工业4.0与数字孪生（20页）

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工业4.0与数字孪生 制造业如虎添翼 德勤工业4.0、数字化制造企业和数字化供应网络系列报告 德勤咨询有限公司的供应链与制造运营业务组助力企业了解并把握机遇，运用工业4.0技术，建立 数字化供应网络，进而实现企业战略目标。我们拥有增材制造、物联网和数据分析方面的精深洞 见，能够协助企业重新评估人才、流程和技术，以适应先进制造实践日新月异的变化发展。 封图：J.F. PODEVIN 工业4.0与数字孪生 目录 前言 | 2 数字孪生：定义与价值 | 3 创建数字孪生 | 6 提升商业价值 | 9 如何着手部署 | 11 结语 | 13 尾注 | 14 制造业如虎添翼 1 前言 生产流程数字化趋势日益明显，已是大势所趋。受此趋势影响，大量企业努力寻求 有效策略，以期从运营和战略层面推动实际价值的创造。 数 字化解决方案的确能够为企业带来巨 大价值，达到互联智能技术出现前无 法企及的水平。数字孪生是近期的热 门概念：物理实体或流程的准实时数字化镜像， 有助于企业实现绩效提升。 直至今日，由于数字技术能力有限，且计算、存 储和宽带成本过于高昂，数字孪生及其海量数据 处理对于多数企业来说仍是一个难以掌控的领域。 但近年来，这些不利因素已大大减少。1成本的大 幅降低和能力的显著提升引发了巨大变化。企业 领导人得以综合信息技术和运营技术，创建和利 用数字孪生。2 数字孪生为何如此重要？企业为何应当考虑采用 该技术？利用数字孪生，企业能够自设计和开发 阶段起，以数字化的形式完整记录整个产品生命 周期。企业因此不仅可以了解产品设计，还能了 解产品的生产系统和实际应用情况。创建数字孪 生有助于企业加快新品上市速度，优化运营，改 善不足，开发新的经营模式，进而提高收益。 数字孪生能够让企业更加快捷地检测和解决实际 问题，提高预测精准度，设计和生产出更加优质 的产品，并最终更好地服务客户。有了这种智能 架构设计，企业能够以更快的速度不断创造价值 和收益。 一家企业很难在创建数字孪生过程中同时覆盖以上 所有领域。创建数字孪生的关键在于先从某一领 域入手，在该领域创造价值后再继续推广到其他 领域。但在此之前，企业首先应当了解数字孪生 的定义和创建方式，以免在创建数字孪生的过程 中不知所措。我们将在下文对数字孪生进行探讨， 包括其定义、创建方式、如何驱动价值创造、典 型的实际应用以及企业如何为数字孪生规划做好 相关准备。 工业4.0与数字孪生 2 数字孪生 定义与价值 数 字孪生在业界和学术界有多种不同的 定义。但业界和学术界均未对数字孪 生的流程层面给予足够重视。部分定义 认为，数字孪生是一件成品的综合模型，可反映 产品的所有生产缺陷；同时该模型还将随着产品 的使用持续更新，反映产品的消耗磨损情况。3其 他一些广泛采用的定义认为，数字孪生是基于传 感器所建立的某一物理实体的数字化模型，可模 拟现实世界中的具体事物。4 从根本上讲，数字孪生是以数字化的形式对某一 物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现， 有助于提升企业绩效。数字孪生以针对众多层面 持续、实时开展的大量物理世界数据检测为基础。 该等检测可通过数字化的形式对某一物理实体或 流程进行动态呈现，从而有效反映系统运行情况。 企业可根据所获得的信息采取实际行动，例如调 整产品设计或生产流程。 数字孪生不同于传统的计算机辅助设计（CAD）， 也并非另一种以传感器为基础的物联网解决方 案。5数字孪生的功能远高于这两者。计算机辅助 设计完全局限于计算机模拟的环境中，在复杂环 境建模方面取得了一定成效；6物联网系统的功能 比数字孪生简单，可用于位置检测和整个组件的 诊断，但无法对不同组件间的相互作用和整个生 命周期过程进行检测。7 数字孪生的真正功能在于能够在物理世界和数字 世界之间全面建立准实时联系，这也是该技术的 价值所在。基于产品或流程现实情况与虚拟情况 之间的交互，数字孪生能够创造更加丰富的模型， 从而对不可预测的情况进行更加真实和全面的检 测。随着计算能力的提升和成本的降低，如今我 们可采用大量的处理架构和先进的算法分析该等 交互式检测结果，进而获得实时预测反馈，并开 展离线分析。数字孪生的上述功能将引发设计和 流程的根本性变革，这是目前的方法几乎无法实 现的。 数字孪生应用于生产流程 数字孪生主要用于复杂资产或流程建模。复杂资 产或流程会与周围的环境发生不同形式的交互作 用，因此很难在整个产品生命周期内开展结果预 测。8数字孪生的创建可结合各种不同的实际情况， 以实现不同目的。例如，数字孪生有时会用于模 拟喷气式发动机和大型矿用卡车等复杂部署资产， 以监测和评估资产使用过程中的磨损和压力承受 情况。该类数字孪生应用所产生的重要信息将影 响未来的资产设计。风电场可通过数字孪生了解 运营效率低下的原因。除此之外还存在大量其他 与部署资产相关的数字孪生应用情况。9 将数字孪生应用于部署资产能够提供深刻洞见， 而将数字孪生应用于生产流程则能够产生功能强 大的应用程序。图1呈现了物理世界中某一生产流 程的模型，及其在数字世界中的数字化镜像。数 字孪生是对工厂环境中实际情况的准实时虚拟复 制。实际生产流程中部署了数以千计的传感器， 共同收集各个不同层面的数据，包括生产机械的 行为特征、半成品（厚度、颜色质地、硬度、转 矩、速度等）以及工厂内部的环境状况等。该等 数据不断传输至数字孪生应用程序，并由该程序 完成数据聚合。 从根本上讲，数字孪生是以 数字化的形式对某一物理 实体过去和目前的行为或流 程进行动态呈现，有助于提 升企业绩效。 制造业如虎添翼 3 数据孪生应用程序持续分析所输入的数据流。一 段时间过后，该等数据分析可通过与一系列正常 运行情况的对比，识别实际生产流程在哪些层面 存在异常情况。企业可根据此类对比分析结果展 开调查，并对实际生产流程进行一定改革。 这就是图1力图呈现的物理世界与数字世界的交互 作用。这一过程体现了数字孪生所具备的巨大潜 力：数以千计的传感器持续开展重要检测，并向 数字化平台传输数据。数字化平台进而开展准实 时分析，通过比较透明的形式优化运营流程。 图1的模型呈现了五大驱动要素——物理世界的传 感器和促动器、集成、数据和分析，以及持续更 新的数字孪生应用程序。以下是对图1这些构成 要素的概括性介绍： • 传感器——生产流程中配置的传感器可发出信号， 数字孪生可通过信号获取实际流程相关的运营和 环境数据。 • 数据——传感器提供的实际运营和环境数据将 在聚合后与企业数据合并，企业数据包括物料 清单10、企业系统和设计规范等。其他类型的 数据还包括工程图纸、外部数据源连接以及客 户投诉记录等。 • 集成——传感器通过集成技术（包括边缘、通 信接口和安全）达成物理世界与数字世界之间 的数据传输。 • 分析——数字孪生利用分析技术开展算法模拟 和可视化程序，进而分析数据，提供洞见。 • 数字孪生——图1的“数字化”层面是指数字 孪生本身。该应用程序综合以上所有要素，建 立物理实体和流程的准实时数字化模型。数字 孪生旨在识别不同层面偏离理想状态的异常情 况。无论是数字孪生出现逻辑错误（希望不是）， 还是分析结果显示应削减成本、提升质量、提 高效率，出现偏离情况即意味着需开展运营优化。 企业将最终根据分析结果采取实际行动。 • 促动器——若确定应当采取实际行动，则数字 孪生将在人工干预的情况下通过促动器展开实 际行动，推进实际流程的开展。11 实际流程（或物理实体）及其数字虚拟镜像明显 比简单的模型或结构要复杂得多。当然，图1的模 型只是一个数字孪生结构，重点呈现产品生命周 期的生产环节。12我们的模型旨在呈现物理世界 和数字世界之间的映射所具备的集成、全面和交 互特征。这一架构可帮助企业了解并着手创建数 字孪生。 将数字孪生应用于部署资 产能够提供深刻洞见，而将 数字孪生应用于生产流程 则能够产生功能强大的应 用程序。 工业4.0与数字孪生 4 图1：生产流程数字孪生模型 物理世界 数字世界 资料来源：德勤大学出版社 德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com 传输 传感器 集成 分析 创建 分析 洞见 数据 促动器 行动 聚合 数字孪生与物理-数字-物理循环 图1的数字孪生架构呈现的是从物理世界到数字世界，再从数字世界回到物理世界的过程。这一物理- 数字-物理过程或循环构成了德勤工业4.0的研究基础。工业4.0（有时也被称作“第四次工业革命”）， 从广义上描述了数字制造环境，先进的生产技术与物联网相结合，制造企业在实现互联互通的同时， 还能开展传输和分析活动，并利用信息采取更加智能的实际行动。 欲了解更多信息，请见德勤工业4.0领先理念系列。 制造业如虎添翼 5 理性能标准的相关操作数据，如拉伸强度、位 移、力矩以及色彩均匀度；（2）影响物理资产 运营的环境或外部数据，如周围环境温度、大 气压力以及湿度。这些检测数据利用编码器转 换为受保护的数字讯息，并传输至数字孪生。 传感 器的 信号可 利用制 造 执行系 统、企 业 资源规划系统、C A D 模 型以 及供 应链系统 的 流程导向型 信息 进行 增强。这可为数 字 孪生 提 供 大 量 持 续 更 新 的 数 据 用以 分 析。 2. 传输：传输步骤有助于实现流程和数字平台之 间进行无缝、实时的双向整合/互联。网络传输 是促使数字孪生成为现实的重大变革之一，包含 三大组成部分： a. 边缘处理：边缘接口连接传感器和流程历史 数据库，在近源处处理其发出的信号和数据， 并将数据传输至平台。这有助于将专有协议 转换为更易于理解的数据格式，并减少网络 创建数字孪生 但 是，如何创建数字孪生呢？总体上，数字 孪生的创建包含两个主要关注领域： 1.设计数字孪生的流程和产品生命周期的信息要 求——从资产的设计到资产在真实世界中的现场 使用和维护； 2.创建使能技术，整合真实资产及其数字孪生， 使传感器数据与企业核心系统中的运营和交易信 息实现实时流动——正如概念体系架构中所阐述的。 数字孪生流程设计与信息要求 创建数字孪生，首先要进行流程设计。数字孪生 建模是什么流程和集成点？应使用标准的流程设 计技术来展示业务流程、流程管理人员、业务应 用程序、信息以及物理资产之间如何进行交互。 创建相关图表，连接生产流程与应用程序、数据 需求以及创建数字孪生所需的传感器信息类型。 流程设计将通过多种特性获得增强，提升成本、 时间或资产效益。这些均构成数字孪生的基础假 设，数字孪生的增强效能应于此开始。 数字孪生概念体系架构 数字孪生概念体系架构（图2）可视为图1制造 流程数字孪生模型组成部分的扩展视图或内部视 图，相同的基本原则也可应用于任何数字孪生设 置。该概念性体系架构可分为更易于理解的六大 步骤，如下：13 1. 创建：创建步骤包括给物理过程配备大量传 感器，以检测获取物理过程及其环境的关键 数 据。传感 器 检 测的 数 据 大体 上可分为两 类：（1）生产性资产（包括多种在建项目）的物 数字孪生的关键在于以相关资产整个生命周 期中所需的信息类型为重。将信息以可重复 使用的方式进行组织形成体系往往十分重要。 为此，需要创建一个标准的数据模型。标准 的数据模型具有常用的企业标准数据结构， 使不同系统和应用程序之间能够互联并交换 企业信息。标准结构可允许融合数字孪生的 不同系统之间以事先商定的简单形式进行沟 通。由此可减少须存储于系统记录之外的信 息量，消除管理大型主数据结构的需要，并 允许企业更为灵活地将数字孪生进行多种应 用，持续更新该数字孪生，如同其已与企业 相互融合，而非增加企业负担。 工业4.0与数字孪生 6 传输量。过去这方面领域的许多瓶颈限制了 数字孪生的可行性，然而近期技术方面的重 大突破消除了这些障碍。 b. 传输接口：传输接口将传感器功能获取的信 息转移至整合职能。鉴于产生洞见的传感 器依数字孪生的设置可放置于几乎任何地 点，该领域需要多种方案以供选择：放置在 工厂里、家中、采矿场或停车场以及其他各类 地点。14 c. 边缘安全：新型传感器和传输设备带来了新 的安全问题，并且仍在不断增长。最常用的 安全措施包括采用防火墙、应用程序密钥、 加密以及设备证书等。随着互联资产愈加增 多，实现数字孪生安全应用的新解决方案需求 便愈显迫切。 3. 聚合：聚合步骤可支持将获得的数据存入数据 储存库中，并进行处理以备用于分析。数据聚 合及处理均可在现场或云端完成。驱动数据聚 合及处理的技术领域在过去数年获得了极大的 发展，使设计人员得以创造大规模的延伸架构， 具有更高的敏捷度，而成本仅及过去的一小部 分。15 4. 分析：在分析步骤，将数据进行分析并作可视 化处理。数据科学家和分析人员可利用先进的 数据分析平台和技术，开发迭代模型，发掘洞见， 提出建议，并引导决策过程。16 5. 洞见：洞见步骤中，分析工具发掘的洞见将通过 仪表板中的可视化图表列示，以一个或以上的 维度突出显示数字孪生模型和物理世界类比物 性能中不可接受的差异，标明可能需要调查或更 DIGITAL TWIN Access devices 资料来源：德勤大学出版社 德勤大学出版社 | dupress.deloitte.com 图2：数字孪生概念体系架构 创建 传输 聚合 分析 现实流程 传输接口 数字孪生 接入设备 数据与互联标准及安全 背景信息 传感器 促动器 （社会、天气、 温度等） （压力、温度、 流量等） （液压、电动、 机械、热力等） ERP系统 MES软件 CAD模型 边缘处理 边缘安全 集成中间件 数据获取 BAM软件 数据湖 服务总线 遗留数据 人工智能 通知推送 认知引擎 可视化 仪表板 混合模型 行动 洞见 制造业如虎添翼 7 换的区域。 6. 行动：行动步骤是指之前几个步骤形成的可执 行洞见反馈至物理资产和数字流程，实现数字 孪生的作用。洞见经过解码后，进入资产流程上 负责移动或控制机制的促动器，或在管控供应 链和订单行为的后端系统中更新——这些均可 进行人工干预。17这个互动完成了物理世界与数 字孪生之间的闭环连接的最后一环。 数字孪生应用程序通常以企业的主系统语言编写， 通过以上步骤复制物理资产和流程。此外，在整 个过程中，可应用标准和安全措施进行数据管理 和可互操作的连接。 大数据引擎的计算能力、分析技术的广泛适用性、 聚合领域大量且灵活的储存可能性以及标准数据 的整合，使数字孪生能够创建比以往更为丰富、 互动程度更高的环境。而这些发展将可能推动更 加复杂和真实的模型开发，并具有降低软硬件成 本的潜力。 需要注意的是，上述概念体系架构的设计应具备 分析、处理、传感器数量和信息等方面的灵活性 和可扩展性。这样，该架构便能在持续甚至指数 级变化的市场环境中快速发展。 数字孪生与数字主线 任何有关数字孪生的讨论，亦应论及与其紧密相关的概念“数字主线”才具有意义。在最高阶段， 数字主线是一个连续、无缝的数据链，连接着产品生命周期中从设计到建造到实际使用的各个阶 段。它实质上提供了产品数据进行传输的通道。这些数据的存储、访问、复制和分析，是创造复 制生产的能力的关键，并促进高效的供应链传输。 在探讨数字孪生时，人们可能会将其视为一个“活”的现象——一个非静止产品或流程的复刻，目 的是优化业务绩效。数字主线为数字孪生提供进行分析所需的信息类型，在很大程度上使数字孪 生达成了这一目的。从这个意义而言，数字孪生通过数字主线提供的信息获得了部分“生命”，而 反过来，数字孪生的洞见可促成产品设计或生产流程的变化，从而更改数字主线以利于未来所述物 体的迭代。18 欲了解有关数字主线的更多信息，请见《3D技术机遇与数字主线：增材制造连接一切》。 欲进一步了解数字化供应网络，请见《数字化供应网络的崛起：工业4.0促进供应链的数字化转型》。 工业4.0与数字孪生 8 提升商业价值 对 每家开启数字化进程的企业而言，充分 证明投资数字孪生可产生收益并创造价 值，变得日益迫在眉睫。这一全新方法 如何推动企业转变运营与业务模式，并创造可量 化的商业价值？过去，创建数字孪生的成本高昂， 且收效甚微。随着存储与计算成本日益走低，数 字孪生的应用案例与潜在收益大幅上涨，并转而 提升商业价值。19 在探析数字孪生的商业价值时，企业须重点考虑 战略绩效与市场动态相关问题，包括持续提升产 品绩效、加快设计周期、发掘新的潜在收入来源， 以及优化保修成本管理。可根据这些战略问题， 表1：数字孪生的商业价值 商业价值类型 潜在的商业价值 质量 • 提升整体质量 • 预测并快速发现质量缺陷趋势 • 控制质量漏洞，能够判断何时会出现质量问题 保修成本与服务 • 了解当前设备配置，优化服务效率 • 积极准确地判断保修与索赔问题，以降低总体保修成本，并改善客 户体验 运营成本 • 改善产品设计，有效实施工程变更 • 提升生产设备性能 • 减少操作与流程变化 记录保存与编序 • 创建数字档案，记录零部件与原材料编号，从而更有效地管理召回产 品与质保申请，并进行强制追踪 新产品引进成本与交付周期 • 缩短新产品上市时间 • 降低新产品总体生产成本 • 有效识别交付周期较长的部件及其对供应链的影响 收入增长机会 • 识别有待升级的产品 • 提升效率，降低成本，优化产品 资料来源：德勤分析 随着存储与计算成本日益 走低，数字孪生的应用案例 与潜在收益大幅上涨，并转 而提升商业价值。 制造业如虎添翼 9 应用案例：创建全生命周期数字孪生 目前为止，数字孪生的讨论重点大多围绕产品生命周期中的生产流程。生产流程仅仅是数字孪生的一 个应用领域。事实上，数字孪生还有另一简单易行的广泛应用领域，即基于产品应用于产品全生命周 期，涵盖概念开发到实际使用。例如，一家工业制造企业正面临诸多质量问题，导致维修与保修成本 高企。这些问题损害了客户信任与品牌形象，因此该制造企业试图找出问题的根源所在。与此同时， 在解决问题的过程中，该制造企业的供应网络受到额外影响，并进一步增加了成本。 为了有效应对以上问题，工程与供应机构积极部署数字孪生，试图解决质量问题，并持续提升保修维 修相关售后服务。首先，他们决定将“设计类”物料清单与“制造类”物料清单中的所有类似信息进 行整合。两者的区别之处在于，设计类物料清单包括开发及测试因素，而制造类物料清单则包含产品 生产设备综合因素，如采购部件详情与装配详情。工程师可基于这些结果进行分析，并就影响质量的 生产变量提出洞见。因此，团队能够提供创新见解，以改善装配流程，将返工率降低15%至20%。 虽然上述努力只是数字孪生的冰山一角，但其生成的信息正促使售后部门加大部署该应用案例，借助 数字孪生流程，更加高效地在实际生产中使用产品信息，即“维修类”物料清单，从而进一步深入了 解流程变量如何改变并提升性能。结合设计类、制造类以及维修类物料清单的所有信息，可打造一个 有始有终的完整数字化进程，从而催生全新商业机会，包括资产可用性管理、备件库存优化、预见性 维护以及服务。 开发相应的应用程序，借助数据孪生创造广泛的 商