煤矿场景中的数字孪生系统，主要数据价值挖掘的应用点有哪些？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-06-03 03:53 标签： 数字矿山
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2022年5月26日，“人才港云课堂-数字孪生的发展与应用”活动顺利举办。超过400位来自人工智能企业、高校科研院所及投资机构的公司管理层、技术研究人员收看直播。本次活动邀请到上海天使投资人联盟（海天会）秘书长吴锦涛做主持，来自上海维智卓新信息科技有限公司创始人陶闯博士和叠境数字科技（上海）有限公司副总裁石志儒博士分别做了分享。

陶闯博士以“数字孪生的核心引擎-时空AI”为题，首先向我们讲解了数字孪生的基本概念：“物理世界是由人能够理解和感知的，数字世界则是辅助机器理解世界，我们把物理世界和数字世界融合，形成人与机器共同理解的数实世界，达成人机协同与决策智能，这是数字孪生。”随后陶闯博士向大家介绍了构筑城市级数字孪生的五大技术，并详细介绍了未来智慧城市可实现的应用场景。随后，陶闯博士重点介绍了时空AI技术体系，包括技术定义、技术关键点至时空知识图谱等，并通过现阶段疫情智能防控、智能营销以及商业智能决策等方面的应用，详细说明了数实公生的世界中如何利用时空AI来进行城市和商业的智能决策。

在石志儒博士“数字孪生赋能智能制造”的演讲中，详细阐述了数字孪生赋能智能制造的三个维度，分别是工厂数字孪生、产品数字孪生及生产数字孪生，通过数字孪生，可以在工厂设计建设、生产流程、虚拟交付等多个环节进行仿真验证。石志儒博士还解读了如何通过5G数据全连接，实践AR/VR（增强现实技术/虚拟现实技术）透明数字孪生工厂等技术。

一起听听两位嘉宾的总结干货

我们的愿景是实现未来数实共生的城市、商业和生活。而数实共生，是一个数字和物理共同融合发展的世界，也是线上线下融合、虚实融合一体的世界，既Phy-gital  world（Physical+Digital）。数据和AI作为这个世界的神经和大脑，将帮助人类更好的做出决策，同时也将创造或重构新的产业机会与商业模式。 

最终我想在不远的将来，一个数字化、体验化的线上空间可能就会到来。这个空间无论是什么样的形态，它必定会是一个虚实进行交流、进行交互的场景。它将影响每个人的生活。要构建这么一个虚实交融的未来场景，数字孪生是最重要的一个基石。

本次分享受到观众的广泛欢迎，在最后的问答环节，两位嘉宾也针对一些深层技术、实践方面的问题做出了解答，感兴趣的小伙伴一起来看“Q&A”。

时空AI有盈利的商业模式吗？

陶闯博士：作为数字孪生的创业企业，我认为整个数字孪生以及整个城市数字化，包括企业和工厂的制造数字化，都还在一个早期阶段。有很多人工智能公司在这个领域里头打磨。今天我们的这个分享，实际上已经在很多的领域里头有非常强大的应用成果，但肯定还需要一个阶段。实际上这些企业都有相当不错的规模化的收入，而且发展速度也非常快。相信这些速度可能都在两位数和三位数的收入增长。这个时候还是一个投入时期，也就是说把自己的产品，把自己的能力，无论是在数据还在模型方面，都需要更多的建设。

当我在微软时就是一个信息化的时代，现在已经到了一个数字化的时代。但是大部分人可能还不太理解信息化跟数字化的区别。信息化实际上就是我们提供很多的信息工具；而数字化的时代是让机器直接帮你人来解决问题。在这个时候，实际上很多的一些决策者，包括我们人作为这个决策者可能半信半疑：“到底我相不相信这个数据给我的一个预测”。比如说人脸识别，现在大家觉得机器来识别人脸一定比人还准。因为人可能打瞌睡、化妆、理发等，可能人看不出来的，机器还能把你认出来，现在连戴口罩都还能识别这个人的情况。所以机器的认知和他的这个决策大脑，它的发展速度是远远超越我们的人的。所以在这种决策智能方面，包括很多场景，比如说我们现在在判断交通是否会堵塞，实际上用自动的AI，方法我们已经能做到80%以上的准确率了。但不管怎么样，我们现在整个社社会从IT时代进入到DT时代，最后我们肯定更会相信机器的数据决策，而不是相信人的这种感性的决策，所以这个时代一定会到来。

在多传感器精密测量的环节，数字孪生能解决的实际问题是什么？可以带来怎样的变革？

石志儒博士：在很多产品上面，目前来看数字孪生是起到了一个数据建设、智能分析、决策的连通作用。我们在一些工厂的生产环境之中遇到过，在这种高精度传感器的使用过程中，很多产线上的数据是以毫秒级的节拍向数据侧进行数据的发送。对于这些带有节拍数据的信息，我们怎么来分析使用，可能面向不同的应用场景、制作单元，有不一样的使用和数据交互融汇的场景。比如之前在上海做过这么一个项目，他把所有的自动化机床主轴的转数、状态，都进行了一个数字化的采集。这些精确的数据，其实对于我们人来说，是毫无意义的。但是对于智能运输系统、对于一个生产节拍的打通、对机器人，这些运输的场景有比较大的一个数据指挥和数据决策的影响。

另外一个方面是长期的，工厂运营的这些数据可以与系统进行打通，对于我们采购部门起到一个辅助决策（的作用）。对于精密仪器的信息收集和使用上来说，比如未来的卫星运营状态和空间的数据传回方面，也可以构建一个面向全球卫星主网的智慧运营系统。

数字孪生在品牌推广中如何发挥作用？

陶闯博士：刚才石总也说到，小到一个工厂的数字孪生，大到一个城市级的数字孪生。假设在一个城市级的数字孪生，如果你品牌有个三千万的预算要投向上海，那么谁来计算这个广告预算到底应该往哪些位置投放呢？因为上海有2万个小区，一般来说投放一个小区是1万块钱，那么刚才说三千万的预算，最多就能投3000个小区，到底应该选择哪3000个小区进行投放？投放后能够本利双收？我们仍有一个叫做聚客点的概念，比如周六下午哪些地方是15分钟生活圈的聚客点。这个聚客点可能是一个商超，可能是个火锅店，可能是个电影院，这些都可能是聚客点。这些信息通过智慧城市和时空数据的建模，是可以发现这个城市的脉搏的。也就是说这个城市的脉搏是可以通过时空的一套地理信息这种大的动态数据可以进行建模。实际上都可以用一套数据方法建造出来，然后进行模拟，既然叫孪生，也就是把我们以前的物理世界很复杂的问题，用一套数据的方式来建模，然后做一些预测的分析和推理，达到实践，然后再跟模型做对比。我通过举几个例子，让大家可以体验到数字孪生的概念：比如某特产一年的广告费三亿，每个月打三千万，那么他第一个月打三千万，看看我们的模型到底有多少误差，进行调优以后第二次再进行、再调优。这是一种不断迭代，用机器学习的方式形成了一套营销的模式。

第二因为我是也做天使投资，我们也投资很多新型消费品。像国潮品牌、咖啡店，服装店，美甲店等等。以前这种创业都是很盲目的，觉得我有一个品牌就好，而如何找到最适合的人群，这永远是最大的难点。我们可以用数字孪生的方法来建造：你如果有一个亿资金，想开100个店，那么这100个店到底我应该开在哪几个城市；这些点怎样分布，以前都是完全凭着经验去开的，而现在完全可以用机器来解决，用计算机来做预测，然后非常有效的进行数字化的开店经营模式。所以数字化代替以前人为的经验的方式，这是数字孪生的核心。

Q4  用建模后如何交互？意义和价值是什么？

石志儒博士：为什么要强调鲜活性和数据交互的能力呢？举个最简单的例子，最近上海历史博物馆的数字孪生平台的搭建过程中，多元多维的数据是非常融合的，是非常紧密的。在这场景中，比如有一个线下空间，当我们在构建数字平台时候，在数据层面可以用户传感器来收集，比如说消防的传感器，涉及安全的传感器，一旦发生火灾或一些需要应急处置的应用场景，便可以把多个传感器面向同一个时间、同一个目标，然后进行多重量级的联动。上海市博物馆的消防应急演练和实战平台，也构建了一个流程化操控的制度。比如说在二楼的上海古代历史展区，一旦发生故障和报警，我们可以通过视频第一时间来确认是不是真的是发生了火灾，也可以分析出在这个空间内现在有多少人在参观，当前人数是什么样的，这里就涉及到门禁什么时候开启，应急指挥系统、通话系统怎么通知到我们的保安和119。也可以第一时间通知他们消防栓在哪里，消防栓当前的状态是什么，我的人员疏散情况怎么样，最佳的救援路径和救援撤离通道在哪。这些及时的数据，在我们的物联网感知平台视频排查中，可以把一件事情用在指挥调度的场景中，从而得到一个结论的作用。

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自上世纪70年代以来，工业制造的数字化及自动化程度不断得到提高。作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一，最近被Gartner评为战略技术的数字孪生技术（Digital Twin，缩写DT）再次受到人们的追捧。制造商断言，数字孪生技术是生产数子化、自动化的推动者，也是向工业4.0过渡的关键技术，它几乎能在所有关键产品的全生命周期中产生影响。

什么是工业物联网中的数字孪生?

在大多数资料来源中，数字孪生主要被解释为是对任何物理对象、系统、过程或者人的数字化表示。它不仅是一个数字模型，还模拟了物联网设备或系统工作和运行的动态。

数字孪生预示着数据驱动制造和决策，它可以通过建立预测模型来实时跟踪物理对象，从而提高生产效率、减少停机时间，并在产品发布之后可以持续改进产品。例如，特斯拉为每一辆出厂的汽车都配备了数字孪生模型，并根据物联网传感器接收到的数据，对汽车程序进行实时更新，以改善其性能。

数字孪生与三维CAD模型

CAD建模是对物理对象的三维绘制，与物理建模不同的是，它不但可以帮助设计师对数字原型进行精确而全面的虚拟设计，还可以方便的进行修改。

对于制造业而言，CAD是一种经济有效的建模方法，企业能够将通过三维CAD模型设计带来的几何数据应用到系统配置、仿真和数字模拟研究中。

因此，CAD建模为汽车架构师、设计工程师等带来了极大的灵活性，可在车辆的人机工程学、人体测量学等设计阶段进行大量的迭代，从而加速设计进程。

数字孪生(DT)是三维CAD模型的一种高级形态；主要目的是服务于工业4.0和智能制造。

与CAD不同，数字孪生与物理对象之间可以进行双向通信，它可通过利用现实世界中物理对象的实时数据，测试和修改虚拟环境中的模型参数。

此外，数字孪生还可以应用于产品生命周期管理(PLM)的每个阶段。数字孪生的数据池对包括销售、市场营销、物流、供应链等在内的所有部门共享，因此，它可以看作是一个数据驱动工具，有助于跨职能和地域分散部门之间的协作。

数字孪生的类型及其用例

随着智能制造的蓬勃发展，数字孪生的三种类型在产品生命周期的关键阶段中皆有所体现：

产品数字孪生通过模拟物理对象在各种场景下的性能，可避免多个原型的重复开发，最小化开发总时间。因此，制造商可以在虚拟环境中调整参数，在产品上线之前测试和验证产品的功能、安全性和质量，例如：

● 劳斯莱斯使用数字孪生风扇叶片来制造超级喷气发动机，提高了25%的燃油消耗效率。

● 英国铁路网的数字孪生是为了实现设计过程的自动化而建立的，大大节省了现场人工测量的成本和时间。

● 新加坡利用数字孪生技术研究新的智能建筑如何在现有基础设施上进行建设规划、安装等。另外，新加坡利用DT分析哪些建筑是安装太阳能电池板和积累能量的最佳选择。

● 荷兰第二大城市鹿特丹还计划利用该市的数字孪生系统，来改善基础设施维护、能源效率、道路和水上交通，以及帮助消防员在紧急情况下出行任务等等。

生产数字孪生也被称为虚拟调试，它主要用于车间的数字化和全自动化作业，例如：

● 西门子和ABB集团分别将其应用在包装设备工程和锯床生产中。

● 英国石油公司的数字孪生系统APEX是一个模拟监视系统，能将生产系统的优化时间从几个小时缩短到20分钟。

性能数字孪生主要通过收集产品、机器和整个生产线的运行数据，以模拟和预测性能故障、能耗峰值及停机风险，例如：

● λ通用电气公司通过利用数字孪生体监控风力涡轮机的性能、监督风电场的运作和生产。

● λ压缩机制造商Kaeser通过使用数字孪生来预测什么时候可能发生故障，从而最小化停机时间。

虽然DT实际应用越来越多，但这种颠覆传统的设计和测试方法也面临许多挑战，许多制造商仍然谨慎行事。另外，重建DT车间和培训员工也是需要大量的投资。为此，ARTC研究中心创建了一个数字孪生体试验室，为DT的开发和测试提供平台。

随着制造过程的工艺复杂度和自动化水平的提高，人们不可能坚持传统的预调试模式。虚拟调试是指通过虚拟技术创建出物理制造环境的数字复制品，以用于测试和验证产品设计的合理性。

简单地说，虚拟调试是通过工厂、车间、制造机器的模型，模拟运行整个或部分生产流程，并在生产线投产前对重要功能和性能进行测试。它能够检测和消除设计缺陷，例如PLCs代码中的bug，并提前解决一系列技术上的问题。

调查显示，经过虚拟调试后的生产线一开机就有较高的质量，因此实际调试的时间可以减少75%。

● 加快现场调试和生产线建设

● 最小化设备故障、碰撞和停机的风险

● 简化传统的软件测试流程——工厂验收测试和现场验收测试

● 优化复杂生产线生产周期

● 减少原型浪费和节省更多昂贵的材料

● 越早解决bug的成本越低

在PLM或 PDM系统中最常见的概念是数字主线（Digital Thread），它是实现工业制造4.0端到端自动化的方法。Digital Thread是一个框架，它能够链接各种信息“孤岛”，包括复杂制造过程的所有数据。此外，它也能连接全生命周期的各个阶段，使参与者可以相互沟通。

由此可见，数字主线是对从需求设计阶段到生产组装再到售后支持的整个制造价值链的数字表示。同时，数字主线支持可追溯性，能够跨越所有生命周期阶段，可为制造商带来以下好处：

● 缩短开发生命周期并降低成本。

● 通过整个价值链持续改进产品质量和性能，最小化缺陷和减少停机时间。

● 提高整体生产流程和运营的透明度。通过团队之间共享数据提高协作效率。

● 加快制造速度，提高生产率和灵活性。

● 最重要的是，数字主线与PLM改变了整个生产交付模式。

目前，数字主线和数字孪生技术是创新的关键策略，已经被西门子、通用电气、IBM、微软和Oracle等公司使用。

推动数字孪生技术的发展

其实，早在1970年，美国宇航局和美国空军已经首先利用了这项技术。阿波罗13号救援队通过使用镜像系统来探索开放空间和模仿宇航员回家。但数字孪生技术在当时并没有得到太多支持，直到Gartner在一份报告中将DT描述为“物联网的基础技术”，数字孪生才开始引人注目。

在2017年和2019年，数字孪生和人工智能、区块链技术等都进入了十大战略技术趋势榜单。那么，数字孪生技术在1970年和2002年具体究竟是什么样子的?这种技术当时缺少什么？为什么在2019年就可以提供给制造商了?

物联网的兴起及其在我们日常生活中的成功应用，催生了使用数字孪生的发展。可以说是物联网让这个想法成为现实，那么物联网为什么会风靡起来?这是由于它具有以下优点：

● 降低了与云连接的传感器的成本

● 增加了云存储容量和数据吞吐量

● 惊人的计算能力

● 改善了移动网络的带宽、速度、容量，并降低了延迟

物联网与云计算协同发挥着重要作用，使DT实时数据收集和传输成为可能。通过安装在物理对象上并连接到云上的物联网传感器，物理对象和数字孪生体之间可以互相“通信”。

与人工智能和数据科学一起，Digital Twin可以增强工业物联网的能力。但更重要的是，它实现了复杂操作的自动化智能制造。

在Forrester的报告中，已有15家被认可的IIoT软件供应商(如IBM、SAP、Amazon、Bosch、Siemens、Microsoft、Hitachi等)。这些公司都专注于集成具有大数据分析的数字孪生软件和企业解决方案。

为了处理不断从传感器接收到的海量数据，Digital Twin应该与大数据分析相结合，将结构化、半结构化或非结构化数据转化为有价值的结果或可执行的建议。

研究认为，大数据与数字孪生技术的融合促进了不同产业之间智能制造的联系，消除了不同PLM阶段之间的障碍，可有效减少整个产品开发时间。

数字孪生技术也能够通过基于历史数据分析风险因素、潜在故障、所需维护以及业务场景等为预测性分析提供支持。

更重要的是，数字孪生可以使用预测分析算法和接收到的数据在虚拟世界进行模拟，以预测设备在特定环境下的“行为”。

增强现实（AR）与数字孪生的集成进一步提升了数据可视化能力，在其物理对象上叠加三维孪生模型的图像。因此，增强现实结合数字孪生，可以应用于汽车研发、制造、供应、销售和支持的整个价值链中。

DT与AR集成的另一个用例是虚拟孪生体，它可以将数字孪生体与远程物理对应物连接起来。例如，西门子推出了一个虚拟孪生PoC，称为“物理智能工厂的3D模型”；微软技术人员通过使用全息透镜（Microsoft HoloLens），可以更快地访问智能工厂的数字孪生体和物理数据，从而远程控制和管理车间。

综上，本文主要介绍了数字孪生技术的基础知识，重点关注虚拟调试及其带给制造商的优势。然后描述了数字主线和数字孪生之间的本质区别，以及驱动数字孪生发展的一些关键技术：物联网、云计算、大数据分析、增强现实等。随着这些技术的日趋成熟，将会加快工业4.0时代的到来！

近年来，数字孪生得到越来越广泛的传播。同时，得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生的实施已逐渐成为可能。

人工智能通过智能匹配最佳算法，可在无需数据专家的参与下，自动执行数据准备、分析、融合对孪生数据进行深度知识挖掘，从而生成各类型服务；数字孪生有了人工智能技术的加持，可大幅提升数据的价值以及各项服务的响应能力和服务准确性，赋能给各垂直行业。



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