数字孪生——通过持续的传感器数据与真实设备同步的虚拟模型——已经从营销演示走向真正的运营工具,帮助制造商在无需在运行中的设备上进行物理实验的情况下,减少计划外停机并优化生产流程。这项技术的价值完全取决于数据的保真度:基于陈旧或不完整传感器数据构建的孪生模型,会给出看似自信却错误的建议。
数字孪生在何处发挥价值
最明确的回报来自预测性维护:孪生模型模拟的磨损模式,能在代价高昂的计划外停机发生之前,标记出可能出现故障的部件;以及流程优化:操作人员可在仿真环境中测试变更方案,再决定是否对实际生产线进行改动,而后者往往需要在车间进行昂贵的试错。
成功的部署方案通常从较小范围起步——单条生产线或某一关键资产类别——然后再逐步扩大范围,因为构建一个精确的孪生模型,需要理解物理流程的OT工程师与构建模型的数据团队之间深入协作,而这种合作关系需要时间才能成熟。
贾万信息技术集团(JIG)帮助制造企业实施数字孪生计划,从经过验证的试点开始,并根据已证实的运营价值逐步扩展规模。