工廠管理者需要監控設備、生產線和運營流程，從而實現維護，減少時間與生產成本。目前，已經有不少行業進行了一定程度的數字化轉型，也借此實現了運營歷史可視化，進一步提升了決策能力。

但除了回顧歷史數據，即審視已經發生的事件之外，管理者還需要對未來可能出現的情況做出評估，對潛在情境與相應后果做出展望，確保最終決策更具說服力。

這類場景之前就存在于制造業，利用軟件進行不同類型的場景重現。通過模擬各類零件、元件與產品的設計與使用方式，制造商可以驗證不同設備在不同負載、流程或環境下的實際表現。此外，制造商還經常利用設備上的信息構建流程模擬，用以驗證設備的實際效能與生產線的運行情況。時至今日，豐富的歷史數據與設備實時指標采集已經讓數字孿生成為可能。

從數字孿生說起

數字孿生是一種從物理系統收集數據、再對結果進行記錄與操作的技術，其目標就是建立起與真實系統高度契合的數字化副本。有了數字孿生，我們才能深度研究對象、機器、原型設計或流程的功能表現。在實踐層面，數字孿生就是根據實物資產建立的數學模型，由相關資產的歷史與實時數據組合而成。

借助數字孿生技術，我們終于能夠擺脫現實的束縛，在虛擬環境下開展一系列純數字形式的研究。管理者與分析師可以借此評估潛在情境，模擬設備、生產線與流程可能面臨的種種狀況。

雖然數字孿生與強調場景模擬，但它跟設計模擬、或者說理論模擬之間還是有著不少差別。下面，我們就以具有有限元分析的計算機輔助設計（CAD）軟件為例，聊聊二者在模擬意義上的區別。

數字孿生使用的是目標設備或流程實時收集的真實數據，而理論模擬則只能使用關于材料、環境及制造商的通用數據。

顧名思義，設計模擬就是在設計階段依靠各類標稱數據對潛在的零件、設備或流程解決方案進行規劃。與此不同，數字孿生則更強調為已經成型的設備或流程建立數字化表示，再配合傳感器實時收集到的數據不斷完善這樣一套數學模型。

因此，數字孿生會在整個生命周期之內持續跟蹤對象，而不再局限于其中某個特定階段。這就保證了更新數據能夠與現實世界隨時交互、同步變化。以此為基礎，我們才能測試并剖析哪些變更切實有效，結合流程運營產生的實際數據嘗試提高準確性、并隨時間推移跟蹤各類不符合預期的異常情況。

這類數字副本帶來的是一套復雜且可靠的綜合視圖，能夠在不造成失真的前提下復制需要重現的內容。從這個意義上講，數字孿生堪稱工業生產與流程分析的新希望。它能夠模擬未來情境、開展預測分析，保證在潛在問題發生之前搶先調整操作規劃。

總體而言，數字孿生能幫助企業提升透明度與可見性，強化管理者的控制能力。在掌握了設備的運行條件與產品的潛能空間之后，管理者也能更好地在生產環境中維持穩定的生產力水平。也正因為如此，數字孿生才被普遍視為工業 4.0的關鍵技術。

數字孿生技術構成

物聯網

要建立數字孿生，我們首先要從待建模的資產中提取出大量運營數據——包括歷史數據與實時數據兩個部分。而數據收集的實現，自然離不開物聯網、特別是物聯網傳感器技術。

物聯網由大量接入網絡的無線傳感器組成，這些傳感器不斷收集并發送數據、借以實現監控。這部分數據可以利用邊緣計算技術進行處理，再由云端進行存儲和展示。

這項技術的優勢，在于它能夠持續對資產開展實時監控。傳感器會隨時更新信息，并通過編程方式在設備或流程發生變化時立即發送警報和附加信息。如此一來，運營狀況分析將變得及時且詳盡，幫助管理者快速發現負面因素并采取補救措施。

對數字孿生來說，物聯網堪稱不可或缺的技術支柱。物聯網將幫助我們發送用于更新數字副本的真實數據，并立足任意時間點對當前狀況實施研究和操作。而在此期間產生及發送的大量數據，也將成為診斷及預測等大數據分析應用的必要素材。

AI

實現數字孿生的另一項前置科技正是人工智能（AI）。作為當前極度熱度的計算機科學領域，AI致力于研究在計算機化系統中實現自主性與學習能力的可行方法。

換句話說，AI使得軟件與硬件系統能夠像人類一樣學習和進化，使其以更快速度執行人類部署的任務。與數字孿生高度相關的AI子領域，主要有機器學習（ML）與深度學習（DL）兩種。

在數字孿生的概念中，AI負責提供處理物聯網數據所必需的認知能力。物聯網只是通過傳感器捕捉并生成大量數據，后續的數據管理、模式識別、數學解碼、洞察提煉與問題解決等就要依靠AI智能模型來完成。

利用這些信息，AI模型可以執行預測分析，搶在重大問題發生前提出預警與修復方案。有了這樣一位得力助手，企業管理層就能加快行動速度、提高效率，進而主動降低運營成本和風險。

數字孿生中使用的AI算法經過精心設計，專為解決復雜技術挑戰而生，例如：

大規模數據處理：AI算法能夠以遠超人類的速度處理海量數據，同時減少人工數據操作造成的意外錯誤；

實時處理速度：數據不僅生成速度極快、其中還往往包含多種模式，這就要求我們使用可擴展、經過訓練的AI模型對數據執行清洗與預處理，之后再根據高質量數據開展分析。

計算機能夠在幾毫秒內完成大量重復性任務，因此能以自動化方式實現人類無法企及的處理效率。只有依托于AI，數字孿生生成的數據才能被轉化為具備可操作性的實時行動，并用于進一步深入研究數字化資產。

AR、VR與儀表板

物聯網傳感器負責生成數據，AI系統通過算法執行復雜計算。但為了讓用戶能夠與系統開展交互，我們還需要一套用戶友好、而且簡潔直觀的交互界面。

這個界面可以很簡單，例如包含主要監控參數、相關限制、模擬控制選項的儀表板。根據需求，我們還可以在其中顯示特定流程的布局與實時數據可視化結果。

此外，我們也可以使用VR技術或AR技術打造更精細的表現效果。通過可穿戴設備與智能手機，用戶即可獲得前所未有的數據交互新體驗。

在VR系統中，可視化內容會以100%沉浸式形態呈現，不再依靠任何物理環境。AR系統則完全不同，主要強調通過虛擬指示引導用戶同時觀察物理世界與虛擬組件。

這些技術的應用能夠大大提升解決方案的參與度，所以也給工業環境帶來了可觀的創新空間。但需要明確一點，請在引入新技術前認真考慮可能的安全隱患——萬萬不可在工業運營中引入可能增加事故風險的干擾因素。

哪些工業環境合適使用數字孿生

考慮到其天然特性，數字孿生憑借著高精度、全數字化等優勢成為預測與模擬領域的重要工具。用好數字孿生，也將幫助企業顯著提高生產力、降低成本與風險、推進流程自動化水平。

但前文已經提到，數字孿生也有自己的可行性與適用性問題。由于其高度依賴于真實、可靠及最新實時數據的支持，所以如果缺乏這類成規模的數據結構，數字孿生策略根本無法落地。

此外，作為制造業流程自動化與數字化轉型中的必要元素，傳感器的設計、選擇與部署不僅需要一定時間，還涉及資金與時間的核算。

在某些情況下，這類數據根本不具備可用性。以原型方案的設計、構建與制作為例，我們根本無法提前收集到真實運行數據。在這種情況下，就只能繼續使用理論模擬開展資產或流程設計。

但只要切實可行，數字孿生確實能幫助我們立足統計數據深入理解產品的本質與運作規律。以工廠場景為例，為生產線或制造流程建立數字孿生不僅能節約大量實體資源，還能模擬出更高運作強度下的狀態指標——例如將產出量上調至每小時50件——再測試各類調優方案能否支撐起這樣的產能需求。

數字孿生是一種復雜的模型，能夠在項目的整個生命周期內搜集數據，幫助我們為物理資產建立起準確、及時的數字表示。在這項技術的支持下，眾多行業或將迎來更強大的測試、預測、知識積累與高效決策能力。