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隨著智能制造的推進，數字雙胞胎（Digital Twin）一詞曝光頻繁，已成為邁向工業4.0進程中極為重要的關鍵技術，更是目前炙手可熱的投資主題。

Gartner預測，到2021年，全球至少超過50％的大型工業公司將使用數字雙胞胎技術。如果企業想要在競爭中保持領先地位，就需要考慮實施數字雙胞胎的可行性。

對傳統企業的價值

數字化雙胞胎，也稱為數字孿生，維基百科對其解釋為：指在信息化平臺內模擬物理實體、流程或者系統，類似實體系統在信息化平臺中的雙胞胎。簡單來說就是物理模型的數字仿真復制品。

它可以將人工智能、機器學習和軟件分析與數據相結合，創建了生動的數字仿真模型，隨著物理對應物的變化而更新和更改。

   

在各種工業領域，雙胞胎正被用于優化物理原型，系統和制造過程的運營和維護，使企業能夠在問題成為問題之前進行反復試驗，大幅度降低企業的生產研發成本，加速生產周期。

高性能計算（HPC）、物聯網、降階建模（ROM）等模擬方法以及其他技術的進步推動了數字孿生的轉變，還迎來了“第二代數字化雙胞胎”，其將仿真的重點從設計“更好的”產品延伸到“更有效”，在復雜、高價值產品制造領域影響越來越大。

HPC迎來了新一代數字孿生

“第二代數字化雙胞胎”代表了仿真模擬技術新時代的來臨。它是一個集成的系統仿真，能夠連接虛擬的原型復制品，以及展示產品在其整個生命周期內相關的歷史和其他數據，實現連續模擬。

   

如此長時間仿真模擬也意味著計算機需要處理大量的數據，甚至需要長時間執行大規模仿真。超級計算機的發展縮近了企業和高性能計算之間的距離。

利用高性能計算資源進行仿真的方式往往被稱為“降價建模”，它使得工程師們能夠運行大規模仿真，并且可以使用復雜的數學算法來簡化高保真模型，實現了“第二代數字化雙胞胎”的可行性。

除此之外，HPC還能在雙胞胎生成的大量數據中獲取價值（包括機器學習和AI）。通過最先進的可視化和增強現實（AR）技術呈現的分析結果可以提供可優化的意見。

   

AI和數字化雙胞胎幫助石油工廠優化  
 

除了運行分析之外，HPC平臺還用于訓練機器學習模型，這些模型可以識別數字雙胞胎數據中以前無法預料的情況，這種功能在創建下一代雙胞胎中發揮重要作用。

制造業中的用例

數字雙胞胎技術已經涉及多個行業，使企業能夠進行測試，并在數字世界中做出更明智的決策，然后再在物理環境中實施。

制造業是目前利用數字雙胞胎最多的一個行業。按時向期望客戶生產高質量的產品對任何制造企業都是首當其沖的目標。

早在上個世紀90年代，數字雙胞胎在美國宇航局NASA的研發生產中發揮了作用。

   

在研發階段，需要降低物理樣機的成本；在運營階段，需要對航天器進行遠程狀態監控和故障監測。  
 

一般航天器通常無法進入，因此通過遙測收集傳感器信息是他們能夠監測性能并完成可能需要的任何調諧或調整的唯一方式。當載人任務遇到問題時，模擬器和數字雙數據庫可以幫助確定問題，設計可能的修復方案，并在要求宇航員在太空進行危險的修復之前測試地面的修復行動。

在汽車制造業中由是如此。汽車制造企業可以為其銷售的每一輛汽車創建數字雙胞胎，使他們能夠分析汽車在物理環境中的表現，并跟蹤車輛從創建到報廢那一天的全過程。

   

汽車維修數據的傳達

大多數傳感器已經被安置在新發布的車輛中，當你去4S店進行汽車維修或者診斷時，這個傳感器數據會告訴維修工需要修理什么。同時這些數據以自動傳輸回企業數據庫，分析數據并執行預測分析，從而使駕駛體驗更加智能和安全。