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众所周知，产品制造中的“猜测”可能导致巨大损失，而数字孪生技术与人工智能的融合有望破解这一难题。那么，这其中究竟隐藏着怎样的秘密？
数字孪生定义
数字孪生的核心在于对实际物体的全面数字化呈现。西门子公司的专家高斯博士也认同这一点。首先，这表示从产品设计的起始到完成，都要进行全过程的数字化。比如在汽车制造中，车身外观设计的机械问题，其数字孪生体就会涉及。其次，液压、电气、软件等各方面因素都需要纳入数字孪生体。这已不再是简单的建模或虚拟设计，而是与物理实体完全对齐的数字化呈现。此外，它还在产品推向市场及维护等环节发挥作用。从这个角度看，数字孪生全面展现了实体，就像为实体打造了一个完整的电子身份证。
在实际应用场景中，采用这种定义的数字孪生技术，制造产品时，员工能更直观地通过数字孪生模型来识别问题。一旦设备出现故障，他们可以先在虚拟环境中模拟排查原因。例如，对于大型发电设备，平时难以停机检查，而数字孪生技术可以在虚拟环境中追踪故障源头。这样的应用大大提升了设备的运行效率，同时也增强了产品的性能。
数字孪生提高效率
数字孪生对于提升产品性能有着显著影响。在制造业，数字孪生技术能模拟产品在多种设计方案下的性能和外观等关键因素。比如在建筑设计中，运用数字孪生，设计师在构思摩天大楼时，通过它可以直接看到不同结构布局下的应力点等数据。
在生产阶段，数字孪生技术能协助工人更精确地调整设备，确保按照最佳方案进行生产。从产品设计的多方案比较，到后期使用中的维修和调整，数字孪生都大大提高了效率。比如，在电子产品更新换代时，借助数字孪生，能迅速发现旧产品的不足并进行改进，这样不仅加快了产品上市的速度，还提升了产品的质量和市场竞争力。
人工智能结合仿真优势
现在，人工智能驱动的模拟逐渐在取代传统的实物原型设计。以手机新产品的研发为例，以前要制作多个实体样机来检验不同系统安装后的表现，比如耐高温能力和电池使用寿命等。然而，通过人工智能与数字孪生的模拟技术，我们可以在数字模型中输入多种指标和变量数据，运用人工智能算法来模拟各种实际测试情况。
通过这种方式，我们避免了大量投入在制作实物原型上，同时也加速了研发的步伐。特别是在研发像飞机发动机这样的复杂大型设备时，这种方法尤为明显。我们无需每次都等待实物模型的制作来完成测试，而是可以直接在虚拟环境中，利用发动机的数字副本，借助人工智能技术进行快速模拟测试。这样做不仅节省了时间和成本，还显著提升了产品的精确度。
产品生命周期内的结合
在产品从设计到制造、运营、服务与维护的每一步，西门子都把物理产品的数字版与人工智能技术融合。比如在家电设计阶段，通过数字孪生技术与人工智能打造出最优的结构模型；在部件选择时，明确各部件的配合关系；制造过程中，严格保证生产流程的正确无误。
在运营期间，我们运用数字孪生技术对数据进行持续跟踪，并借助人工智能来评估设备状态，以便及早发现潜在问题。进入服务与维护阶段后，我们依据这些积累的数据，通过人工智能制定维护计划，确保产品能稳定运行。这一系列动作构成了一个连贯、有序的系统。
面临的挑战
西门子近十年在推广数字孪生自动化过程中遇到了不少困难。技术上，起初的数字孪生技术尚不完善，数据收集的精确度不足，比如在早期采集到的数字孪生模型中，某些高精度工业仪表的数据就出现了偏差。而在人员层面，众多员工对传统的工作模式较为依赖，对数字孪生和人工智能融合的新模式接受度不高，比如一些老员工觉得新软件的操作复杂，且不太信任。
资金问题存在，搭建数字孪生系统初期需要投入不少资金，涉及软件购置、硬件升级等开销。在回报尚未显现之前，这样的巨额投入对企业而言是一大负担。这些因素都使得数字孪生技术的广泛应用受到了一定程度的推迟。
对企业的建议
企业若打算采用数字孪生技术，西门子副总裁持有独到见解。他们需在思想上拥抱创新，摒弃守旧态度。例如，那些固守传统生产模式的老牌制造业，若不转变观念，将难以适应数字孪生带来的变革。企业应逐步实施试点项目，比如可以先从某个生产车间或单一产品线入手，尝试引入数字孪生技术。
此外，我们必须注重员工培训。无论是管理层还是基层员工，都应熟悉新的工作方法。例如，可以定期举办培训班，以汽车制造企业为例，召集车间工人，让他们学习数字孪生技术的操作界面及数据查询等技能。
你认为数字孪生技术会对制造业的未来产生重大影响吗？欢迎点赞、转发，并在评论区展开讨论。
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