数字孪生是支撑工业数据实时交互的技术底座
数字孪生是一个真实世界实时全生命周期的互动映射，它提供了与工业部门中使用的物理组件相对应的虚拟对象。它不仅仅是一门跨多学科、多领域的集合性应用技术，更是一套辅助应用的工具底座。一方面支撑物联网、音视频等数据的处理与可视化，融合建模、渲染、三维设计、AI等能力；另一方面是在三维场景中，与真实的业务数据产生交互，进行数据的关联分析，模拟、仿真、推演业务逻辑流程，解决实际的业务问题，支撑业务决策。
数字孪生技术具备双向操作性、实时性、可扩展性以及高仿真性四大技术特点。第一，双向操作性，可以理解为物理孪生对象与数字空间能够实现双向的映射，并且做动态的交互和连接；第二，实时性，是数字孪生所反映的设备状态，对现实设备的状态实时地呈现；第三，可扩展性，平台具有集成添加和替换数字模型的能力，应用广度和深度可不断延伸；第四，高仿真性，要求虚拟模型不仅要保持对实体几何结构的高度模拟，还要在状态相位和时态方面进行模拟，尽量保证虚拟模型与物理实体之间一比一的复刻。
根据所能实现的技术能力，可将数字孪生的应用可分为三个阶段，第一阶段是静态的孪生，通过建模仿真，把三维世界复刻至数字世界内，形成静态1:1的孪生；第二阶段是动态的孪生，将人员活动、生产活动等过程内容进行动态还原，保持与物理世界的同步；第三阶段是虚实共生，在虚拟世界利用真实数据做模拟仿真，将结果反馈至物理世界做动态调整。三个阶段逐级深入，最终实现虚实同步、以虚控实的状态。
通常从企业需求看，数字孪生的管理对象可分为厂区园区、车间产线和设备三类。厂区园区重点关注生产安全、人员安全、产区管理等；车间产线关注的是生产的业务流程以及生产安全；在设备层面，企业需要对设备自身运行的效率、不同设备间的磨合进行监控管理。
在智慧园区中，数字孪生应用主要解决的痛点第一是系统的联动成本高、运维效率低；第二，园区数据维护难、管理成本高的情况；第三，告警方式不统一，故障定位难；第四，传统的参观的模式比较旧，宣传效果比较差。在数字工厂中，第一是监控监管系统上管控的难度大；第二是生产数据多，统筹应用很难的问题；第三是巡检工作比较繁琐，运维压力比较大；第四是仓储物料多，需要逐批次进行追溯。
应用至具体的工业业务场景，数字孪生的价值体现产品设计、工艺优化、运营管理等方面。产品设计上，数字孪生可以通过虚拟空间内的设计和拼接，降低试错成本。企业成本可以通过产品模型技术来体现，进一步降低市场成本，提升检测效率。工艺优化方面，数字孪生可以对生产线进行数字化的建模和仿真，实现智能决策和优化并进行调整，提高生产效率和降低成本。设备管理方面，数字孪生可以对设备进行状态识别、故障监测、以及预测等智能化管理，延长设备的使用寿命，提高设备的可靠性和稳定性。在运营管理方面，可以实现对生产数据和运营数据的数字化的管理和分析，提高运营效率和质量，降低分析成本和损失，就是对于企业的决策、管理层有好处。
数字孪生企业实践案例
现如今，数字化智能化转型已成为工业行业的必选题。数字孪生技术的应用需要围绕实际业务场景与业务需求，才能产生真正的应用价值，下面我们将通过实际案例来分析数字孪生技术在业务中的实际应用。
某LNG码头能源管理——智汇云舟
该项目位于某LNG作业区，是目前全国唯一拥有LNG独立作业港池、专用航道和专用锚地的理想港址。项目建成投入运营后供气调峰能力优势显著，利用其有利的地理优势，通过LNG槽车和管网互通，与省LNG项目的天然气供应实现多气源互补，发挥应急互保作用有利于完善省LNG供应布局，大大改善能源消耗对环境的污染程度，优化地区能源结构，形成多气源安全供应体系，解决能源供应安全问题，满足地区能源供应需求。
目前LNG运输船舶在驶入、停靠、装卸和离开作业区的过程中，人员车辆船舶络绎不绝，同时作业区周界环境较为复杂，陆、海、空等多方都会造成突发性事件，危化品安全事故隐患多种多样。在LNG建设及运营阶段，需要建设多种业务系统来满足LNG作业区的安全生产管理需求。而信息化管理系统建设不完善，无法对作业区的实时情况进行全要素展示，缺乏有效的智能化手段来实时感知各类风险，难以及时监测预警，严重影响应急处置效率，容易造成安全事故问题，具体表现为以下几方面：
1.数据孤岛问题
LNG作业区安全生产管理过程中，各业务系统相互独立运行，缺乏统一平台来有效地全面展示接收站的真实情况，数据无法互通共用，数据壁垒严重，无法实现系统运行的统筹管理，需要使用大量的人力和物力，才能确保接收站安全生产。作业区需要通过智能化手段，将多种业务系统的数据与业务流程进行统一集成管理，实现精准指挥和科学决策。
2.视频数据应用问题
现场视频监控系统应用过程中存在视频画面割裂、视角难看懂、监控查找困难、事件回溯困难复杂等问题。
I.视频画面割裂：由于视频监控安装位置、摄像机镜头等多种因素影响，往往一个区域需要多个机位才可以覆盖完全，管理人员需要通过多个割裂的监控画面进行在脑海中还原思索后，才可以大概了解现场整体情况；
II.视角难看懂：针对建筑结构复杂，摄像机数量多，安装位置分散等情况，传统二维平面的浏览方式无法让工作人员快速掌握视频监控的安装位置与视角朝向，单独通过视频画面，无法对项目的整体情况形成宏观感知；
III.监控查找困难：传统的监控查找方式需要工作人员通过资料查询的方式，对照大量的摄像机进行点位查找，对摄像机的安装位置、照射区域、IP地址等多个参数进行核对后，才可以查找到目标摄像机。复杂的操作方式给现场态势感知、安防管理与指挥决策造成了沉重的压力；
IV.事件回溯困难复杂：由于传统的监控视频割裂、独立的浏览方式，当调取监控录像进行历史事件回溯时，需要通过摄像机查找、时间调整、视频画面切换等多项复杂步骤才可以基本还原事件过程，回溯效率低。
3.业务数据应用问题
针对各类物联监测和业务管理数据，传统的数据应用方式基本以图表、数据堆叠的方式呈现，同时多系统独立运行，存在数据感知不直观、多系统互通壁垒等问题。
I.感知不直观：传统呈现多源物联感知数据的形式以图与统计表格为主，需要在大量的检测数据中逐个查找、一一对应，才能了解设备的运行情况、区域告警监测情况等，缺乏实时性，给日常运行管理工作带来压力；
II.告警数据响应不及时：传统的告警应用方式中，工作人员很难快速定位异常事件的发生位置，无法及时进行响应与处理，需要更先进智能的技术来快速定位异常事件的发生位置，减少异常事件带来的损失。
针对上述痛点，智汇云舟综合运用数字孪生、三维地理信息、视频融合等技术，融合地理信息、视频监控、物联感知等多源异构数据，构建出实时实景三维的LNG接收站场景，真实还原LNG接收站的三维实景态势、运行态势、安全生产态势、业务流程等。
LNG接收站安全生产可视化系统采用“1+1+1+N”的总体架构，打造含一库、一底座、一张图、N应用的智慧管控体系，实现LNG接收站业务管理的高度集成、自主智能、全景可视、精准科学。
一库，即时空大数据库。汇聚LNG接收站基础数据、业务监测数据、地理空间数据、业务管理数据等全量时空数据，对数据进行多维度分析，并为上层应用提供数据共享，为LNG接收站的智慧化管理提供数据支撑。
一底座，即视频孪生时空承载底座。基于视频+数字孪生，以国产自主可控的3DGIS引擎为核心，综合承载时空大数据库全量数据，提供场景搭建、仿
真渲染、多源数据承载融合、实时视频实景融合、时空位置智能计算等能力，为统一时空管理提供可视化承载底座。
一张图，即综合态势一张图。通过可视化场景和态势看板直观表达业务，帮助管理人员便捷掌控业务指标数据、直观了解现场态势、高效开展安全运维管理、一张图开展精准的指挥调度和决策。
N个应用，面向不同业务场景，集成各业务应用系统，紧密结合LNG接收站业务，按照3DGIS+BIM+Video+AI+IOT+LI的技术路线，为用户提供态势监控、日常巡视、安全防护、运行维护、应急指挥等实时实景可视化管理应用。
系统依托项目监控系统网络实现与其他业务系统的网络通讯，支持在项目自有网络中进行私有化部署，配置必要的服务器和工作站，即可实现整体系统的运行，不改变项目原有系统架构。另外系统以国产自主可控三维渲染引擎为核心，适配国产化软硬件环境，满足部分工业场景对系统安全性的需求。
由于项目整体在建设过程中，各种业务管理系统需要跟随基础建设同步进行，且系统需要集成的部分系统无法事先确定，让后期系统数据的对接集成存在不确定性。另外，不同设备系统的数据协议存在不互通、部分业务流程缺乏数据和模型的基础的情况，数据汇聚存在困难。通过建设一套源数据标准规范，并基于标准开发预留与第三方系统的数据接口，保证在业务系统建设完成后能够快速实现数据集成，快速接入孪生平台实现集成管理。
LNG接收站安全生产可视化管理系统，利用一张图实现综合态势掌控和应急指挥调度，实现业务联动。通过建设一套可视、可测、可控、可服务的运行管理体系，提高LNG接收站业务管理效率，强化安全生产管理能力，强化应急指挥调度能力，保障LNG接收站安全运行，实现了“情判指巡”一体化实战化生产安全运营管理创新以及降本增效管理。
接收站企业安全管理上，接收站企业通常需要处理大量的货物业务，同时也承担着重大的安全风险。虚实融合三维接收站综合态势一张图可以为接收站企业提供全方位的安全监控，包括疏浚、接收站装卸、船舶靠泊等环节。通过实时监控和数据分析，接收站企业可以快速识别并解决安全隐患，减少事故发生，提高作业效率。
应急管理支撑方面，在紧急情况下，如火灾、事故威胁等，虚实融合三维接收站综合态势一张图可以及时提供相关信息，帮助应急部门快速做出反应，最大限度地减少损失和伤亡。此外，系统还可以为救援人员提供详细的作业场景信息，使得救援行动更加精确和高效。
接收站安全性方面，结合视频孪生技术和气体检测设备，实现气体泄漏、爆炸气云的实时预警定位及处置。同时对作业区的人员及车辆进行基于实景三维视频实时定位跟踪的安全管理，实现全要素管理，提升安全管理能力，减少事故发生的可能性，泄漏的安全监测效率提升20%左右。
对于数字化和智能化升级，在建设的过程需要利用云计算、大数据分析和机器学习等先进技术，推动了接收站管理的数字化、智能化升级。这不仅为接收站企业提供了新的管理手段，也为数字化智能化升级提供了范例和引领。
对于接收站作业效率，通过安全管理方面各项内容的建设可以有效帮助接收站精确把握作业情况，及时发现和解决问题，提高接收站的作业效率。
长虹集团工业园数字孪生项目——摩尔元数
长虹集团是集消费电子、核心器件研发与制造为一体的综合型跨国企业集团。其打造的智能制造产业园是国家工信部首批智能制造示范产线、行业首批“5G+工业互联网”智能生产线，也是亚洲最先进的智慧屏定制兼容生产线。
长虹的信息化建设由来已久，已导入多种管理系统进行数字化管理，逐步推进制造全流程各信息及系统的集成来支撑生产运营，但仍然存在数据孤岛、工单自动化程度低、计划进度追踪难度大等痛点：
1.多批次、小批量订单与大规模生产方式并存，各业务系统间的数据相互独立，缺乏统一的管理和运营平台，增加了协同工作的复杂度；
2.生产、仓储现场大量手工作业模式、纸质作业单据，有易污损、易丢失、易出错、工作效率低下，且原料库、成品库呆滞多；
3.生产设备的日常维护管理以及故障预警系统不够健全，设备异常或非计划停机等突发状况不能得到及时识别和控制，严重影响产线的稳定运作；
4.现场执行的生产计划和进度跟踪统计工作面临较大困难，反馈机制滞后，监控效能较低，不利于计划灵活调整和生产管理决策；
5.数据采集和交换主要依赖人工记录和传递方式，数据流通过程中存在时效性差、准确性低的问题，对质量异常情况的捕捉和响应速度受限；
6.在园区、车间及产线层面，实时生产运行状态、作业单元的工作节奏以及与业务相关的动态信息难以做到实时可视化和精确掌握。
针对以上业务痛点，摩尔元数通过数字孪生技术，打造长虹智能制造智慧园区平台，帮助长虹构建产业园三维仿真布局，整合工业生产各环节系统数据，集成3D可视化构建器、智慧设备物联平台、大数据追溯系统等应用技术，全面复现车间、仓储、工厂、园区等场景。并将实际业务流程、数据与孪生场景相结合，构建综合态势监测、生产管理管控、仓储物流管理、安防巡检监测、可视化驾驶舱等多个制造场景，帮助制造企业优化资源调度，降低运营成本，提高整体效益。
项目场景关联以数据流向为基础，实现整个工厂各个设备、产线的建模仿真，模拟整个厂区生产、仓储、物流等业务场景。
解决方案中数字孪生的整体展示模块包含场景创建、线体创建、动线规划以及系统集成四大部分：其中
1.场景创建：工业园区，3座主体厂房，包含仓储车间（原片库/暂存库/成品库）、生产车间（夹层车间/钢化车间）、包装车间（夹层包装/钢化包装）、码头发运等27个仿真场景，展现所有生产业务相关模型设备；
2. 线体创建：线体级场景8条，老化线、背光线、洁净厂房线、模组线、
HC1线、包装线、包材线、过渡线；
3.动线规划：覆盖园区车辆轨迹动线、仓储物流动线，所有车间内产品生
产动线，共计105条轨迹动线；
4.系统集成：ERP、WMS、MES、OA、SCADA、物流管理系统、视频监控系统。提供生产、品质、设备、库存、出货、成本、人员等关键指标信息BI看板，展示车间生产状态。
园区数据展现上，平台支持Ajax、Websocket、Webservice等数据对接形式，与MES、ERP等系统等工业软件、KPI指标、监控、设备信息实现数据交互，展示各车间关键信息，单击设备或线体体现相关数据信息。与应用系统集成接口定制对接开发服务，项目对接统一系统获取展示数据。
针对生产过程管控，平台以真实厂区为基础，对各个工序、设备、流程进行复刻，对生产过程实时仿真、监控分析、异常预警，辅助优化生产计划和资源调度，提升生产效率。针对设备监控管理，对厂区各类设备、设施进行三维建模，实时监控设备状态、运行参数、性能指标等，辅助预判预警设备故障及制定合理维保策略，确保设备最大化利用。
仓储物流管理方面，平台复现机器人、AGV等自动化设备工作状态，达成原料采购、生产加工与仓储发运等环节的数据联动、实时监测、统筹管理和异常预警；并可根据需求预测和库存数据分析，优化仓库布局和货物存放策略，实现仓储透明可控、智能管理。
可视化驾驶舱支持多源实时数据集成，通过丰富的图形报表、UI组件构建可
视化驾驶舱，多维度关联分析各层级运营数据，为企业提供多维度、全方位的数据视图，帮助管理者随时随地了解工厂的实时情况，实现精益生产和持续改进。
整体上通过综合态势监测，将园区的全场景、全要素态势，支持集成生产数据、设备数据、安防数据、能源数据等园区各个环节数据可视化，进行统一汇总、分析、反馈、告警，将园区管理提升至更直观的3D管理，辅助管理者更全面地掌握园区综合运营态势，实现数字化管控，总体应用成效包括：
1.多网数据融合。集成数据采集、分析、应用服务，关键数据实时体现、
穿透查询，多样式多维度展示计划、产量、效率、质量等管理指标情况，展示效果提升200%；
2.全程实时监控。数据现场串联可视化，直观展现设备、物流、仓储、生产状态等，将企业经营、生产管理等数据图形化展现，增强数据信息的可追溯性，监控效率提升至100%；
3.智能设备交互。与AGV、立库智能仓储、自动化线体等设备数据交互集成，实时预警、自动纠偏与控制。并可对接MOM/MES等多方生产数据，实现控制系统、输送链、制造单元等环节协同作业、高效运转，故障响应时间缩短70%；
4.高清仿真场景。8K分辨率DashBroad战情室，全三维仿真场景，精细颗粒度，从园区-车间-线体-设备仿真展现，掌控整个智慧工厂的“大脑”，产线调整耗时缩短30%。
27个场景，覆盖整个工业园区以及3座主体厂房，从园区物流、仓储物流规划仿真，到生产动线轨迹以及整机包装，实现生产动画与实际业务完整匹配，打造出可视、可控、可溯的智能制造数字化产业园区。
优先基于小场景形成价值闭环
数字孪生是企业数字化转型的重要技术手段之一，单从通用技术层面看，由于数字孪生底座和支撑工具的属性，其技术已经相对比较成熟，但是在场景的应用上，还有待进一步磨合和验证。前面提到的数字孪生的应用，包含三维可视化、数据联动和仿真推演等，这些应用如果只做浅显的集成的话，无法解决行业本身的问题。要围绕行业的业务逻辑，结合定制化需求和业务特性，再做可视化和数据的联动交互。
所以企业在选择落地方案时，通常可以采用模块化建设，强化系统的通用性和可复制性，同时可根据实际需求和项目规划，按照急用先行、先行先试的原则分期建设，优先基于相对较小的场景进行应用落地，形成价值闭环后，再在其他场景铺开推广，这样既可以降低试错成本，快速迭代优化，又相对容易出成绩，有利于后续成功案例的内部推广。数字孪生可支撑工业领域多种行业场景的数智化转型升级，更适合有实时数据精细化管理需求、虚实结合规模化应用场景、生产工艺复杂度高等类型的企业。
要想发挥出数字孪生的动态实时集成管理的价值，就需要具备一定的数据采集能力，基于自动化、数字化的基础，以大量的数据与模型作为驱动，实现数据驱动的动态数字孪生。但数字孪生解决方案关注的不是数据本身，而是业务与应用场景，例如前文提及的厂区、车间产线、设备等管理场景，技术一定要服务于业务，围绕业务才能产生业务价值。所以企业在应用数字孪生解决方案之前，首先需要评估自身数字化能力，是否做过一些数据采集、存储、处理、分析等准备工作，是否具备业务与数据能力兼具的数字化人才，来驾驭、规划、使用数字孪生；其次要明确业务目标，需要利用数字孪生解决哪些具体的业务问题、呈现怎样的效果、达到怎样的成效，让技术有的放矢；另外最好对数字孪生的技术能力有清晰的认知，明确能力边界，避免预期落差和重复造车的情况发生。
注：文/梁子博，文章来源：虎嗅智库服务，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：虎嗅智库服务
