数字孪生在制造业的7种应用
数字孪生是对象、产品、设备、人员、过程、供应链乃至整个业务生态系统的精确虚拟副本。它是由物联网（IoT）传感器技术派生而来的数据创建的，该技术附加到或嵌入到原始对象中。这种与云连接的数据允许实时查看对象发生的结构和操作视图，从而使工程师可以监控系统并为系统动力学建模。在对原始系统进行任何更改之前，可以对数字孪生体进行调整，以查看系统在现实生活中的变化。
“数字孪生不仅仅是一个蓝图或示意图，它还结合了系统动力学的实时仿真和一组执行控制，”技术顾问兼顾问Daniel Araya说。数字孪生既可以用作交互式仿真，又可以用作一组管理工具，可以管理设备，系统和机器，同时可以收集数据以提高性能。”
随着越来越多的公司采用物联网和大数据，数字孪生技术变得越来越流行。德勤（Deloitte）估计，到2023年，数字孪生的全球市场将以38％的复合年增长率增长，达到160亿美元。
以下是数字孪生用于改善制造运营的七个方面。
1.产品设计
数字孪生在设计阶段可以是虚拟原型，可以进行调整以测试不同的仿真或设计，然后再投资购买实体原型。通过减少将产品投入生产所需的迭代次数，可以节省时间和成本。
2.工艺优化
生产线上的传感器可用于创建工艺过程的数字孪生并分析重要的性能指标。对数字孪生体的调整可以被确定是优化产量、减少差异并帮助进行根本原因分析的一种新方法。
3.质量管理
在生产过程中监控和响应来自IoT传感器的数据对于保持最高质量和避免返工至关重要。数字孪生模型可以对生产过程的每个部分进行建模，以识别发生误差的位置，或者可以使用更好的材料或流程。
4.供应链管理
供应链和物流/分销公司依靠数字孪生来跟踪和分析关键性能指标，例如包装性能、车队管理和路线效率。它们对于零库存生产或按序生产以及分析分销路线特别有用。
5. 预测性维护
用于单个设备或制造过程的数字孪生可以识别出在严重问题发生之前进行预防性维修或维护的变化幅度。它们还可以帮助优化负载水平、工具校准和循环时间。
6. 跨学科合作
来自数字孪生的运营数据随时可用，可以轻松地跨学科共享，从而实现协作，改善沟通和更快地制定决策。工程、生产、销售和市场营销都可以使用相同的数据一起工作，以做出更明智的决策。
7.分析客户体验
数字孪生通常用于随着时间的推移收集数据，从而提供对产品性能、分销和最终用户体验的深刻理解。这些数据可用于帮助工程师和设计师改善客户对产品的响应，特别是通过定制化和易用性方面。
数字孪生与制造业的未来
随着企业学习如何使用数字孪生来提高生产率和降低成本，数字孪生只会越来越受欢迎。一项2020年的市场研究表明：
到2025年，多达89％的物联网平台将包含数字孪生
到2027年，数字孪生将成为IoT的标准功能
各个行业中将近36％的高管了解数字孪生的好处，其中大约一半的人计划到2028年在其业务中使用数字孪生
Araya补充说：“随着物联网对大数据和大量的数字生态系统的访问的增加，高保真数字孪生也变得更加易于创建和维护。“展望未来，数字孪生技术正在成为革新产品开发的关键软件工具之一。”
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