合传感器数据和仿真技术，帮助客户分析特定的工作条件并预测故障，从而节约运维成本。GE航空通过汇总设计、制造、运行、完整飞行周期的相关数据，预测航空发动机的性能表现：1.将发动机传感器数据与性能模型结合，根据运行环境的变化和物理发动机性能的衰减，构建自适应模型，监测航空发动机的部件和整机性能；2.将发动机历史维修数据中的故障模式注入三维结构模型和性能模型，构建故障模型，应用于故障诊断和预测；3.将航空公司历史飞行数据与性能模型结合并融合数据驱动的方法，构建性能预测模型，预测整机性能和剩余寿命；4.将局部线性化模型与飞机运行状态环境模型融合并构建控制优化模型，实现发动机控制性能寻优，使发动机在飞行过程中发挥较好的性能。西门子将来自智能传感器的温度、加速度、压力和电磁场等信号和数据，以及来自数字孪生模型中的多物理场模型和电磁场仿真和温度场仿真结果传递到Mindsphere平台。如何**数字孪生的使用效果？产线数字孪生

数字孪生行业的发展前景如何？产线数字孪生

1）互操作性数字孪生中的物理对象和数字空间能够双向映射、动态交互和实时连接，因此数字孪生具备以多样的数字模型映射物理实体的能力，具有能够在不同数字模型之间转换、合并和建立“表达”的等同性。（2）可扩展性数字孪生技术具备集成、添加和替换数字模型的能力，能够针对多尺度、多物理、多层级的模型内容进行扩展。（3）实时性数字孪生技术要求数字化，即以一种计算机可识别和处理的方式管理数据以对随时间轴变化的物理实体进行表征。表征的对象包括外观、状态、属性、内在机理，形成物理实体实时状态的数字虚体映射。（4）保真性数字孪生的保真性指描述数字虚体模型和物理实体的接近性。要求虚体和实体不仅要保持几何结构的高度仿真，在状态、相态和时态上也要仿真。值得一提的是在不同的数字孪生场景下，同一数字虚体的仿真程度可能不同。例如工况场景中可能只要求描述虚体的物理性质，并不需要关注化学结构细节。（5）闭环性数字孪生中的数字虚体，用于描述物理实体的可视模型和内在机理，以便于对物理实体的状态数据进行监视、分析推理、优化工艺参数和运行参数，实现决策功能，即赋予数字虚体和物理实体一个大脑。因此数字孪生具有闭环性。产线数字孪生

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