這一段時間，智能製造的熱度不斷上升。《重慶市發展智能製造工程實施方案(2019—2022)》發佈，各種與智能製造相關的分析報告發布，西門子數控（南京）有限公司（SNC）與南京市溧水經濟開發區簽訂投資合作協議，將在南京投資建設數字化工廠，在現有資產的基礎上新增投資超過8億元。作為SNC新的研發及生產基地，新工廠將按照“工業4.0”的設計和運營理念，使用西門子全系列的數字化企業技術，提供覆蓋產品設計、生產規劃、工程實施、生產製造和維護服務全生命週期的“數字化雙胞胎”。數字化雙胞胎也因此再一次引來業界的關注。
智能工廠的虛實互聯技術
Gartner預測，到2021年大型工業公司中有一半將使用數字化雙胞胎，從而使效率提高10%。尤其是製造業和工程行業的公司，如果想要在競爭中保持領先地位，就需要考慮實施數字化雙胞胎。
“數字化雙胞胎”最早是由西門子提出的，是指以數字化方式拷貝一個物理對象，模擬對象在現實環境中的行為，對產品、製造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真，從而提高製造企業產品研發、製造的生產效率。現在，關注數字化雙胞胎並推出相關解決方案的供應商越來越多，如GE的Predix、SAP的HANA。
根據西門子的定義，數字化雙胞胎包括產品數字化雙胞胎，生產工藝流程數字化雙胞胎和設備數字化雙胞胎，各自的專業技術集成為一個數據模型，並將PLM（全生命週期管理軟件）、MES（製造執行系統）和TIA（全集成自動化）集成在Teamcenter數據平臺下，供應商也可以根據需要被納入平臺，實現價值鏈數據的整合。
數字化雙胞胎可以幫助企業在實際投入生產之前即能在虛擬環境中優化、仿真和測試，在生產過程中也可同步優化整個企業流程，最終實現高效的柔性生產、實現快速創新上市。
有人認為，數字化雙胞技術是智能工廠的虛實互聯技術，從構想、設計、測試、仿真、生產線、廠房規劃等環節，可以虛擬和判斷出生產或規劃中所有的工藝流程，以及可能出現的矛盾、缺陷、不匹配，所有情況都可以用這種方式進行事先的仿真，縮短大量方案設計及安裝調試時間，加快交付週期。而在沒有數字化模型幫助的情況下，要打造出一件產品或一套生產流程，必然會經歷多次迭代設計，有時候僅僅為了驗證產品的某一個尺寸，部件之間的裝配關係，流程的某一環節，就不得不製造出很多箇中間產品或重新設計流程，要耗費大量時間、金錢和人力。
應用領域在擴展
據悉，西門子“數字化雙胞胎”技術已應用於航空航天、汽車、食品飲料、電子和設備製造以及化工、纖維和油氣等行業。多樂士（Dulux）應用西門子“數字化雙胞胎”解決方案建設了第一個數字化顏料廠，從而實現了小批量備料和生產。通過“數字化雙胞胎”，多樂士工廠操作員可以有針對性的模擬、測試，並在調試之前優化他們的過程，提高在實際運行過程中的效率和生產力。
如今，化工領域和其他領域一樣，多品種、小批量生產需求越來越高。以往多樂士一種顏色的塗料可能同時生產5000升，但現在顧客的單次需求在變小，並越來越多要求生產指定顏色。西門子幫助多樂士對系統進行數字化改造，整個生產變得更加靈活，可以小批量備料和生產，比如生產100升的顏料，並符合相應質量要求。
來自西門子消息說，未來西門子還將幫助多樂士滿足客戶再購買100升同樣顏色的顏料的需求，因為數據、配方、生產流程都被系統妥善保存起來，企業因此可以應對客戶各種複雜的產品要求。這種小批量靈活生產將吸引更多客戶，企業也完全可以應對市場的新需求。
製造業是目前數字雙胞胎最常用的行業，按時向客戶提供保質保量的產品對製造企業至關重要，如果機器的運轉不能協同並以適當的容量工作，就會影響員工、生產、可交付性以及最終客戶的滿意度；採取實時監控、不中斷生產的情況下進行測試、並且能夠在設施中收集的數百萬個數字據點獲得更多信息，數字雙胞胎使製造企業更加智能。
在資產管理領域，GE稱數字雙胞胎在物理和數字世界之間搭建起一座橋樑，可以隨著時間的推移瞭解每一個獨特的資產。它們將來自傳感器和設備的數據與分析、模型和材料科學相結合，進而不斷改進工業部件和資產，甚至整個流程和工廠的數字模型。隨著平臺上運行的數字雙胞胎越來越多，工業學習系統將數據反饋到個別的數字雙胞胎，提高了保真度。
IFS(艾菲詩軟件)首席產品官Christian Pederse認為，數字雙胞胎通過共享仿真將在投資和產品研發過程提供更高的安全性，從而幫助公司重新審視他們的業務。相信在2019年，能源和公用事業等資產密集型行業，以及物流和供應鏈等快速發展的行業都會增加對數字雙胞胎的使用。
在我國，目前中國製造業正處於轉型升級的關鍵時期，通過物聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，使得中國製造競爭力得到大幅提升。有分析指出，未來數字雙胞胎也可結合物聯網的數據採集、大數據處理和人工智能建模分析，實現對過去發生問題的診斷、當前狀態的評估以及未來趨勢的預測，並給予分析結果，模擬各種可能性，提供更全面的決策支持。當前數字雙胞胎的引入國內僅僅幾年時間，目前處於初步探索與實踐環節，還有很長的路要走。
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