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“數(shù)字孿生”上線:在數(shù)字空間重建現(xiàn)實世界需要分幾步?

 Wangxn625 2020-09-06
原文作者:陶飛 &戚慶林
北京航空航天大學的陶飛和戚慶林分析了虛擬模型何以通過從設(shè)計到運維的決策仿真和優(yōu)化,提升智能制造的水平。
數(shù)字孿生——對機械或系統(tǒng)的精確虛擬復制——正在掀起一場革命。通過結(jié)合傳感器采集的實時數(shù)據(jù),這些復雜的計算機模型幾乎能全要素映射某項產(chǎn)品、流程或服務(wù)。很多大型公司已經(jīng)在使用數(shù)字孿生發(fā)現(xiàn)問題并提高效率[1]。一項分析預測,到2021年,全球一半的公司都會使用這一技術(shù)[2]。
一些城市管理機構(gòu)正在為城市打造數(shù)字化孿生體,上圖為這一概念的藝術(shù)想象圖。| 來源:Integrated Environmental Solutions
美國國家航空航天局(NASA)就在使用數(shù)字孿生監(jiān)測其太空飛船的狀態(tài)。能源公司通用電氣(GE)和雪佛龍也在用這些數(shù)字化孿生體追蹤風力發(fā)動機的運轉(zhuǎn)情況。新加坡更是在開發(fā)整個城市的數(shù)據(jù)映射,專門用來監(jiān)測并改進其公用設(shè)施。機器智能和云計算則能提高這些模型的能力。
實現(xiàn)數(shù)字孿生的潛力之前有很多工作要做。每個模型都要從零開始構(gòu)建——并沒有通用的方法、標準或規(guī)范。將數(shù)千個能感知振動、溫度、受力、速度、功率等等的傳感器數(shù)據(jù)集合起來絕非易事,另外還有數(shù)據(jù)擁有者分散,格式不統(tǒng)一的問題。比如,對一輛汽車來說,其材料和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)可能在設(shè)計師手里,制造工藝的數(shù)據(jù)可能屬于生產(chǎn)商,銷售和保養(yǎng)的數(shù)據(jù)則屬于4S店。
結(jié)果呢?一片混亂。這種數(shù)字孿生體可能無法映射真實的物理世界,導致管理層做出錯誤決策。
我們將在下面列出一些主要問題,并呼吁產(chǎn)學攜手,共同解決克服這些挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)難題
第一步要先決定采集哪些數(shù)據(jù)[3]。答案往往不是顯而易見的。例如,如果想構(gòu)建一個風力發(fā)電機模型,可能需要監(jiān)測齒輪箱、發(fā)電機、葉片、主軸和塔架的振動,以及控制系統(tǒng)的電壓。此外,扭矩、轉(zhuǎn)速、各個部件的溫度以及潤滑油的狀態(tài)也要追蹤,再加上環(huán)境條件(風速、風向、溫度、濕度和氣壓)。
缺失或錯誤的數(shù)據(jù)可能會扭曲結(jié)果,掩蓋故障。比方說,一旦振動傳感器發(fā)生故障,風力發(fā)電機的擺動就會無法監(jiān)測。京一家能源企業(yè)必可測科技就花了很大力氣才搞明白造成蒸汽輪機過熱的原因其實是潤滑油泄露,而實際上是數(shù)字孿生體中缺失了潤滑油量這個監(jiān)測值。
布置傳感器的最佳數(shù)量和位置也必須決定好。放得太少,預測就會不夠準確;太多又會讓用戶被過于細節(jié)的數(shù)據(jù)所淹沒。數(shù)據(jù)的采集頻率也很關(guān)鍵。如果工程師每分鐘從風力機齒輪箱讀取數(shù)據(jù),他們就會漏掉更短暫的故障。但是每秒抽樣一次又會產(chǎn)生過多數(shù)據(jù),導致數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。
舉個例子:有估算數(shù)據(jù)顯示,谷歌的自動駕駛汽車每秒會產(chǎn)生1G的數(shù)據(jù)。但目前藍牙連接的處理速度只有前者的0.03%。
再者,不同類型的數(shù)據(jù)很難融合。振動能以時間長度或頻率表示;溫度能用攝氏度或華氏度表示;視頻和圖像的分辨率可能不同。計時步調(diào)也可能不一致,特別是當數(shù)據(jù)采樣頻率不同的時候。例如,飛機的通信系統(tǒng)每幾納秒就會發(fā)送一個信號,而導航系統(tǒng)則是每秒記錄一個位置。為抽樣頻率更高的數(shù)據(jù)取平均值意義不大,因為這樣會損失細節(jié)。
另一個障礙是數(shù)據(jù)的所有者太過分散。比如一架波音飛機就包含了來自70個國家500多家供貨商的零件,而每個供貨商又有自己的數(shù)據(jù)界面、格式和軟件。一般而言,這些公司不愿意對外分享商業(yè)上敏感的信息。國家也是一樣——日本就限制向韓國的競爭對手出口某些電腦芯片,美國也禁止向中國公司華為出口芯片和其他技術(shù)。
模型挑戰(zhàn)
要為某個物體或系統(tǒng)構(gòu)建數(shù)字孿生體,研究者必須為其各個部分建模。德國生產(chǎn)商西門子為其產(chǎn)品和生產(chǎn)線創(chuàng)建了許多數(shù)學模型和虛擬表達,其中包括三維幾何模型和有限元分析,后者可以追蹤溫度、應(yīng)力和應(yīng)變。故障診斷和生命周期則交由其他模型處理。
這些為不同目的所寫的軟件在被手工整合起來的時候,會出現(xiàn)其他錯誤。如果沒有標準或指南,就很難驗證最終模型的精度。很多數(shù)字孿生都需要組合使用。例如,一架虛擬飛機可能包含一個三維機身模型、一個故障診斷系統(tǒng)和一個監(jiān)測空氣和壓強的系統(tǒng)。
還有,對數(shù)字孿生體的定義也沒有統(tǒng)一的說法。有些人認為任何三維模型或模擬都算;另一種更大膽的想法則認為它表示一系列可以將數(shù)字世界和物理實體對應(yīng)起來的集成模型或軟件,可以包括或不包括來自傳感器的實時數(shù)據(jù)。兩者各有其規(guī)范,幾乎沒有重疊之處。
孿生團隊
因此,想要構(gòu)建出精確的數(shù)字孿生體,一個緊密合作的多領(lǐng)域?qū)<覉F隊必不可少。沒有人能知道所有細節(jié)。材料科學家、冶金學家、機械師可能需要和工程師、計算機科學家和生產(chǎn)專家合作。隨著應(yīng)用場景變廣,需要的專業(yè)領(lǐng)域也就越多。
大多數(shù)數(shù)字孿生都出現(xiàn)在通用電氣或西門子這樣的大企業(yè)里,因為組建一個團隊的難度和開銷都不容小覷。商業(yè)壓力也會迫使大企業(yè)拒絕共享其模型,使得小企業(yè)落于下風。
無論是現(xiàn)實世界還是網(wǎng)絡(luò)世界,都缺少一個能讓專業(yè)人士交流和共享知識以及軟件的通用空間。此外,工業(yè)界和學術(shù)界也缺乏聯(lián)絡(luò),一部分是因為商業(yè)公司想要保守自己的機密。大多數(shù)學術(shù)研究主要集中在改進建模技術(shù)上,而不是如何優(yōu)化數(shù)據(jù)和實現(xiàn)數(shù)字孿生上。
四座橋梁
以下幾步有助于讓數(shù)字孿生的研發(fā)步調(diào)更加一致。
首先,統(tǒng)一數(shù)據(jù)和模型標準。制造數(shù)據(jù)應(yīng)當進行標準化處理,統(tǒng)一輸出為某種通用格式,如XML(可擴展標記語言)就在電子商務(wù)和供應(yīng)鏈軟件等各個領(lǐng)域都有應(yīng)用。如果存在其他數(shù)據(jù)標準,也應(yīng)廣泛推行。例如,電力領(lǐng)域采用電氣和電子工程師協(xié)會(IEEE)訂立的“暫態(tài)數(shù)據(jù)交換通用格式”(COMTRADE)標準;建筑業(yè)使用的是工業(yè)基礎(chǔ)類(IFC);國際醫(yī)療組織則要求數(shù)據(jù)符合HL7(Health Level 7)標準。
此外,開發(fā)數(shù)字孿生還需要一個兼容所有模型的通用設(shè)計和開發(fā)平臺。這方面的一個進展是名為“全球協(xié)同環(huán)境”(GCE)的虛擬共享工作站。這是飛機制造商波音為規(guī)范其合作企業(yè)做法而建立的。企業(yè)、基金會、大學和政府應(yīng)聯(lián)合出資設(shè)立一個組織,負責監(jiān)管一個更為通用的類似平臺。該組織可以效仿芯片業(yè)1982年在美國北卡羅來納州創(chuàng)立的非營利研究聯(lián)盟——“半導體研究協(xié)會”。
第二,共享數(shù)據(jù)和模型。創(chuàng)立一個共享數(shù)字孿生的公開數(shù)據(jù)庫,由政府資助機構(gòu)或校企聯(lián)盟負責管理。數(shù)據(jù)歸屬和開放性的問題應(yīng)當?shù)玫酵咨铺幚怼?/div>
這方面的一個例子是美國國家科學基金會資助的openVertebrate平臺。這個平臺允許研究者免費共享脊椎動物解剖數(shù)據(jù)和模型。人們可以通過在線公開數(shù)據(jù)庫MorphoSource瀏覽、下載并三維打印數(shù)字圖像和三維網(wǎng)格文件。數(shù)據(jù)管理員則能看到樣品數(shù)據(jù)的“數(shù)字借閱”記錄,并收到使用情況的最新信息。
這類平臺可以讓工業(yè)界的研究人員購買數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)和模型,或是將它們出借給他人用于研究目的或商業(yè)應(yīng)用開發(fā)。
第三,創(chuàng)新服務(wù)。企業(yè)應(yīng)當開發(fā)一些產(chǎn)品和服務(wù),降低數(shù)字孿生的構(gòu)建和使用難度。例如,西門子的NX軟件就結(jié)合了設(shè)計、仿真和生產(chǎn)工具。加拿大公司LlamaZOO開發(fā)了一個虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實應(yīng)用,能讓礦業(yè)管理者監(jiān)測其車輛信息。芬蘭的三家公司Mets? Group、Tieto和CTRL Reality所開發(fā)的虛擬森林可以模擬仿真不同的森林管理方案,以及其對經(jīng)濟收入和環(huán)境的影響。
第四,創(chuàng)建論壇。實踐者和研究者都需要一片網(wǎng)絡(luò)空間來自由討論、開發(fā)、發(fā)表規(guī)范。為此,2017年,我們在中國的社交平臺微信上建了一個專門討論數(shù)字孿生的社交媒體群?;饡?、大學和企業(yè)也應(yīng)創(chuàng)辦類似的論壇。
最后,我們還應(yīng)挑選交通方便的地點設(shè)立現(xiàn)實世界的“創(chuàng)新樞紐”,集中連接工業(yè)界、數(shù)據(jù)科學家、網(wǎng)絡(luò)專家、工程和商業(yè)決策人。英國基爾大學就在基爾商學院旁設(shè)立了一個“智能創(chuàng)新樞紐”。商業(yè)咨詢師Booz Allen Hamilton也在華盛頓特區(qū)的聯(lián)邦政府機構(gòu)附近設(shè)立了好幾個此類樞紐。
參考文獻:
1.Tao, F., Zhang, M. & Nee, A. Y. C.Digital Twin Driven Smart Manufacturing(Academic Press, 2019).
2.Pettey, C. ‘Prepare for the impact of digital twins’ (2017). Gartner report available at https://go./2krzbjd
3.Kusiak, A.Nature544, 23–25 (2017).
原文以Make more digital twins為標題發(fā)表在2019年9月25日的《自然》評論上

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