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关于不同行业中数字孪生技术的五个示例
数字孪生 是物理对象的数字副本。使用这项技术,企业可以更好地了解产品性能、提高产品质 量、改善客户服务、降低运营成本等.
数字孪生技术解释。根据业务目标的不同,数字孪生的使用场景可能存在三种不同复杂程度的场景。
基础层:资产监控。为了创建数字孪生,数据工程师收集真实世界对象的相关数据(实时和历史传感器数据、维护数据等)。随后,他们将该信息提供给数字孪生软件,该软件在云中创建对象的虚拟模型。此类模型允许监控实物资产并收集有关它们的数据以备将来使用。在这个层面上,数字孪生只不过是具有直观界面的数据历史记录器,无论是在功能还是成本方面。
中级:假设模拟。可以使用假设模型来扩充基本数字孪生。这使公司能够试验资产或流程的运营设置,以找到最佳运营配置。
高级:支持人工智能的系统。数字孪生还可以配备算法,这些算法根据传感器收集的数据进行训练。此类系统可以快速检测异常行为并建议或启动纠正措施。
零售业的数字孪生
在零售行业,数字孪生可能会在供应链和商店中派上用场。为了创建供应链模拟,零售商使用实时传感器和设备数据,以及 ERP 和其他业务系统数据。这些模型概述了供应链的性能,包括资产、仓库、物料流、库存位置和人员。为了创建店内数字副本,零售商使用 RFID 阅读器、运动传感器和智能货架捕获的数据。这些模型使他们能够分析客户移动和购买行为,并测试产品的最佳位置。
现实生活中的例子:超市 连锁超市根据来自支持物联网的货架和销售系统的数据 创建了实体店的数字孪生。现在,商店经理可以轻松管理库存并测试不同商店布局的有效性。
好处:借助数字孪生,零售商可以:
有效管理产品供应。数字孪生可帮助零售商在几秒钟内识别瓶颈、供应短缺和需求曲线。基于这些见解,他们可以补充商品、重新调整产品的位置,并制作有针对性的广告,以减少浪费并促进销售。
避免供应链中断。零售商可以将他们的数字孪生模型与本地交通和天气等外部实时数据相结合。通过这样做,他们可以对可能破坏其供应链的任何类型的事件做出响应。
优化物流成本。据波士顿咨询集团称,数字孪生可帮助零售商将资本支出最小化 10%,将过剩库存减少 5%,并将 EBITDA(息税折旧及摊销前利润)提高 1-3%。
公用事业中的数字孪生:供水
供水企业组织使用数字孪生来确保不间断供水并为紧急情况做好更好的准备。通过数字副本,他们可以准确评估当前供水系统的行为,在故障发生之前识别故障,并模拟假设情景。
水务公司基于传感器和执行器创建水系统的虚拟表示,这些传感器和执行器捕获物理系统性能的数据。此外,他们还使用来自水行业信息系统的数据,例如 CMMS(计算机维护管理系统)、GIS(地理信息系统)和 SCADA(监督控制和数据采集)。
现实生活中的例子:城市供水
葡萄牙公用事业组织 Aguas do Porto (AdP) 负责波尔图市的供水。AdP 使用数字双胞胎来预测洪水和水质问题,改善城市服务和响应能力,并确保水基础设施的弹性。
该解决方案基于传感器和遥测数据以及 20 个其他来源的信息创建虚拟模型:客户服务管理、计费、维护、资产会计等。数字孪生使 AdP 能够实时监控供水系统 。它们还用于创建用水量预测并模拟管道爆裂以及阀门和泵关闭的场景。
好处
数字孪生可帮助公用事业公司快速定位潜在泄漏并减少水损失。通过虚拟仿真,他们可以测试水系统运行的不同方法,以提高应急响应能力、提高供水可靠性并节约能源。
AdP证实了这一点:他们能够将运营收益提高 23%,并将修复管道爆裂所需的时间缩短 8%。他们还将供水中断减少了 23%,下水道坍塌的次数减少了 54%。
制造业中的数字孪生
在工业制造中,数字孪生用于模拟生产过程。根据来自连接到机器、制造工具和其他设备的传感器的数据,制造商可以创建真实世界产品、设备元素、生产过程或整个系统的虚拟表示。
因此,出于生产目的,此类模拟有助于跟踪机器操作并实时调整。借助机器学习算法,数字孪生可帮助制造公司在问题发生之前识别问题并预测未来结果。
出于维护目的,数字孪生允许监控设备健康状况并及时识别潜在异常。他们捕获有关设备操作的实时数据,并使用有关故障的历史数据以及上下文维护数据对其进行扩充。在机器学习和人工智能的帮助下,该解决方案可以预测何时需要进行维护工作。根据这些数据,公司可以采取主动措施来防止停产。
现实生活中的例子:消费品制造
联合利华 PLC 正在使用数字孪生使生产过程更加高效和灵活。该公司已经创建了其工厂的虚拟模型。在每个位置,物联网传感器将温度和电机速度等实时性能数据输入到企业云中。使用先进的分析和机器学习算法,物联网数字孪生模拟复杂的假设场景,以确定最佳操作条件。这有助于制造商更精确地使用材料并限制不符合质量标准的产品的浪费。目前,联合利华在北美、南美、欧洲和亚洲运营着八个数字孪生 。
现实生活中的例子:医药制造
制药领域数字孪生技术的一个很好的例子是数字转型咨询公司 Atos 和工程公司西门子之间的合作。两家公司正在为制药行业开发数字孪生解决方案。系统创建特定生产步骤的数字表示。与安装在实际工厂上的物联网传感器连接,它提供了所有操作细节的即时视图。在人工智能和高级分析的支持下,该解决方案还为流程质量和可靠性提供了优化措施。
好处是在生产线上使用数字孪生的制造公司报告了以下影响:
提高产品质量:波音公司使用数字孪生概念将零件的首次质量提高了 40%。
更高的生产效率:德勤为其制造客户减少了 20% 的转换时间。
提高盈利能力: Challenge Advisory 概述说,他们的汽车客户能够将年利润率提高多达 54%。
医疗保健中的数字孪生
在医疗保健领域,数字孪生可用于设计医疗设备,尤其是腔静脉过滤器。它需要两个虚拟副本:具有特定解剖和生理特征的患者数字孪生和具有设备参数的医疗设备数字孪生。通过关联这两种模型,医疗保健研究人员可以看到将特定设备安装到患者体内时会发生什么。
数字孪生还通过针对不同条件和不同患者运行数百个模拟来帮助优化设备的性能。
真实示例:用于设备设计的人体心脏模型
一些国际研究合作项目,致力于开发和验证基于 MRI 图像和 ECG 数据的高度准确的个性化数字人类心脏模型。该项目涉及 FDA、领先的心血管研究人员、教育工作者、医疗设备开发商和执业心脏病专家。他们正在利用数字孪生心脏来模拟体内(活生物体)条件,可视化无法看到的解剖结构,并更快地改进心脏设备的设计。该团队希望该实验将成为未来计算机模 拟(通过计算机模拟执行)试验的剧本。
好处
数字孪生使医疗保健公司能够为个体患者设计和定制复杂的医疗设备,使其与个人独特的解剖和生理系统兼容。它们通过减少手术和临床试验的需要来加速设计过程并降低成本,大大减少动物试验,并产生零副作用。
实时渲染为数字孪生落地推波助澜
XR计算和存储上云是技术演进的必然方向,CloudXR实时渲染将为数字孪生推波助澜,5G时代的数字孪生将以CloudXR+便携终端为基础,也将推动软硬件的创新性升级,解决实际落地难点,为数字孪生应用带来更普惠的价值。
将基于游戏开发引擎(Uni t y、 U E 4等)制作的超高清可交互三维可视化应用内容进行云端计算渲染,并通过网络及串流技术,实时推送到终端。满足广大用户随时随地跨终端、可交互、超高清、沉浸式的访问需求。
运行在3DC AT实时渲染云的应用内容,无需下载安装,可灵活嵌入数字孪生平台,支持海量用户安全访问,自动负载均衡和伸缩扩容。