这一段时间，智能制造的热度不断上升。《重庆市发展智能制造工程实施方案(2019—2022)》发布，各种与智能制造相关的分析报告发布，西门子数控（南京）有限公司（SNC）与南京市溧水经济开发区签订投资合作协议，将在南京投资建设数字化工厂，在现有资产的基础上新增投资超过8亿元。作为SNC新的研发及生产基地，新工厂将按照“工业4.0”的设计和运营理念，使用西门子全系列的数字化企业技术，提供覆盖产品设计、生产规划、工程实施、生产制造和维护服务全生命周期的“数字化双胞胎”。数字化双胞胎也因此再一次引来业界的关注。
智能工厂的虚实互联技术
Gartner预测，到2021年大型工业公司中有一半将使用数字化双胞胎，从而使效率提高10%。尤其是制造业和工程行业的公司，如果想要在竞争中保持领先地位，就需要考虑实施数字化双胞胎。
“数字化双胞胎”最早是由西门子提出的，是指以数字化方式拷贝一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。现在，关注数字化双胞胎并推出相关解决方案的供应商越来越多，如GE的Predix、SAP的HANA。
根据西门子的定义，数字化双胞胎包括产品数字化双胞胎，生产工艺流程数字化双胞胎和设备数字化双胞胎，各自的专业技术集成为一个数据模型，并将PLM（全生命周期管理软件）、MES（制造执行系统）和TIA（全集成自动化）集成在Teamcenter数据平台下，供应商也可以根据需要被纳入平台，实现价值链数据的整合。
数字化双胞胎可以帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程，最终实现高效的柔性生产、实现快速创新上市。
有人认为，数字化双胞技术是智能工厂的虚实互联技术，从构想、设计、测试、仿真、生产线、厂房规划等环节，可以虚拟和判断出生产或规划中所有的工艺流程，以及可能出现的矛盾、缺陷、不匹配，所有情况都可以用这种方式进行事先的仿真，缩短大量方案设计及安装调试时间，加快交付周期。而在没有数字化模型帮助的情况下，要打造出一件产品或一套生产流程，必然会经历多次迭代设计，有时候仅仅为了验证产品的某一个尺寸，部件之间的装配关系，流程的某一环节，就不得不制造出很多个中间产品或重新设计流程，要耗费大量时间、金钱和人力。
应用领域在扩展
据悉，西门子“数字化双胞胎”技术已应用于航空航天、汽车、食品饮料、电子和设备制造以及化工、纤维和油气等行业。多乐士（Dulux）应用西门子“数字化双胞胎”解决方案建设了第一个数字化颜料厂，从而实现了小批量备料和生产。通过“数字化双胞胎”，多乐士工厂操作员可以有针对性的模拟、测试，并在调试之前优化他们的过程，提高在实际运行过程中的效率和生产力。
如今，化工领域和其他领域一样，多品种、小批量生产需求越来越高。以往多乐士一种颜色的涂料可能同时生产5000升，但现在顾客的单次需求在变小，并越来越多要求生产指定颜色。西门子帮助多乐士对系统进行数字化改造，整个生产变得更加灵活，可以小批量备料和生产，比如生产100升的颜料，并符合相应质量要求。
来自西门子消息说，未来西门子还将帮助多乐士满足客户再购买100升同样颜色的颜料的需求，因为数据、配方、生产流程都被系统妥善保存起来，企业因此可以应对客户各种复杂的产品要求。这种小批量灵活生产将吸引更多客户，企业也完全可以应对市场的新需求。
制造业是目前数字双胞胎最常用的行业，按时向客户提供保质保量的产品对制造企业至关重要，如果机器的运转不能协同并以适当的容量工作，就会影响员工、生产、可交付性以及最终客户的满意度；采取实时监控、不中断生产的情况下进行测试、并且能够在设施中收集的数百万个数字据点获得更多信息，数字双胞胎使制造企业更加智能。
在资产管理领域，GE称数字双胞胎在物理和数字世界之间搭建起一座桥梁，可以随着时间的推移了解每一个独特的资产。它们将来自传感器和设备的数据与分析、模型和材料科学相结合，进而不断改进工业部件和资产，甚至整个流程和工厂的数字模型。随着平台上运行的数字双胞胎越来越多，工业学习系统将数据反馈到个别的数字双胞胎，提高了保真度。
IFS(艾菲诗软件)首席产品官Christian Pederse认为，数字双胞胎通过共享仿真将在投资和产品研发过程提供更高的安全性，从而帮助公司重新审视他们的业务。相信在2019年，能源和公用事业等资产密集型行业，以及物流和供应链等快速发展的行业都会增加对数字双胞胎的使用。
在我国，目前中国制造业正处于转型升级的关键时期，通过物联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，使得中国制造竞争力得到大幅提升。有分析指出，未来数字双胞胎也可结合物联网的数据采集、大数据处理和人工智能建模分析，实现对过去发生问题的诊断、当前状态的评估以及未来趋势的预测，并给予分析结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。当前数字双胞胎的引入国内仅仅几年时间，目前处于初步探索与实践环节，还有很长的路要走。
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