关于数字孪生体您需要知道什么
数字孪生体是与数字化战略密切相关的一个术语。但问题是,这个概念究竟是已经成为现实,还是仅仅是一个营销噱头。什么是数字孪生体?
Article
05.01.2026
简述
- “数字孪生体”一词在有关工业数字化的讨论中被广泛引用,这时常引发人们的疑问:它究竟代表着真正的技术进步,还是仅仅是一个热词?
- 实际上,数字孪生体已经是成熟的概念,并具有重要的实际应用价值。
- 数字孪生体是实物资产的虚拟化呈现,其通过最新数据持续更新,以反映其当前状态。
- 在工业环境中,数字孪生体能够提供设备性能的精准洞察,从而提高运营效率、支持维护工作并增强决策能力。
- 这项技术已不再停留于理论层面,而是成熟的解决方案,可为各行各业带来可衡量的效益。
数字孪生体是实物产品、流程或服务的数字化呈现。通过实物资产与其数字对应物之间的在线关联,可以进行各类分析以监测健康状况并预防潜在问题。
数字孪生体还支持仿真功能,可实现流程优化、减少计划外停机时间并实施其他改进。虽然这一概念并不新鲜,但随着工业物联网和人工智能技术的兴起,它的重要性日益凸显。
在工业应用中,实施数字孪生体的方法有很多种。例如,当现场设备通过边缘设备连接至工业物联网生态系统时,可以自动创建数字孪生体。或者,也可扫描序列号、上传照片或通过智能手机输入数据,从而手动生成数字孪生体。
在大多数应用中,数字孪生体会采集互联设备的数据、进行分析并提供可行见解。其开发过程通常涉及应用统计方法、机器学习及其他高级算法,以解析设备性能与运行状态。
每个资产都会分配一个数字孪生体。实现方法是通过网络(例如PROFIBUS)将设备连接至与云端工业物联网生态系统通信的边缘设备。建立连接后,将自动创建数字孪生体,确保精准复制实物资产并持续收集数据。
取决于工业物联网平台,数字孪生体可用于不同目的,例如分析现场仪表、识别老旧设备以及提供改进建议。
©Endress+Hauser
数字化使智能设备持续生成大量高价值数据。人工解析这些数据并不现实,而忽视它们则意味着会失去对应用的关键洞察。数字孪生体通过整合人工智能、机器学习和工业物联网等技术应对此类挑战,以便基于实物资产数据进行仿真。
数字孪生体自主收集并分析信息,从而提供可行见解,帮助改进过程或提高工厂可用性。越来越多的企业正在开发开放式平台,以扩展能够解读互联设备数据的数字体孪生解决方案。这些见解通常通过仪表盘呈现,以方便用户评估,无需专业的数据分析技能。
与传统的独立系统不同,工业物联网依赖持续提供运行数据的智能设备。数字孪生体将这些设备连接至云平台,创建虚拟化模型。这种方法与分析工具相结合,可将原始数据转换为清晰的可行见解,供整个团队使用。具体应用包括现场仪表分析、性能提升和维护优化。
可通过Netilion Analytics等数字服务获益于数字孪生体技术。这使得用户能够在Netilion工业物联网生态系统中注册并管理资产。这种解决方案可提供现场仪表洞察、识别老旧设备,并突出标准化与流程改进的潜在机会。
资产注册可通过多种方式完成。自动化程度最高的方法是通过边缘设备将网络接入工业物联网生态系统,这样无需人工干预即可创建数字孪生体。或者,也可输入设备信息或使用智能手机应用Netilion Scanner扫描设备、拍摄照片和记录位置信息,从而通过平台手动添加资产。
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注册完成后,系统提供分析和洞察,包括资产多样性、重要性和老化程度,所有信息均可通过集中式仪表板访问。
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