數位孿生只是像元宇宙一樣畫大餅給投資人嗎 ?

對比元宇宙,數位孿生其實已行之有年。而這 6 大優勢可幫助製程與設備的可靠度與可利用性最大化

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Digital Twin 在台灣有著「數位分身」、「數位孿生」、「數位雙胞胎」、「數位雙生」等等翻譯名詞,近來搭上元宇宙潮流又有人將它稱為「工業元宇宙」。這些讓人聽下來覺得遙不可及的稱呼,Digital Twin 對製造產業來說到底是什麼樣的存在 ? 實質應用與效益是什麼 ? 它需要一步到位嗎 ?

有很多疑惑的你,說不定能透過這篇短文破解一些對數位孿生的迷思 !

對於數位孿生的見解

1. 數位孿生能夠推動敏捷性與理解力的融合,透過數位孿生提供歷史績效的全盤知識可實現有效率的決策。

2. 數位孿生可以利用大量資訊,並透過先進數據分析及營運洞察力來推動改善計畫。

數位孿生是複製實際流程並擁有完整的人、設備、系統或製程歷史績效的的表現形式。 數位孿生能透過模擬設備、系統或流程來預測未來績效,進而將安全性、可靠性和盈利能力最大化。

數位孿生可捕捉數據以掌握即時效能。這些數據可用於資產的整個生命週期,進行最佳化與預測性維護。數位孿生也可用深入、準確的數據輔佐日常決策;或利用大量的工廠資訊來做出更好的決策並確保實際績效符合計劃績效。

目前的工廠數位孿生解決方案是一個真實工廠的虛擬複製品,由「製程數位孿生」和「設備資產數位孿生」所組成。兩者都與真實工廠操作相關聯,同時處理真實工廠的數據,並根據實際情況不斷更新。他們能夠複製現實、模擬現實並最佳化圍繞著現實展開的活動。

( 圖片來源 : Adobe stock )

因此,數位孿生構築了一個與現實物件或製程的「歷史」及「當前行為」密切相關且可永續發展的數位輪廓,幫助企業最佳化事業績效。

製程和資產設備數位孿生通常會在整合的解決方案中緊密相連。資產完整性資訊是操作人員回饋環路的一部分,可以全面瞭解製程對機械資產的影響,而製程數據是預測性維護演算法的關鍵輸入資料,可以辨識可能導致資產故障的製程模式。

資產設備的數位孿生

資產設備的數位孿生是以 3D 模型為基礎作為資產資訊的儲存庫,以及資產和文件檔的累積數據,例如在資產的所有生命週期階段所生成的手冊或操作程式。

數位孿生包含在工程採購和施工統包 ( EPC ) 期間生成的技術檔案。它隨著供應商制定的維護計劃而拓展,並隨著維護和檢查報告不斷更新。它是工廠營運期間數位化解決方案的基礎支柱,在 EPC 週期內以邊際成本提供關鍵資訊。

資產設備的數位孿生有三個好處包括:

1. 透過減少因計劃和執行中的人為錯誤導致的工廠混亂,提高資產的可靠性和可用性。

2. 透過提高日常活動的可靠性和生產力來減少維護時間、工作量和成本。

3. 透過 3D 模型,更方便且周詳地規劃活動來縮短周轉時間,進而提高工廠可用性。

使用雷射掃描技術建立的點雲模型,能精準還原生產現場樣貌,是資產設備數位孿生的基礎之一。 ( 圖片來源 : 科勝科技 & AVEVA;Point Cloud Manager )

製程的數位孿生

透過整合製程模型、製程最佳化引擎以及來自工廠的即時數據,製程數位孿生正在成為與工廠營運和最佳化相關的新技術的關鍵促成因素。

製程最佳化引擎利用熱力學來模擬製程並最佳化其操作。作為進一步改善還可以透過機器學習演算法來強化熱力學模型,以模擬製程並盡可能精準地最佳化操作、整合生產計劃以及經濟財務,最大化提高工廠利潤。

製程數位孿生優勢包括:

1. 透過支援日常活動的營運、最佳化工廠營運條件、快速消除瓶頸並降低能源消耗來提高工廠利潤率和生產力。

2. 操作員培訓模擬器的應用可用於支援操作決策。

3. 現今確實存在帶有數位孿生的單點解決方案,服務於不同的用途例如適合特定目的的模擬模型與單一的數據源。

製程數位孿生同時可作為製程最佳化的模擬器,也能作為員工訓練與考核的工具。 ( 圖片來源 : 科勝科技 & AVEVA ; Dynamic Simulation )

未來的數位孿生將是一個多用途數位孿生,它使資產生命週期、價值鏈、多用途動態模擬器 ( MPDS ) 與無所不在的數據來源保持一致性。

想讓這樣子的未來一步就實現是一點也不實際的,但透過連結一個個有價值的高性能元件/元素讓這未來更有可能實現。

腐蝕預測和數位化諮詢系統就是證明數位孿生應用優勢的一個例子 :

如果設施中發生氣體洩漏,第一個問題將始終是「洩漏在哪裡?」, 那麼更多的問題出現了,該如何才能阻止洩漏? 為什麼會發生? 以及如何安全關閉工廠以避免發生事故?一旦情況得到控制,一個團隊將負責確定洩漏的原因,並確認工廠遭受的損失。

腐蝕對工廠設備和管線來說是一種慢性毒藥,其影響通常只有在系統已經充分腐蝕時才會顯現 — 意即破壞即將發生或早已發生。

而數位孿生則可成為提供腐蝕狀況的預測系統,幫助操作員監控和管理設備與管線的狀態,例如健康指數和腐蝕率,使操作員能夠積極主動地管理腐蝕狀態。

透過數位孿生,員工可積極管理高風險管線的健康與腐蝕狀態 ( 圖片來源 : 科勝科技 & AVEVA ; Asset Information Management )

數據與知識的差別,就在於是否具有「上下文」

數位孿生支援漸進式學習以及獲取隱性知識的能力,提供了一個關鍵的差異化優勢: 「它能以工程師和操作員可以理解的方式存儲和建立資訊。」 — 埃森哲,全球最大科技顧問公司

這也意味著人員能從數位孿生中獲得一個製程事件的始末或是設備的前世今生,且無論是數據或是報告資訊都是相互關聯的上下文關係。如此能幫助人員更快速形成紮實的產業 Know How並流傳下去,而對於管理者而言,除了提升決策的敏捷性更能從這些完整的資訊裡洞悉出改善的機會。

無論數位孿生或是工業元宇宙皆不可能一蹴可及

「從最剛開始的一個數位孿生,再來透過將數位孿生相互連結實現複合價值,最後才是將數位孿生網路轉變為企業的元宇宙。」- 麥肯錫,全球頂尖管理顧問公司

今日的確有許多專家提倡數位孿生、數位轉型,也有需多企業已經著手進行。

我們知道這樣的氛圍下,甚至知道競爭對手正在推展相關技術,總讓企業如坐針氈好像不再做點什麼就會失去競爭優勢。

即使如此,我們依舊會希望企業主多花點時間謹慎評估,唯有選擇有最佳投報率的應用場景 ( 例如關鍵製程、設備 ) 投入最初的資源,才能看見豐碩的成果。

延伸閱讀 : 這 10 個 CEO 與 CTO 的心得是成功導入預測分析的關鍵 ( 適用想在企業導入新技術的人 )

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原文出處 Control Engineering

其他參考資料 :

1. 埃森哲 ( Accenture ) : How digital twins enable autonomous operations

2. 麥肯錫 ( Mckinsey & Company ) : Digital twins: From one twin to the enterprise metaverse

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克里斯 | Chris Chen
科勝科技 | UTITECH 官方部落格

大學主修行銷,也因此一腳踏進數位行銷這個深不見底的大坑。專長是消費者心理、內容行銷、網站數據分析、SEM。目前擔任科勝科技市場行銷專員,希望能多多與來自各個產業的朋友交流,畢竟寫作最缺的就是靈感( ´ ω ` )