浙江能源数字孪生企业

数字化的转变对于传统的工业企业来说可能会非常困难，因为它同沿用了几十年的基于经验的传统设计和制造理念相去甚远。设计人员可能不再需要依赖于通过开发实际的物理原型来验证设计理念，也无需通过复杂的物理实验才能验证产品的可靠性，不需要进行小批量试制就可以直接预测生产的瓶颈，甚至不需要去现场就可以洞悉销售给客户的产品运行情况。 这种方式，无疑将贯穿整个产品的生命周期，不只可以加速产品的开发过程，提高开发和生产的有效性和经济性，更有效的了解产品的使用情况并帮助客户避免损失，更能准确的将客户的真实使用情况反馈到设计端，实现产品的有效改进。 而所有的这一切，都需要企业具备完整的数字化能力，而其中的基础，就是数字孪生，即技术。数字孪生的关键有两个，一个是物联网，一个是三维可视化仿真。浙江能源数字孪生企业

自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。 更完整地测量： 只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确的测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现准确的分析和优化。 但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。 而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。 例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。上海三维数字孪生平台数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线在没有建造之前，就完成数字化模型。

数字孪生的进展： 实现的许多关键技术都已经开发出来，比如多物理尺度和多物理量建模、结构化的健康管理、高性能计算等，但实现需要集成和融合这些跨领域、跨专业的多项技术，从而对装备的健康状况进行有效评估，这与单个技术发展的愿景有着明显的区别。因此，可以设想这样一个极具颠覆的概念，在未来可以预见的时间内很难取得足够的成熟度，建立中间过程的里程碑目标就显得尤为必要。 GE将其作为工业互联网的一个重要概念，力图通过大数据的分析，可以完整地查看物理世界机器实际运行的情况。突然赋予了设计师们以全新的梦想。它正在引导人们穿越那虚实界墙，在物理与数字模型之间自由交互与行走。

近几年，数字孪生的井喷式发热： 据行业类**表示，未来十年内，数字孪生将表示数十亿个事物，万物皆可数字孪生。通过数字孪生技术可以更好的了解客户需求，为物理实体创建虚拟对象，模拟其在现实环境中的行为，改善现有产品、运营和服务，使物理世界的运行数据能够通过传感器采集反馈到数字世界，使可视化管理、实时仿真验证和智能控制成为可能。 当下，企业、国家质检的市场竞争不只是自主创新能力的市场竞争，也是自主创新效率的市场竞争。市场上的取得成功不只是能否开发设计生产出来某类新品，而是能否高效率、低成本、迅速地推出市场需要的商品。 创新是一个尝试错误的过程，那把自主创新跟数字孪生放到一起来看，数字孪生的价值是什么呢？便是找到一条零成本尝试错误之途。在虚拟世界中模拟仿真，不断尝试，不断让犯错成本降低至零。 物联网、大数据、云计算正在勾勒一张蓝图，打通各行各业的数据孤岛，把来源于物理世界的数据传送给数字孪生世界，数字世界快速优化、意见反馈，服务于交通出行、生产制造、工程建筑、医疗卫生等方方面面。数字孪生将驱动着新材料开发。

数字样机较初是指在CAD系统中通过三维实体造型和数字化预装配后，得到一个可视化的产品数字模型（几何样机），可以用于协调零件之间的关系，进行可制造性检查，因此可以基本上代替物理样机的协调功能。 但随着数字化技术的发展，数字样机的作用也在不断增强，人们在预装配模型上进行运动、人机交互、空间漫游、机械操纵等飞机功能的模拟仿真。之后又进一步与机器的各种性能分析计算技术结合起来，使之能够模拟仿真出机器的各种性能。因此将数字样机按其作用从几何样机，扩展到功能样机和性能样机。 无论是几何样机、功能样机和性能样机，都属于数字孪生的范畴。数字孪生的术语虽然是较近几年才出现的，但是数字孪生技术内涵的探索与实践，早已经在十多年前就开始并且取得了相当多的成果。数字孪生就是在云端搭建一个和实际场景一样的虚拟现实环境，把实际环境的变化映射到虚拟现实场景中。上海三维数字孪生平台

数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。浙江能源数字孪生企业

数字孪生的意义： 较为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命追踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是对智能制造的意义所在。 智能系统的智能首先要感知、建模，然后才是分析推理。如果没有对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实。浙江能源数字孪生企业

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