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数字孪生背后的关键技术是啥( 二 )


1）虚拟的实体化，如设计一件产品，先进行模拟、仿真，然后再制造出来；
2）实体的虚拟化，实体在制造、使用、运行的过程中，把状态反映到虚拟端去，通过虚拟方式进行监控、判断、分析、预测和优化。
CPS通过构筑信息空间与物理空间数据交互的闭环通道，能够实现信息虚体与物理实体之间的交互联动。数字孪生体的出现为实现CPS提供了清晰的思路、方法及实施途径。以物理实体建模产生的静态模型为基础，通过实时数据采集、数据集成和监控，动态跟踪物理实体的工作状态和工作进展（如采集测量结果、追溯信息等），将物理空间中的物理实体在信息空间进行全要素重建，形成具有感知、分析、决策、执行能力的数字孪生体。因此，从这个角度看，数字孪生体是CPS的核心关键技术。

数字孪生背后的关键技术是啥


数字孪生体与数字化生产线通过数字纽带集成了生命周期全过程的模型，这些模型与实际的智能制造系统和数字化测量检测系统进一步与嵌入式的信息物理系统(CPS)进行无缝的集成和同步，从而使我们能够在这个数字化产品上看到实际物理产品可能发生的情况。
数字孪生的应用
预见设计质量和制造过程
在传统模式中，完成设计后必须先制造出实体零部件，才能对设计方案的质量和可制造性进行评估，这意味着成本和风险的增加。而通过建立数字孪生模型，任何零部件在被实际制造出来之前，都可以预测其成品质量，识别是否存在设计缺陷，比如零部件之间的干扰，设计是否符合规格等。找到产生设计缺陷的原因，在数字孪生模型中直接修改设计，并重新进行制造仿真，查看问题是否得到解决。
制造系统中，只有当所有流程都准确无误时，才能顺利进行生产，一般的流程验证方法是获得配置好的生产设备之后再进行试用，判断设备是否运行正常，但是到这个时候再发现问题为时已晚，有可能导致生产延误，而且此时解决问题所需要的花费将远远高于流程早期。
当前自动化技术广泛应用，最具革命性意义的是机器人开始出现在工作人员身旁，引入机器人的企业需要评估机器人是否能在生产环境中准确执行人的工作，机器人的尺寸和伸缩范围会不会对周围的设备造成干扰，以及它有没有可能导致操作员受到伤害。机器人成本昂贵，更需要在早期就完成这些工作的验证。
高效的方法是建立包含所有制造过程细节的数字孪生模型，在虚拟环境中验证制造过程。发现问题后只需要在模型中进行修正即可，比如机器人发生干涉时，改变工作台的高度、输送带的位置、反转装配台等，然后再次执行仿真，确保机器人能正确执行任务。
借助数字孪生模型在产品设计阶段预见其性能并加以改进，制造流程初期就掌握准确信息并预见制造过程，保证所有细节都准确无误，这些无疑是具有重要意义的，因为越早知道如何制造出色的产品，就能越快的向市场推出优质的产品，抢占先机。
推进设计和制造高效协同
随着产品制造过程越来越复杂，制造中所发生的一切需要进行完善的规划。而一般的过程规划是设计人员和制造人员基于不同的系统独立工作。设计人员将产品创意提交给制造部门，由他们去思考如何制造。这样容易导致产品信息流失，使得制造人员很难看到实际状况，增加出错的几率。一旦设计发生变更，制造过程很难实现同步更新。
而在数字孪生模型中，所需要制造的产品、制造的方式、资源以及地点等各个方面可以进行系统地规划，将各方面关联起来，实现设计人员和制造人员的协同。一旦发生设计变更，可以在数字孪生模型中方便地更新制造过程，包括更新面向制造的物料清单，创建新的工序，为工序分配新的操作人员，在此基础上进一步将完成各项任务所需的时间以及所有不同的工序整合在一起，进行分析和规划，直到产生满意制造过程方案。


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