什么是数字孪生技术？

数字孪生是物理对象、流程或系统的虚拟模型。它涵盖系统的整个生命周期，并使用来自系统内部传感器的实时数据来模拟其行为并监控运行情况。数字孪生可以复制许多现实世界的系统，从工厂中的单个设备到大型复杂系统，例如风力涡轮机，甚至是整个城市。数字孪生技术使您能够监督资产的性能，识别潜在故障，并就维护和生命周期做出更明智的决策。

数字孪生由以下技术构成：

• 物理系统：企业拥有希望进行虚拟仿真的主要物理资产。
• 虚拟模型：虚拟模型是对物理对象或实时系统的直接数字化呈现。
• 数据摄取：摄取工具和连接器确保来自物理系统的传感器数据和使用指标能够流入数据系统。
• 数据管理与分析：对收集到的运营数据进行处理、存储和分析，以识别资产生命周期中的异常情况和趋势。
• 可视化工具：可视化界面有助于访问虚拟环境，从而使用户能够探索这些现实世界系统的虚拟副本。
• 生命周期管理系统：反馈回路在物理资产与数字孪生之间传输数据，以实现优化。组织还可以采用其他集成方式，让多个数字孪生共享数据，从而助力大规模构建数字孪生。

数字孪生为用户提供了许多好处。

提高性能

从数字孪生中获取的实时信息和见解能帮助您优化设备、工厂或设施的性能。问题可以在发生之前或之后尽快得到解决，确保系统能够支持最佳性能并减少停机时间。

预测能力

即使您的制造工厂、商业建筑或设施由数千台设备组成，数字孪生也能为您提供完整的可视化和数字化视图。智能传感器监控每个组件的输出，并在问题或故障发生之前和发生时发出警报。您可以在出现问题的第一时间采取行动，而不是等到设备完全损坏。

远程监控

数字孪生的虚拟性质意味着您可以远程监控和控制设施。远程监控还意味着需要检查潜在危险工业设备的人员更少。

加快生产时间

通过构建数字副本，您可以加快产品和设施的生产时间。通过运行模拟场景，您可以了解您的产品或设施对故障的反应，并在实际生产之前进行必要的更改。

许多行业利用数字孪生技术构建其现实世界系统的虚拟表示。包括以下行业：

建筑

建筑施工团队创建数字孪生，以更好地规划住宅、商业和基础设施项目，同时实时了解现有项目的进展情况。建筑师还通过将建筑物的三维建模与数字孪生技术相结合，将数字孪生作为其项目规划的一部分。商业楼宇管理人员使用数字孪生监控房间和开放空间的实时和历史温度、入住率以及空气质量数据，来提高住户的舒适度。

制造业

从设计和规划到维护现有设施，在整个制造生命周期中使用数字孪生。借助数字孪生原型，您可以随时监控设备并分析性能数据，以显示特定部分或整个工厂的运行情况。

能源

数字孪生广泛应用于能源领域，以支持战略项目规划，优化现有资产（如海上设施、炼油设施、风电场和太阳能项目）的性能和生命周期。

智慧城市

智慧城市利用数字孪生技术创建城市环境的动态数字版本。这些数字孪生反映了城市空间内的道路、建筑、交通网络及公共服务设施。城市规划者可以利用这些城市级数字孪生体连接物理世界与数字世界，从而观察复杂的交通流或行人动向在现实环境中的运作情况。

智慧城市能够整合嵌入式传感器、物联网平台及全城实时数据，在城市的虚拟孪生中实时反映交通状况、能耗水平或环境条件。这一数字对应体可自动更新，确保相关利益方随时掌握信息，从而优化城市体验并实现节能降耗。

先进制造业

在先进制造业中，数字孪生技术能精确模拟制造流程中的各项工作流与设备运行状况。产品数字孪生使工程师能够在产品投入生产前，对其性能、质量及可靠性进行评估。

工厂车间的物理实体持续传输数据，让您能够通过虚拟孪生进行观察，并发现优化工艺流程的契机。对应物理实体性能的波动可能预示着需要采取预测性维护措施，以避免未来发生零部件故障。

数据中心

数据中心的数字孪生让您能够追踪各个位置的冷却系统、电力负荷及服务器负载情况。您可以利用该数字资产进行实验，例如观察复杂系统在遭遇停电或能源供应发生重大变化时会作何反应。打通数字孪生与对应物理实体之间的数据连接还意味着您可以直观了解自动化重复性任务将如何提升系统效率。

汽车行业

汽车行业使用数字孪生来创建车辆的数字模型。数字孪生可以让您深入了解车辆的物理行为以及软件、机械和电气模型。这是预测性维护非常有价值的另一个领域，因为数字孪生可以在发现组件性能问题时向服务中心或用户发出警报。

医疗保健

数字孪生技术在医疗保健行业的多个领域均有应用。这些实例包括构建整个医院、其他医疗机构、实验室和人体的虚拟孪生，对器官进行建模，并运行模拟以显示患者对特定治疗的反应。

有几种不同的数字孪生类型，它们通常可以在同一个系统中并行运行。以下是几种最常见的数字孪生类型。

组件孪生

组件孪生或零件孪生是整个系统中单个部分的数字表示。这些是资产运营的重要组成部分，例如风力涡轮机内的电机。

资产孪生

在数字孪生术语中，资产是两个或两个以上的组件，它们作为更全面的系统的一部分协同工作。资产孪生以虚拟方式表示组件如何交互并生成性能数据，您可以分析这些数据以做出明智的决策。

系统孪生

资产孪生之后更高一级的形式是系统孪生（或称单元孪生）。系统孪生展示了不同资产作为更广泛系统的一部分如何协同工作。系统孪生技术提供的可视性使您能够就性能增强或效率做出决策。

流程孪生

流程数字孪生能够展示特定的流程或工作流，并深入解析其中的各个组件、资产及单元是如何协同运作的。例如，数字流程孪生可以在您的制造工厂内以数字方式重现特定的产品制造流程。这将包括该流程内的所有组件，但会排除其他无关组件（例如用于制造另一款产品的组件）。

数字孪生模型的工作原理是以数字方式复制虚拟环境中的物理资产，包括其功能、特性和行为。资产的实时数字表示是使用从产品收集数据的智能传感器创建的。从初始产品测试到实际运行和停用，您可以在资产的整个生命周期中使用这种表示方式。

数字孪生使用多种技术来提供资产的数字模型。以下技术常用于数字孪生。

物联网

物联网（IoT）是指互联设备的集合网络，以及促进设备与云之间以及设备自身之间通信的技术。由于价格低廉的计算机芯片和高带宽电信的出现，我们现在已有数十亿台设备连接到互联网。数字孪生依靠物联网传感器数据将信息从真实世界的物体传输到数字世界的物体。数据被输入到软件应用程序中，该程序通常配有控制面板，让您可以实时查看数据更新。

人工智能

人工智能（AI）是致力于解决通常与人工智能相关联的认知性问题的计算机科学领域，这些问题包括学习、问题解决和模式识别等。机器学习（ML）是一种开发统计模型和算法的人工智能技术，使计算机系统在没有明确指令的情况下，依靠既有模式和推理来执行任务。数字孪生技术可以使用机器学习算法来处理大量传感器数据并识别数据模式。人工智能和机器学习（AI/ML）提供有关性能优化、维护、排放输出和效率的数据见解。

数字孪生与模拟的对比

数字孪生和模拟都是基于虚拟模型的模拟，但存在一些关键差异。模拟通常用于设计，在某些情况下还用于离线优化。设计人员将更改输入到模拟中，以观察假设情景。相比之下，数字孪生是复杂的虚拟环境，用户可以与之交互，并利用来自真实世界的实时遥测数据对其进行更新。它们的规模更大，应用更广泛。

例如，以汽车模拟为例。例如，汽车公司可以构建汽车模型并运行仿真，以分析零部件何时可能出现磨损、车辆如何响应制动压力，以及模拟各种新的现实场景。但是，这些场景与实际的实体汽车没有关联。汽车的数字孪生与实体车辆相关联，并了解实际汽车的所有信息，例如重要的性能统计数据、过去更换的零件、传感器观察到的潜在问题、以前的维修记录等。

数字孪生和数字线程

数字孪生和数字线程都是物理对象的数字化表示。然而，它们的工作方式不同，并且存在一些核心差异。

数字孪生技术是对物理系统或对象的数字化复制。它提取物理源对象的所有数据（如行为模型和性能信息），并将其传输至虚拟模型中。这种替代环境使工程师和相关利益方能够实时监控性能并进行优化。

数字线程是指产品相关数据在其整个生命周期内的数字化数据血统。数字线程反映了该生命周期内的数据流向，涵盖从初始设计到生产制造，再到实际运行的全过程。数字线程提供对制造流程的洞察，使流程中每一步的决策依据更加清晰。团队可以随时查阅数字线程，以确认产品开发进度是否符合预期。例如，数字线程可以包含一颗螺栓的设计规格、测试参数、缺陷记录以及生命周期内的其他相关数据。

AWS 正在与许多企业合作开展数字孪生项目。包括以下企业：

KONE

作为全球电梯和自动扶梯行业的领导者，KONE 每天安全运送超过 20 亿人次，利用智能、安全的技术重新定义城市出行体验。KONE 基于 AWS 构建的数字孪生解决方案帮助车站管理者在拥挤发生前进行预防，从而确保人员安全、通行顺畅并及时了解情况。

Swoop Aero

Swoop Aero 利用基于 AWS IoT 设备影子服务的数字孪生技术来管理其无人机机队。该服务为每架无人机存储一个“影子”状态，并针对数字孪生体自动执行性能状态检查，以确保飞行器的可靠性。如果检测到偏差，系统就会自动记录该飞行器的缺陷，并阻止其起飞。

John Holland

John Holland 是澳大利亚领先的综合基础设施和房地产公司之一。作为数字化转型的一部分，它能够创建建筑数字孪生，为管理人员提供其项目的数字蓝图。AWS 会捕获运营数据，用于性能监控、环境监控、索赔和历史数据。

AWS IoT TwinMaker 通过创建真实世界系统的数字孪生来帮助您优化运营和性能。借助 AWS IoT TwinMaker，您可以使用内置连接器或创建自己的连接器，来轻松访问和使用来自各种数据来源的数据，例如设备传感器、视频源和业务应用程序。导入现有的 3D 视觉模型，快速创建设施、流程和设备的数字孪生，根据来自所连接的传感器和摄像头的数据进行实时更新，根据数据可视化见解和预测，并发出警报以确定数据或预测何时偏离预期。轻松地将这些数字孪生集成到基于 Web 的应用程序中，使工厂操作员和维护工程师能够监控和改进您的操作。

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