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波音737 MAX8不到半年发生两次重大空难,飞机的日常检修维护成为热议话题,在所有讨论中,“数字孪生”浮出水面,该技术最早是美国空军用来解决战斗机的维护问题。数字孪生,顾名思义,是指针对现实世界中的物体,通过科技手段来构建一个在数字世界中一模一样的的实体,借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。
数字孪生发展历史
显然,这个概念不仅仅指的是产品的设计阶段,而延展至生产制造和服务阶段,但是由于当时的数字化手段有限,因此数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段,通过数字模型来表征物理设备的原型。
2011年3月美国空军研究实验室(AFRL,Air Force Research Laboratory)做的一次演讲,明确提到了数字孪生。美国国家航空航天局(NASA,National Aeronautics and Space Administration)也在同期开始关注数字孪生。与此同时,美国通用电气(GE)在为美国国防部提供F-35联合攻击机解决方案的时候,也发现数字孪生是工业数字化过程中的有效工程工具,并开始利用数字孪生去构建工业互联网体系。
最初,美国空军研究实验室希望利用数字孪生来解决战斗机的维护问题,这也是当时美国国防部正在进行的一个项目——基于状态的维护+(CBM+,Condition-based Maintenance Plus)。
2014年以后,随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展,更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征,而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段,并不断丰富着数字孪生的形态和概念。
数字孪生确实在各个领域都有着广泛的应用前景,诸如建筑工程、智慧城市、航空设计,并且也是著名的德国工业4.0中探索的核心技术之一。西门子是目前世界上公认对数字孪生投入最大,探索最深入的公司。
数字孪生的概念非常大,优点也非常多:
1、可见性: 数字孪生能够实现机器操作的可见性,以及制造工厂或者机场中大型的互联系统的可见性。
2、预测性: 使用多种建模技术(基于物理和基于数学的),数字孪生模型能够用于预测机器未来的状态。
3、假设分析: 通过适当设计的接口,可以很容易的与模型进行交互,并且对模型询问假设问题,来模拟现实中无法创建的各种条件。
4、连接不同的系统,比如后端的业务应用: 如果设计的正确,数字孪生模型能够用来连接后端的业务应用,在供应链运作中实现业务成果,包括制造、采购、仓储、运输、物流、现场服务等。
数字孪生可能大幅推广吗?
这一系列的巨大优点,让数字孪生在智慧医疗、智能家居、数字城市、工业设备监控领域有着巨大发展前景。研究机构Gartner的调研数据,全球大型制造企业有50%表示将在2020年之前推出至少一项数字孪生项目,到2022年使用数字孪生的企业数量将翻三倍。
《航空周报》曾经做过这样一个预测:2035年,当航空公司接收一架飞机的时候,将同时收到一套数字飞机。这套数字飞机包含真飞机的每一个部件,每一个结构,并且伴随着真飞机的每一次飞行而老化。这样飞机有任何问题,都可以在数字孪生系统中被预先感知到,从而将航空安全迈向新的台阶。
但是这种想法随之遭到了航空界业内人士的反对,他们认为依靠虚拟映射去判断飞机故障,是靠不住的歪理邪说。飞机在每次飞行中所受到的气压、气流、温度差异,都在不同程度影响飞机机械构造。而这种影响是虚拟世界无法精细反射出来的,依靠数字系统去判断飞机的真实情况,才真正可能将飞机带向危险。
这个争论反应了数字孪生领域的一个先天问题:数字孪生作用于制造业等领域的想法很好。然而数字孪生又无法真正复制物理细节,但工业体系又必须保障高度精准,导致这类技术只是看上去很酷。
真的想在虚拟世界中,彻底复制一个生产线、一架飞机,却会遭遇到若干阻碍,比如说:缺乏通用平台、真正需要孪生的设备并不多、孪生一个庞大生产系统、工业系统,甚至交通系统,所需要的算力是惊人的,等等,这样来看,真正全流程周期监控和预测的数字孪生体系距离我们还很远。
虽然理想中的工业数字孪生还不靠谱,但如果我们把它当做一个思路,愿意承认不完整的数字孪生同样有价值,或许会有意外发现。比如说,依靠数据挖掘+物联网云+AI这条技术轨迹,达成的工业数据的数字孪生,正在展现出巨大的潜力。
虽然目前我们只能用到简装版数字孪生,甚至很可能不叫这个名字。但是放在一个技术发展体系里,这项技术确实可能带给实体经济以不小的启迪。虽然影子飞机那样的数字孪生可能还要再上若干年,但是又有什么所谓呢,很多技术并不一定要等到完全成熟才可以应用。
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