数字孪生MIT
数字孪生：预测和应对自然灾害的利器
提高救援安全性： 数字孪生技术可 以帮助救援人员 了解灾害现场的 危险因素，提高
救援安全性。
实时监测：通过数字 孪生技术，可以实时 监测自然灾害的发生 和发展情况
预测预警：数字孪生 技术可以预测自然灾 害的发生时间和地点， 提前发出预警信息
应急响应：在自然灾害 发生后，数字孪生技术 可以帮助应急救援人员 快速制定救援方案，提 高救援效率
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汇报人：
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
数字孪生技术是一种通过数字模型来模拟物理实体的技术 数字孪生模型可以实时更新，反映物理实体的状态和变化
数字孪生技术可以用于预测和应对自然灾害，提高灾害预警和应急响应能力
近年来，数字孪 生技术在预测和 应对自然灾害中 的应用逐渐受到 关注，如地震预 警、洪水预警等。
预测和应对自然灾害：通 过模拟灾害场景，预测灾 害影响，制定应对策略
城市规划：模拟城市发展， 优化城市布局，提高城市 管理效率
工业制造：模拟生产过程， 优化生产流程，提高生产 效率和产品质量
医疗健康：模拟人体生理 过程，辅助疾病诊断和治 疗，提高医疗水平
预警系统：数字孪生技术可以构建气象预警系统，提高灾害应对能力
实时监测：通过传 感器实时监测地质 灾害的发生和发展
数据分析：利用大数 据和人工智能技术对 监测数据进行分析， 预测地质灾害的发生
风险评估：对地质 灾害的风险进行评 估，为决策提供依 据
预警系统：建立地质 灾害预警系统，及时 发布预警信息，减少 人员伤亡和财产损失
安全性与隐私保护：数字 孪生模型涉及到大量的敏 感数据，保护数据安全和 用户隐私是一个重要的挑 战
数字孪生技术的考量指标
数字孪生技术的考量指标数字孪生技术是一种通过建立虚拟的数字模型来模拟、分析和优化物理实体的技术。
它为实体建模、预测行为和优化决策提供了新的工具和方法。
然而，在应用数字孪生技术时，我们需要考虑一些重要的指标以确保其有效性和可靠性。
本文将从深度和广度两个维度，探讨数字孪生技术的考量指标。
深度：1. 精确性：数字孪生技术的精确性是其应用的关键。
模型应能准确地反映真实物理实体的行为和特性，以便进行准确的分析和预测。
确保模型的输入数据和参数的准确性至关重要。
2. 可验证性：数字孪生技术的模型应具备可验证性，即能够被实际观测和测量所验证。
这可以通过与实际物理实体进行对比实验来实现。
通过验证模型，可以确定其准确性和可靠性，并对模型进行改进和优化。
3. 实时性：数字孪生技术应能够以实时或接近实时的方式模拟和分析物理实体的行为。
这对于应对紧急情况、优化决策和实时监控等应用至关重要。
需要考虑模型的计算能力和响应速度。
4. 可扩展性：数字孪生技术应具备可扩展性，能够适应不同规模和复杂度的物理实体。
它应能够处理大量的数据、复杂的模型和多个相互关联的系统。
在设计数字孪生技术时，需要考虑系统的可扩展性和性能。
广度：1. 应用范围：数字孪生技术可应用于多个领域，如制造业、能源领域、交通运输和医疗等。
在应用数字孪生技术之前，需要明确所需的应用范围和目标，以便选择合适的建模方法和技术。
2. 数据质量和安全性：数字孪生技术的应用离不开大量的数据收集和处理。
确保数据的质量和安全性是至关重要的。
这包括数据的准确性、完整性、一致性和隐私保护等方面。
在建立数字孪生模型之前，需要对数据进行清洗和验证，并制定相应的数据安全策略。
3. 资源需求：数字孪生技术需要大量的计算资源和存储空间来支持模型的运行和存储。
在应用数字孪生技术之前，需要评估和规划所需的计算和存储资源，以确保系统的稳定性和性能。
4. 沟通和协作：数字孪生技术的应用通常涉及多个相关的利益相关者和团队。
智能制造：什么是数字孪生（DigitlTwin）
智能制造：什么是数字孪生（DigitlTwin）展开全文数字孪生（Digital Twin），简称DT，自从概念诞生以来，如何准确地翻译这个词汇，成为了业界关注的焦点内容之一。
往小处说，这是一个技术术语翻译的“信达雅”问题，往大处说，这是一个如何理解智能制造的实现机理之一的问题。
笔者希望能借助此文，将个人思考的一些心得分享给读者。
一、数字孪生的起源数字孪生到底是怎么发展出来的？尚无人给出详细的梳理。
根据笔者30多年的制造业信息化经验和长期的观察与思考，大致认为数字孪生与计算机辅助（CAX）软件尤其是仿真软件的发展关系十分密切（详见笔者文章“数字虚体：推动软件定义世界”）。
在工业界，人们用软件来模仿和增强人的行为方式，例如，绘图软件最早模仿的就是人在纸面上作画的行为。
发展到人机交互技术比较成熟的阶段后，人们开始用CAD软件模仿产品的结构与外观，CAE 软件模仿产品在各种物理场情况下的力学性能，CAM软件模仿零部件和夹具在加工过程中的刀轨情况，CAPP软件模仿工艺过程，CAT软件模仿产品的测量/测试过程，等等。
在信息界，最早的模仿是模拟人脑的思考模式。
冯·诺依曼的体系结构是把运算、存储与控制分开来进行，而人的大脑结构是运算、存储和控制一体化的，因此软件界人士不得不花费较多的时间和精力，用知识上更优化的算法和硬件上更快的芯片，来克服这种体系上的先天不足。
这种对人脑思维的模拟导致了信息界人工智能学科分支的诞生。
近些年新出现的神经突触芯片已经开始突破硬件结构限制问题。
软件仿真的结果，最初是在数字虚体空间产生一些并没有与物理实体空间中的实体事物建立任何信息关联、但是画得比较像的二维图形，继而是经过精心渲染的、“长得非常像”某些实体事物的三维图形。
近些年，当人们提出了希望数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具有可以联接通道、可以相互传输数据和指令的交互关系之后，数字孪生的概念就成形了。
数字孪生的概念及应用
数字孪生的概念及应用DigitalTwin数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
DigitalTwin是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，目前在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。
目前在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
概念介绍美国国防部最早提出利用DigitalTwin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。
首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。
数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。
从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。
而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。
值得注意的是：DigitalTwin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。
对于DigitalTwin的极端需求，同时也将驱动着新材料开发，而所有可能影响到装备工作状态的异常，将被明确地进行考察、评估和监控。
DigitalTwin正是从内嵌的综合健康管理系统（IVHM）集成了传感器数据、历史维护数据，以及通过挖掘而产生的相关派生数据。
通过对以上数据的整合，DigitalTwin可以持续地预测装备或系统的健康状况、剩余使用寿命以及任务执行成功的概率，也可以预见关键安全事件的系统响应，通过与实体的系统响应进行对比，揭示装备研制中存在的未知问题。
DigitalTwin可能通过激活自愈的机制或者建议更改任务参数来减轻损害或进行系统的降级，从而提高寿命和任务执行成功的概率。
数字孪生介绍
数字孪生介绍1数字孪生的一般定义数字孪生是指针对物理世界中的物体，通过数字化的手段构建一个在数字世界中一模一样的实体，借此来实现对物理实体的理解、分析和优化。
从更加专业的角度来说，数字孪生集成了人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术，将数据、算法和决策分析结合在一起建立模拟，即物理对象的虚拟映射，以期在问题发生之前先发现问题，监控物理对象在虚拟模型中的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。
数字孪生是形成物理世界中某一生产流程的模型及其在数字世界中的数字化镜像的过程和方法。
数字孪生有五大驱动要素——物理世界的传感器、数据、集成、分析和驱动器，以及持续更新的数字孪生应用程序。
图1 数字孪生是在数字世界对物理世界的映射生产流程中配置的传感器可以发出信号，数字孪生可通过信号获取与实际流程相关的运营和环境数据。
传感器提供的实际运营和环境数据将在聚合后与企业数据合并，企业数据包括物料清单、企业系统和设计规范等，其他类型的数据包括工程图纸、外部数据源及客户投诉记录等。
传感器通过集成技术(包括边缘、通信接口和安全)达成物理世界与数字世界之间的数据传输。
数字孪生利用分析技术开展算法模拟和可视化程序，进而分析数据、提供洞见，建立物理实体和流程的准实时数字化模型，数字孪生能够识别不同层面偏离理想状态的异常情况。
若确定应当采取行动，则数字孪生将在人工干预的情况下通过促动器展开实际行动，推进实际流程的开展。
当然，在实际操作中，流程(或物理实体)及其数字虚拟镜像明显比简单的模型或结构要复杂得多。
图2是数字孪生的概念框架。
图2 数字孪生的概念框架2数字孪生与数字纽带数字纽带是种可扩展、可配置的企业级分析框架，在整个系统的生命周期中，通过提供访问、整合及将不同的、分散的数据转换为可操作信息的能力来通知决策制定者。
通过分析和对比数字孪生和数字纽带的定义可以发现，数字孪生体是对象、模型和数据，而数字纽带是方法、通道、链接和接口，数字孪生体的相关信息是通过数字纽带进行交换、处理的。
数字孪生技术的原理及应用案例
数字孪生技术的原理及应用案例数字孪生技术是一种由美国国家航空航天局（NASA）提出的新兴技术，其基本思想是将物理系统与数字系统进行实时同步，以模拟物理系统的行为和特性，以便更好地理解和管理物理系统。
数字孪生技术已经逐渐应用于各个领域，包括制造业、医疗健康、能源、交通运输等，不仅提高了工作效率和生产质量，同时也为产业转型升级和智慧城市建设提供了新的思路。
一、数字孪生技术的原理数字孪生技术的基本原理是将物理世界的实体和事件转化为数字形式，并通过计算机模拟框架和算法进行模拟和预测。
数字孪生技术的实现需要以下步骤：1.采集物理系统数据。
数字孪生技术的第一步是通过各种传感技术采集物理系统的数据，包括温度、湿度、压力、流量、转速、振动等。
物理系统的数据越准确，数字孪生技术的精度和实用性就越高。
2.建立数字模型。
数字孪生技术的第二步是建立数字模型，将物理系统的属性、行为和特性转换成数字形式。
数字模型可以基于物理系统的几何形状、物理参数、运动方程、控制逻辑等各种属性构建。
3.模拟和优化。
数字孪生技术的第三步是通过计算机模拟框架和算法对数字模型进行模拟和优化，以预测物理系统的行为和特性，并进行优化。
数字模拟可以在不同的时间点、不同的环境条件下进行，以便更好地了解物理系统的表现和性能。
4.更新和反馈。
数字孪生技术的第四步是将数字模拟和物理系统进行对接，不断更新数字模型的参数和算法，以更好地反映物理系统的变化和转化。
数字孪生技术可以通过物理系统的传感器和控制器实现实时反馈和控制。
二、数字孪生技术的应用案例1.制造业数字孪生技术在制造业中的应用主要体现在物联网技术和机器学习领域。
数字孪生技术可以实现生产线上物理设备的实时监控、质量控制和维护管理，可以提高生产效率和产品质量。
数字孪生技术还可以通过对供应链、市场需求和消费者行为进行模拟和预测，实现对生产计划和供应链的精细化管理和调整。
2.医疗健康数字孪生技术在医疗健康领域的应用主要体现在医学影像和医疗设备的数字化和智能化方面。
数字孪生：连接制造物理世界和数字虚拟世界的最佳纽带
数字孪生：连接制造物理世界和数字虚拟世界的最佳纽带作者：来源：《软件和集成电路》2018年第09期最近两年，数字孪生得到了业内的高度关注。
Gartner公司连续两年（2016年、2017年）将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。
世界最大的武器生产商洛克希德马丁公司于2017年11月将数字孪生列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首。
与此同时，很多国际知名企业也已开始探索数字孪生技术在产品设计、制造和服务等方面的应用。
那么，究竟什么是数字孪生？它为何能得到如此的重视和关注呢？数字孪生的概念最早是由美国密歇根大学的Michael Grieves博士于2002年提出，至今已有16年的历史。
Gartner公司对数字孪生的定义是：物理事物或系统的动态软件模型，它依賴传感器数据理解其状态，对变化做出响应，改进操作，增加价值。
数字孪生包括一个由元数据（如：分类、组成和结构）、条件或状态（如：位置和温度）、事件数据（如：时间序列）和分析（如：算法和规则）形成的组合。
Gartner公司认为，三到五年内，数以亿计的物件将由数字孪生呈现。
企业将利用数字孪生主动修复和规划设备服务、设计制造流程、操作工厂、预测设备故障或提高运营效率以及改进产品开发。
因此，数字孪生最终将成为技术人员与传统监测设备及控制（如：压力计和压力阀）组合的代理。
众所周知，传统制造业的转型升级需要信息技术提供有力的支撑，但如何才能让信息技术和传统制造业深度融合呢？这是摆在IT产业和制造业面前的一大挑战。
而数字孪生则可以成为连接IT技术和传统制造业之间的最佳纽带：它能够让制造物理世界和数字虚拟世界交互融合，从而实现传统制造业的转型升级和创新。
事实上，目前数字孪生已经在制造业得到应用，比如在研发阶段，通过数字孪生来降低研发成本，缩短研发周期，优化产品设计；在运营阶段，通过数字孪生来改善运营，并实现全价值链的闭环反馈和持续改进。
而未来，随着传统制造业转型升级需求的加速，数字孪生势必将会在更多领域发挥更为重要的作用，特别是随着传统的建模仿真技术与物联网、大数据、人工智能技术的进一步融合，数字孪生的价值和作用将会得到更大的体现。
数字孪生优势介绍
数字孪生优势介绍
数字孪生是指基于物理实体创建虚拟镜像的技术，通过将实体的数据与计算模型相结合，实现对实体进行实时、精确地监测、模拟和控制。
数字孪生的优势包括：
1. 提供全生命周期支持：数字孪生涵盖了从设计、制造到运营和维护的整个生命周期，可以提供全方位的支持和服务。
2. 提高生产效率：数字孪生可以实时监测和优化实体的运行状态，提供了精确的数据和模拟分析，有助于优化生产和运营过程，提高效率。
3. 降低成本：数字孪生技术可以在虚拟环境中进行模拟和优化，减少实体的试错和成本，降低生产和运营成本。
4. 提升产品质量：数字孪生可以提供实时的数据和分析结果，辅助优化产品设计和制造过程，提高产品的质量和可靠性。
5. 支持远程监控和维护：基于数字孪生的技术，可以实现对远程实体的监控和维护，减少人力和时间成本，提高效率。
6. 促进创新和新技术应用：数字孪生可以为新技术的开发和应用提供平台和支持，促进创新和技术的进步。
总之，数字孪生技术在多个领域具有广泛应用的潜力，能够提升生产效率、降低成本、提高产品质量，并为创新和发展提供支持。
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• Digitalizing legacy products is resource intensive and difficult due to lack of information
… in this forthcoming shift, objects and things may not be baptized after birth to follow the digital persuasion but will be born free of the analog baggage and will not need a path to digital transformation because they will be born digital.
© 2017 Donna H. Rhodes 13
Digital Twin in Power Plant Operations
Image credit: GEPower
The digital twin essentially creates a digital model of the operations of an asset, say, a power plant and continually updates the performance model with feedback from real life operations Pomerantz, D. 2016
© 2017 Donna H. Rhodes 11
Digital Twin in Maritime Sector
The digital twin is a virtual image of your asset, maintained throughout the lifecycle and easily accessible at any time. One platform brings all the experts together , bringing powerful analysis, insight and diagnostics.
Image credit: GEPower & Water
A dynamic software model that uses sensors and other data to analyze its state, respond tochanges, and improve operations.
mage Credit: DNV GLAnnual Report,2015
Like an avatar for the actual product, the digital twin allows the companyto visualize the status and condition of a product that may be thousands of miles away.
© 2017 D Digital Twin?
A digital replica of aproduct or system, maintained as a virtual equivalent throughout the lifespan of the physical product.
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Digital Twin in EnergySector
GEDigital Wind Farm As data streams in, the twin evolves to reflect how the physical product has been altered and used and the environmental conditions to which it has been exposed
Porter and Hepplelmann, Oct 2015
© 2017 Donna H. Rhodes 12
Digital Twin in Health CareSector
Image credit: GE
GEWall of Analytics™ in JohnsHopkins Hospital CommandCenter
The full value of the digital twin can be realized through support for digital twins in product design, manufacturing process planning and production. Feuer and Weissman, 2017
“ghost in the machine” – Ryle (1949) used the term to denote the view (with which he disagreed) of the human mind as being completely separate from and independent of the physicalbody.
© 2017 Donna H. Rhodes
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Mirrored Spaces (Grieves, 2002)
© 2017 Donna H. Rhodes
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Digital Twin Definitions (Grieves)
Digital Twin Prototype: information necessary to describe and produce a physical version that duplicates the virtual version
• Lack of knowledge and skills in current workforce for digitalengineering
– Digital experts may be least experienced in business domain and products
• High demand for talent makes hiring difficult • Organization structures typically not suitedfor creating the digital thread
Photo credit: https:///wind-energy/
© 2017 Donna H. Rhodes 10
Digital Twin in AerospaceSector
Image credit: Siemens
– raises the bar for delivering “the right information to the right place at the right time” The real advantage of the digital twin… materializes when all aspects, from design to real-time data feed, are broughttogether to optimize over the lifetime of theasset.
© 2017 Donna H. Rhodes 14
Enablers and Challenges
© 2017 Donna H. Rhodes
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Enablers
• • • • • • Hyperscale computing Image credit: Siemens Cloud computing and storage Commoditization of sensor equipment Augmented reality/virtual reality Data science, visual analytics, digital platforms New suppliers of digital toolsets andservices
Are physical products and models of product two separate things?
© 2017 Donna H. Rhodes
1
Business portfolio
Product+ Digital Twin
model
product
GELook ahead Posted September 30, 2015, from The Economist
© 2017 Donna H. Rhodes
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Digital Twins Across Sectors
© 2017 Donna H. Rhodes
© 2017 Donna H. Rhodes
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Technical challenges
• Model composability
– Magnitude and complexity of combiningmodels – Need for interoperability standards
© 2017 Donna H. Rhodes 3
NASA – Pairing digital andphysical
• Pairing of digital objects and physicalobjects pioneered by NASAin early days of space exploration. • Motivated by challenge of designing things that travel beyond ability to immediately see, monitoror modify them. • Objective was a complete digital model that can be used to operate, simulate and analyze an underlying system governed by physics.