数字孪生即将到来

数字孪生是物理事物或过程的数字模型。其目的是帮助组织在这些问题发生之前检测过程或物理事物中的瓶颈和/或问题。通过这种方式，可以采取主动（和厌恶）的行动。

例如，为了改进制造流程或分析改变工厂设备维护周期的影响，可以构建物理工厂的数字双胞胎。或者它可以用于智能城市，用于分析交通拥堵和改善交通模式。

对于企业而言，使用数字双胞胎可以避免昂贵的维修需求和对客户服务的不利影响。使用数字双胞胎进行分析和评估也可以降低风险。

所有这些都是企业越来越多地寻求采用数字孪生技术的原因。

创建数字孪生

创建数字孪生需要来自使用和创建系统的每个人的信息和数据。这是因为任何单个事物或过程的现实都涉及信息和数据的360度视图，因此任何试图模拟这种现实的数字孪生都必须具有相同的视图。

如果您正在为某个产品的制造过程建模，您将需要来自工程系统的产品CAD图纸和信息、来自制造和采购系统的零件信息、来自制造系统的装配和制造信息、来自制造系统的业务流程信息ERP或MRP系统、来自采购、成本会计和财务系统的成本信息、来自建筑信息系统的设施信息、来自IT系统的IT流程信息、来自HR系统的人事信息等等。

积累和验证所有这些信息，然后对所有数据进行建模，使其适合并在数字双胞胎的环境中工作，这是一项艰巨的任务。在IT方面，这项任务需要数据分析师、数据管理员、应用程序专家、业务分析师和网络/系统人员的积极努力。

如果您的组织不熟悉数字孪生技术，您可以寻求数字孪生咨询或数据孪生构建软件平台的帮助。但是，这些实体都不了解您的组织或其动态。你仍然需要你自己的人来做这项工作。

测试数字孪生

一旦构建了数字双胞胎，就必须针对其旨在模拟的设备或流程的物理现实进行严格测试。

如果数字双胞胎模拟一个从头到尾的制造过程，它必须与过程的实际操作并行运行，直到它达到一个点，每个过程步骤和结果都可以在数字双胞胎中准确捕获并反映在双胞胎和物理事物或过程之间同时获得准确的结果。

如果构建数字孪生模型以模拟城市的道路和高速公路网格，以监控交通流量和确定交通拥堵点，则数字孪生模型必须能够获取和处理实时交通事件；将这些流到道路上；识别交通拥堵点；评估交通堵塞是否是由于道路建设或事故造成的暂时性；或识别拥堵是否是由于交通路线设计等原因造成的。该数字模型必须针对实际道路和高速公路条件的物理现实运行，直到所有数字孪生利益相关者都对数字孪生仿真准确反映城市道路和高速公路的物理现实感到满意。

将数字孪生的结果与事物或过程的物理现实对齐的过程本质上是迭代的。通常，IT和业务用户的数字孪生团队会发现丢失的关键数据或信息，然后添加它们。在某些情况下，必须修改数据建模以确保各个数据点之间的连接是准确的。

在分析学科中，黄金标准是分析产生的结果与主题专家得出的结论之间的准确率达到95%。这应该是数字孪生的精度目标。

为了达到这一点，ITQA小组必须大量参与测试和重新测试，最终用户和任何需要调试或调整数字孪生模型的IT领域也应该如此。

维护数字孪生

一旦您实现了准确模拟您正在建模的过程或物理事物的数字双胞胎，您就必须确保生产中的持续准确性。

业务流程可以改变。它可以像制造主管所做的微小调整一样微妙-并且忘记告诉任何人。

数据也会漂移。如果您的公司更改为新的采购系统并且需要为数字双胞胎进行新的API或数据转换怎么办？

最后，还有日常维护。与其他软件一样，数字双胞胎也会有错误。当发生处理或数据错误时，IT必须随时解决问题。

最后的话

公司IT的未来将越来越多地转向基于实时数据的虚拟现实和图形建模。

数字双胞胎是这个未来不可或缺的一部分。

但要开发、完善和支持数字孪生，IT还必须改革其开发、测试和维护策略。

在生产中积极使用的数字双胞胎必须是准确的。就像在线交易系统一样，它们必须保持正常运行。如果出现问题，IT必须立即介入并修复它。如果不这样做，错误的决定可能会对公司造成灾难性的损害。

对于CIO和其他IT领导者来说，考虑数字孪生生命周期以及IT将如何支持它还为时过早。