什么是数字孪生？
数字孪生是物理对象、过程或系统的虚拟表示。它是一个数字复制品，能够实时模拟真实世界对应物的行为、特征和性能。
简单来说，数字孪生将包括不同比例的数据、模型和分析，以及可视化体验。数字孪生整合了来自工程和运营的所有可能的数据集，并通过一种或多种类型的第一性原理模型和人工智能进行增强。
一旦数据聚合，整个企业的用户都可以通过符合目的的格式对数据进行可视化，以解决特定的用例。数字孪生可以对资本项目的设计和建造或工业资产或流程的日常运营进行建模。
以下是关键组件的详细信息：
- 根据背景收集和汇总数据：数字孪生依赖于来自传感器、资产、系统、设备和其他来源的连续数据流和信息流，以捕捉物理对象或过程的实时状态和条件。
- 分析能力：数字孪生利用 AI /机器学习模型来分析收集到的数据，并提供关于物理对象或系统的行为、性能和潜在问题的洞察分析。
- 数据集成与建模：收集到的数据经过处理和集成，转换为准确表示物理资产或流程的动态模型。
- 多体验可视化层：基于角色的可视化技术可支持用户访问以适合特定目的的形式呈现的数据。车间用户看到与其 KPI 相关的信息，而高层管理人员则从更贴近整体管理的角度查看相同的数据。
AVEVA 的数字孪生
AVEVA 在整个工业生命周期中为客户提供“同一个智能孪生”。我们的工业平台 CONNECT，以及我们的 AI 应用程序和可视化解决方案，共同构成了数字孪生的基石。所谓“智能孪生”，是指一种数字孪生，它可以从您的概念设计开始，并随着项目的进展逐渐成熟，最终进入运营和优化阶段。
我们的软件将工程数据与运营数据连接，并将其导入我们的工业平台，经过整合、清理和汇总，用于构建设备、系统或资产的表示。
由于我们的平台能够与 IoT 设备、AI 算法和数据分析工具（无论是 AVEVA 还是第三方工具）无缝集成，公司可以充分利用其现有的投资。
从设计和建造阶段到运营和优化，与我们合作的组织可以在整个工业生命周期中使用数字孪生技术。组织通过整合数据和信息源而获益，从而改进决策制定和团队间的协作。这看起来可能像是通过防止意外停机或价值链中断来提高效率。
数字孪生的工作原理是什么？
在工业组织中，数字孪生是一种强大的工具，能够为整个组织提供统一的视图。那么，数字孪生的工作原理是什么呢？数据管理和基础设施，以及数据的收集、整合和聚合，在数字孪生的功能中发挥着至关重要的作用。通过从各种来源收集数据，例如：
- 来自自动化系统监控和控制方面的实时数据
- 来自工艺设备、公用系统和其他外部来源的原始数据，包括工程和运营、实时和历史数据
- 相关设备设计数据、市场价格、环境条件、商业指标和消费者行为数据
任何与业务相关的数据都可以成为数字孪生的一部分。这些情境化的 1D、2D、3D 数据以及运营 数据 ，通过第一性原理建模或/和分析和 AI 的辅助，得以进一步增强，从而更深入地洞察组织正试图解决的挑战。分析和 AI 构成了数字孪生的“大脑”。分析层可支持数字孪生超越资产或流程的静态、实时表示，并预测在一组变量下资产或流程将来的行为。
实时同步和仿真是数字孪生的基本特征。当物理资产或过程发生变化时，数字孪生会实时进行自我更新。这种同步可保障虚拟表示保持准确且最新。
通过模拟不同场景并运行预测算法，企业可以在不对物理资产或流程造成任何风险的情况下测试并优化运营。这种能力使得企业能够主动做出决策，并在潜在问题发生之前将其识别。
通过先进的可视化体验，企业可以在虚拟环境中全面掌握其资产或流程的情况。
这种可视化表示让利益相关者能够监控实时性能、识别模式并有效分析数据。此外，数字孪生中集成的分析工具可提供具有可操作洞察的规范分析，让公司能够做出数据驱动的决策，并及时采取行动，以推动持续改进。
贯穿整个工业生命周期的数字孪生
数字孪生的使用会因行业和企业而异，每个组织都会为采用数字孪生找到自己独特的理由。数字孪生最贴切的定义是，它能够以实际可行的方式利用数据，为工业资产或流程在其整个生命周期内的设计、运行和优化提供支持性见解。
以下是数字孪生技术可以真正产生实际影响的四大领域：
设计和构建。采用以数据为中心的方法，可以提高从资本项目阶段到工厂启动阶段的可见性和控制力。EPC 可以减少设计返工的时间，从而更有可能实现按计划和预算交付。
运营。 通过访问实时数据和历史数据，资产运营商可以比较、建模并从实际行为中获取洞察。这些结果可以赋能员工，提高生产力，减少不必要的工作，提高可靠性，同时保持安全性和可持续性。
优化。AI/机器学习和第一性原理模型为工厂运营提供洞察和指导。有了实用的基准作为参考，运营商可以做出更明智的决策，在产量和可靠性与成本效益之间取得平衡，从而提高盈利能力。
可持续性。在整个企业中，实时追踪可持续发展 KPI 和目标的进展，有助于减少浪费，提升员工满意度，实现环境合规，并增强企业的社会责任。
数字孪生覆盖了项目从设计到退役的整个生命周期。
数字孪生的优势
数字孪生具有颠覆业务的潜力，是当今竞争环境中增长的必要条件。通过利用这项技术的力量，组织可以发掘新的机遇，并实现前所未有的效率水平。
以下是工业组织采用这项技术的主要优势：
提高决策和预测能力：通过创建物理资产或流程的虚拟副本，企业可以监控和分析数据，以识别趋势、模式和异常。数字孪生可促进工程师、操作员和管理人员等不同利益相关者之间的协作与沟通。这有助于执行主动决策，并在潜在问题发生之前进行预测和预防。手握最新的精准信息，决策者可以优化运营，并推动取得更好的成果。
性能和效率的优化：通过模拟和测试不同场景，企业可以识别改进领域，并实施有针对性的策略。例如，在制造业中，数字孪生技术可以帮助优化生产流程、减少浪费并提高产品质量。通过利用实时数据和高级分析，组织可以发现瓶颈、简化运营并最大化资源利用率。其结果是生产率提高、成本降低、竞争力增强。
减少停机时间和维护成本：数字孪生技术的显著优势之一，是能够最大限度地减少停机时间和维护成本。通过实时监控资产，组织可以及早发现潜在问题，并安排预防性维护。这种主动方法有助于防止意外故障、减少计划外停机时间，并延长资产的使用寿命。通过提前识别维护需求，组织可以优化维护计划，最大限度地减少中断，并降低整体维护成本。
客户成功案例
ADNOC 的实时数据可视化中心助力提升业务敏捷性
阿布扎比国家石油公司 (ADNOC) 通过在 120 个仪表板上整合和监控超过 1000 万个标签，提高了运营的可见性并增强了业务敏捷性。
SCG Chemicals 打造了一个运营级数字孪生
SCG Chemicals 利用其虚拟工厂，通过设备状态、警报和性能仪表板来优化运营。
bp 通过 ACE 数字孪生增强协作和安全
借助阿塞拜疆中东部生产设施的数字孪生，bp 团队可以远程协作，以确保安全可靠的运营。
PETRONAS 通过早期故障检测节省了数百万美元
通过在云端使用嵌入 AI 的 AVEVA Predictive Analytics 来避免设备故障，PETRONAS 节省了 3300 万美元。
精选数字孪生产品
AVEVA Predictive Analytics
以前称为 PRiSM Predictive Asset Analytics
一种统一的多维信息模型，用于采集来自多个数据源的数据，并提供用于报告/仪表板工具的环境。通过在 BI 工具中对工业数据进行全面的分析，近乎实时地提高工厂绩效。
AVEVA Process Simulation
以前称为 SimCentral Simulation Platform
按照市场要求的速度设计可持续的流程、产品和工厂。AVEVA Process Simulation 超越了线性、浪费的工作流程，实现了一个循环、可持续的世界。
AVEVA™ E3D 三维协同设计平台
以前称为 AVEVA Everything 3D
AVEVA E3D Design 是一款用于工厂、船舶和电力行业的三维设计软件。它有助于创建设计和图纸，并降低成本和项目风险。
