关于双胞胎，有几件事人人皆知。它们总是成对出现，而且永远不会完全相同。因此，说到数字双胞胎的工业技术，有两个著名的定义就不足为奇了，它们有许多相似之处，但也有一些显著的不同。
数字孪生是网络物理工业系统的重要组成部分--该技术对于正在进行的第四次工业革命的重要性不亚于蒸汽动力对于 18 和 19 世纪第一次工业革命的重要性。然而，尽管几乎所有提供网络物理系统硬件或软件的供应商都声称它们与数字孪生兼容，但它们都使用自己的定义。其中有两个具有显著共性的定义来自技术研究与咨询公司Gartner和数字孪生 Consortium，后者是一个由学术界、政府机构和工业界组成的组织，旨在加速数字孪生 使能技术的开发、采用、互操作性和安全性。
根据 Gartner 的说法，"所有数字孪生系统在改善业务成果方面都有两个主要作用"。其中之一就是提高态势感知能力："从功能上讲，所有数字孪生体--至少--都会监控来自事物的数据，以提高我们的态势感知能力"。在实践中，这意味着数字孪生 将以某种方式代表一个流程的运行，使用从监控流程要素（例如生产线上的机器）的传感器收集的数据，告诉操作员流程中随时发生的情况，并对这些数据进行分析，以提供关于如何优化流程以提高产量和改善环境绩效的见解。如果数字孪生 与工厂中的执行器相连，甚至可以自动进行优化。表示方式可以是图形化的--工艺流程图或工厂生产线的 3D 效果图，也可以是表格或仪表盘上一系列变化的数字。
另一方面，数字孪生 Consortium 将数字孪生 定义为 "以特定频率和保真度同步的真实世界实体和流程的虚拟表示"，它使用 "实时和历史数据来表示过去和现在，并模拟预测未来"。这一定义并不坚持 Gartner 所规定的与传感器的实时链接。对于数字孪生 Consortium 来说，只要指定了更新频率，就可以每小时、每天、每周甚至每月更新一次。
Gartner 模型有三个 "支柱"，由四个 "模块 "组成。这些支柱是 "如果"--换句话说，模拟系统在某些输入条件下的反应；"现在"--从分布式传感器获得的实时数据显示，系统目前的行为如何；以及 "下一步"--系统在某些输入条件下的反应。- 根据分布式传感器提供的实时数据得出的系统当前的表现；以及 "下一步？- 系统未来将如何运行，例如，组件何时可能出现故障？
这些模块是推导支柱所需的数据和软件。首先，必须通过 "实体元数据 "来定义系统--这是系统中每个组件的所有不变信息。其中可能包括机器的序列号、物理尺寸以及详细的物理或图形模型。选择适量的元数据至关重要--太少，数字孪生 ，将无法准确识别设备；太多，多余的信息可能会淹没和掩盖重要的事实。系统一旦定义，就需要监控和记录 "生成的数据"--由组成工厂或其他结对系统的物联网设备的分布式传感器网络收集的有关系统组件状态的所有信息。同样，实现正确的粒度至关重要。
一旦掌握了这些数据，就需要对其进行处理，这就是另外两个模块的作用所在。其中第一个模块是 "分析模型"--定义为 "可提高态势感知能力的孪生实体行为的虚拟表示"。这些模型最重要的一点是，它们必须将生成的数据与数字孪生 的运行目的联系起来；例如，以一定速度运行机器工具所需的能源成本，或流程变化对产出的影响。
最后一块是 "软件组件"，根据 Gartner 的定义，"编排数据摄取、分析、事件生成，以及（如有必要）任何可视化和工作流程（用于自动化业务响应）"。软件组件的例子可能是一个根据数字孪生生成的数据或分析模型创建和安排维护任务的系统，也可能是一个第三方图形渲染软件包，甚至是一个游戏引擎，用于生成工厂的增强或虚拟现实可视化效果。
不过，根据数字孪生 Consortium 的定义，实时数据和历史数据代表过去和现在，并模拟未来，这意味着它认为这三个支柱都至关重要，区别在于收集数据和更新数字孪生 的方式。
空间数据系统（如NavVis 提供的数字孪生系统）的输入可分为实体元数据和软件组件两类。NavVis 解决方案主管 Lorenz Lachauer 博士解释说。"一方面，NavVis 提供的数据是由我们的室内地图系统（如NavVis VLX ）生成的。根据 Gartner 的数字孪生 定义，这些由点云和全景图像组成的数据属于外部数据源，更具体地说是'物理数据'。此外，数字孪生 由四个基本构件组成，其中之一是软件组件。其中，有可视化组件，而这正是NavVis IVION 所适合的"。
Lachauer 强调说，在所有情况下，NavVis 系统关注的是工厂或加工厂，而不是产品。它可以将实时数据与相关机器的空间数据/可视化数据联系起来，提供精确的点云数据和全景图像，并让用户能够与之互动，以便为生产操作的可视化表示提供位置、物理形状和尺寸信息，然后将生成的数据分配给这些数据，以便于在系统中导航，并确定在任何特定时间可能需要关注的精确地点。
"Lachauer 评论说："数字孪生从来都不是由一家制造商完成的。"业内的每家软件或硬件生产商都声称'我们做的是数字孪生'。但我们可以从 Gartner 的定义中看出，这是由至少几个组件组成的东西。"他说，越来越多的物联网公司正在开发和提供能够提供传感器、实时数据和连接性的系统，但它们并不能很好地实现生产设施的可视化。"因此，如果引入物联网和传感器数据，并将其与更准确的可视化数据相结合，那么你就可能拥有一个全面而有用的数字孪生 。"
Lachauer 团队成员、高级解决方案经理 Phillip Quadstege 将NavVis 的作用与数字孪生 Consortium 的定义联系起来。"它指出，在数字孪生 中，有多个相互关联的数字模型。它明确指出，数字模型可以是三维测量、三维CAD 模型、数学公式等。我们适合三维测量这一部分。在这些虚拟表征中，你有几个相互关联的模型，它们相互交流"。
越来越多的物理设备都有一个数字孪生 。然而，Lachauer 说，很少有制造设施或资产能以这种方式得到充分体现。空间数据是制造业数字孪生 的关键组成部分，可为生成的数据提供来自真实工厂的可视化背景。特别是当多个子流程分布在一个室内空间时，NavVis 设备和系统为操作员定期收集数据、跟踪工厂物理布局的变化以及在必要时更新数字孪生 提供了直接的方法。
正如我们在本文前面所看到的，业界最具影响力的两个机构所提供的数字孪生的定义在大多数方面都是一致的。它们都要求存在能识别生产工序 各个组件的数据，并且在流程运行时不发生变化，同时还要求收集有关这些组件运行情况的变化数据。对这些不断变化的数据进行分析，以便深入了解如何以对操作员最重要的方式优化流程，物理和软件组件都有助于数字孪生 的组成和运行。
这两个定义的一个主要区别在于，运行数据是用于即时更新孪生体，还是定期更新。NavVis 提供收集和可视化空间数据的系统，以帮助定义容纳生产工序 的空间的物理布局，如果布局发生变化，还可用于更新支撑数字孪生 的物理模型。这样，它就成了为数字孪生 做出贡献的软件组件之一。
在随后的文章中，读者可以了解数字孪生如何提高生产设施和运营的性能，以及空间数据（如NavVis 提供的数据）如何成为其中的重要组成部分。
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