數字孿生丨如何利用現有數據提升產品耐久性？
1、產品迭代
產品在不斷迭代，產品開發周期也在不斷變化，這在很大程度上受到海量數據的影響。如今，數據不僅用于驗證虛擬模型，如系統設計中使用的數字孿生模型，而且在運營過程中也發揮著至關重要的作用。與過去不同，公司一旦產品發布便無法得知其狀況，現在卻能夠持續與產品保持連接。
2、海量的數據
事實上，現代產品具有傳輸數據的能力，這些數據用于評估產品狀態、監控性能、檢測異常、識別潛在的意外工作條件和情景等。數據、數據、數據無處不在！
這些數據通常由一個“大腦”處理，也就是所謂的“運營”數字孿生，它們揭示出關鍵的洞察。聽起來很簡單，對吧？然而，部署數字孿生以精準地挖掘出最佳的可執行洞察，只有在擁有合適的技術合作伙伴時才有可能實現。
無論是來自仿真還是傳感器，今天的挑戰不在于數據的可用性，而在于其高效且有效的利用。數據常常雜亂的、不完整的、形式各異的、帶有雜質，甚至是無關的數據。在實踐中，只有經過徹底清洗過程后，一小部分可用數據才具備被“大腦”處理的資格.
3、“黃金”的生命周期
為了直觀地解釋典型場景中的數據流，我喜歡用“黃金”生命周期作類比。
機器、車輛或其他資產生成的數據就像河床中的沉積物。要提取有價值的洞察，我們需要像淘金盤這樣的工具，它通過篩選沉積物來發現珍貴的金屑。這個過程類似于數據準備，我們在其中篩選和組織真正相關的數據。
一旦我們準備好了數據，就進入處理階段。在這個階段，我們提升其價值。數字孿生通過物理或基于人工智能的技術進行處理。同樣，從金屑中，我們可以打造出一枚戒指。
一旦金戒指閃閃發光，就不應該被放在抽屜里；相反，應該將其展示出來。同樣，數字孿生生成的結果必須通過合適的儀表板來訪問查看。
我們的類比沒有提到的是反饋。事實上，基于獲得的結果，我們可能會選擇修改產品或其組件，從而增強它們或改進下一代產品。與保持不變的河床不同，我們可以根據從運營數字孿生中獲得的洞察來適應和改進。
4、預測性維護
目前，預測性維護代表了最常見的運營數字孿生（operational digital twin），覆蓋了大約 25% 的應用。這些數字孿生作為虛擬傳感器，實時監控物理資產，計算諸如關鍵組件的剩余使用壽命（RuL）或健康狀態（SoH）等指標。
它們帶來了諸多好處：
- 提高安全指數
- 減少停機時間和其他成本
- 延長系統壽命
- 實踐計劃性維護行動
- 實現根本原因分析
- 提升可靠性，增加競爭力
它們在組件級別上易于實施，并可應用于多個領域，包括：
- 電動汽車領域，追求輕量化設計以延長續航里程，增加了疲勞相關故障的風險；
- 重工業領域，由于物料搬運，組件承受高負荷；
- 結構應用領域，結構必須承受來自移動設備（如起重機）的動態載荷或影響高大天線的風載荷。
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5、未來趨勢
研究表明，在未來十年內，數字孿生市場的復合年增長率平均為 40%。這一預測增長意味著從 2024 年的 150 億美元增長到 7 年后的 1500 億美元。
數字孿生技術將有越來越多的應用，可以處理來自現場的傳感器數據，并將其轉化為可讀的形式；通過揭示和增強其隱藏的信息，例如計算理論關鍵績效指標（KPI）、實施糾正措施和檢測系統異常。
與合適軟件解決方案提供商合作應滿足兩個關鍵要求：
- 首先，供應商必須提供技術民主化的人工智能（AI）技術，這樣無論用戶的技術水平如何，都可以進行使用；
- 其次，解決方案合作伙伴必須是真實可信的，引導公司能夠完成其數字化旅程。
Altair 提供最全面的數字孿生解決方案，包括可以無縫集成到既定工作流程中的同類最佳技術。此外，Altair 提供領域專業知識——技術專家！事實上，除了提供軟件，Altair 首先是一個由專業人員組成的公司，我們隨時準備幫助您更高效地實現目標！
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