在智能制造領域，AI驅動的數字孿生已然成為一項關鍵技術。作為現實世界系統的數字模型/副本，數字孿生使用來自傳感器和物聯網（IoT）設備的數據提供數字表示，從而實時模擬物理對象或系統。

但在實際應用中，人們對于數字孿生的理解往往參差不齊。下面是一些常見的理解誤區：

• 在設計階段建立用于執行仿真的數字模型（對象的3D模型）并不屬于數字孿生。在設計階段，以模擬方式探索各類設計選項很有價值，但數字模型代表的是理想化狀態，而非真實的物理系統狀態。
• 通過逆向工程過程建立的模型（也被稱為「數字影子」）同樣不屬于數字孿生，因為其無法影響物理系統。

與上述示例不同，數字孿生使用傳感器數據讓模型保持連續更新，從而反映物理系統的當前狀態。信息從物理系統流向數字孿生，反之亦然。這種雙向信息流，是數字孿生與傳統數字模型間的核心差異。

簡而言之，數字孿生應當符合以下特征，才能真正助力現實世界中的制造業：

• 量化不確定性: 只要涉及傳感器，目標系統的狀態就必然存在不確定性。如果不考慮到這種不確定性，就無法做出明智的決策。數字孿生應當具有量化不確定性的能力，以保證其提供具有適當置信水平的建議。
• 行為與性能預測: 數字孿生應該能夠根據系統的當前狀態預測未來的行為或性能。這要求數字孿生實時執行模擬，以評估未來可能發生的不同事件、相關影響并解釋系統狀態的不確定性。
• 監控物理系統: 數字孿生應該能夠實時監控物理制造系統的性能，并向監督過程的控制器提供可操作信息。

數字孿生如何在制造業發揮作用？

明確了數字孿生的概念之后，接下來我們一同了解這項技術在制造業中的應用：

• 數字孿生為任務規劃者和調度者提供信息，以根據制造系統的狀態做出決策。
• 數字孿生實時監控機器和設備的狀態與性能，據此預測何時需要維護。
• 數字孿生可識別缺陷并執行實時質量控制。
• 當系統進入錯誤狀態時，數字孿生可用于診斷問題并提供必要的恢復操作建議。
• 通過分析過程數據，數字孿生可以識別出需要優化或改進的部分。
• 數字孿生可以提供加工或操作條件的詳細記錄，以確保符合相關法規。
• 數字孿生可以實時優化制造運營，以支持個性化產品的按需生產。

AI技術如何影響數字孿生？

AI技術正被越來越多地用于增強數字孿生功能，下面來看一些值得關注的重要趨勢：

• 機器人表面精加工單元中的傳感器可用于構建零件模型，以可定制方式取代昂貴的傳統特定零件設備。為了消除意外碰撞的可能性，刀具路徑需要考慮到傳感器所創建零件模型的不確定性，這就要借助AI的力量。
• 執行表面精加工的機器人通常需要在工具上接入軟管和線纜，但這些附件可能會限制機器人的行動。數字孿生可以為機器人構建需要安裝的所有外設模型。借助AI，系統可以根據接入機器人的外設估算實際狀態、預測機器人可能受到的活動限制。
• 數字孿生可以使用基于AI的預測與健康狀態管理，確保自動檢測到不良事件的發生。例如，數字孿生可以利用力學與視覺數據來確定機器人精加工期間器具快速磨損的原因，并采取糾正措施以防止此類情況再次發生。

組織如何成功部署數字孿生技術？

盡管上述趨勢帶來的助益顯而易見，但制造業組織必須采取一系列步驟才能成功部署數字孿生。下面來看組織可能面對的幾個現實問題：

• 數據質量: 傳感器會產生大量數據以支持數字孿生。組織必須采取適當的措施，確保傳感器可靠地生成準確數據。AI工具可以對數據進行降噪，并保證以正確格式提供數據。
• 集成可擴展系統: 系統集成是部署數字孿生的重要組成部分。底層技術正在迅速變化，新的數據流不斷被添加進來。可擴展系統集成流程可以確保系統集成不致成為瓶頸。需要采用具有適當中間件的模塊化方法來實現可擴展的解決方案。
• 強大的計算基礎設施: 數字孿生需要依托強大的算力來處理數據，因此必須獲取具有充足容量和冗余資源的強大計算基礎設施。
• 勞動力: 實施數字孿生需要一支具有獨特技能的勞動力，這需要提高現有員工的技能并充分利用解決方案供應商的服務。
• 長期可持續性: 數字孿生需要定期維護和升級，以確保持續生成準確的預測。組織應制定長期可持續發展計劃，保證數字孿生的良好、健康發展。解決方案供應商的訂閱模式，也將成為避免意外事故的重要工具。
• 網絡安全與隱私問題: 連接性的增強會增加網絡安全風險。對數據的存儲和使用也可能引發隱私問題。解決這些問題需要實施最新的網絡安全措施。此外，確保隱私問題的監管合規性，可能還需要數據加密和定期安全審計的加持。

制造業組織在嘗試部署數字孿生的過程中，需要制定整體計劃以解決上述問題，而一旦成功落地，這項技術將有效降低成本、減少故障、提高質量與績效表現，幫助企業積極擁抱智能制造的全新時代。