Accenture:数字孪生—打造生力产品-重塑客户体验.pdf
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打造生力产品,重塑客户体验数字孪生未来的“生力产品(LivingProduct)”,将分为两部分,一个是实体,另一个是实体的数字孪生体。
数字孪生正是让产品“生生不息”的关键。
2数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验随着新兴的数字化技术层出不穷,定制化、智能互联、产品即服务等新的产品和服务模式越来越普及,客户也变得越来越挑剔,他们对产品体验的期待被抬升到前所未有的高度。
根据2017年埃森哲全球消费者调研,在更换品牌的消费者中,有64%是为了追求更贴近自身需求的产品、服务和体验,随着时间的推移,这一比例还将不断攀升。
面对这些挑战,企业需要提供更为个性化的客户体验,并能根据客户需求的变化持续地调整和优化产品,始终与客户保持高度的关联度,我们称这样的企业为“生力企业”(LivingBusiness),这样的产品为“生力产品(LivingProduct)”。
但要实现这个目标,企业需要克服重重障碍:
数字孪生(DigitalTwin)正是帮助企业克服这些挑战的有力工具。
通过建立物理产品的数字映射,并基于产品使用过程中产生的数据形成闭环反馈和优化,“数字孪生”能全面提升产品的全生命周期管理,打通研发、供应链、制造、营销等不同职能部门和数据孤岛,乃至企业的生态系统,时时刻刻感知客户的需求,驱动高效、互联、以客户为中心的运营模式,提升产品体验,降本增效,推动增长。
要打造客户为导向的新体验,企业需要更加敏锐地捕捉到客户需求的变化,并有能力快速地应对变化。
例如产品迭代的速度加快,生命周期缩短,产品的开发和制造流程需要提速和高度的适应性。
个性化的产品会让产品的复杂性上升,需求波动的不确定性更大,对产品的设计,供应链,制造都提出更高的要求。
要更快更好地满足客户需求,企业需要开展更加密切的内部协作以及更开放的外部协作。
数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验3什么是数字孪生数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型,包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。
这个“双胞胎”不仅与他真实空间中的孪生兄弟形似(包含产品规格,几何模型,材料性能,仿真数据等信息),能模拟产品实际运行,而且还能通过安装在产品上的传感器反馈回来的数据,反映产品运行状况,乃至改变产品状态,所以她将“表现”得与真实产品一模一样。
例如,飞机制造企业在飞机的研发阶段,就可以利用飞机的数字孪生模拟所需要的各种验证和测试,减少飞行试验的次数。
当航空公司接收飞机时,每一架飞机都可以伴随着它自身对应的数字孪生,并把飞机的真实飞行参数、表面气流的分布等数据通过传感器反馈输入到模型中;通过分析这些数据,可以预测潜在的故障和隐患,降低发生飞行事故的概率。
数字孪生概念的诞生可追溯到2002年,随着云计算、物联网、人工智能、VR/AR等新技术的飞速发展,数字孪生得以逐渐从概念变为现实,使它在这两年一跃成为了数字化领域的“红人”,备受瞩目。
相比于传统的产品生命周期管理和仿真技术,数字孪生有这些新的特点:
双向:
物理产品和数字孪生之间虚实交融,实现双向的闭环信息反馈。
数字孪生不仅是个静态的数字模型,而且能收集物理产品的运行数据,乃至能对物理产品实施控制,改变产品的状态。
基于这些数据,企业可以围绕客户的需求来提升产品的设计、供应链、市场营销、售后服务等方方面面。
持续:
数字孪生和物理产品之间的互动是不间断的,贯穿产品的全生命周期,能持续地推动产品的优化,改善客户体验。
开放:
通过数字孪生收集到的海量数据,单靠企业自身的力量来分析和挖掘其中的价值是不够的,企业需要将数据对第三方开放,借助外部合作伙伴(包括中小初创企业)的力量充分挖掘数字孪生的价值。
4数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验图1:
产品管理的进化数字孪生和数字主线利用MBSE、物联网、分析技术、AI、AR/VR、机器学习、3D打印等技术,打造持续、双向、开放的模型驱动型信息反馈回路,统一管理物理和数字环境中的智能互联产品、平台、生态系统和商业模式产品生命周期管理将产品价值链的各个环节(从工程、制造到售后支持)以及产品生命周期各阶段的可追溯物料清单相整合,将人员、流程和系统有机联系起来协同产品商务加强制造商、供应商和客户之间的协作,以促进他们之间在产品开发方面的合作,提升产品生命周期的透明度产品数据管理管理企业内部利益相关者的海量数据(包括CAD在内的功能和技术规范,包括CAD),参与产品开发10010101100101010111001111101010010010101101110111000111未来的“预期最佳水平”目前的“预期最佳水平”目前的“最佳水平”时间附加值数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型,包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。
这个“双胞胎”不仅与他真实空间中的孪生兄弟形似(包含产品规格,几何模型,材料性能,仿真数据等信息),能模拟产品实际运行,而且还能通过安装在产品上的传感器反馈回来的数据,反映产品运行状况,乃至改变产品状态,所以她将“表现”得与真实产品一模一样。
例如,飞机制造企业在飞机的研发阶段,就可以利用飞机的数字孪生模拟所需要的各种验证和测试,减少飞行试验的次数。
当航空公司接收飞机时,每一架飞机都可以伴随着它自身对应的数字孪生,并把飞机的真实飞行参数、表面气流的分布等数据通过传感器反馈输入到模型中;通过分析这些数据,可以预测潜在的故障和隐患,降低发生飞行事故的概率。
数字孪生概念的诞生可追溯到2002年,随着云计算、物联网、人工智能、VR/AR等新技术的飞速发展,数字孪生得以逐渐从概念变为现实,使它在这两年一跃成为了数字化领域的“红人”,备受瞩目。
相比于传统的产品生命周期管理和仿真技术,数字孪生有这些新的特点:
双向:
物理产品和数字孪生之间虚实交融,实现双向的闭环信息反馈。
数字孪生不仅是个静态的数字模型,而且能收集物理产品的运行数据,乃至能对物理产品实施控制,改变产品的状态。
基于这些数据,企业可以围绕客户的需求来提升产品的设计、供应链、市场营销、售后服务等方方面面。
持续:
数字孪生和物理产品之间的互动是不间断的,贯穿产品的全生命周期,能持续地推动产品的优化,改善客户体验。
开放:
通过数字孪生收集到的海量数据,单靠企业自身的力量来分析和挖掘其中的价值是不够的,企业需要将数据对第三方开放,借助外部合作伙伴(包括中小初创企业)的力量充分挖掘数字孪生的价值。
根据2017年埃森哲针对150家全球领先通信、媒体、高科技、航空及国防行业公司的高管调研,数字孪生已被绝大多数领先企业纳入中长期战略:
可以说,数字孪生让企业能将产品变成一个动态的平台,持续地感受客户需求,在合适的时间和合适的场景,采取合适的行动,为客户提供更好的产品和服务,推动企业核心流程及客户体验的颠覆性升级。
90%的公司正在为其现有的或新的产品与服务,评估应用数字孪生的可行性。
大多数公司高管认为,数字孪生先行者将实现30%的收入增长。
预测未来5年内,数字孪生的技术应用将会翻倍。
90%30%5年数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验5图2:
数字孪生及主线示意数字主线与数字孪生当我们谈论数字孪生时,就不得不提到数字主线(DigitalThread)。
数字主线是贯穿于公司各个职能部门和产品生命周期的信息流,涵盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务等各个环节,乃至包括外部的供应商、合作伙伴、和客户产生的数据,使其能对产品及其运行提供全景的动态信息,赋能数字孪生的开发和更新。
在近年来数字化的浪潮下,绝大多数企业的信息化都已经达到一定水平,但大多系统架构复杂,产品生命周期数据被分散在多个系统中。
根据埃森哲调研,近3/4的高科技企业感到被过于大量的数据淹没,不知从何着手梳理数据并从中挖掘出价值。
而数字主线可端到端地在流程与系统间穿针引线,助力在企业和其生态系统中构建一个互联的产品信息网络,打破企业内部藩篱,加强与外部供应商的协作,整合产品全生命周期的数据资源,为数字孪生的应用创造条件(见图2)。
数字孪生必须要有数字主线向其输送数据这一“血液”,这样数字孪生才是“具有生力的双胞胎”始终保持实时性或准实时性。
例如,根据某手机产品设计时的数据创建了该模型的数字孪生,却在后续的生产、物流、销售、维保等环节未能及时反哺数据,则这个数字孪生是死的,与传统的CAD与仿真没有实质区别。
6数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验图3:
数字孪生优化产品生命周期管理优化产品生命周期管理,提升客户体验数字孪生能有效提升产品生命周期管理的经济性和有效性,为客户带来更佳的体验,主要体现在以下几个方面(见图3):
产品概念和组合管理设计和系统工程更新:
推动产品和商业创新更快:
快速响应客户需求更好:
优化销售和售后服务体验产品运行监控售后服务和维护产品退市制造/质量控制产品发布制造工程供应链整合产品仿真/虚拟原型智能产品创意产品概念精炼基于数据的产品策略生成式设计(GenerativeDesign)沉浸式产品审核按效果收费授权/许可服务基于产品数据的服务快速的产品模拟和迭代更快的供应商整合制造过程的虚拟验证互联员工多媒体营销内容增强或虚拟现实客户体验最优销售配置和建议实时订单跟踪售前到售后服务无缝过渡远程诊断/健康管理智能维护自助服务数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验7数字孪生可以成为一个创新的测试沙盒,让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作,如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等,成为触手可及的工具,激发人们去尝试新的产品创意。
企业可以将数字孪生结合人工智能技术产生更好的产品创意,如利用生成式设计(GenerativeDesign),根据客户要求和现实的约束条件,由人工智设计出新的产品概念;并根据产品原型的测试数据和客户反馈及时调整产品的功能目标,完善产品概念。
设计工程师随后可通过数字孪生进行设计迭代和优化,最终实现产品目标(例如重量、成本、功能、上市时间、可维护性等)。
通过数字孪生,还可以做到沉浸式设计审核,通过提供协作式虚拟和增强型现实体验,使得产品相关方能够详细审核概念/设计,缩短审查周期,降低审核成本,减少审核频率。
此外,通过数字孪生还可创造新的商业模式,如按产品运营效果付费,或是提供软件类/授权类服务,咨询服务,物联网金融与保险服务等,对那些希望向平台模式发展的企业来说,数字孪生是帮助其实现梦想的有力推手。
更新:
推动产品和商业创新8数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验现今产品迭代速度越来越快,在激烈的市场竞争中,领先一步将新技术/服务推向市场,才有更高机会获得更大的市场占有率。
而传统产品原型设计及验证需要生产出物理产品,并对产品的性能及制造过程进行验证,且通常需要重复多次,仿真技术的出现虽然简化了产品开发流程,但产品实际运行数据的反馈很少甚至几乎没有,产品的迭代优化仍然耗时耗力,个性化的产品趋势更是提升了产品设计和制造的复杂性。
有了数字孪生技术,可以提高研发、制造和供应链的适应性和灵活性。
在生产出物理产品之前,建立产品的虚拟原型,对产品和制造过程进行仿真测试和验证,如利用硬件和软件工程数据来查找产品的设计缺陷或软件缺陷,还可以加快供应商整合的流程,对新的零部件进行模拟验证,看能否达到预期效果。
更重要的是能收集到产品在客户端运行时的数据,并及时根据客户的需求对产品进行相应的调整,在虚拟原型上快速验证。
此外,还可以模拟测试产品的可制造性,并在购买昂贵生产设备前对制造布局/工艺设计进行优化。
对员工来说,可以通过数字孪生随时随地访问产品最新相关数据,及时获得操作反馈,从而提升效率。
如此一来,整个产品开发周期缩短,成本降低,且更具灵活性,能更及时地响应客户需求变化,更从容地应对需求波动。
中国领先的造船企业江南造船厂基于“单一数字模型”核心理念,用三维体验平台进行数字化设计和VR建造模拟,提前进行空间可达性、设备可操作性和可维护性评估,从源头上提升设计质量,增强用户体验,并通过智能生产终端以三维模型直接指导生产建造与管理。
其设计的改单量约为同类型船舶的40%,工程进度也显著提升,原计划3个月的搭载周期仅花了31天。
1更快:
快速响应客户需求1来源:
http:
/9图4:
数字主线与数字孪生带来的商业价值商业价值效率和表现的提升产品设计研发10%+生产制造过程中的质量控制30%错误减少预防性维护及售后服务5%产品质量提升,带来销售及客户忠诚度增加30%效率提升3-5%服务水平增加10-50%上市时间缩短70%处理时间减少20-25%保修成本减少5%工艺设计变更减少销售增长收益率增长上市速度增快预测准确性数字孪生可提供沉浸式和差异化的购买体验来推动与客户的互动。
营销内容将根据最新的工程数据自动生成,并且可适用于多种媒介(网络、视频等),并能根据客户选择的配置动态生成VR/AR体验,让客户能体验产品及其与环境的互动方式。
例如,将工程数据转换为真正沉浸式的产品体验和虚拟应用,使得汽车用户可通过交互式应用定制化选择汽车外观与内饰,360旋转汽车,为消费者带来全新的汽车体验。
对销售人员来说,他们还可以实时查看最新的产品型号,并根据产品生产的实时状况(比如因某个零件供应问题导致产品交货推迟),为客户配置最优订单。
售后市场服务是制造企业一大重要收入来源,特别是对航空航天、装备制造业、汽车等长生命周期的大型设备制造行业格外重要。
但在售后服务市场,制造企业不但要与第三方服务提供商进行激烈竞争,还往往因为缺少产品运行状况的信息,难以及时主动地提供客户需要的服务。
有了数字孪生后,企业可开展健康管理、远程诊断、智能维护等售后服务。
例如,企业能及时对产品的功能实施远程更新,升级和修复;并通过对产品运行数据的分析,提供预防性维护等增值服务;基于人工智能的服务人员可以提升服务应答速度,减少服务呼叫频率,提供更好的服务;用户也可通过账户自主调度服务,获取设备参数和备件实时库存。
更好:
提升产品购买和售后服务体验来源:
埃森哲分析10数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验9迈向数字孪生作为一门新兴的技术,数字孪生获得了业界众多的关注。
但要成功实施数字孪生绝非易事,而是一个渐进的过程。
这个过程大致分为下面四个阶段,实际发展的过程也并不一定完全是线性的,可能这几个阶段都同时在涉足,需要在实践中不断摸索整个发展过程沿着基础,融合,应用和治理这四个维度演进。
阶段一阶段二阶段三阶段四稳步推进,侧重于建立基础,提升内部效率,及有选择地实现某些战略性目标。
探索未来业务愿景,开展试点。
和生态圈的合作伙伴一起,运用数字孪生来实现成果导向,打造新的商业模式。
采用新技术来规模化地推进数字孪生的应用,在苦炼内功的同时,让外部合作伙伴及客户也参与进来。
数字孪生:
打造活力产品,重塑客户体验数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验1112数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验图5:
数字孪生的进化数据离散,组织孤岛阶段三阶段二阶段一数字孪生生态系统和成果经济孤立的企业应用中碎片化的数字孪生采用结构化数据库,实现一次性静态报告孤岛式数据所有权确定未来愿景和路线图由上至下制定主数据管理(MDM)战略和治理结构数据隐私和安全控制基于模型的企业(MBE)/确定合作重点/规模化的敏捷框架(SAFe)建立数字服务工厂合作伙伴之间标准化的数据交换确定数字孪生生态系统的行业标准利用分散的数据集实现概念验证/试用单个团队内的简单流程跨越多个团队的复杂流程全新的客户体验自动化/优化闭环设计、生产和服务即服务(as-a-service)业务模式创新民主化以及基于成果的营收模式支持跨职能的随机报告主数据管理(MDM)/唯一事实来源支持与非结构化数据相关的大数据/知识图谱远程监控产品的使用和运行支持先进的分析和人工智能驱动洞察支持边缘计算和分析提供标准API框架,用于数字孪生生态系统的数据交换在内部应用之间进行点到点集成利用设计、生产和服务数据建立企业数据湖利用物联网平台,收集有关在用产品的数据利用外部数据源(社交媒体、供应链等)利用智能平台实现整个企业的数据互联利用开放式、可扩展平台进行外部数据交换互联伙伴与数字孪生生态系统阶段四基础融合应用治理在这个过程中,我们认为以下四大要务是关乎数字孪生成功的关键:
数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验13人机协作:
维系安全做好能力规划:
有的放矢构建数据平台:
夯实基础从消除内部壁垒到建立外部生态:
协同是关键数字孪生的实施需要相当大的投资,并非适用于所有企业,需“谋定而后动”,识别真正能够带来商业效果的能力点进行发展,逐步实施,确保投资回报率。
大多数企业了解数字孪生后,都会认可这个具有前瞻性的概念,但可能又觉得无从着手。
毕竟这需要大量投资,横跨内部各部门甚至外部伙伴的协同,时间跨度大,是否要实施,从何处开始推进,这需要审慎决策。
首先,需要对企业进行面向数字主线与数字孪生的能力诊断,明确产品全生命周期各个方面能力的成熟度。
再运用设计思维(DesignThinking),定义战略性的产品生命周期管理愿景,识别出为实现愿景需要具备的能力点。
再与现状对比,即可清晰的规划出应该构建的能力及相应的优先级。
不过,我们也不能忽视的是,数字孪生固然美好,但并不适合所有企业。
如不能为企业带来实际价值,则失去意义。
根据埃森哲经验,从现有痛点/风险、高价值产品入手,能实现最大价值。
举例来说,给自行车创建数字孪生,虽然会实现产品服务的提升,但其带来的额外收益难以平衡相应的投资;但如果是高价值、高复杂度、售后服务市场潜力大的产品,例如飞机发动机,数字孪生必能带来潜在价值。
事实上,航空业就是数字孪生应用最早最为广泛的行业。
所以企业进行规划时,需要对ROI进行量化,以价值为导向,进行决策。
图6:
数字孪生能力框架售后体验互联产品和遥测工程、制造和质量集成客户服务和保修维修零件/后勤安装资料库管理互联服务员工产品成熟度和退市产品运行、维护,服务和退市能力评估数据分析技术人工智能区块链云技术物联网增强现实/虚拟现实转型路线图机遇定义数字化驱动因素商业案例制造战略数字工厂和互联资产互联制造员工质量和持续改善生产谱系(productiongenealogy)产品发布战略和追踪生产、质量控制和产品发布产品原型设计(虚拟/实体)数字化工作说明数字工厂模拟与验证模具和优化原型设计和制造工程主数据架构和战略统一产品模型数字孪生ID战略主数据所有权和治理数据质量和完整性战略主数据管理跨生命周期的自动数据整合可扩展的当前和未来产品组合平台为数字化驱动因素提供支持的灵活架构互联数字化生态系统创新战略和管理客户行为和市场趋势技术评估和复杂性管理产品性能分析项目定义和规划产品组合开发和管理项目监测和管控产品概念和产品组合管理跨职能需求管理基于模型的企业与协同开发软件工程零件/SKU管理和重复利用产品结构、层级和变量管理产品绩效管理概念批准和设计模拟集成式变更管理设计/产品工程合作伙伴支持和协作合作伙伴数据交流直接物料采购供需规划供应链整合主数据管理互联数字化生态系统数字孪生产品退市产品发布设计/系统工程概念和产品组合管理制造/质量控制制造工程售后服务和维护供应链整合产品运行监控产品仿真/虚拟原型做好能力规划:
有的放矢14数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验图7:
构建数据平台的四个维度构建数字孪生,需要开辟各系统间的数据通道,对现在的、历史的、分散的业务数据进行钻取和整合,为不同的应用场景提供支撑,这需要建立综合性的数据管理平台。
由于数字孪生覆盖产品的全生命周期,需要大量的数据支持和系统实施,及公司内外系统间的协同,数据治理是非常关键的因素。
传统意义上来说,数据孪生并没有“唯一”的负责人。
数字孪生所需的数据来源于企业的各个部门,他们对各自拥有的数据负责。
为了整合数据,企业可以考虑设立首席数据官或者数据委员会。
这个职位或委员会应该独立于IT部门和构建数据平台:
夯实基础业务部门,负责整个企业的数据治理、数据格式和数据标准,与企业的各个部门以及外部的合作伙伴协调如何获得这些数据。
此外,这些系统有些是已经存在的,有些是需要构建的,那么未来的信息化、数字化的路如何走,不能贸然而为,且一下子完成所有投资是不现实的。
企业需要根据上述能力的诊断结果,结合公司整体数字化转型升级战略,全景考虑各个能力/系统/流程的紧迫性、协同性、制约性、短期回报等方面,来逐步完善数字化基础,实现端到端的流程、数据、系统的顺畅连接。
1.数据基础2.数据融合3.数据应用数据收集及数据架构打破各个环节的竖井,并编织一个动态的数据知识网络运用新技术来延伸数字主线的辐射范围组织协作用集成的、标准的流程和工具来进行协作运用数字孪生赋能的新技术来重新设计流程内部数据及流程管理数据质量及管理发展方向及路线数据关联建立一个统一的产品数据模型,并在数据层将有价值的数据集合在一起部署抽取及共享数据的技术和架构数据获取及可视化从数字孪生中抽取相关的数据,来构建目标能力实时数据抽取及分析能力数据分析及优化通过对端到端流程的数据分析,识别改善点,驱动流程优化将产品表现数据反馈回产品设计、运营、计划中实施高级AI/ML应用新体验运用增强现实及虚拟现实技术智能机器人及人机协作4.数据治理外部协作及数据共享隐私及数据安全控制(GDPR等)生态系统数据标准化数据许可及合作伙伴协议9数字孪生:
打造活力产品,重塑客户体验数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验1516数字孪生:
打造生力产品,重塑客户体验数字孪生的发展是从分散的数据,独立的企业部门,迈向不同部门之间以及生态圈的整合,实现成果经济。
在这个过程中,协同是关键。
公司价值链的各个环节通常是各司其职:
产品设计、工艺设计、零部件采购、制造、仓储、物流、销售、售后,线性向前推进,自己的部分完成后,往往就拍拍手不管了,如有改善也多局限于一个环节内,但产品的最终客户体验,却是所有环节共同决定的,部门间的壁垒阻碍了产品的开发和优化。
所以,要成功部署数字孪生,首先要打破部门之间的壁垒,消除组织孤岛和信息孤岛。
创建数字孪生需要建立贯穿企业价值链的多条数字主线,其前提是要去除各环节间的藩篱,形成跨部门的组织架构和流程,来确保数字主线之间畅通的数据传输。
再者,数字孪生的实施还需要各部门之间的密切协同,如通过分析数字主线传来的数据,发现某特殊设计对产品性能和客户体验影响不大,但是采购上复杂度或是成本高,会影响定价和产品的可靠性,这时研发部门就可与供应链部门一起平衡设计的独特性与供应链成本效率之间的矛盾;此外,IT和OT的融合至关重要,IT部门不只是作为中后台提供支持,还需要融入第一线,与业务部门携手,挖掘数据价值,进行分析和模拟,提供用于优化产品的洞见。
要实现跨部门的协作,首先需要高层领导的全面支持。
产品的改善很可能会牵涉到零部件的变动,那么此时需要企业与供应商高层统一战略目标,进而打通数据连接。
此外,需要构建跨部门团队(如上述的首席数据官或数据委员会),和明确统一的、各职能部门都认可的标准及目标,推动各个部门执行。
这样才能够实现价值链的产出最大化,而非单一的职能优化。
此外,数字孪生虽然是个闭环的回路,但其发展的终极目标是建立一个开放的平台,以充分发挥数字孪生的价值,而这单靠企业自身的力量是远远不够的。
企业需要和包括中小企业在内的生态伙伴有更密切的合作,如通过互联平台和API将数据开放给第三方开发者,推动生态圈伙伴共同参与创新;此外,这个平台还需要能将工业物联网、人工智能、大数据、VR/AR等技术很好地融合进来,才能满足不同的应用场景。
从消除内部壁垒到建立外部生态:
协同是关键由于数字孪生能对物理产品实施控制,改变产品的状态,这可能会产生安全风险。
如自动驾驶状态下的汽车和飞机,如果数字孪生作出错误的判断并执行控制,又没有完备的人为干预机制,可能就会危及人身安全,造成不可弥补的灾难;或者数字孪生对设备的运行状态发出错误的指令,导致其宕机,影响产线的正常运作,给厂家带来损失。
所以,如何使得数字孪生包括产品实时的完整信息,建立有效、安全并且可靠的数字映射,比建立数字孪生本身更为重要。
在这个过程中,企业必须注重构建数字孪生的安全防范手段,同时,亦
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