工业互联网关键技术之数字孪生

数字孪生基于物理实体的基本状态,以动态实时的方式将建立的模型、收集的数据做出高度写实的分析,用于物理实体的监测、预测和优化。

本文来自微信公众号“米可维大数据”。

工业互联网蓬勃发展离不开技术支撑,包括数字孪生、边缘计算、5G、IPV6、标识解析、TSN(时间敏感网络)、PON(无源光网络)等都是工业互联网的关键技术。

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随着工业互联网的应用推进,数字孪生被赋予了新的生命力,工业互联网延伸了数字孪生的价值链条和生命周期,凸显出数字孪生基于模型、数据、服务方面的的优势和能力,打通了数字孪生应用和迭代优化的现实路径,正成为数字孪生的孵化床。

数字孪生基于物理实体的基本状态,以动态实时的方式将建立的模型、收集的数据做出高度写实的分析,用于物理实体的监测、预测和优化。另外,数字孪生作为边缘侧技术,可以有效连接设备层和网络层,成为工业互联网平台的知识萃取工具,不断将工业系统中的碎片化知识传输到工业互联网平台中,不同成熟度的数字孪生体,将不同颗粒度的工业知识重新组装,通过工业APP进行调用。因此,工业互联网平台是数字孪生的孵化床,数字孪生是工业互联网平台的重要场景。

工业互联网重塑数字孪生闭环

数字孪生,以数字方式为物理对象创建高写实虚拟模型,并模拟、分析、预测其行为,为实现信息技术与制造业融合铺平了道路。借助数字孪生,可以集成复杂的制造工艺,实现产品设计,制造和智能服务等闭环优化,数字孪生将成为未来数字化企业发展的关键技术。

在工业互联网概念出现之前,数字孪生的概念还只是停留在软件环境中,比如几何建模的CAD系统、产品生命周期管理的PLM等。但随着工业互联网的出现,网络的连通效用使得各个数字孪生在设备资产管理,产品生命周期管理和制造流程管理中开始发生关联、互相补充。

工业互联网平台激活数字孪生生命

随着制造业不断发展,数字孪生尽管尚未成为主流,却成为每一个数字化企业都要关注的技术。数字孪生的核心是模型和数据,但虚拟模型创建和数据分析需要专业的知识,对于不具备相关知识的人员,构建和使用数字孪生任重道远,工业互联网恰恰可以解决上述问题,通过平台实现数据分析外包、模型共享等业务。

具体来说,物理实体的各种数据收集、交换,都要借助工业互联网来实现,利用平台具有的资源聚合、动态配置、供需对接等优势,整合并利用各类资源,赋能数字孪生。例如,利用工业互联网平台向下将边缘侧基础设施同数字孪生体关联,向上将数据传递、存储在云端,其他用户也可以根据自身需要通过平台的服务来建立数字孪生体,可以说工业互联网平台激活了数字孪生的生命。

数字孪生助力IT与OT融合

工业互联网是企业数字化转型过程中关键一环,加速了IT和OT各要素的融合,数据是融合过程中最重要的粘结剂,要让IT部门和OT部门融合的更好,首先要处理好数据这项隐形的资产。另外,工业互联网正在试图打破企业的边界,试图填满IT与OT之间的各种缝隙,打造软件定义、数据驱动、模式创新的新生态,而数字孪生刚好为融合发展提供了数据和技术的接口。

在产品设计中,数字孪生可以展示、预测,分析数字模型和物理世界之间的互动过程。基于数字孪生的设计是基于现有物理产品的虚拟映射,研究大量数据以获取有价值的知识进行产品创新。

设计人员只需将需求发布到工业互联网平台,平台管理者就能就精确匹配设计人员需要的数据服务以及用于处理数据的模型和算法服务。通过调用,组合和操作这些服务,结果将返回给设计人员。IT和OT的融合以“按需付费”的方式,在工业互联网平台上悄然完成。

此外,在设计产品的功能结构和组件后,需要测试设计质量和可行性。借助数字孪生,设计人员可以通过验证虚拟产品快速地模拟运行状况,完成虚拟设计和虚拟运行。服务封装后,模型服务可以通过服务搜索,匹配,调度和调用来使用。通过服务,数字孪生有效地应用于产品设计中,减少预期行为和设计行为的不一致产生的修改,大大缩短设计周期,降低设计成本。

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