连载(40)数字孪生产业的成熟度特征

文章来源:APS研究
2020-09-17

1. 数字孪生产业的成熟度特征

按照数字孪生体成熟度模型,数字孪生产业系统在各成熟等级上的典型特征 如下:

1)数化

・对于消费者和客户建立了用于精准画像的模型。模型涵盖消费者分类、 消费偏好、消费记录等属性,支持大数据精准分析的需要,并加以应用;

・对于供应链和物流进行多参数和多目标建模。模型涵盖供应链各节点的

参与者、物流容器、运输工具、仓库等货运基础设施,以及天气、节假 日影响因素等,支持物流仿真和规划等应用;


・ 对于产品全生命期建立数理模型。模型覆盖产品从需求、设计、供应链、 制造、交付和使用环节完整信息,符合PLCS等国际标准支持,支持过程 追溯;

・对于产业链整体建模。模型包含以上全产业要素,以及产业经济等影响 因素,能够对全产业进行可视化,以及支持产业规划、产业资源整合、 沙盘模拟等应用;

・ 通过物联网或云平台等IT和DT工具对所需的数据进行采集,确保完整 性和准确性。

2) 互动

・消费者数字孪生体能够及时记录消费者订单记录和消费偏好变化,不断 完善和修正其精准画像。数字孪生体分析的结果也可及时传递到电商等 在线交易平台,能够潜移默化的影响消费者决策;

・供应链和物流数字孪生体能够真实反映其运行状况,如追踪货物运输路 径、供应链和物流各节点的实时仓储和饱和状况等。数字孪生体的决策 结果也可正确传递到供应链和物流管理的业务系统或工作人员,指导和 影响业务运行;

・产品全生命期数字孪生体能够及时完整地采集来自需求、设计、供应链、 制造、交付和使用环节完整信息,特别是使用阶段的动态信息,通过数 孪生体预测分析,能够为产品研发、制造和维护保养提供有效支持;

・ 集合以上因素,面向产业链的数字孪生体,能够为地方政府、行业决策 部门提供多种维度、视角及随时间演变的可视化大数据平台,支持相关 部门进行决策支持,为产业规划、招商引资和产业政策制定提供支撑;

・ 通过物联网、云平台等提升动态数据采集的及时性和有效性,应用大数 据、BI等技术提高数据展示的可视化水平;

・将数字孪生体与相关领域的业务系统相关联,提高决策和实施的自动化 水平。

3) 先知

・对于消费者和市场领域,预测消费者潜在购物需求、产品销量和市场潮

流趋势;

・对于供应链和物流领域,预测供应链生产和交付时间、货物物流时间、 物流瓶颈、库存变化和预警、风险事件的预测等;

・预测复杂装备使用过程中的故障隐患和趋势,实现预测性维护;

・综合以上因素,预测产业链发展趋势,包括市场需求、厂商营销动态、 供需平衡及产业GDP走势等,确保数字经济目标的实现;

・ 将产品仿真、系统仿真、物流仿真等技术深入应用到各领域的预测中, 不断根据真实世界的反馈数据,依据同步速率进行收敛,提高仿真预测 的精确度。

4) 先觉

・ 帮助消费者发掘新的潜能,给出超出个人认知局限的建议。如根据其他 类似人群的分析,从简单推荐一个好吃的餐厅,到帮助消费者发掘一项 新的兴趣爱好,开拓一个新的知识技能领域等;

・将人工智能应用到市场预测中,发现和预测潮流趋势,促进消费和指导 生产;

・帮助商户发现新商机,从简单的“啤酒加尿布”的摆放组合优化,到帮 助其选择产品,整合供应链,以及获得资本和信贷支持,开创一个全新 的商业版图;

・通过对产品需求变化的预测,对供应链全局进行分析和规划,制定合理 的生产、库存和物流计划;

・对于在整体系统和复杂环境中运行的高端装备(如风力电场、航空发动 机),应用深度神经网络等人工智能和大数据技术,快速精准地进行故障 定位和系统运维优化。

5) 共智

・ 多个数字孪生体之间共享智慧,共同进化。在现实社会中是人与人、企 业与企业之间不断碰撞,因缘际会。在数字世界则是数字孪生体之间的 碰撞和整合,模型延伸,数据交互,资源互补;

・消费者数字孪生体与物流数字孪生体交互,依据消费者习惯和订单内容, 规划“最快路径”、“最便宜路径”、“最短路径”、“拼单路径”、“顺路路 径”等;


・消费者数字孪生体与产品数字孪生体交互,实现个性化定制的智能产品, 并且在产品使用过程中源源不断地产生数据,制造商提供长期的持续服 务,如“可穿戴设备”和延伸服务等;

・供应链数字孪生体与产品数字孪生体交互,结合增材制造技术,提供最 优化的备品备件保障策略;

・跨界的数字孪生体也可进行交互,实现更大范围的“共智”,例如物流体 系、无人驾驶智能汽车、城市交通等数字孪生体的跨界交互;

・通过对市场趋势、供应商和生产者的能力评估、物流潜力等产业链资源 分析,以产业趋势和商业目标为导向,多个数字孪生体之间交互,自动 实现社会资源的快速高效整合。