数字孪生与数字线程：以数字方式复制资产的两种互补方式

随着制造业和工程领域的数字化转型加速，两个概念获得了广泛的关注：数字孪生体和数字线程。这两个概念都是指物理对象的数字表示，但它们的目的不同，并为公司提供了独特的优势。在此，我们将对数字双胞胎和数字线程进行比较，并讨论潜在的用例和优点。

数字孪生体是物理对象或系统的数字副本，包含物理对象的所有设计和运行数据，包括几何形状、性能数据和行为模型。数字孪生体的目的是实时模拟设备的行为，使工程师和操作人员能够监控性能并识别系统问题。

数字孪生体技术利用物联网 (IIoT) 传感器、机器学习和仿真软件来收集产品数据并生成准确的模型。然后，团队可以使用这些模型来预测维护需求、模拟系统的更改并优化流程（如安全协议、报告程序、制造流程等）。

例如，风力涡轮机的数字孪生体可以模拟风速和风向变化对涡轮机性能的影响，帮助运营商做出有关维护和能源生产的明智决策。

数字线程是从产品设计、制造到维护等的生命周期的数字表示，提供了连接生命周期所有方面的无缝数据流。数字线程的目的是提供一个完整、透明的制造系统视图，实现流程各阶段的高效协作和决策。

数字线程使用各种技术，包括计算机辅助设计 (CAD) 软件、产品生命周期管理 (PLM) 系统和 物联网 (IoT) 传感器，在工作流中收集和分享数据。数字线程技术通过优化可追溯性，实现对资产进度的全程追踪，并确保所有利益相关方在生产过程中保持信息同步。例如，航空航天公司可以创建一个数字线程，利用数字工程帮助组装飞机。生产团队利用基于 3D 模型的系统来确保飞机完全按照工程规范制造，并依靠数字线程来跟踪进度，识别生产过程中的问题和效率低下问题。

数字孪生体和数字线程都利用现实世界资产和流程的虚拟表示，但它们提供的功能截然不同。

Scale

数字孪生体具有可扩展性，但仅限于一定程度。数字孪生技术从单一来源/资产收集实时数据。虽然数字孪生体概念可以与其他孪生概念连接，模拟整个数字环境，但它们在评估特定生产环境时最有用。而数字线程概念则可以无限扩展。数字线程可以连接到（几乎）任何其他企业系统，包括数字孪生体。

因此，数字线程技术可能最适合必须从一系列部门、设备、系统和流程中收集数据的操作和/或环境。相反，数字孪生体将更好地服务于在特定生产环境中主要依赖重复性机器流程的业务。

数据集中

数字孪生体和数字线程都在一定程度上集中了数据。两者都能收集全面的传感器数据，并将数据汇总和存储到易于访问的数据中心。然而，数字线程使团队能够从数字孪生体和其他来源获取数据，并集中管理跨部门和生产孤岛的数据流，从而使整个公司都能访问相同的信息。由于数字线程概念的自动化功能使各部门和工作流之间不再需要手动传输信息，因此数字线程所附的数据也往往更加一致准确。

数字孪生体和数字线程均帮助组织提高系统效率、降低生产成本、改进产品设计并限制停机时间。不过，每种技术的影响都会因制造商的需求而异。

数字孪生体技术使制造商能够做到以下几点：

• 参与实时响应监控
• 对组织资产进行主动风险评估并利用预测性故障排除技术
• 利用数字模型和数字镜像加速创新

数字线程通过以下方式帮助制造商：

• 通过促进持续、同步的数据流来构建更敏捷的运营
• 加强跨资产和系统的部门间协作
• 优化制造和工程流程之间的连接
• 简化产品开发，缩短生产时间，更快地将产品推向市场
• 通过跟踪整个产品生命周期，包括设计决策、工程变更和维护记录，确保符合法规要求

数字孪生体和数字线程是企业启动或加速数字化转型的重要工具。使用 IBM Maximo 等先进技术工具可以帮助组织更快地实现这一目标。

IBM Maximo是一个综合性的企业资产管理系统，可帮助组织优化资产性能并简化日常运营。IBM Maximo 利用集成的人工智能驱动的云平台，提供全面的 CMMS 功能，可生成高级数据分析，并支持制造商就系统性能和优化做出明智的决策。

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