物聯網發展及其對就業市場的影響

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本文由Rehoo團隊Tin原創，無授權禁轉！(圖片來自網路)

數字化的增加和自動化複雜製造流程的趨勢可追溯到70年代的技術。Digital Twin是經過多次改進並且最近取得巨大進展的顛覆性技術之一，最近被Gartner評為戰略技術。製造商需要數字化和虛擬調試。

截至今天，技術提供商斷言數字雙工是數據驅動的生產，自動化的推動者，也是向工業4.0過渡的關鍵組成部分。數字雙組件會影響所有關鍵產品生命周期階段。

什麼是工業物聯網範式內的雙工數字技術？

在大多數來源中，數字雙工主要被解釋為數字表示或有時是任何物理對象或幾個對象，系統，過程甚至人的化身。它不僅僅是一個數字模型，因為它還複製了物聯網設備或系統如何工作和運行的動態。它甚至不僅僅是經過現場驗證的3D計算機輔助設計模型（又稱CAD）。

在工業物聯網的全盛時期，Digital Twin預示著數據驅動的製造和決策。最新的在線調查稱，51％的公司 採用物聯網設備收集設備健康狀況數據。與此同時，37％的受訪者表示物聯網設備可以幫助他們實現預測性維護。

物聯網感測器位於DT核心; 該技術允許構建預測模型以實時跟蹤物理對象的行為。DT核心技術人員也了解實時行為在特定條件下的表現。

該數據允許提高製造效率並減少停機期間的停機時間並且即使在其釋放之後也不斷地增強產品。例如，如果技術與雙工技術相結合，那麼會更容易預測到其客戶的產品的某些技術故障。

特斯拉為每輛製造的車輛提供數字雙工技術，並根據從多個物聯網感測器接收的數據，向車輛發送必要的更新以改善其性能。

數字雙工對比3D CAD模型

物理對象的3D渲染被稱為CAD模型，可幫助設計人員對數字樣機進行精確而全面的虛擬設計。與物理原型不同，數字原型可以很容易地改變。

對於製造而言，CAD建模是構建虛擬模型的經濟有效方法之一。3D CAD帶來了必要的幾何數據，並進入系統配置，模擬和數字模型調查。

例如，汽車製造商使用CAD模型來優化創建車輛的單個模型所需的時間和材料。汽車行業是這些先驅行業之一（也包括軍事，航空和工程）。軍事，航空航天和工程在20 世紀60年代末至80年代開始使用CAD系統。

對於汽車設計師，設計工程師來說，CAD建模為交付車輛原型帶來了所需的靈活性。CAD建模允許車輛進行大量迭代，以修改車輛的人體工程學，人體測量學並加快設計階段。

Digital Twin（DT）是3D CAD模型的高級形式; 主要服務於工業4.0和智能製造目的。

使DT與CAD不同的是與物理對應物的雙向通信。通過利用現實世界中物理雙工行為的實時數據，可以通過測試和修改虛擬環境中的參數來糾正它。

DT可以替代3D CAD模型重塑虛擬原型，並為製造商提供他們可以測試和增強的新產品的智能模型，然後再投資構建昂貴的物理原型。與CAD的另一個區別是Digital Twin可以應用於產品生命周期管理（PLM）的每個階段。通過所有部門可見的資料庫，包括銷售，營銷，物流，供應鏈，數字雙工也可被視為數據驅動工具，用於整合跨職能和地理位置分散的團隊。

數字雙工類型和用例

智能製造應該依賴於三種基本類型的數字雙工，包括產品性能周期的關鍵階段：

產品的數字雙工模擬了各種場景中的任何物理對象性能，從而消除了多個原型並最大限度地縮短了總開發時間。因此，製造商可以在虛擬環境中添加所需的調整，以在產品上線之前測試和驗證產品的功能，安全性和質量。

例如，勞斯萊斯使用風扇葉片的數字雙工來製造他們的UltraFan噴氣發動機，以實現25％的燃油消耗效率。

庫卡機器人是由他們的數字雙工生產和維護。

作為最大的航空航天製造商之一，波音公司獲得了飛機的數字雙工技術，使整個飛機生命周期內的首次質量和性能提高了40％。

英國的網路鐵路公司憑藉其16,70公里鐵路網路的數字雙工打造出令人印象深刻的鐵路網路，以實現設計流程的自動化，大大節省了現場手動測量的成本和時間。

另一個更不尋常的用例是智能城市的數字雙工，涵蓋建築，工程和施工需求。城市是一個隨時間變化的動態對象。

這一趨勢在過去幾年中一直在增加。到目前為止，新加坡城市升級虛擬計劃，投資超過7000萬美元用於開發動態3D城市建模平台。新加坡的數字雙工將可視化新智能建築如何適應當前的首都城市基礎設施以及促進道路建設規劃，設施等。

在太陽能生產方面，新加坡的DT可用於分析哪些建築物是安裝太陽能電池板和積累最大量能源的最佳選擇。太陽能預測還可以根據季節幫助預測能耗峰值。

荷蘭第二大城市鹿特丹還計劃利用該市的數字雙工來改善基礎設施維護，能源效率，道路和水上交通，以及在緊急情況下優化消防員的工作等。

然而，英國計劃通過創建一個名為「Brit-twin」的國家DT來上演上述城市項目，該DT將成為整個英國基礎設施的綜合數字複製品。

生產的數字雙工是虛擬調試。虛擬調試有望重塑不同行業的製造業。一種數字雙工專註於車間的數字化和全自動化。

Tronrud和西門子主要在包裝設備工程中使用數字雙工。由於數字雙工可以適用於任何行業，因此虛擬調試已經用於鋸床（ABB和HewSaw）的生產。

機器人（西門子工廠），石油和天然氣設施（Kongsberg）的電機組件。

BP是一家大型英國石油和天然氣公司，擁有一個名為APEX的數字雙工，這是一個模擬和監控系統，可幫助工程師將生產系統的優化時間縮短到20分鐘而不是數小時。數字雙工收集產品，機器和整個生產線的運行數據，以模擬和預測性能故障，能耗峰值以及停機風險。

數字雙工技術使通用電氣能夠監控其風力渦輪機的性能並監控其風電場的運行和生產率。

Kaeser壓縮機是壓縮空氣和真空產品的製造商，它使用壓縮機的數字雙工來預測它們何時可能發生故障，從而有助於最大限度地減少停機時間。

雖然現實世界的DT用例數量只在增長，但許多製造商仍然認為它很安全，因為克服傳統的設計和測試方法存在許多挑戰。

也許，出於這個原因，A-STAR和ARTC（研究和技術中心）創建了一個測試平台或數字雙平台，使公司能夠開發和測試他們的DT PoC用於製造設備。

重組工廠，車間以及培訓人員在工作場所使用數字雙工將是另一項需要大量投資的重大挑戰。好消息是，這種技術趨勢的採用只會逐漸增加。特別是在Gartner認可DT是未來幾年將推動不同行業中斷的頂級技術之後。

什麼是虛擬調試及其好處

數字雙工技術推動了虛擬調試 ，構建真實製造環境的3D虛擬副本的實踐。虛擬調試的出現受到實際調試可能占整個項目交付量20％的影響。此外，自動化程度的提高及其製造的複雜性使得無法堅持舊的預調試模式。

簡而言之，虛擬調試是工廠，車間或小型製造單元或機器的模擬模。其基本目的是虛擬地模擬和運行整個或部分生產過程。它還通過在生產線啟動之前應用技術來測試重要的功能和性能。

該測試允許檢測和消除設計缺陷，例如PLC代碼中的錯誤，並提前解決一系列技術，功能或性能問題。一項調查顯示，由於生產系統一開始就具有更高的質量，實際調試的時間（實際系統和控制器）可以減少75％。

強烈建議對自動化控制系統進行虛擬調試，例如機器人，PLC（可編程邏輯控制器），NC（數控）機器，VFD（變頻驅動器）和電機，以降低過程停機和轉換的風險。

考慮虛擬調試的其他好處：

加快現場調試和生產線設置;

最大限度地降低設備故障，碰撞和停機的風險;

簡化傳統的軟體測試流程，工廠驗收測試和現場驗收測試;

優化高度複雜的生產線的生產周期;

減少原型廢料，節省昂貴的材料;

早期檢測到的軟體錯誤導致費用減少。

這些和其他好處是製造商渴望實施虛擬調試軟體的主要原因。在未來，該技術將構成所有生產過程的完全自動化，以滿足工業4.0的要求。

已經提供虛擬調試解決方案和數字雙解決方案的市場上最重要的參與者是西門子（Tecnomatix），Dassault Systemes（DELMIA），Visual Components Essentials，Machining（industrialPhysics），MapleSoft（MapleSim）等。

數字線程與數字雙工

PLM的另一個常見概念，以及PDM（產品數據管理），是一個數字線程，有助於確保工業4.0驅動的製造的端到端方法。當製造商開始著手實現端到端自動化時，這兩種技術（Twin和Thread）都成為其不可替代的成分。

Digital Thread是一個框架，允許集成孤立元素，包括複雜製造過程的所有數字數據。此外，它建議在每個階段參與多個參與者的互連通信。

對比這些術語，數字線程是整個製造價值鏈的數字表示表現，從需求和設計階段到裝配。

然後有售後支持。同時，Digital Thread可以改善Digital Twin的可追溯性。可追溯性貫穿所有生命周期階段，因此為製造商帶來以下好處：

縮短開發生命周期並降低成本。

通過最小化缺陷和減少停機時間，在整個價值鏈，質量和性能上不斷增強產品。

提高整體製造流程和運營的透明度和效率。這種效率是由於多個團隊之間改進的跨學科協作，共享相同的數字數據以進行決策。

加快製造速度，提高生產率和靈活性。

最重要的是，數字線程與PLM相結合，可以轉變整個製造交付模式，重點關注持續改進。

目前，Digital Thread以及Digital Twin技術是關鍵的創新戰略。這些流程被西門子，通用電氣，IBM，微軟和甲骨文等公司使用。

2017年，Aberdeen Group的研究報告稱，一流的公司已經部署了PLM解決方案。依賴於產品設計中的數字線程技術（53％的公司），製造流程（55％的公司）和生產階段（57％的公司）。

雖然Digital Thread最初用於航空航天和國防。近年來，汽車，運輸，能源和公用事業以及機械製造已成為最重要的行業（佔全球總量的85％）。

這些成功影響了數字線程市場的增長。最新報告稱，到2019年，全球市場規模將增加1億美元，到2024年收入將達到49.6％的複合年增長率。

推動數字雙工發展的關鍵技術

在過去的幾年中，數字雙工和後來的數字線程如何成為如此關注的技術？數字雙工定義由Grieves博士於2002年發起，稱為「PLM的概念理想」或「信息鏡像模型」。

美國宇航局和美國空軍首次使用該技術。1970年的阿波羅13隊救援行動也使用了這項技術。在此過程中，NASA使用鏡像系統（數字雙工的先前技術）來探索開放空間並模擬將宇航員送回家的最佳方式。

那時，Digital Twin技術並沒有得到製造商的大力支持，直到行業領導者在Gartner的報告中遇到這個術語。該報告稱DT是「物聯網的基礎技術」。

當技術開拓者對技術的興趣開始增長時，Digital Twin 在2017年和2019年加入了十大戰略技術趨勢之列。數字雙工解決方案與AI和區塊鏈技術一起運作。截至今天，75％的受訪組織計劃或已經使用DT技術。

那麼這種技術缺乏什麼？在2019年已經可以提供給製造商？

物聯網和雲計算

另一個巨大的技術趨勢，物聯網的興起以及它在我們日常生活中的成功整合催生了使用數字結對的想法。這個想法成為多年來的落實發展（例如，連接汽車，自動駕駛，智能助手等）。

是什麼促使物聯網成為主流？

連接到雲的感測器的成本相對降低;

增加雲存儲量和數據吞吐量;

計算能力驚人;

改進的移動網路帶寬，速度，容量和減少的延遲。

物聯網與雲計算相結合，充當了「關鍵」。這是真實物體與其數字化身之間的連接，可實現實時數據採集和傳輸。數據收集由DT處理，提供具有「通信」能力的資產（系統或設備）。

然後，通信中繼有關健康和性能的信息。由於物聯網感測器安裝在物理對象上並連接到雲，物理和數字雙工可以持續交互。從它們收集的實時數據是饋送到虛擬對應物的輸入，其可以用於PLM優化。

結合人工智慧和數據科學，Digital Twin可以為工業物聯網提供支持。但更重要的是，它使複雜運營的自動化成為智能製造的主要優先事項。

在Forrester報告中，已經有15家公認的IIoT軟體提供商（如IBM，SAP，亞馬遜，博世，西門子，微軟，日立等）。這些公司中的每一家都致力於將數字雙工軟體和企業解決方案與深入的數據分析相集成。

在2019年，整個行業的各大生產商投資大量資金在其物聯網驅動的操作，以及媒體資產管理系統。更令人震驚的是，今年全球物聯網支出總額最有可能在全球約為7450億美元，而2018年為6460億美元。

大數據分析

為了處理從感測器不斷接收的大量原始數據，Digital Twin應與用於組織，分析和轉換結構化，半結構化或非結構化數據的大數據分析集成到可操作的洞察形式。

它們相結合可以增強整個產品生命周期（從產品設計到維護，維修和運營）。

根據這項研究，大數據和數字雙工的融合促進了跨不同行業的智能製造的建立，消除了「不同PLM階段之間的障礙。」這樣一來，它正在減少整體產品開發，特別是驗證時間。

預測分析

通過Predictive Analytics模型，數字雙工還擁有必要的指標來實現預測性維護。維護基於風險因素，故障，所需維護，操作方案的歷史數據。預測分析還考慮了機器配置，甚至能耗（剩餘使用壽命，平均故障時間，平均故障間隔時間，壽命終止指標）。

更重要的是，數字化身可以使用預測分析演算法和接收數據來運行以行為為中心的模擬。這些演算法可以在虛擬世界中運行，以預測設備在特定情況下的「行為」。

總是存在必要觀察的條件，例如極端的操作條件。此外，製造商可以通過先前運行數字雙工和培訓員工的模擬來決定最相關的維護方案，如何首先將它們應用於虛擬環境中的設備。

增強現實

集成到Digital Twin創建中的增強現實技術的進步改進了數據可視化技術，將3D雙模型的圖像疊加在其物理對象上。此外，增強現實應用以及Digital Twin可應用於整個價值鏈（例如，汽車研發，製造，供應，銷售和支持中的AR）。

這些技術相結合，提供物理對應物的360°視圖，實時了解其動態，從而促進決策制定。這些決策還包括加速產品開發，測試，改進和協助配置指導和預測性維護。

集成DT與AR的另一個用例是Virtual Twin，它允許將數字雙工與其遠程物理對應物連接起來。西門子推出了「物理智能工廠的3D模型」。

通過使用Microsoft HoloLens，技術人員和工程師可以更快地訪問智能工廠的數字雙工和數字數據，以遠程控制和管理車間。

在本文中，我們嘗試採用數字雙工技術的基礎知識，密切關注虛擬調試及其對製造商的好處。描述了數字線程和數字雙工及驅動數字雙工的一些關鍵技術。

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