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数字孪生是产品、系统或流程的虚拟模型，用于反映其真实对应物，以用于测试、监控和维护等实际目的。为了提高效率，数字孪生被设计为持续原始产品的整个生命周期，并定期使用实时数据进行更新。“数字孪生”一词最早由美国宇航局的John Vickers于2010年提出，尽管其起源可以追溯到制造业的原型设计实践。
跨行业的数字孪生
在过去的几十年里，孪生技术彻底改变了产品的制造方式，并在许多领域变得普遍，包括制造业、医疗保健、建筑、公用事业、城市规划、汽车等。以下只是数字孪生技术目前在各个行业应用的示例。
医疗保健：服务提供商使用患者孪生与类似病例进行比较进行诊断，避免对实际患者进行直接且有潜在风险的干预。
城市规划：城市规划者和政策制定者使用数字孪生进行城市规划、评估交通和行人趋势、减少浪费和排放、确定基础设施瓶颈以及管理资源。
汽车：数字孪生在设计阶段用于缺陷分析，以减少召回，并让客户虚拟试驾车辆。
电子商务：企业使用数字孪生来了解客户偏好和购买模式。
供应链：人员使用数字孪生来评估包装材料质量，优化仓储操作并改善物流。
总而言之，数字孪生可以增强各个行业的产品开发、维护和运营。构建数字孪生时，首先使用与产品开发相同的软件，然后使用物联网(IoT)和类似技术维护和更新孪生。
接下来，利用最新的人工智能技术，应用经过验证的分析来处理和分析数字孪生数据。与“先构建后微调”的传统设计方法不同，使用孪生，首先构建孪生以查看其工作原理，识别任何问题并加以修复，然后将相同的“经过验证”的流程应用于实际产品，从而增强它。
数字孪生的优势与挑战
显然，数字孪生将会继续存在。孪生的发展被视为物理实体和虚拟实体之间的无缝数据集成，已引起广泛关注。Global Market Insight估计，数字孪生市场在2018年的价值为30亿美元，到2025年将增长到200亿美元，到2027年将增长到735亿美元。
数字孪生的最大优势在于其虚拟特性，允许进行实验而不会危及实际产品。我们可以安全地进行成功和失败的试验。这种方法有助于在推出产品之前预测潜在问题，从而可能带来最佳的设计和生产、卓越的产品质量、更大的创新、更快的生产周期和降低的开发成本。
数字孪生还能实现更好的预测性维护，从而延长设备正常运行时间，避免不必要的停机。其可以增强客户体验和个性化，通过增加价值而不是降低价格来培养客户忠诚度。这些好处通常意味着生产效率提高、物流和仓储效率提高、消费者覆盖面扩大、销售量增加、时间和成本大幅节省以及利润增加。
如今，一些杰出的成功案例包括劳斯莱斯和拜耳作物科学。劳斯莱斯将其发动机维护间隔延长了50%，大大减少了备件库存，提高了发动机效率，从而节省了约2200万吨碳排放。拜耳作物科学现在可以将9个制造基地10个月的运营压缩到两分钟，解决了多个复杂问题。
然而，与任何其他技术一样，数字孪生也存在挑战。最大的担忧是无法充分或不正确地表示我们想要复制的对象或系统，因为通常没有明确的迹象表明孪生与其物理对应物相比有多准确。其他挑战包括数据可用性和新近性、数据复杂性、数据清理和管理以及数据安全性。
尝试和克服这一问题的一种方法是参考单一来源，通常称为“事实来源”。此外，定期清理数据以删除或修改不正确、不完整或不相关的数据条目。
同样重要的是，我们需要部署经过验证的数据管理实践，包括相关数据收集、不同类型和来源的数据的无缝集成、数据验证、结构化数据组织，以及安全、可扩展且易于检索的存储。
总结
人工智能、物联网和云计算的最新进展加速了数字孪生的发展。随着技术的进一步发展，不断应对潜在挑战将变得非常重要。从战略角度来看，不断增长的应用和领域可以帮助我们所有人创造一个更美好的世界。
