数字双胞胎给设备制造商带来巨大好处

数字化技术正逐渐获得设备制造商的认可，因为使用数字双胞胎进行虚拟调试将降低机器制造的成本。在机器的制造过程中，早期产品设计的好坏会影响后期制造甚至客户使用效果，如何确保设计方案的合理性是制造的关键。在过去，要想在产品早期设计阶段发现全部问题的是很难的，特别是想要先于竞争对手发布产品。

传统制造商一般在获得第一个客户后，再将组件和子系统集成到机器中，然后才会有可能发现设计的问题，而这个时候再去通知设计进行方案改进，将会导致昂贵的成本，并有可能超过项目的预算。那么，我们应该如何解决这个问题?

为了降低这种因设计失误而引巨大发损失的风险，制造商开始寻求新的方法，在产品开发初期采用动态建模和仿真工具，对机器组件进行虚拟调试，在产品生产之前验证出所有的设计问题。这种基于物理规律和经验数据的预测模型越来越多地被称为数字双胞胎或虚拟调试。

什么是数字双胞胎?

数字双胞胎通常被理解为使用软件工具来实现装配线或整个生产可视化。其实，设备在集成到装配线之前还需要单个机器调试，并允许用户探讨机械如何被驱动系统驱动的，可以理解为将所有单品和整机系统进行全面的模拟。

采用这种方法主要是为了帮助设计者在机器开发调试阶段发现所有问题，并强制性做出设计上的变更，从而最大限度降低整个制造过程的成本。单单从劳动力的层面来说，如果产品在整合和调试阶段发现问题才去补救，将比在概念和设计阶段发现问题多付出100倍的努力来解决。

如果在系统交付给客户后仍然存在问题，那么修复成本就会继续增加，整个产品成本就会变得很大，从而造成生产损失、劳动力浪费以及重大名誉损失。

因此，采用虚拟调试工具降低成本是设备商的必然选择，这些成本降低幅度可以从50%到100%不等。然而，大多数机床制造商仍然认为实物调试阶段才是真实的时刻，期望在实际环境中测试出问题，并把解决这些问题所花费的时间和资金算到经营成本的一部分，其实，这是一种很大的浪费。

虚拟调试验证硬件可行性

数字双胞胎可以被定义为基于物理对象的模型，其包括由来自不同工程领域(机械、电气、液压等等)的众多子系统组成的机器动力学和运动学。数字双胞胎的目的是预测机器运行过程，观察其对输入功率和负载变化的响应。

在这种情况下，虚拟调试就是在数字双胞胎将各种子系统整合在一起，然后通过模拟真实工作环境来测试其运行。从本质上讲，这个过程是如同在真实机器上执行相同的测试，只是比实物测试更早，而且没有硬件成本的支出。

数字孪生系统为工程师提供了一个严谨的平台，通过数字双胞胎可以帮助设计者，在开发控制系统时连接和测试控制器。然后，通过将控制系统集成起来并在数字双胞胎上的实时自动化平台上运行，工程师也可以在供应商提供组件的情况下，开始基于双胞胎平台进行硬件验证。

虚拟化可以降低生产成本

在设计初期对机器设备的运行结果进行了解，将有助于降低调试期间的大量成本。例如，基于虚拟模型的执行机构选型可以减少小马达失败率，并降低采购过大的部件在产生额外成本。快速测试可以观察机器工作周期的任何变化，捕捉到一个晚期的设计缺陷，这种虚拟调试将能大幅降低企业的成本。

这种基于双胞胎的设计技术不会一蹴而就，但它代表着先进制造的发展方向。随着早期一些使用者将数字双胞胎整合到他们的设计和开发流程中，我们将看到将越来越多的模型，预计未来10年全球数据库和机器学习技术将紧密整合。

制造商将虚拟调试运用到的设计过程是数字化制造转型最好切入点，可以为降低集成成本和降低产品风险带来了直接的好处，同时为未来的数字孪生发展奠定了坚实的基础。

大数据分析减少停机时间

数字双胞胎可以看作是物理资产的虚拟复制品，但实际上不仅是这样，数字双胞胎是物联网、机器学习和人工智能的结合。它不仅可以创造物理设备的复制品，还将分析和预测该设备操作的所有变化。

我们已经进入一个新时代，数据已经成为企业获得的重要资源之一，无论是用词还是设备机器，现在的目标是收集尽可能多的数据，以便于检测趋势和对特定的情况作出反应，数字双胞胎实则上借鉴了大数据的趋势。

如果你正在管理一个机器人，那么你需要观察它的运转趋势变化，分析机器停机的早期迹象，然后执行预测性维护，以防止机器故障的发生。越来越多的企业期望看及早到问题并制定积极主动性的应对方案，在数字双胞胎的基础上，一旦有足够的数据、经验和足够的样本，就有能力转向预测性的、规范性的解决方案。

数字双胞胎不是简单的机器人或涡轮机，它就像你正在操作的实际机器一样。数字双胞胎汇集了过去运行的经验总结，以及关于物理机器运行的所有数据，可以借鉴部分经验来预测何时发生某种故障或其他不必要的事件，并且可以学习如何避免该事件。

数字化将带来更多好处

在过去，车主在到车库之前不会知晓轮胎、刹车、发动机或变速箱的情况，没法判断汽车是否需要保养。现在，汽车数字双胞胎可以给车主报告，并建议车主何时需要进行更换和维修。正如特斯拉的所有汽车都连接到云端，他们通过车辆上的传感器收集数据，再经过数据分析预测，以建立用户汽车的准确表示，并预测如果一个人执行某种行动会发生什么。

利用数据分析也可以进一步给车主操作提供合理的建议，例如根据天气预测、制造制动器磨损以及下一条曲线的走向来分析，在不使用牵引力控制的情况下，你可以在给定多少速度达到最佳行使。在未来，基于所有收集数据的分析，自动驾驶仪将能够根据情况降低速度，以防止激发汽车潜在问题而导致系统崩溃。

收集设备或产品的数据其实是一项投资，使用这些数据可以优化设备运行周期时间，可以减少停机时间和提高产量，而且这种投资可能会很快产生回报。在这个新时代，机器人能够根据以前的经验优化自己或作出正确决定，最终会达到机器人要求优化其路径或寻求在特定情况下执行特定操作的权限的效果。

数据收集是关键环节，又是一个长期过程，虽然并不知道这些数据以后能用来做什么，但可以肯定，这些数据的积累将可以为未来提供有力的参考，机器可以采用过去的经验优化生产或避免故障。