利用数字孪生引领变革

Siemens客座文章

公司正面临着创造真正创新产品的巨大压力，这些新产品不仅必须更智能，可以更快地推向市场，可以更有效地制造，此外还必须更具可持续性。如果一家公司没有将全面的数字孪生作为其可持续发展计划的核心部分，也就无法充分利用应对当今全球挑战所需的丰富数据。

数字孪生是物理对象（组件、产品、机器、过程等）的虚拟模型。真正全面的数字孪生包括机械、电气和软件工程数据。数字孪生在整个产品生命周期中逐渐成熟，可以捕获、记录和利用整个产品和生产过程中的数据，建立反馈循环以收集产品的使用数据。凭借全面的数字孪生，公司可以在虚拟和物理世界之间搭建起桥梁，构建一种优化、机遇和可持续输出的连续循环。数字孪生越全面，就越有价值，因为可以帮助公司更自信地做出决策。

从设计开始

大约80%的产品对环境的影响是在概念阶段确定的，这就要求我们在处理构思和设计方式上进行根本性的转变。为了更加高效，除了产品的性能、成本和质量之外，公司还需要评估产品的完整环境影响。利用先进的工程解决方案，公司可以在设计和工程形成阶段进行评估，根据准确的最新数据做出明智的决策。

例如，通过先进的自动化和架构探索，汽车客户能够减少电动汽车设计中的布线量，减轻重量，降低电池成本，以及降低车辆使用后的总碳足迹。

从设计到制造

我们工作方式和思维方式的转变必须贯穿整个制造和生产，才能解决带来产品环境影响的所有变量。拓扑优化、生成工程和增材制造等工具可以应用于加工的数字孪生，以减少材料浪费，降低制造过程中的能耗。此外，建模和仿真可用于规划和优化生产线，以提高效率，确定工厂与电网的相互作用，以及可再生发电的潜在影响。

例如，食品和饮料行业的客户可以利用物联网解决方案将机器的传感器与云端连接。这些物联网应用程序可以预测维护需求，减少工厂停机时间，并且有助于降低能耗。该客户在第一年的能源使用量减少了13%。

产品离开工厂后，依然可以为我们带来价值。全面的数字孪生对于链接和分析整个运营流程（包括供应商和合作伙伴生态系统）的数据至关重要。例如，汽车行业的客户可以利用数字化来分析供应商进入或离开其工厂的路线，这样不仅可以提供对运输成本的可见性，还可以提供运输的潜在碳足迹。使物流协调员可以优化运输规模、路线和运输方式。

产品投入使用，数字孪生的价值也不会结束。例如，组织可以通过预测性维护模型在产品的生命周期中更有效和主动地维护产品。此外，一旦产品不再使用，可以通过数字工具评估如何重复利用、回收或报废材料。

例如，一位回收锂离子电池的客户制定了一个创新的高通量回收计划，计划从所有类型的电池中分类和回收锂，然后在电气设备生产中重复使用。通过数字化和数据优先的方法，该公司的生产力从每年2,000吨增加到了10,000吨，并且正在逐步达到30,000吨。

战略可持续性的数字线程

数字化使公司能够在整个产品生命周期中采集、分析和应用数据，但这些变化不会在一夜之间发生。关键是要确定可以在数字线程的每个点上产生切实影响的实际变化，这种变化即代表了贯穿整个产品生命周期的连接数据和信息。将这种变化在数字线程中定位，可以帮助公司产品变得更快、更好、更有利可图，并且更可持续。可持续性不只是产品生命周期的一颗螺丝钉。从概念阶段开始，可持续性就是整个数字化过程不可或缺的一部分。

通过数字线程将来自产品开发、生产和服务生命周期的数据连接起来，以实现数字化和真正全面的数字孪生，我们正在在虚拟和真实之间建立真正的联系。该资源可用于推动产品设计和制造方式的变革，同时实现可持续发展目标。