對100個數字孿生項目進行分析的研究結果

簡而言之

數字孿生的市場在 2020 年至 2022 年間擴大了 71%。63% 的制造商目前正在開發數字孿生或計劃開發數字孿生。

最新的《2023-2027 年數字孿生市場報告》重點介紹了當今數字孿生的六大主要應用：系統預測、系統模擬、資產互操作性、維護、系統可視化和產品模擬。

為什么這有關系？

許多數字化轉型計劃涉及創建物理資產的數字副本（數字孿生）。

了解不同數字孿生和活動熱點的細微差別有助于供應商集中精力，并幫助最終用戶選擇最能產生價值的計劃。

數字孿生已成為工業 4.0 的關鍵話題

根據最近發布的《2023-2027 年數字孿生市場報告》，獨立數字孿生軟件的市場在 2020 年至 2022 年間增長了 71% 。調查結果也是本研究的一部分，表明采用率很高。例如，全球 29% 的制造公司已經或正在對其部分運營資產實施數字孿生戰略，另有 63% 目前正在制定或已經制定數字孿生戰略。

盡管數字孿生的起源可以追溯到 1970 年美國宇航局的阿波羅計劃，但創建物理資產的數字副本并在虛擬世界中進行可視化/模擬/預測的概念非常適合正在努力使工業 4.0 成為現實或正在努力實現的公司。針對未來的工業元宇宙項目。

別搞錯了：雖然數字孿生的定義可能很簡單，但它的應用卻很多。2020 年，我們發布了關于該主題的第一份市場研究報告，并展示了實際上可能有 200 種或更多不同類型的數字孿生。

我們從您那里收到的反饋是，分類有助于確保蘋果對蘋果的數字孿生比較，但關于活動熱點的問題仍然存在。因此，作為我們新的 233 頁數字孿生市場報告 2023-2027 的一部分，我們按照三個維度對 100 個真實的數字孿生項目進行了分類，并發現了六個主要活動領域。這六個數字孿生應用熱點涵蓋了我們分析的所有數字孿生項目的三分之二。

對數字孿生進行分類

IoT Analytics 將數字孿生定義為復制現有或潛在現實世界資產、系統或多個系統行為的虛擬模型。

描述數字孿生概念的三個主要維度。長方體的每個軸代表數字孿生體的一個維度：

生命周期階段：X 軸代表數字孿生用于從設計到退役的六個生命周期階段。

層級：Y 軸代表數字孿生代表的五個層級，從信息到多系統。

用途/實施目的：Z 軸代表數字孿生的七種最常見用途，例如模擬和預測。

有 210 種潛在的不同數字孿生組合（5 x 6 x 7 = 210），盡管我們的研究表明許多數字孿生計劃迎合了不止一種組合。

六種最常見的數字孿生應用程序

作為研究的一部分，IoT Analytics 查看了 100 個數字孿生案例研究，并將每個項目分類到數字孿生方體中。結果是六個數字孿生活動集群脫穎而出。我們稱它們為數字孿生應用程序：

注：加起來超過100%是因為很多項目同時落入幾個集群。

數字孿生應用一：系統預測

30% 的分析數字孿生項目被認為是用于系統預測的數字孿生，其中數字孿生用于在其“運行”期間預測整個系統（例如工廠、建筑物、風電場或城市的一部分或全部） ”或“優化”生命周期階段。

這種數字孿生側重于使用當前數據和運行歷史的相關記錄來預測物理系統的行為和未來狀態。預測數字孿生的核心是用于預測未來結果的預測模型。

系統預測Digital Twin項目示例：

韓國風電場運營商Doosan Enerbility部署了一個數字雙胞胎來幫助預測功率輸出，從而幫助其風電場的運營。數字孿生結合了風力渦輪機上物聯網傳感器的數據、天氣數據和預期功率輸出模型。數字孿生有兩個主要目的：a.) 充當性能看門狗，風力渦輪機的基于物理學的模型計算理論輸出，同時考慮當前的天氣狀況，將理論輸出與實際輸出進行比較，并標記任何異常。b.) 作為輸出預測工具，用于改進規劃，根據預報的天氣數據預測未來的發電量。

基于數字孿生的功率輸出預測通過增加公司對韓國電網運營商做出的輸出承諾同時避免因未能履行這些承諾而被罰款，從而幫助斗山提高了風電場的收入。

有關詳細信息，請參閱斗山風電場數字孿生：可視化物聯網和機器學習

數字孿生應用二：系統仿真

28% 的分析數字雙胞胎項目被認為是用于系統模擬的數字雙胞胎，其中系統在其“構建”、“運營”或“優化”生命周期階段進行模擬。

模擬整個（復雜的）系統允許工程師在大型環境中測試“假設”場景，與產品級模擬相比，有更多相互關聯的變量發揮作用。示例包括開放或進行重大更改之前的工廠模擬、鐵路網絡模擬或交通模擬。這種系統模擬的主要好處之一是通過在進行更改之前測試所使用的資產類型、關鍵操作參數和其他重要系統變量來降低成本。

系統仿真Digital Twin項目示例：

火車制造商Siemens Mobility需要向德國火車運營商Deutsche Bahn AG提供 170 輛新型高速火車。對于這些列車，西門子開發了一種全新的基于汽車的列車控制架構，該架構以前從未部署過。為了降低開發成本，西門子開發了一個數字孿生體，可以模擬整列列車 40 個不同子系統的功能。該解決方案的主要特點是功能模擬，它使用模擬環境中列車電氣模式的表示。西門子估計，基于數字孿生的仿真將成本降低了 100 萬美元至 800 萬美元。

有關詳細信息，請參閱通過虛擬高速和通勤列車測試降低風險和成本

數字孿生應用三：資產互通

24% 的分析數字孿生項目被認為是資產互操作性的數字孿生，其中數字孿生簡化了通用數據格式，并允許在“運營”或“優化”生命周期階段進行標準化數據輸入/輸出。

資產互操作性孿生允許從資產的各個維度實時提取數據，包括資產特征、特性、屬性、狀態、參數、測量數據和能力。盡管資產互操作性是任何數字孿生項目的基本目標，但實施特定資產互操作性孿生時的主要思想是開發一種標準化的方式來處理資產以及將新資產迅速集成到整個系統的能力。許多特定的資產互操作性孿生計劃與主要行業聯盟提供的互操作性框架保持一致，例如數字孿生聯盟的互操作性框架或 Platform Industrie 4.0/IDTA 的資產管理外殼。

資產互通數字孿生項目示例：

一級方程式車隊Scuderia Ferrari構建了一個數字雙胞胎，以幫助集成和分析來自車輛的各種傳感器數據點，并允許不同的團隊協作分析空氣動力學、動力、車輛動力學和賽車工程。

將所有數據源簡化為數字雙胞胎的能力有助于團隊更快地做出更多數據驅動的決策。

有關詳細信息，請參閱Palantir Technologies + Scuderia Ferrari 合作伙伴關系概述

數字孿生應用四：維護

21% 的分析數字孿生項目被認為是用于維護的數字孿生，其中數字孿生的主要目的是在生命周期的“維護”階段協助（系統），通常涉及某種形式的“預測”。

迎合維護生命周期階段的數字孿生主要旨在確保系統的運行有效性，例如，通過向維護人員提供有關物理資產或系統的深入信息，在計劃停機或維修任務期間協助維護人員。維護數字孿生還支持旨在完全防止資產故障的預測性維護用例，從而避免代價高昂的停機時間。

維護數字孿生項目示例：

德國公用事業公司E.ON啟動了一個項目，使公司能夠轉向更具預防性、預測性和基于風險的資產維護方法。作為該項目的一部分，E.ON 實施了一個基于云的數字雙胞胎，用于更好地預測資產故障。數字孿生使公司能夠評估每種資產類型的故障模式，并確定設備群的剩余壽命。

有關詳細信息，請參閱DNV 為 E.ON 創建數字孿生

數字孿生應用五：系統可視化

20%的分析數字雙胞胎項目被認為是用于系統可視化的數字雙胞胎，其中數字雙胞胎用于在其“運行”生命周期階段可視化系統。

最常用的可視化類型是 3D 可視化元素（通常使用 CAD 繪圖），它們有助于創建更好的透明度，例如，關于系統的當前操作條件。

系統可視化Digital Twin項目示例：

意大利國家鐵路運營商Ferrovie dello Stato構建了鐵路基礎設施的數字孿生體，其中包括 10,000 多英里的軌道、車站、隧道、橋梁、信號、道岔、電氣化硬件和協調一切的 IT 系統。數字雙胞胎從相機和 GPS 接收器等傳感器獲取數據，并采用先進的學習算法來創建鐵??路系統的交互式 3D 復制品。ArcGIS用于地理元素的 3D 可視化，創建鐵路基礎設施的完整可視化清單。

由此產生的數字雙胞胎可幫助控制室的鐵路管理人員對整個鐵路網絡中的橋梁和車站等基礎設施進行遠程可視化。它還可以幫助當地員工預防安全隱患并提高準時率。

有關詳細信息，請參閱數字孿生技術如何幫助在意大利構建智能鐵路系統

數字孿生應用六：產品仿真

9% 的分析數字孿生項目被認為是用于產品模擬的數字孿生，其中（未來）產品在“設計”或“構建”生命周期階段進行模擬。

數字孿生在開發新產品和改進產品方面發揮著關鍵作用。關鍵用例是在構建潛在的未來產品之前模擬其不同設計，從而無需構建昂貴的原型并允許快速測試數千（在某些情況下為數百萬）的產品差異。產品模擬數字孿生通常駐留在計算機輔助工程 (CAE) 軟件中，有時與計算機輔助設計 (CAD) 軟件密切相關。典型的模擬類型包括流體動力學、機械性能或電磁兼容性。

產品仿真Digital Twin項目示例：

德國包裝和裝瓶機制造商克朗斯使用數字雙胞胎來測試其自動化飲料包裝系統之一的新產品設計。該公司希望將動態三腳架機器人納入產品設計。為此，必須測試包裹在移動的傳送帶上滑動時的摩擦力和重力以及許多其他類似因素。克朗斯通過從 CAD 軟件導出的 STEP 文件中導入幾何和慣性數據，為三腳架機器人開發了一個模型。該團隊在模擬過程中測試了許多場景，例如注入故障，例如極高水平的摩擦，以分析此類事件期間的系統行為。通過對三腳架機器人進行建模和仿真，克朗斯能夠提高機器人的性能效率，縮短產品開發時間，并顯著減少測試時間。

有關詳細信息，請參閱克朗斯開發包裹處理機器人數字孿生

我們的看法

研究表明，人們對數字孿生很感興趣，但并非所有數字孿生都是平等的。每個數字雙胞胎項目在其復雜性、所迎合的生命周期階段和使用方面都是不同的。

重要的是要認識到數字孿生沒有一種最佳或單一用途。這真的取決于最終目標。對于某些數字孿生應用程序，模擬可能是關鍵用途（例如，當想要測試“假設”場景時）；對于其他人，仿真可能是關鍵用途（例如，檢查配置錯誤或培訓操作員時）；對于其他人來說，預測是關鍵用途（例如，在估計未來表現時）。

我們確定了六個數字孿生應用集群，它們反映了當今所有數字孿生項目的三分之二。關于最常見的用途，31% 的數字孿生項目專注于系統級的預測。

這對希望采用數字孿生的公司意味著什么？

對于組織而言，重要的是將數字孿生視為實現更廣泛數字化轉型的一種手段。盡管公司通常從小規模開始，但許多公司最終會擴展數字孿生計劃并將其集成到更大的數字主線中。公司應考慮以下問題：

我們的數字雙胞胎應該解決什么問題？

我們是否需要一個以上的數字孿生項目？

我們是否應該以所有 200 多種潛在組合的更廣泛的思維方式來看待數字雙胞胎？

我們的研究還表明，盡管數字雙胞胎取得了成功，但 72% 的已著手數字雙胞胎項目的組織報告稱面臨構建數字雙胞胎解決方案成本的挑戰。

對于任何不確定的技術舉措，采用者還應該：

根據現有技術堆棧和內部人才評估他們采用數字雙胞胎的準備情況。我們的研究強調，許多“傳統”軟件工具（如 CAD、CAE 和 PLM）以及物聯網平臺和云等新工具在開發數字孿生時發揮著重要作用。

量化數字孿生的好處，并將其與不為各個用例/擬議應用程序實施數字孿生的機會成本進行比較。

設計有助于衡量進展的指標。某些數字孿生項目需要數年時間才能實現，因為本體映射、創建復雜的可視化或開發合適的預測算法有時需要比預期更長的時間。

這對數字孿生供應商生態系統中的公司意味著什么？

數字孿生供應商目前享有有利的市場條件，數字孿生是目前企業軟件中增長最快的領域之一。

但是，供應商可能需要考慮以下三個方面：

您可能需要六種不同的數字孿生上市策略。我們在本文中強調的六個數字孿生應用領域截然不同，具有本質上不同的客戶需求。系統預測、系統仿真等應用領域是當前熱點，更多客戶準備采用；但是，作為供應商，您是否在進入市場戰略中正確處理了每個集群？

伙伴關系很重要。供應商需要密切關注通過將現有數字孿生產品與新技術和新合作伙伴合并來對其進行微調。這使他們能夠提供目前沒有供應商單獨提供的完整的端到端解決方案。例如，數字孿生供應商西門子與 Nvidia 合作，支持兩家公司的生態系統。

數字孿生并不總是基于獨立的解決方案。許多數字孿生解決方案都集成在更大的軟件環境中（例如，CAD、CAE 和仿真）。盡管我們作為研究的一部分分析的參考架構強調了對數字孿生特定軟件的需求，但它也可以存在于不同的或更廣泛的軟件產品中。

方法

作為我們新的233頁數字孿生市場報告 2023-2027的一部分，我們準備了一個包含100個數字孿生案例研究的綜合數據庫，其中包含有關特定公司、項目和行業的基本信息。這些信息是通過初級和二級研究獲得的——在歐洲數字孿生峰會或漢諾威工業博覽會2022等會議、網絡研討會、分析師簡報會以及與行業專家的一對一會議上進行定性研究。

根據IoT Analytics的定義，案例研究基于信息的充分性和滿足被稱為數字雙胞胎的核心要求而包含在報告中。

您是否有興趣了解有關數字孿生應用程序的更多信息？

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