数字孪生工厂是什么？

可以说实时监控数据的屏幕无处不在地出现呢？而近年来苹果大力推行AR技术的一个主要功能是让用户用智能手机上的激光雷达扫描所在房间及家具。随后系统会将测量结果输入到手机应用程序中即可自动生成一个虚拟模型——当然这个虚拟模型的精度还不是特别高。

数字孪生技术迅速成为了工业生产的利器，并非偶然。

把工厂搬到虚拟空间里，有什么用？

面对规模宏大的工厂车间管理者或工艺工程师而言，在日常运营与生产调度方面不再倍感吃力。一汽新能源汽车厂区面积达78万平方米，在全球范围内都堪称 sizable（ sizable）。换言之相当于拥有大约105个标准足球场场地大小

得益于数字孪生技术的应用, 虚拟化的工厂模型实现了与实际生产线的完美同步, 不论身处办公室何处, 都能够掌握生产现场的各种动态信息。管理人员可以通过数字孪生系统实时掌握各车间的状态, 通过搜索定位、拖拽操作等方式快速获取所需信息, 并无需CAD建模技能或专业知识基础。即使是拧螺丝这样的普通工人也能够轻松理解相关数据, 回放功能同样不可或缺: 借助数字孪生系统快速追溯生产数据流, 并深入到每个螺丝的具体受力状态中, 更加直观地分析故障原因; 在车辆交付给消费者后, 回放功能仍然能够在售后服务中发挥重要作用

但要实现这一切充满科技感的事物在工厂中呈现出来并不容易。各种传感器、通信模块和相关软件与算法等软硬件都是数字孪生的基础。

一个完整的数字孪生工厂，涉及至少三个领域的技术。

以数字化技术为基础构建的载体平台，在整体数字孪生体系中占据核心地位的关键模块。它涵盖了设备运行状态和生产线数据等关键指标，并通过智能算法进行实时分析与优化调整。

以数字化技术为基础构建的载体平台，在整体数字孪生体系中占据核心地位的关键模块。它涵盖了设备运行状态和生产线数据等关键指标，并通过智能算法进行实时分析与优化调整。

除了三维技术之外 ，实现数字孪生需要将虚拟模型与实际设备进行高度精确的一一对应 。这也就不难理解为什么数字孪生会频繁出现在工业设计大奖中 。

已经构建完成的三维模型还需要与工厂的生产数据建立联系才能实现对它们的操作控制。这些数字模型并非仅仅用于展示而是必须真实地反映出生产和操作的实际流程并据此进行相应的控制决策。首先在数据采集方面需要采用高度精确的技术手段以确保信息的准确性然后在数据处理阶段则必须配备高性能计算系统以保证实时性和可靠性

当重新审视起点时，在工业自动化领域中第一步环节是对数据采集与监控系统进行改造工作。其中最为核心的部分是极其复杂的连接设备传感器与 PLC（可编程逻辑控制器）系统。

随着工厂自动化设备数量的不断增加，在设备接入点位方面与十年前相比已经提升了约两到三十倍的数量级。这些数据涵盖范围广泛包括但不限于：工厂运营过程中涉及物流管理、仓储管理以及内部控制这几个环节所产生的各类管理数据；温度湿度传感器（温湿度计）以及多种物联网（IoT）传感器所收集的各种生产信号；在进行安全管理与质量检测的过程中工厂通常会部署视频监控系统来进行安全管理和质量检测；此外通过视频监控系统收集并分析处理所得的视频资料也被视为重要数据来源。

为了获取这些数据进行监测，并将其作为生产决策的依据，在实现自动化的过程中占据重要地位。

当然，在大多数企业中，并非特别关键的是采用何种技术手段来获取这些数据；相反的是，在获得了这些数据后如何应用和利用它们才是更为关键的问题。

数字孪生技术对数据完整性的要求极其严格，在细节上不留丝毫马虎。它不仅推动了车企实现"全面掌控数据"这一目标的提出，并将其作为必须遵守的基本原则。其本质是将所有相关联的数据整合在一起，并通过系统化的管理流程进行持续优化。利用羚号平台的新一代数字化生产管理工具，则能够使您在保证高效运作的同时实现精准的数据驱动决策支持体系构建。