虽然数字孪生这一话题已经热门多年,但仍在仿真爱好者和专家中被广泛讨论。
内容:
什么是数字孪生?它可以有很多种解释。最终,它们都可以缩小到两种类型:观测器和虚拟现实。
两种主要类型的数字孪生
从本质上讲,数字孪生是一组计算机生成的模型,这些模型将物理对象映射到具有最新数据的虚拟空间。
正如斯图尔特工业与系统工程学院名誉教授 Leon McGinnis 在 2022 年冬季仿真会议上所说,有两种类型的数字孪生:
观测器
- 用于观察对象和系统的工作方式。
- 主要用于资产管理,因为它始终显示真实孪生体的当前状态。
- 主要用于制造工厂的风力涡轮机、喷气发动机和发电机等。

这些数字孪生的基础部分是捕获有关资源状态和流量单位(工作、患者、工单等)的信息。然后,当状态发生变化时,它会被传感器或交易检测到并发送到数字孪生,帮助始终跟踪真实孪生体的健康状况。
虚拟现实
- 用于设计新事物并在创建真实孪生体之前对其进行测试。
- 为飞机、旋转机械、汽车和集成电路等事物而设计。
W我们将重点关注观测器数字孪生,因为这些是可以基于仿真模型构建的数字孪生。
这与仿真建模有何关系?
数字孪生的两个关键要素是动态仿真模型和反映实时系统当前状态的数据。借助模型和数据,可以构建强大的数字孪生,用于实验、分析和结果解释,以便您可以提出“假设”问题、了解系统行为并在多个级别进行验证。
请参阅下文,了解世界各地的公司如何结合仿真建模和数字孪生技术来解决业务挑战。
降低供应链成本以及实现更好的预测
埃森哲为一家美国健身器材品牌创建了基于整个供应链仿真模型的数字孪生模型。它侧重于预测并减少订单交付时间,并为智能库存分配解决方案提供基础以改进计划。

数字孪生从各种亚马逊服务和电子表格中获取输入数据,所有这些服务和电子表格都通过 Amazon S3 连接。同时,为了对模型的输出进行业务分析,它已连接到 Tableau。
由于数字孪生计划,埃森哲的订单交付预测准确性提高了 57%,库存分配物流成本降低了 20%。
业务流程优化
为西门子航空衍生型燃气轮机部门构建的数字孪生模型仿真了全球维护维修和大修操作。它使用了有关客户、供应链、生产和维护的大量数据,以提高客户运营和资产管理的生产力和效率。
借助新的解决方案,西门子可以捕获和预测系统的KPI,可视化车队和维护设施的运营,识别系统中的瓶颈,并运行快速的“假设”和详细场景来支持投资决策。
世界上最大的燃气轮机制造商之一有一个非常有前景的五年燃气轮机生产组合,计划实现30%的净利润率。然而,该公司很快意识到投资组合中的一些项目面临严重的延误。
数字孪生解决方案帮助公司管理层看到项目的全貌。此外,他们还确定了最佳方案,使他们能够在保持1.04亿美元净利润的同时,将不可避免的延迟从两年缩短到九个月。
案例研究→改进生产线和测试维护策略
凯斯纽荷兰工业集团是资本货物领域的全球领导者,希望测试一种数字解决方案,以评估和选择其生产线的不同维护策略。确定最佳方案至关重要,因为一分钟的停机时间成本可能超过 160 万美元,因此即使是非常小的改进也可以节省大量资金。

作为试点项目,该团队决定仿真依维柯每日厢式货车底盘焊接的单一生产线,并专注于自动焊接站。
凯斯纽荷兰工业集团使用基于仿真的数字孪生来监控和预测焊接站关键部件的运行状况,并显著减少停机时间。该工具提供了各种各样的数据,并帮助分析和比较场景,从而能够快速了解当变化发生时会如何影响维护成本。
意大利磁变压器铁芯制造商Lagor面临着在提高产量和扩大业务的同时扩大制造工艺的问题。
车间的数字孪生与真实数据配合使用,有助于仿真生产和决策过程以及调查生产计划。
借助新的数字孪生工具,Lagor工程师可以使用“假设”方法在无风险的环境中成功重新安排生产序列。因此,他们可以有效地避免实际生产过程中的瓶颈。
集装箱堆场规划和码头工人培训

意大利热那亚圣乔治码头创建了结合仿真、数字孪生和人工智能技术的决策支持系统,并为码头的紧急情况构建了可靠的疏散策略。当事故发生时,该系统可以即时重新计算到安全区域的路径,并将路径传达给内部警报工具。
工程师们还表明,人工智能能力加上仿真将使整个终端吞吐量提高20%。

数字孪生在人力资源管理方面也派上了用场。不列颠哥伦比亚省海事雇主协会是由在加拿大不列颠哥伦比亚省五个港口地区运营的海事雇主创建的组织。该协会代表7000多名活跃的码头沿岸工人,参与工人培训和工作派遣。
首先,BCMEA创建了数据集和仪表盘,以了解不列颠哥伦比亚省沿岸劳务派遣的当前和历史状态。根据数据集和仪表板,团队开发了预测分析解决方案。这将使BCMEA能够展望未来并分析各种情况,例如新集装箱码头的启用或培训更多卡车司机的效果。
温哥华沿岸劳务派遣的一个数字孪生体作为开发预测分析的基础,帮助确定培训的最佳三年投资回报。
油气井建设

在钻机上,所有技术单元都是集成的,因此机械中的任何延迟都会增加关键时间路径。这就导致它降低了整体性能的效率,并可能导致财务损失。
为了处理油井施工过程中可能的变化和低效率,Transocean工程师收集和评估了数十个钻井平台的测量结果,包括机器和船员的时间。他们构建了油井的数字孪生来处理这些数据并分析各种操作之间的相互依赖关系。
来自数字孪生的统计数据被反馈给操作人员和钻井平台经理,以便他们可以评估油井人员的表现并确定时间损失的原因。初步结果表明,数字孪生可以节省20%以上的时间。
面向数字孪生解决方案的云计算
与动态仿真和当前数据一样,高性能计算能力对于构建数字孪生至关重要。AnyLogic私有云是一个安全而强大的平台,它简化了仿真模型与操作工作流的集成,并简化了数字孪生的创建。
在Cloud中,您可以比在普通计算机上更快、更高效地使用模型执行复杂的多运行实验。由于设计上可扩展性,它可以快速响应以满足计算需求,并在多个节点和核心上执行实验。
来自不同行业的世界各地的公司转向数字孪生,以解决传统Excel电子表格不再高效的复杂业务挑战。首先建立一个仿真模型,添加当前数据,在AnyLogic Cloud中运行实验,并将它们组合成一个坚实而强大的数字孪生体,以支持您的决策。
基于仿真的数字孪生也是我们白皮书《数字孪生发展简介》的重点。它包含了有助于证明数字孪生的发展及其优势的案例研究。