什么是数字孪生，数字化双胞胎有哪些功能和特点

本文目录一览

1，数字化双胞胎有哪些功能和特点
2，数字化双胞胎是什么
3，数字化双胞胎在现实中有哪些实践
4，digital twin什么意思

1，数字化双胞胎有哪些功能和特点

数字化双胞胎是一种拟人化的说法。“数字化双胞胎”分指现实世界以及利用数字化技术营造的与现实世界对称的数字化镜像。“数字化双胞胎”（Digital Twin）帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程，最终实现高效的柔性生产、实现快速创新上市，锻造企业持久竞争力。数字化双胞胎的实现有两个必要条件，即一套集成的软件工具和三维形式表现。“数字化双胞胎”已成为制造企业迈向工业4.0的解决方案。方案提出者如西门子等可以支持企业进行涵盖其整个价值链的整合及数字化转型，为从产品设计、生产规划、生产工程、生产实施直至服务的各个环节打造一致的、无缝的数据平台，形成基于模型的虚拟企业和基于自动化技术的现实企业镜像。数字化双胞胎模型具有模块化、自治性和连接性的特点，可以从测试、开发、工艺及运维等角度，打破现实与虚拟之间的藩篱，实现产品全生命周期内生产、管理、连接的高度数字化及模块化。

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数字化双胞胎有哪些功能和特点

2，数字化双胞胎是什么

根据西门子的解读：“数字化双胞胎”包括产品数字化双胞胎，生产工艺流程数字化双胞胎和设备数字化双胞胎，三个层面又高度集成为一个统一的数据模型，并利用PLM (全生命周期管理软件)、MES（制造执行系统）和TIA（全集成自动化），实现价值链数据的整合。

所谓“数字双胞胎”，就是数字形式的“双胞胎”：一个是存在于现实世界的实体；另一个存在于虚拟世界中，是利用数字技术营造的与现实对称的镜像。如今，数字双胞胎已应用在飞机设计、汽车制造和建筑维修等多种领域。而在医学上，人们希望在“硅二重身”中实现。近日，瑞士联邦材料科学与技术实验室（EMPA）的研究人员正在开发一种“数字双胞胎”，目的是要让疼痛患者和糖尿病患者得到最佳治疗。

数字化双胞胎是一种拟人化的说法。“数字化双胞胎”分指现实世界以及利用数字化技术营造的与现实世界对称的数字化镜像。如果以家用电脑为例，word文档和打印出来的文稿就是一对双胞胎。以导航软件为例，城市中的实体道路和软件中的虚拟道路也是一对“数字化双胞胎”；人们在导航软件中模拟交通场景，做出最佳出行决策，就是”数字化双胞胎”技术在日常生活中的一种应用。这是一篇报道里西门子（中国）有限公司数字化工厂集团数字化企业技术中心总监戴霁明给出的解读。

数字化双胞胎是什么

3，数字化双胞胎在现实中有哪些实践

比如医药企业需在实验室过程中拥有正确的路径并准确高效地建设工厂。葛兰素史克请西门子为疫苗研发及生产的实验室实现“数字化双胞胎”，并做测试及准备文件，以便能让某种疫苗规模化生产。通过“数字化双胞胎”建成新工厂之后，企业的质量控制开支减少13%，它的返工和报废减少25%，合规监管费用也减少了70%，推动了制药行业进入一个全新的时代。在中国，西门子陆续与航天科工、河钢集团、宝武集团、金宇生物、凯赛生物、云南白药、九牧等企业达成合作，为其数字化升级提供咨询或解决方案，进而从数字化转型中获益。其中，西门子为航天科工打造的贵州智能制造车间项目，以及与宝钢工业技术服务有限公司合作建设的虚拟远程运维平台和标准研究项目均被列为“2017年中德智能制造示范试点项目”。

数字化双胞胎在现实中有哪些实践

4，digital twin什么意思

digital twin数字孪生双语例句1Twin microprocessor digital signal processing applied in automobile vibration analysis双微处理器数字信号处理技术用于汽车振动分析

digital twin也叫数字孪生关于数字孪生，其在科幻小说、数字化行业报告等多种场景中都有大量的呈现，其切实与我们日常的生活贴合，以至于成为了共识为未来的发展状态，但其中过程中需要的技术革新、基础条件、前提设定等，都需要一一打通，在现阶段仍有大量的难点，而认识到这些难点，更能进一步理解数字孪生的意义不仅仅是生产生活的改变，而代表着社会化水平的真正“质”提升。取一个简单的社会生活“切片”，例如在大型桥梁的运维过程中，对于“车流量”的监控是最基础的需要，而在数字孪生的状态中，目前可设想的理想状态便是现场的摄像头等设备捕捉车辆经过过程，并在运营中心中以形象化的车辆模型可视化呈现，并即时显示当下桥梁各个部分的车流量水平，以为运营团队提供一线的决策量化依据。场景化的描述是一种状态，但落实到现实的技术实现路线上，其中便涉及若干的难点和问题，例如在前端是否有搭载视觉分析模块的摄像头设备，以及其对应的车辆视觉分析的人工智能深度学习是否积累足够的素材来进行相应的识别训练；其次，其对应数字化平台中是否能够对外接入视觉分析的信号及反馈，对内可否搭载桥梁的完成工程BIM数据以及其底层可视化数据平台是否提供相应的车辆模型标签等接口，以一一在数字化系统中镜像呈现现场的状态；再次，如此巨量的数据信息，包括动态的车流量变化、静态的桥梁结构模型数据、动静态结合的车流量对桥梁自身结构的力学影响等，其对应的基础服务器硬件配置是否提供了足够的、稳定的算力支持，以支持一线业务的持续开展。目前看，在各个环节中，例如前端的视觉学习、底层可视化数据引擎的云渲染支持、基础服务器农场的算力提升等，都取得可观的进步，但是尚未真正打通全环节，实现一个场景数字孪生时间维度上的全生命周期、空间维度上的全方位布局拓展，而这也是未来要实现真正的数字孪生场景落地终极状态之前需要解决的问题，也是相关企业能够取得进一步竞争壁垒的重要机会。

同问。。。