6. 制造：数字孪生驱动智能制造

时间：2022-04-05 01:27:01 | 来源：行业动态

时间：2022-04-05 01:27:01 来源：行业动态

什么是数字孪生？Gartner将数字孪生定义为一种旨在了解资产状态、及时应对变化、改善经营和增加价值的实体软件设计模式。目前，各行各业的企业机构都在采用数字孪生，其中制造领域尤为活跃，据Gartner预测，实施物联网的企业机构中有75%已经使用数字孪生或者计划在1年内使用该技术。比如英伟达（NVIDIA）公司在2021年4月新产品发布会上，使用数字孪生技术构建该公司CEO黄仁勋的虚拟人物。此后长达3个多月的时间中，没有人发现英伟达公司使用了虚拟人物进行视频演讲，这表明该公司的数字孪生技术已达到以假乱真的地步。英伟达公司透露，实现这一创举的Omniverse平台已经用于宝马公司的汽车生产线打造数字工厂，并助力爱立信构建数字孪生城市。2021年11月9日，在GTC 大会上，英伟达CEO 黄仁勋公布了一系列最新技术，从自动驾驶汽车到虚拟化身、再到机器人乃至地球气候建模（E-2）；其中E-2 项目，即 Earth Two 地球二号，通过建立地球的数字孪生来模拟和预测气候变化。E-2能够在Omniverse中以数百万倍的速度运行Modulus创建的AI物理模型。

数字孪生在智能制造中的优势是显着的，工业界有一种工业领域1%的革命的说法，即全球工业生产效率提高1%，成本降低300亿。据Gartner称：到2021年，一半的大型工业公司将使用数字孪生，从而使这些组织的有效性提高10%。

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网等手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成一个可拆卸、可复制、可修改、可删除的数字图像，提高了操作者对物理实体的理解。这将使生产更加方便，也将缩短生产周期。当然，数字孪生通过对目标感知数据的实时了解，借助于对经验模型的预测和分析，通过机器学习可以计算和总结出一些不可测量的指标，也可以大大提高对机械设备和过程的理解、控制和预测。

因此，通过对物理空间和逻辑空间中的对象实现深刻的认识、正确的推理和精确的操作，数字孪生可以提高设计、运行、控制和管理的效率，还能提高教育和培训的效率，降低成本和潜在的风险。

中国研发的全数字样机与已经服役的飞机其实就是一种数字孪生。早在2000年，中国就创造性地使用了全飞机数字样机的设计制造技术，全机三维数模5万多个结构件、40多万个标准件。

华中科技大学通过数字孪生技术，实现校园的全景式、沉浸式、交互式管理，将物理世界的人、财、物与数字世界的信息充分贯通融合，在数字地图中不但可以查看校园的房屋、资产、门禁、交通、路灯、水电等常态信息数据，还可以实时查看教学和科研活动过程以及参与活动中的人员、设备、状态以及预测等信息。包括虚拟仿真应用在内数字孪生及其他核心业务，就运行在浪潮的中高端存储上。

在中国，随着数字化投资持续增长，制造业进入高质量发展阶段，高端化、智能化、绿色化成为制造业的发展趋势。

智能制造需要个性化、定制化程度高的数据基础设施，汇集不同物联网设备的数据以分析总体运行情况，支持新业务快速部署上线，满足企业生产管控、供应协同和看板管理等需求。

浪潮敏捷供应链获得哈佛商业评论2021鼎革奖。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，基于JDM(联合设计开发,Joint Design Manufacture)模式，构建了敏捷柔性供应链体系，以数字化、智能化的手段，打通需求、研发、生产、交付全流程，整机设计、交付能力全球领先，开创了服务器供应链与生产制造从传统的大规模标准化到大规模定制化的全新时代，为云计算、人工智能时代下，B2B企业解决供应链转型挑战，提供了成功借鉴和示范效应。目前，浪潮服务器年产能提升4倍，生产效率提升30%以上，人力投入减少75%，TCO成本下降31%，交付周期缩短60%，创造了单日10000节点服务器的最高交付部署速度。

无论是数字孪生，还是其他智能制造技术，都将带来数据量的迅猛增长。尤其是数字孪生，因为需要通过物联网按照数分钟，甚至有不少场景需要近乎实时的同步数据，因此非结构化数据的存放需求可能带来十倍甚至百倍的提升；更需要注意的是，这些原始数据是零散的，相互之间看不出关联，需要有机的整理、组织，从而对虚拟模型建模，也即完成从非结构化到结构化的转换，并且再以图形、视频、甚至3D等多维立体的方式呈现。这对存储带来巨大的需求和挑战。