工业自动化正在经历一场数字革命，"工业4.0"和数字孪生技术引入了新的创新方法来执行制造流程。
随着物联网、人工智能（AI）、机器学习和深度学习的浪潮，到2020年，制造商将在这些新技术上花费近700 亿美元来满足新的需求。
在这些技术中，数字孪生正在改变工业制造商处理产品设计、运营和售后服务的方式。
Forrester 报告称：“数字孪生解决方案为工业企业加快了大数据和 AI 驱动的创新转型工作提供了新的机会。”
供应商营销和教育相结合，加上数字孪生使用案例中体现的实际优势，正在推动工业制造商采用数字孪生，使得它们成为公司物联网和数字战略投资不可或缺的一部分。
什么是“数字孪生”？
数字孪生——人员、流程和事物的数字表示——与生产生活将变得更加紧密，从而提供公司流程和设备的丰富、实时视图。
数字孪生是真实物体的数字模型，通常是物理机器。Gartner 将数字孪生体定义为"一种演示物理对象的软件设计模式，其目标是了解设备的状态、响应变化、改善业务运营和增加价值。
对于工业制造商来说，数字孪生机允许他们创建真实机器的数字模型，然后结合数字和物理数据，以便更好地了解这些物理机器的性能和潜在价值。这适用于机器功能的所有方面-生产、维护、用户体验等。
每个数字孪生都用作真实机器的代理，允许制造商在将想法和假设应用于物理机器之前进行测试。
这种数字技术（称为"封装"）允许制造商在将更改应用于实际硬件之前调整数字"机器"，避免调试实际硬件代价高昂，同时可能会影响其他连接的系统的风险。
因此，数字孪生具有广泛的优势和应用。制造商可以零风险的模拟计划、流程和系统，帮助他们可视化各种新战略及其结果，然后再将实际资源投入其开发。
从概念上讲，数字孪生很简单。有一个每件物品的数字双胞胎，而这个双胞胎随着“物品”一起更新。
这允许在实验过程中获得最佳结果。但是，尽管数字孪生机制简单，但它的应用范围很广，而且适合几乎任何机器型号。
如何使用数字孪生体实现工业自动化？
数字孪生在工业制造中与物联网系统集成时已证明特别有用。
Gartner 研究副总裁贝诺伊特·勒厄勒说：“我们看到各种组织采用数字孪生。但是，与 IoT 相关的产品的制造商是走在最前的，因为这个区分其产品、建立新服务、提升收入流的机会是明显的业务驱动因素。”
随着物联网在工业制造环境中变得越来越普遍，这一点尤其重要。IoT 传感器已经在云环境中收集真实机器上的数据，用于分析数据 — 与每台机器一起构建一个对应的数字孪生体是该已连接的模型的性价比极高的补充，并且能帮助制造商改进供应链中的机器和流程。
数字孪生并不是一个新想法：机器的设计师和制造商早就认识到在计算机屏幕上模拟这些机器这项技术的价值。但是，人们越来越热衷于将机器连接到物联网 （IoT）以及提供服务而不是只销售产品，这意味着数字孪生与更广泛的受众越来越相关。
数字孪生可以显著降低维护和增强物理设备所需的成本和工作，AI、机器学习和深度学习也提高了这些流程的自动化程度。制造商可以在数字环境中引入新概念，然后依靠数字工具来优化它们并在物理本体中执行它们。
数字孪生和工业自动化用例
工业自动化简化了多个制造环境和用例中的流程，它同样可以集成数字孪生。人类可以操纵数字环境，提出建议或进行更改，并引入额外的资源来优化数字孪生（以及对应的机器）性能。
工业自动化允许这些流程在数字环境中自动展开，然后再将新的想法应用于物理环境。这减轻了人工的责任，同时保护设备，直到自动化解决方案在数字环境中得到确认。
正如Gartner 描述的那样，"当将孪生数据与业务规则、优化算法或其他规范性分析技术相结合时，数字孪生数据可以支持人工决策，甚至实现决策自动化。
这在物联网环境中特别有用，在物联网环境中，来自计算机的数据可以直接输入到集成的数字孪生和商业智能 （BI） 解决方案中。IoT 传感器允许 BI 解决方案在开发全面的解决方案之前确定问题领域和优化机会。
在一个场景中，工业机器人实现了数字孪生。数字孪生体让制造商实现了对机器人应对多个场景的离线编程并进行系统的虚拟调试。
这极大地加快了测试过程，并最大限度地减少了物理计算机本身的停机时间，"从而提高了可用性，提高了可靠性，同时减少了故障风险。“在此方案中引入自动化可快速加快虚拟调试过程，从而更快、更有效地交付结果。
由于机器通过物联网向数字孪生体组提供实时反馈，制造商可以使用数字孪生实现机器性能和维护的自动化预测方面。
在另一个场景中，机车的数字孪生可以分析实时和历史数据，并提供有关板载系统状态的建议，以便进行预测性维护和远程监控，而仅需最少的人工监督。
工业自动化、物联网和数字孪生技术的共同发展
IoT使工业制造商能够更多地了解其设备，并实时地更好地了解流程。但是，IoT 为制造环境增加了新的复杂性，其中 IoT 传感器的最佳应用和投资策略并不总是事先明确。
工业 BI 领导者可以使用数字孪生技术优化 IoT 应用程序并充分利用其数据。与不协调的系统不同，数字孪生可帮助制造商改进其 IoT 战略，阐明是哪些IoT 应用程序在反映其物理本体的数字孪生环境中提供理想的、高效益的结果。
数字孪生机还简化了真实世界物联网数据的交付，因为其数字孪生系统的设计与物理机器系统一致。这是一些数据必须经过处理来适应系统的分析环境中识别 IoT 数据的可取替代方案。
制造商和其他公司正在将物联网和数字孪生技术相结合的价值变现。实施 IoT 项目的集团中，已有 13% 的集团至少使用一个数字孪生;Gartner 报告称，62% 的人正在建立或计划建立集成数字孪生的IoT 流程。
利用智能优化数字孪生
工业制造商已经实现了自动化和 BI 工具（如机器学习、AI 和深度学习系统）等方面很多成功的用例。
而数字孪生适用于这些环境，因为它们在现有机器应用程序中无缝连接。在应用这些技术以优化结果时，它们就是物理机器的替代方案。
学者们将此应用程序定义为"智能数字孪生"。它包含数字孪生的所有特性以及实现自主系统的人工智能。
因此，智能数字孪生可以在数字孪生的可用模型和数据上实施机器学习算法，以优化操作，并持续测试假设方案，为预测性维护铺平道路，并通过即插即用和生成方案实现整体更灵活、更高效的生产。
结论：数字孪生与我们的自动化工业未来
Gartner预测，到 2022 年，超过三分之二已经实施 IoT 的公司将至少部署一个数字孪生。
如今，数字孪生解决方案通常由公司投资的物理设备制造商协调交付，甚至由实际设备制造商提供。但是，尽管这种模式在今天有意义，但公司将越来越多地希望将数字孪生一个接一个的集成以适应日益扩展的制造环境中的每一个"东西"。
正是通过边缘分析解决方案，特别是物联网边缘计算框架，工业制造商就能实现他们理想的数字孪生集成。
如上图所示，Eurotech Everyware Software Framework物联网边缘框架提供了一个用户友好和简化的应用程序开发环境。它使设备数字化并能够管理其数字孪生体，以进行高级分析和数据管理。
物联网边缘解决方案
虹科的Eurotech多服务物联网边缘网关ReliaGATE系列，已集成了Eurotech Everyware Software Framework物联网边缘框架，由此提供了一种开源、易拓展、易开发的最佳数字孪生解决方案。
除此之外，这款产品还具有以下优势：
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搭载高性能处理器，集合多协议、多连接方式、多接口的硬件特点，助力工业将数字孪生应用到边缘。
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同时支持Eurotech云服务Everyware Cloud或者第三方云服务，将您的数字孪生模型上传到云端进行分析管理。
关于我们
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