数字孪生提供数字信息以及可视化信息,帮助设计师、建筑师、工程师和其他相关利益方以的方式直观了解各种结构。通过使用数字孪生,数字工厂,传统分析方法难以辨别的模式可以清晰显现,让你对于如何提洞若观火。
以城市规划为例,数字工厂,如果获得对交通模式的鸟瞰图以及到毫秒的车流变化和交通信号灯数据,就可以帮助城市规划人员分析交通模式,确定在哪些位置添加新的信号灯或改变现有信号灯的切换时机。这样的数字孪生还可以帮助他们判断添加新购物中心或办公楼的可行性,或者新增一条高速公路出口匝道是否能缓解市中心的拥堵。
对于无人驾驶汽车,可以将来自传感器的数据与车辆的速度、制动、启动和转弯数据相结合,应用于3D模型,从而了解车辆任何时候的动态。可以将视角拉近到仪表盘,查看那里的视野,也可以在车辆运动时获得不断变化的实时数据指标。使用数字孪生,工程师可以获得单靠数据流送难以把握的深刻见解。
通过工厂的数字孪生,你可能会注意到,如果把某些原材料或机器人放置在离特定机器更近的地方,可以大大缩短生产时间。
简而言之,数字孪生提供了通过监视与分析资产、工艺和工作流程来节省时间与金钱的途径。
.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题,即,数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题,数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。
其实在上图中我们看到两种数字优化,一种模型驱动(Model-Driven),一种数据驱动(Data-Driven),即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。
建模与数字孪生关注点不同,建模关注于模型的保真度,即,是否能够准确的还原物理对象的特性与状态,而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。
其实个性化本身就是提高了不确定性,这是一个大的不确定性环境,另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性,因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量(成本过高)的变量,而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗?
因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题,而今天的时代,一方面需求导致更多这样的问题,另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。
如果你的工作中要使用3D模型及其数据,那么你很可能听说过作为潜在的分析与优化解决方案的“数字孪生”。那么,数字孪生究竟是什么?
按照简洁的定义,数字孪生就是物理实体的3D模型,而且该3D模型的动画是由真实实体的实时数据驱动的。
一套数字孪生包括:一个物理实体,它生成关于其运作的实时数据,或使用传感器收集关于其周边活动的实时数据。一个该物理实体的3D模型。从物理实体到3D模型的实时数据流送。一个基于软件的机制,根据收到的实时数据,三维数字工厂项目,使3D模型的视觉表现与物理实体保持一致。
不过,智能数字工厂,理解数字孪生的定义是一回事,理解你可能需要数字孪生的原因则是另一回事。
为什么你需要数字孪生?
假设你的工作要求你优化一家工厂的生产流水线,尝试减少制造时间或成本。你的步工作就是构建该工厂的3D模型,其中包含了生产涉及的一切——机器、机器人、原材料、传送带、叉车、推车,乃至工人。然后,在那座实体工厂里,你对机器和机器人进行配置,让它们发送关于自身运作情况的实时数据,例如完成一个循环的时间长度。你在关键区域布置了传感器,以便了解什么时候会发生变化,比如一个货盘的原材料送达,或者成品装满某个容器。
接下来,你设置了一个软件界面,用于处理实时数据和实时更新3D模型。这时候你就有了这家工厂的情况的表示,可以在你的电脑屏幕乃至VR中查看——这就是这家工厂的数字孪生。
在任何时候,主管和工程师都可以通过观察数字孪生来“看到”工厂车间实况,甚至可以与其交互。可以拉近视角来查看某个特定流程的运行情况,也可以拉角来查看它对整体流程的影响。还可以通过数学模型和工具,进一步分析捕获的数据。
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