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数字孪生是物理实体的虚拟副本，它通过增强对资产和流程的监控、模拟和优化，正在彻底改变工业环境。
数字孪生正在获得关注，但采用仍然是一个挑战，尤其是在能源、水利和制造业。Gartner报告称，虽然13%的物联网组织使用数字孪生，但62%的组织仍在开发中。主要障碍是什么？云依赖性。高成本、安全风险和响应时间慢使基于云的解决方案变得不可行。解决方案是什么？边缘支持的数字孪生。
大多数数字孪生平台都是面向云的，这给这些行业带来了问题。对成本、数据隐私、安全性和处理响应时间的担忧使云解决方案的吸引力降低。Citrix最近的一项研究显示，在英国接受调查的25%的组织已经将一半或更多的基于云的应用程序移出云。
边缘支持的数字孪生的出现
人们不愿接受基于云的解决方案，这为一种新的数字孪生类别的出现提供了机会：边缘支持的数字孪生。
这些解决方案独立于云基础设施运行，在提供实时数据分析和资产控制的同时，维护数据隐私和主权。边缘计算允许在非常接近数据源物理位置的地方进行处理，从而最大限度地减少延迟并增强整个数字孪生基础设施的安全性。
边缘支持的数字孪生在实时决策和即时反馈至关重要的工业环境中具有显著优势。例如，在过程制造中，它们能够立即检测和纠正异常，从而防止代价高昂的停机。在水基础设施中，对化学品的实时监控和控制可确保高效的资源管理和遵守法规。
边缘支持的数字孪生在实时决策和即时反馈至关重要的工业环境中具有显著优势。-Barbara首席执行官David Purón。
跟踪边缘支持的数字孪生项目的成功
工业数字孪生项目的相关KPI包括：
- 资产绩效：正常运行时间、停机时间和平均故障间隔时间(MTBF)等指标可洞察资产的可靠性和效率。
- 流程效率：生产产量、能耗和废物产生等KPI有助于评估流程改进的有效性。
- 成本节约：跟踪维护成本、运营成本和预测性维护带来的成本避免可以量化数字孪生的财务效益。
- 安全和合规：监控事故、险情和遵守安全法规可确保数字孪生有助于营造更安全的工作环境。
- 用户参与度：用户采用率、反馈和满意度分数等指标可以表明员工对数字孪生解决方案的利用效率。
多学科团队的重要性
实施数字孪生需要一个由信息技术(IT)和运营技术(OT)领域的专家组成的多学科团队。
IT专业人员拥有数据分析、网络安全和边缘软件编排方面的专业知识，而OT专家则拥有对工业流程和系统以及与现场资产集成的深入了解。然而，让外部技术专家加入团队至关重要。
一个常见的误解是，组织可以使用开源软件完全在内部管理数字孪生项目。虽然这种方法最初可能看起来具有成本效益，但由于集成、维护和扩展的复杂性，这些项目的总运营成本(TCO)可能会高得多，在三年的产品生命周期内最多可增加500%。
外部合作伙伴带来专业知识、产品和经验，可以简化实施流程、降低风险并确保边缘支持的数字孪生解决方案的稳健性和可扩展性。David Purón-Barbara首席执行官
结论
随着数字孪生的出现，工业部门正处于数字革命的边缘。虽然存在挑战，特别是在云依赖方面，但边缘支持的数字孪生的兴起提供了一个有希望的解决方案。
通过专注于可靠的面向工业的边缘计算基础设施来提供实时分析和资产控制，并利用由内部专家和外部合作伙伴组成的多学科团队，工业组织可以充分利用数字孪生的潜力，而不会对其业务连续性和安全性造成任何风险。
