在智能制造领域，AI驱动的数字孪生已然成为一项关键技术。作为现实世界系统的数字模型/副本，数字孪生使用来自传感器和物联网（IoT）设备的数据提供数字表示，从而实时模拟物理对象或系统。
但在实际应用中，人们对于数字孪生的理解往往参差不齐。下面是一些常见的理解误区：
- 在设计阶段建立用于执行仿真的数字模型（对象的3D模型）并不属于数字孪生。在设计阶段，以模拟方式探索各类设计选项很有价值，但数字模型代表的是理想化状态，而非真实的物理系统状态。
- 通过逆向工程过程建立的模型（也被称为「数字影子」）同样不属于数字孪生，因为其无法影响物理系统。
与上述示例不同，数字孪生使用传感器数据让模型保持连续更新，从而反映物理系统的当前状态。信息从物理系统流向数字孪生，反之亦然。这种双向信息流，是数字孪生与传统数字模型间的核心差异。
简而言之，数字孪生应当符合以下特征，才能真正助力现实世界中的制造业：
- 量化不确定性: 只要涉及传感器，目标系统的状态就必然存在不确定性。如果不考虑到这种不确定性，就无法做出明智的决策。数字孪生应当具有量化不确定性的能力，以保证其提供具有适当置信水平的建议。
- 行为与性能预测: 数字孪生应该能够根据系统的当前状态预测未来的行为或性能。这要求数字孪生实时执行模拟，以评估未来可能发生的不同事件、相关影响并解释系统状态的不确定性。
- 监控物理系统: 数字孪生应该能够实时监控物理制造系统的性能，并向监督过程的控制器提供可操作信息。
数字孪生如何在制造业发挥作用？
明确了数字孪生的概念之后，接下来我们一同了解这项技术在制造业中的应用：
- 数字孪生为任务规划者和调度者提供信息，以根据制造系统的状态做出决策。
- 数字孪生实时监控机器和设备的状态与性能，据此预测何时需要维护。
- 数字孪生可识别缺陷并执行实时质量控制。
- 当系统进入错误状态时，数字孪生可用于诊断问题并提供必要的恢复操作建议。
- 通过分析过程数据，数字孪生可以识别出需要优化或改进的部分。
- 数字孪生可以提供加工或操作条件的详细记录，以确保符合相关法规。
- 数字孪生可以实时优化制造运营，以支持个性化产品的按需生产。
AI技术如何影响数字孪生？
AI技术正被越来越多地用于增强数字孪生功能，下面来看一些值得关注的重要趋势：
- 机器人表面精加工单元中的传感器可用于构建零件模型，以可定制方式取代昂贵的传统特定零件设备。为了消除意外碰撞的可能性，刀具路径需要考虑到传感器所创建零件模型的不确定性，这就要借助AI的力量。
- 执行表面精加工的机器人通常需要在工具上接入软管和线缆，但这些附件可能会限制机器人的行动。数字孪生可以为机器人构建需要安装的所有外设模型。借助AI，系统可以根据接入机器人的外设估算实际状态、预测机器人可能受到的活动限制。
- 数字孪生可以使用基于AI的预测与健康状态管理，确保自动检测到不良事件的发生。例如，数字孪生可以利用力学与视觉数据来确定机器人精加工期间器具快速磨损的原因，并采取纠正措施以防止此类情况再次发生。
组织如何成功部署数字孪生技术？
尽管上述趋势带来的助益显而易见，但制造业组织必须采取一系列步骤才能成功部署数字孪生。下面来看组织可能面对的几个现实问题：
- 数据质量: 传感器会产生大量数据以支持数字孪生。组织必须采取适当的措施，确保传感器可靠地生成准确数据。AI工具可以对数据进行降噪，并保证以正确格式提供数据。
- 集成可扩展系统: 系统集成是部署数字孪生的重要组成部分。底层技术正在迅速变化，新的数据流不断被添加进来。可扩展系统集成流程可以确保系统集成不致成为瓶颈。需要采用具有适当中间件的模块化方法来实现可扩展的解决方案。
- 强大的计算基础设施: 数字孪生需要依托强大的算力来处理数据，因此必须获取具有充足容量和冗余资源的强大计算基础设施。
- 劳动力: 实施数字孪生需要一支具有独特技能的劳动力，这需要提高现有员工的技能并充分利用解决方案供应商的服务。
- 长期可持续性: 数字孪生需要定期维护和升级，以确保持续生成准确的预测。组织应制定长期可持续发展计划，保证数字孪生的良好、健康发展。解决方案供应商的订阅模式，也将成为避免意外事故的重要工具。
- 网络安全与隐私问题: 连接性的增强会增加网络安全风险。对数据的存储和使用也可能引发隐私问题。解决这些问题需要实施最新的网络安全措施。此外，确保隐私问题的监管合规性，可能还需要数据加密和定期安全审计的加持。
制造业组织在尝试部署数字孪生的过程中，需要制定整体计划以解决上述问题，而一旦成功落地，这项技术将有效降低成本、减少故障、提高质量与绩效表现，帮助企业积极拥抱智能制造的全新时代。
