为什么数字孪生很重要？

数字孪生模拟其实体对应项的行为，以帮助组织改进和加速产品开发、测试和验证。它们支持运营优化、故障诊断和预测性维护，从而节省成本、提高可靠性和改进客户体验。此外，如果在整个产品生命周期中使用数字孪生，组织可以通过创建反馈和改进的良性循环来推动创新、降低成本、提高质量，并确保产品随着时间的推移保持相关性和高价值，从而显著增强从概念到报废的价值链。

产品开发

助力产品设计：数字孪生支持复杂系统的实时仿真，让设计人员能够观测各种工况下的系统行为，从而优化系统响应、能耗和运营效率。它们还可用于细化组件或子系统设计、开发控制策略以实现所需的性能水平，如运动精度、稳定性和响应时间。

虚拟验证和确认：您可以使用由数字孪生创建的实物产品和系统的虚拟副本来测试和验证设计概念，评估性能，以及在设计过程的早期识别潜在问题。这种方法可减少对物理原型的需求，缩短设计周期。

虚拟调试：数字孪生在虚拟调试过程中扮演着重要的角色。它支持在虚拟环境中对系统进行全面测试、验证和优化。这种方法能够最大限度地降低风险和成本，并确保更顺利地过渡到物理实现。

虚拟传感：通过使用数字孪生，公司可以减少对物理传感器的依赖，实现预测功能，优化传感器布置，并改进系统监控和性能，从而节省成本并提高效率。

运营和维护

运营优化：通过准确反映物理资产的实时状态，数字孪生使组织不仅能够监控其运营，还能够对其进行动态优化。这种优化涵盖多个方面，包括提高系统性能、能源效率和资源分配等。借助数字孪生，运营人员可以运行不同运营场景以找到最佳工况，或将其作为运营培训学习如何响应。

预测性维护：通过了解每个组件或整个系统的状况，数字孪生可以检测到可能表明潜在故障的微妙模式和异常，并预测何时可能需要维护或更换。这种预见使您能够在最合适的时间安排维护，避免意外停机，并优化维护资源的利用。

数字孪生扩展基于模型的设计

基于模型的设计指在整个开发过程中系统地使用模型，并可改进交付复杂系统的方式。基于模型的设计为数字孪生应用奠定了坚实的基础。在产品开发阶段，基于模型的设计和数字孪生是两个相辅相成的方法。许多数字孪生应用场景也是基于模型的设计的用例。

结合使用数字孪生和基于模型的设计对于 OEM 特别有利。虽然基于模型的设计主要应用于产品开发阶段，但数字孪生通过提供支持和丰富客户运营和维护体验的数字产品或服务，使其在 OEM 内得到更广泛的应用。他们不仅可以设计和制造物理产品，还可以提供一套数字工具以在这些产品的整个生命周期中提升其价值。数字孪生可充当连接实体产品与其数字对应项的桥梁，支持实现实时监控、预测性维护和运营优化。

数字孪生工作流

尽管数字孪生用例各不相同，但您可以采用一些具有共性的策略来确保数字孪生项目获得成功。这些策略基于一致的框架，该框架定义明确的目标、设计和验证模型、有效地部署它们，并通过持续的监控和更新来维护它们。

步骤 1：确定目标和范围

成功的数字孪生应用之旅始于对目标清晰的认识。问问您自己，您的数字孪生要实现什么目标？是帮助产品开发、帮助诊断设备问题、优化运营，还是提供用于培训的仿真？

接下来，定义数字孪生的范围。您的数字孪生是表示一个单独的组件，还是表示作为一个子系统的组件集合，乃至表示整个系统本身？它是只提供单一功能还是有多种用途？这些最初的决策将决定项目的复杂程度和方向。

步骤 2：设计和构建

创建一个数字孪生需要深思熟虑，具体取决于您的专业知识、喜欢采用的方法以及最常见的因素 - 您可用的资源。对于全新产品设计，因为缺乏测试或运营数据，许多人只能从基于物理的建模开始，而这依赖物理定律来构建孪生的框架。当有足够的数据可用时，可以使用数据驱动或基于 AI 的方法，以通过结合机器学习或深度学习来预测结果和行为。此外，考虑是否可以对现有的模型或数据加以改造以加快数字孪生的开发，从而确保您不会重复前人的工作，造成无谓地浪费。

步骤 3：测试和验证

一旦您的数字孪生完成构建，就要对其进行严格的测试和验证。这一阶段的目的是通过评估它反映物理副本的准确程度来建立对数字孪生的信任。您还需要度量其预测和仿真的准确度。了解基于孪生提供的信息作出决策的相关风险也很重要。只有这样，才能确保数字孪生不仅是复杂的模型，而且是面向真实应用的可靠工具。

步骤 4：部署和运行

有了经验证的数字孪生，您就可以对其进行部署。部署策略应与数字孪生的预期用途相一致，无论它是直接连接到现场的对应物理设备，还是使用边缘计算以受益于邻近性和更短的延迟，抑或是利用云的巨大计算资源和可扩展性。

步骤 5：监控和更新

数字孪生决非一劳永逸的解决方案。持续的监控十分必要，以确保数字孪生始终能够可靠、准确地表示其物理对应项。您可以通过建立性能度量并定期根据真实数据验证数字孪生，保证它忠实地反映其物理对应项。此外，数字孪生很可能需要随着时间的推移而演化，当超出某些阈值时，需要建立参数调节机制甚至重建整个模型的机制。这种自适应性是数字孪生延长使用寿命和保持价值的关键。

MATLAB 和 Simulink 助力数字孪生

MATLAB 和 Simulink 提供了用于创建、仿真、验证和实现数字孪生的综合平台。借助基于物理的建模、高级数据分析和 AI 提供的综合优势以及简易的部署选项（PLC、嵌入式、Web、云等），您能够设计数字孪生，以增强对复杂物理系统的理解、操作和维护。

Simscape 使工程师能够在 Simulink 环境中快速创建物理系统模型。工程师可以通过将基础组件组合为原理图，对电机、桥式整流器、液压作动器和制冷系统等系统进行建模。使用 Simscape 附加产品，您可以对更复杂的组件和系统进行建模和分析。

验证和确认是确保数字孪生准确反映其物理对应项并按预期执行的关键步骤。通过遵循高完整性验证工作流，工程师可以使用基于仿真的测试和静态分析来发现缺陷并缩短上市时间，同时保持高质量标准。

MATLAB 和 Simulink 的部署选项多种多样，支持在 PLC、工业控制器、嵌入式系统、Web 平台和云中的实现。这种灵活性可确保数字孪生能够集成到现有工作流和基础架构中，使实时监控、预测性维护和运营优化可以在不同环境中实现。最终，数字孪生的价值通过其实现得以体现，使利益相关方能够使用信息和预测作出明智的决策并实现卓越运营。