【儀表網 行業科普】數字孿生將現實世界中的資產與虛擬模型整合在一起，在從設計優化到預測性維護的整個資產生命周期中支持數據驅動型決策。控制工程師應了解采用數字孿生技術來仿真過程會為企業帶來哪些好處。
數字孿生集成了數字世界和現實世界，允許在資產、工廠或過程的整個生命周期內，在所有功能和級別上做出數據驅動的決策。它實現了對數據的實時監控、仿真和分析，這有助于理解和預測過程性能。
01 數字孿生技術的優勢
Festo的產品經理Josh Roberts表示：“數字孿生使控制工程師在開發初期，就能仿真機器的虛擬模型。這包括結合應用數據來評估設計，以確保利用最節能的組件，設計出合適的解決方案。”
由此產生的虛擬模型還可以結合軟件開發，復制解決方案的物理功能，并評估物理機器的效率/輸出。虛擬模型內的仿真，還可以確保在創建物理模型之前，識別并糾正任何錯誤。
數字孿生可以在整個機器生命周期中帶來好處。Roberts說：“例如，機器內的每個子組件都擁有大量信息，這些信息都可以在數字孿生中編譯。這樣就無需在整個業務中以不同格式存儲信息，而是將所有這些數據集中到一個中心位置。”
為了實現這一點，針對供應商信息的標準化資產管理外殼(AAS)格式可確保以結構化的格式捕獲和提供所有信息，從而有助于減少創建文檔所花費的時間，并為將來在這些數據上實施算法提供了可能性。
在未來，可能實現數字孿生的增值服務，例如機器內部子組件的狀態監測。當指定組件達到規定的循環次數(在標準化的AAS內)時，該功能可以自動提供消息，甚至可以訂購備件。
下一步是實施人工智能，在機器運行時檢測機器內部的異常，并以完全預測性的維護方法提供糾正措施，以提高整體設備效率(OEE)。
02 阻礙數字孿生實施的主要障礙
Roberts指出了阻礙制造企業實施數字孿生的四個主要障礙：
性能：仿真的可靠性和魯棒性；確保在數字孿生中建模的所有組件都能達到應用參數；供應商的選型工具提供模型所用的數據，以及在應用數據變更時能確定會發生什么的參數。
組織：業務領域內的專家和專業知識；必須愿意投資于提高員工技能，同時重組勞動力和項目方法。
開發：跨多個平臺的數據標準化是關鍵；標準化的AAS格式提供了框架，但所有供應商都需要遵守這一標準。
安全：網絡安全是許多終端用戶關注的核心問題；需要找到一種解決方案，將人工智能應用于該領域的預防性和預測性維護增值服務。
03 從驗證初始設計概念到進行控制測試
羅克韋爾自動化EMEA數字工程專家Arianna Locatelli表示，許多控制工程師已經在實際應用中廣泛采用數字孿生，包括從驗證初始設計概念到進行控制測試的各個階段。她說：“這些應用背后的主要動機是降低風險。例如，為了減少現場調試時間，工程師仿真復雜的生產過程，以評估控制系統與數字系統的性能。”
Locatelli認為，數字孿生不僅僅是一個3D動畫。例如，羅克韋爾自動化公司的Emulate3D數字孿生軟件等系統，利用物理原理進行更詳細的仿真。它可以確定產品在掉落前，在輸送機上移動的最大速度。它還可以分析復雜系統內的相互作用以及問題(如包裝機中的堵塞)在整個系統中傳播的速度。如果是新配置或非常復雜的設置，仿真系統將帶來很多好處。
在控制測試階段，工程師可以在構建物理系統的同時開發代碼來控制仿真。現場調試通常是項目完成前的最后一步，通常是項目最關鍵的階段。因此，如果可以縮短，那么項目可以更快地啟動。Locatelli說：“一般來說，在去現場之前，軟件測試工程師做的越多越好。”
04 綠地和棕地項目應用的不同特點
西門子公司過程工業軟件產品管理負責人Jan Rougoor認為，數字孿生技術可以應用于新建的綠地項目，也可以應用于現有的棕地項目。他說：“對于過程工業的綠地項目，數字孿生可以在工程階段自動創建。通過仿真進行初始過程建模可以優化過程設計。”
這些數據可進一步用于創建詳細的圖表，描述工廠中的過程和設備。如果隨后將數據連接到自動化工程和仿真系統，那么為工廠項目和后續操作中的各個專業創建數字孿生模型就非常容易，并且可以使用仿真軟件進行虛擬調試。虛擬現實工具還可以對人員進行早期培訓，這有助于加快調試。
在棕地項目中，由于有大量分散的老舊數據和文檔，事情可能會有點困難。Rougoor進一步解釋說：“在這里，人們可以從使用基于人工智能的工具開始，將通常未知或未使用的信息整合到基于云的數字孿生門戶中。這可以作為重要決策的基礎，以提高生產率，發現投資現代化的最佳領域，或將來自整個工廠不同來源的信息連接起來，以找到降低成本的環節，或以更少的能耗或更低的碳足跡來運行工廠及其過程。”
在討論可能需要克服的障礙以充分利用數字孿生技術時，Rougoor強調了數據和系統集成標準化的必要性，這是確保有效利用數字孿生技術所必須的。工程師必須確保不同系統之間的兼容性，并持續維護這些數字孿生系統。來自舊工廠的大多數數據，都是由來自不同供應商的獨立應用以工程系統、過程控制系統、制造執行或資產管理系統的形式存儲和管理的。
此外，大部分工廠的技術文檔和數據通常只能以紙質形式提供。這種分散和異構的系統環境，導致數據質量和一致性較低，而且容易形成數據孤島，使數據驅動的決策變得困難。隨著運營智能軟件的集成，來自不同數據源的數據現在可以整合并鏈接到實時工廠信息系統，以確保所有系統的數據都能清晰有效地可視化。然后，可以如上所述來創建和使用棕地工廠過程和生產的數字孿生。
數字孿生技術將為企業帶來諸多好處，包括提高過程效率、降低運營成本、提高生產質量、優化能耗或降低碳足跡和成本。數字孿生應用似乎也能在降低能源成本和監測排放方面發揮關鍵作用。未來，人工智能似乎將接管更多任務，將它們從真實的工廠轉移到虛擬環境中。此外，數字孿生將促進戰略伙伴關系和生態系統的全球合作，打破行業內不同領域之間的障礙。
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