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数码小王|根叔新作！浅说数字孪生( 三 )


运行优化控制产品的数字孪生体不是仅仅在设计阶段产生的 ， 对于一个运行中的产品 ， 其数字孪生体的作用恰恰表现在它对运行的指导作用 。 既如此 ， 产品在运行过程中所收集的各种数据就成为其数字孪生体的一部分 。 在一个设备的运行过程中 ， 通过对加工状态 ， 如工艺参数、生产环境数据的监控 ， 建立状态改变对于加工质量影响的数学分析模型 ， 通过趋势分析预测加工质量的异常 ， 并能够迅速采取措施 ， 调整设备工艺参数 ， 形成监控-分析-调整-优化的闭环 ， 防止废品、残次品产生 。 如某酵母企业 ， 对原料发酵过程的温度、湿度、酒精含量、pH值等指标进行采集 ， 一个工段上设置1000多个数据采集点 ， 每5ms采集一次 ， 一个生产批次的发酵周期为15小时 ， 数据量多达上亿条 ， 该企业基于海量数据 ， 通过大数据分析确定“黄金批次”的最佳工艺参数 ， 以还原生产的最佳工艺条件 ， 用以控制和优化工艺 。 [11]这些采集的数据及其分析和仿真结果都是形成设备数字孪生模型的基础 。
上面的数字孪生模型均是反映实际的物理实体的运行情况 。
一个设备之完美的数字孪生体应该能够生成基于实际物理过程数据的虚拟过程 ， 能够展示其性能数据 ， 并且能够向物理系统反馈优化控制的参数 。
3.运行维护者
运行维护荷兰皇家壳牌公司（RoyalDutchShell)启动了一项为期两年的数字孪生计划 ， 以帮助石油及天然气运营商更加高效地管理海上资产 ， 加强工人安全保障 ， 及探索可预见的维护时机 。 数字孪生有助于优化供应链、分销和运营 。 全球快消产品制造商联合利华（Unilever)启动了一个数字孪生项目 ， 旨在为旗下数十家工厂创建虚拟模型 。 在这些工厂内 ， 物联网传感器被嵌入到机器内部 ， 向AI和机器学习应用程序反馈机器性能数据 ， 并进行分析 。 分析后的操作信息再输入到数字孪生体中 ， 从而帮助工人预测机器维护的时机、优化产出并提高产品合格率 。 [4]
4.管理人员
数字孪生技术亦可用于管理 ， 下面举两例说明 。
驱动商业模式创新普利司通的团队正在开发更复杂的数字孪生 ， 以期最终在整个价值链上提供洞察 ， 其目标是提升利润率、维持竞争优势、减少上市时间 ， 并提供先进的轮胎即服务（As-a-service）产品 。 欧洲车队正逐渐转向一种按公里数计费（PPK）的订购模式 ， 以帮助车队运营商优化现金流 ， 减少整体成本 。 尽管商业模式很简单 ， 但为每公里设定合适的价格却绝非易事 。 轮胎的生命周期受各种因素的影响 ， 包括负重、速度、路面情况以及驾驶行为 。 数字孪生可以通过模拟不同的驾驶条件 ， 洞悉这些相互关联的条件是如何影响轮胎性能的 。 但是 ， 如果没有数字孪生体的真实数据输入 ， 想要确定一个令人满意且具有竞争力的PPK价格——并且期望这一价格能够持续为企业带来利润——即使有可能性存在 ， 也将十分困难 。 数字孪生能够让人们从多个维度看到轮胎性能 ， 也可以在尚无可用数据的时候应用于产品的开发 。 输入的传感数据被增强、净化和处理；而后应用数字仿真和分析获得洞察 ， 从而为维护、更新等其它因素的决策提供依据 ， 这些依据可以为普利司通及其客户带来更多价值 。 如今 ， 普利司通正使用数字技术为其车队客户带来更多价值 。 随着时间的推移 ， 企业计划扩大数字孪生技术的使用范围包括从驾驶员、到车队经理、到零售商、分销商、制造商等的整个价值链 。 企业管理者表示 ， 鉴于未来可能使用无人驾驶汽车 ， 可能还会涉及安全协议 。 他们确定已经抓住了引领走向未来的驱动因素 ， 这便是数字孪生技术的用武之地 。 [4]
物流管理应用数字孪生于供应链系统 ， 就应该使人（供销管理、物流管理人员）或供应链数字系统能够“感知”传统上被人忽略或无法获取的数据 ， 尤其要注意下面几种数据：[12]


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