數字化技術正逐漸獲得設備制造商的認可，因為使用數字雙胞胎進行虛擬調試將降低機器制造的成本。在機器的制造過程中，早期產品設計的好壞會影響后期制造甚至客戶使用效果，如何確保設計方案的合理性是制造的關鍵。在過去，要想在產品早期設計階段發現全部問題的是很難的，特別是想要先于競爭對手發布產品。

　　傳統制造商一般在獲得第一個客戶后，再將組件和子系統集成到機器中，然后才會有可能發現設計的問題，而這個時候再去通知設計進行方案改進，將會導致昂貴的成本，并有可能超過項目的預算。那么，我們應該如何解決這個問題？

　　為了降低這種因設計失誤而引巨大發損失的風險，制造商開始尋求新的方法，在產品開發初期采用動態建模和仿真工具，對機器組件進行虛擬調試，在產品生產之前驗證出所有的設計問題。這種基于物理規律和經驗數據的預測模型越來越多地被稱為數字雙胞胎或虛擬調試。

　　什么是數字雙胞胎？

　　數字雙胞胎通常被理解為使用軟件工具來實現裝配線或整個生產可視化。其實，設備在集成到裝配線之前還需要單個機器調試，并允許用戶探討機械如何被驅動系統驅動的，可以理解為將所有單品和整機系統進行全面的模擬。

　　采用這種方法主要是為了幫助設計者在機器開發調試階段發現所有問題，并強制性做出設計上的變更，從而最大限度降低整個制造過程的成本。單單從勞動力的層面來說，如果產品在整合和調試階段發現問題才去補救，將比在概念和設計階段發現問題多付出100倍的努力來解決。

　　如果在系統交付給客戶后仍然存在問題，那么修復成本就會繼續增加，整個產品成本就會變得很大，從而造成生產損失、勞動力浪費以及重大名譽損失。

　　因此，采用虛擬調試工具降低成本是設備商的必然選擇，這些成本降低幅度可以從50％到100％不等。然而，大多數機床制造商仍然認為實物調試階段才是真實的時刻，期望在實際環境中測試出問題，并把解決這些問題所花費的時間和資金算到經營成本的一部分，其實，這是一種很大的浪費。

　　虛擬調試驗證硬件可行性

　　數字雙胞胎可以被定義為基于物理對象的模型，其包括由來自不同工程領域（機械、電氣、液壓等等）的眾多子系統組成的機器動力學和運動學。數字雙胞胎的目的是預測機器運行過程，觀察其對輸入功率和負載變化的響應。

　　在這種情況下，虛擬調試就是在數字雙胞胎將各種子系統整合在一起，然后通過模擬真實工作環境來測試其運行。從本質上講，這個過程是如同在真實機器上執行相同的測試，只是比實物測試更早，而且沒有硬件成本的支出。

　　數字孿生系統為工程師提供了一個嚴謹的平臺，通過數字雙胞胎可以幫助設計者，在開發控制系統時連接和測試控制器。然后，通過將控制系統集成起來并在數字雙胞胎上的實時自動化平臺上運行，工程師也可以在供應商提供組件的情況下，開始基于雙胞胎平臺進行硬件驗證。

　　虛擬化可以降低生產成本

　　在設計初期對機器設備的運行結果進行了解，將有助于降低調試期間的大量成本。例如，基于虛擬模型的執行機構選型可以減少小馬達失敗率，并降低采購過大的部件在產生額外成本。快速測試可以觀察機器工作周期的任何變化，捕捉到一個晚期的設計缺陷，這種虛擬調試將能大幅降低企業的成本。

　　這種基于雙胞胎的設計技術不會一蹴而就，但它代表著先進制造的發展方向。隨著早期一些使用者將數字雙胞胎整合到他們的設計和開發流程中，我們將看到將越來越多的模型，預計未來10年全球數據庫和機器學習技術將緊密整合。

　　制造商將虛擬調試運用到的設計過程是數字化制造轉型最好切入點，可以為降低集成成本和降低產品風險帶來了直接的好處，同時為未來的數字孿生發展奠定了堅實的基礎。

　　大數據分析減少停機時間

　　數字雙胞胎可以看作是物理資產的虛擬復制品，但實際上不僅是這樣，數字雙胞胎是物聯網、機器學習和人工智能的結合。它不僅可以創造物理設備的復制品，還將分析和預測該設備操作的所有變化。

　　我們已經進入一個新時代，數據已經成為企業獲得的重要資源之一，無論是用詞還是設備機器，現在的目標是收集盡可能多的數據，以便于檢測趨勢和對特定的情況作出反應，數字雙胞胎實則上借鑒了大數據的趨勢。

　　如果你正在管理一個機器人，那么你需要觀察它的運轉趨勢變化，分析機器停機的早期跡象，然后執行預測性維護，以防止機器故障的發生。越來越多的企業期望看及早到問題并制定積極主動性的應對方案，在數字雙胞胎的基礎上，一旦有足夠的數據、經驗和足夠的樣本，就有能力轉向預測性的、規范性的解決方案。

　　數字雙胞胎不是簡單的機器人或渦輪機，它就像你正在操作的實際機器一樣。數字雙胞胎匯集了過去運行的經驗總結，以及關于物理機器運行的所有數據，可以借鑒部分經驗來預測何時發生某種故障或其他不必要的事件，并且可以學習如何避免該事件。

　　數字化將帶來更多好處

　　在過去，車主在到車庫之前不會知曉輪胎、剎車、發動機或變速箱的情況，沒法判斷汽車是否需要保養。現在，汽車數字雙胞胎可以給車主報告，并建議車主何時需要進行更換和維修。正如特斯拉的所有汽車都連接到云端，他們通過車輛上的傳感器收集數據，再經過數據分析預測，以建立用戶汽車的準確表示，并預測如果一個人執行某種行動會發生什么。

　　利用數據分析也可以進一步給車主操作提供合理的建議，例如根據天氣預測、制造制動器磨損以及下一條曲線的走向來分析，在不使用牽引力控制的情況下，你可以在給定多少速度達到最佳行使。在未來，基于所有收集數據的分析，自動駕駛儀將能夠根據情況降低速度，以防止激發汽車潛在問題而導致系統崩潰。

　　收集設備或產品的數據其實是一項投資，使用這些數據可以優化設備運行周期時間，可以減少停機時間和提高產量，而且這種投資可能會很快產生回報。在這個新時代，機器人能夠根據以前的經驗優化自己或作出正確決定，最終會達到機器人要求優化其路徑或尋求在特定情況下執行特定操作的權限的效果。

　　數據收集是關鍵環節，又是一個長期過程，雖然并不知道這些數據以后能用來做什么，但可以肯定，這些數據的積累將可以為未來提供有力的參考，機器可以采用過去的經驗優化生產或避免故障。