数字孪生数字映射-凌岳网络科技-数字映射

生产制造环节是数字孪生技术的一个重要应用场景。当前个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日益激烈的市场竞争，面临着巨大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。企业难以适应市场环境的突变，例如受此次受疫情的影响，数字孪生数字映射，如何利用技术手段迅速实现复工复产，是每个制造企业需要面对的问题；
除此以外，企业还面临着很多棘手的问题需要解决，例如新产品研发和生产周期过长，无法实现从“以产定销”到“按需生产”模式转变；企业投入大量的人力物力财力进行产品*，却无法准确评估新产品是否可以在现有的制造条件下进行生产，因为新设计的产品必然要求新的工艺、新的工装甚至新的设备、新的生产线，如果在产品*设计之初不仔细评估新产品的可制造性，则必然带来巨大的隐患。
而搭建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的佳途径，通过依托产品整个周期的真实相关数据，在虚拟环境中对生产全过程进行、优化及重构。通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字操作。这就可以使企业能够快速配置生产系统，以地提，提高资产利用率，防止停机，具备一定的灵活性。
数字孪生是制造业推进数字化转型和智能制造的战略举措和现实途径之一。对于制造企业而言，推进数字孪生应用需要建立明确的目标，以价值为导向，建立跨部门的推进组织，镜像数字映射，结合it、自动化、研发、、工艺、测试、设备运维等部门的团队，并引入*咨询机构，务实推进。
数字孪生应用是it/ot融合的典型应用，要实现虚实映射，需要搭建工业互联网平台，明确应用对象的*是企业生产的产品，还是工厂，抑或是供应链；面向产品的数字孪生应用*是支持产品研发、市场推广还是运营维护；面向工厂的数字孪生应用*是工厂或产线建设期间的虚拟调试，数字映射，还是工厂运营阶段的可视化与优化。同时，企业需要建立全三维设计、驱动设计的技术基础和组织体系。推进数字孪生需要制定整体规划，但结合具体目标，分步实施，不能搞“大而全”的应用。
在数字孪生的实际应用当中，不可能，也没有必要盲目追求所有数字孪生模型的“高保真”。因为保真度的提升意味着构建数字孪生模型的难度和成本的大幅度提升，同时，对数字孪生模型进行分析的复杂性和耗时也会迅速攀升。数字孪生模型越复杂，也就越难以实现虚实映射的实时性。在实际应用当中，数字孪生实景映射，对所有零部件的多物理场都进行复杂的三维耗时很长，往往会进行降阶处理，通过一维对产品的整体性能进行分析。因此，企业需要根据实际应用需求和性能价格比来选择构建不同保真度的数字孪生模型。
在设计与生产过程中，通过数字化检测、测量以及传感器等设备收集数据，再通过数字化系统反映到产品定义的三维模型，即可构建物理产品的数字孪生模型，进而对物理世界进行分析。而将分析模型的数据传递到产品三维模型进行优化，再传递到数字化生产线加工成真实的物理产品，则是数字世界对物理世界的反作用。
在「数字孪生」优化的企业中，有无数这样的收集、分析和反馈流程，这些流程汇聚成了覆盖产品全生命周期与价值链的「数字主线」。从初的概念设计、产品设计，到、材料、工艺、制造，乃至销售和运维等每个环节都贯穿在「数字主线」上，由此驱动以统一数字化模型为核心的产品数据流。
打个更生动的比方，在制造业场景中，如果将数字孪生的核心部件与人类特征相联系：操作设备就好比肌肉，数字孪生平台是大脑，数字主线就是负责链接的*系统。
而且，就像我们在现实世界中凭直觉用大脑的能力去记忆、记录、分析、处理和预测一样，数字孪生也可以通过分析收集到的数据在数字世界中做同样的事情。在制造业，数据输入有助于数字线程和数字孪生优化操作功能，这有助于增加吞吐量和提。
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