安徽工厂数字孪生厂

数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难，因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念，也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性，不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈，甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。 这种方式，无疑将贯穿整个产品的生命周期，不只可以加速产品的开发过程，提高开发和生产的有效性和经济性，更有效的了解产品的使用情况并帮助客户避免损失，更能准确的将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品的有效改进。 而所有的这一切，都需要企业具备完整的数字化能力，而其中的基础，就是数字孪生，即技术。数字孪生尚无业界公认的标准定义，概念还在发展与演变中。安徽工厂数字孪生厂

数字孪生的意义： 较为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命追踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是对智能制造的意义所在。 智能系统的智能首先要感知、建模，然后才是分析推理。如果没有对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实。安徽工厂数字孪生厂通过数字孪生技术，人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。

数字孪生()与Digital Thread： 依靠Digital Thread，所有数据模型都能够双向沟通，因此真实物理产品的状态和参数将通过与智能生产系统集成的赛博物理系统CPS向数字化模型反馈，致使生命周期各个环节的数字化模型保持一致，从而能够实现动态、实时评估系统的当前及未来的功能和性能。而装备在运行的过程中，又通过将不断增加的传感器、机器的联接而收集的数据进行解释利用，可以将后期产品生产制造和运营维护的需求融入到早期的产品设计过程中，形成设计改进的智能闭环。然而，并不是建立了全机有限元模型，就有了数字孪生，那只是问题的一个角度；必须在生产中把所有真实制造尺寸反馈回模型，再用PHM（健康预测管理）实时搜集飞机实际受力情况，反馈回模型，才有可能成为。

服务阶段的数字孪生，可以实现如下的功能： 优化客户的生产指标：对于很多需要依赖工业装备来实现生产的工业客户，工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，往往决定了客户产品的质量和交付周期。而工业装备厂商可以通过海量采集的数据，构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，以改善客户的产品质量和生产效率。 产品使用反馈：通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商可以洞悉客户对产品的真实需求，不只能够帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精确的把握客户的需求，避免研发决策失误。数字孪生的关键有两个，一个是物联网，一个是三维可视化仿真。

数字孪生，非双非胎。只有“相像”而无“相等” 在相像程度上，从“生物场景/物理场景”的“Twin”，引申到“数字化场景”的“”，其本意是强调在数字空间构建的数字虚体与物理空间的物理实体非常相像。 但是，相像归相像，无论彼此多么像，二者也不是“是”“等于”或“相等”的关系，因为本非同源或同生，一个数字虚体无论多么像一个物理实体，它也不是物理实体——这个客观事实必须界定清楚。 “”描述的“相像”，通常都只是指数字虚体和物理实体在外观和宏观结构上的“相像”，而从形、态、质地、行为和发展规律等多方面的评价指标来看，其实差异极大，本质本源不同。 “数字双胞胎”一词，较容易引导人们把二者完全等同起来，把“貌似一模一样”误认为“就是一模一样”甚至“相等”，从而形成认知错觉。对于已经使用数字孪生技术的物联网公司而言，数字孪生是数字化进程的下一步。安徽工厂数字孪生厂

伴随着软件定义机器概念的落地，数字孪生作为智能制造中的一个基本要素，逐渐走进了人们的视野。安徽工厂数字孪生厂

数字孪生较重要的价值是预测，在产品制造过程中出现问题时，可以基于数字孪生对生产策略进行分析，然后基于优化后的生产策略进行组织生产。 数字孪生的应用场景： 某大学将数字孪生应用于车间的建设和管控，主要涉及基于数字孪生的产品设计、基于数字孪生的虚拟样机、基于数字孪生的车间快速设计、基于数字孪生的工艺规划、基于数字孪生的车间生产调度优化、基于数字孪生的生产物流准确配送、基于数字孪生的车间装备智能控制、基于数字孪生的车间人机交互、基于数字孪生的装配、基于数字孪生的测试/检测、基于数字孪生的制造能耗管理、基于数字孪生的产品质量分析与追溯、基于数字孪生的故障预测与健康管理、基于数字孪生的产品服务系统等。安徽工厂数字孪生厂

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