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你相信吗,五年后全球数字孪生市场规模或将高达735亿美元?

来源:智能制造纵横 发布时间:2023-02-16 216
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如果说汽车行业是制造业的支柱性行业之一,那么航空航天无疑是制造业的高精尖行业。这两个领域是如何应用数字孪生技术的呢?

2020年,一场新型冠状病毒的爆发和传播导致大量制造业工厂关闭或停工,给出口导向型经济局面带来重大损失。2021年,持续的疫情影响带来采购和供应的延迟。在此期间,医疗和食品饮料行业率先加大了对数字孪生技术的使用,减轻了疫情对2020年底到2021年初市场造成的负面影响。


与此同时,作为国家战略重要一环的制造业,也在这一危机中逐渐体会到利用数字孪生技术降低成本,优化供应链运营的优势。越来越多的制造企业开始重视并将数字孪生技术纳入整个制造周期中,这种情况在疫情后期,表现得尤为明显。据MarketsandMarkets市场调研数据显示,2022年全球数字孪生市场规模约为69亿美元,今后五年,该市场还将以高达60.6%的复合年均增长率持续增长,在2027年达到735亿美元。

庞大市场如何缔造


相信不论对于哪一个行业而言,60.6%的复合年增长率都是一个值得惊叹的数字。数字孪生行业何以见得会有如此大的市场潜力呢?接下来我们一起来分析一下。


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首先,制造业愈发重视数字孪生。对于制造业而言,计划外停机和生产浪费严重可能是每一家企业都会面临得问题。因此,他们需要寻找到一种能够预测缺陷和故障的系统,以避免损失。


数字孪生的使用能够减少制造所需的额外时间和成本。用数字孪生创建的数字原型可用于运行模拟,通过实施数字孪生,工程师可以在设计阶段的任何情况下,以更短的时间和更低的成本修改不断变化的物理原型来优化产品性能。数字孪生在制造业中有许多应用,如配置管理、资产管理、过程控制、性能管理和仿真建模等。


数字孪生技术中使用的数据是历史数据,在少数情况下,数字孪生体以实时数据运作。分析人员可以利用数字孪生更好地理解供应链的行为,预见异常情况,并制定行动计划来降低成本和提高流程效率。数字孪生能够有效帮助企业识别趋势并模拟各种流程变化的影响,以改善供应链设计测试,以及监测风险和测试概率。它还提供了连续的、端到端的与供应链相关的所有流程和问题的图像,使制造商能够更快地解决问题,并尽可能减少人为干预。这些数字孪生收集的数据帮助企业发现交付阶段的潜在风险。例如,货运数字孪生将依赖从传感器收集的数据¬——该数据在整个运输过程中不断更新,对其进行评估以识别运输和交付过程中的性能和遇到的瓶颈。


其次,对高级实时数据分析的日益重视。数字孪生可用于创建组件、装配、人员或整个制造工厂的孪生,并且能够以多种方式组合,以创建具有大量数据和信息源的解决方案。数字孪生技术的基础是数据和分析,它的关键要素包括监控现实对象和对现实对象建模的能力。此外,在现实世界中监控某个项目时,还能查询或获取有关特定事件或变化的警报。所有这些数字孪生的元素都包含了实时数据分析,数字孪生和分析一旦建立,就能够进行更精确的诊断、预测和操作优化。制造企业在看到人工智能和数据分析带来的益处后,已经纷纷开始着手布局数字孪生技术。


最后,在新冠疫情爆发前,全球发展中国家对智慧城市基础设施的需求不断增长,然而由于疫情对各行各业的不利影响,新建项目、智慧城市项目、智慧基础设施项目等被暂时搁置。此外,许多被推迟的项目即使在2020年和2021年恢复后,它们也落后于最初的计划。综合这些因素可以得出结论:在疫情期间,全球数字孪生市场增长有所下降并进一步放缓,然而,市场预计将在后疫情时期继续增长。

行业应用逐渐深入


如果说汽车行业是制造业的支柱性行业之一,那么航空航天无疑是制造业的高精尖行业。这两个领域是如何应用数字孪生技术的呢?


近年来,数字孪生在设计、仿真、MRO(维护、修理和大修)、生产和售后服务方面的应用越来越多。数字孪生能够分析车辆设计制造阶段在不同时间和条件下收集的性能数据。例如,数字孪生能够实现赛车引擎的可视化,以确定维护可能烧坏或损坏的组件的必要性。即使在售后阶段,也会使用数字孪生来收集反馈。数字孪生通过监控需要更换的系统或部件,向相关团队发出更换警报,从而帮助确保车辆的安全。


数字孪生是与人工智能(AI)、机器学习(ML)、物联网(IoT)和云计算一起用于产品设计和开发的新兴技术之一。在航空航天领域中,真正的零件设计和开发所需的成本是巨额的,即便是原型设计花费也不低。航空航天企业在研发中利用数字孪生在广泛的场景中模拟新零件性能,从而改进新零件的工程设计。此外,航空航天企业还利用数字孪生来开发一个/多个关键系统,如机身、推进和储能系统、航空电子设备和热保护系统。


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在数字孪生技术发展的过程中,有一个地域尤为重要——北美。北美地区是数字孪生技术的早期采用者之一,大多数数字孪生供应商位于北美地区,包括微软(美国)、IBM(美国)、亚马逊云计算服务(AWS)(美国)和通用电气(美国)。值得一提的是,美国国家航空航天局(NASA)也是北美数字孪生的早期采用者。该地区集中了贝尔飞行(美国)、Bye Aerospace(美国)、洛克希德马丁(美国)和波音(美国)等航空航天企业,他们不断加大对数字孪生技术的投入,并利用该技术进行大规模研发以优化其生产,减少停机时间和运营成本。


 例如,2021年8月,通用电气对其分析软件Proficy CSense进行了升级。该软件利用人工智能和机器学习技术以及流程数字孪生来识别问题,分析根本原因,预测未来性能并进行自动化操作。北美地区拥有成熟的数字孪生实践生态系统,并且美国存在大型汽车运输、航空航天、化学能源和公用事业以及食品饮料公司。这些行业正在用先进的解决方案取代传统方法,以提高性能效率并降低整体运营成本,从而进一步推动该地区数字孪生技术市场的增长。

亟待克服的难题


任何技术的开发和推广都会遇到一定程度的阻碍,随着数字孪生技术更多地被应用于各个行业,其发展所面临的问题也逐渐浮现。一方面,数据收集和数学模型的建立具有一定的复杂性。数字孪生能够通过准确捕获物理属性和模拟行为来对简单/复杂的对象及其关系进行建模,其中主要的问题是获取正确格式的数据。构建数字模型需要贝叶斯估计或贝叶斯统计等经典数学技术,然而世界上大多数人对贝叶斯统计缺乏经验。此外,世界各地的组织还缺乏统一的数据。


在企业中,数据存储在各个孤岛。开发数字孪生模型所需的数据(历史数据或当前数据)可以通过各种格式从客户端访问。例如,供应链中的一些数据是pdf格式的,而其他数据是工程模型或CAD模型。因此,组织来自不同来源的数据对于数字孪生开发人员来说是一个难题。此外,创建数字孪生还需要历史系统、设备故障和其他数学系统的详细蓝图。例如,应该为数字孪生提供有关设备故障模式的数据以预测故障。设备或资产配置或运行状态的任何更改都需要对数字孪生进行重塑,这增加了维护数字副本的复杂性。


另一方面,建立和安装数字孪生及其相关技术需要巨额投入。其中相关技术有诸如智能自动化和IIoT连接控制、产品生命周期管理(PLM)、计算机辅助设计(CAD)和3D CAD、制造过程管理(MPM)、制造运营管理(MOM)、基于模型的系统工程(MBSE)、企业资源规划(ERP)和增强现实(AR)/虚拟现实(VR)/扩展现实(XR)等。如果企业缺乏必要的构建模块和配套技术,建立数字孪生的成本就会更高,这就大大增加了企业的整体制造成本,也将可能会阻碍企业采用该技术。


尽管困难依然存在,但是在去年,我们也看到一些著名企业纷纷在数字孪生领域做出了新的尝试,为该行业的发展注入了更多希望和动力:


2022年4月,通用电气旗下GE Research(美国)和GE Renewable Energy(法国)合作开发了一项尖端的人工智能(AI)/机器学习(ML)技术,该技术有可能在未来十年为全球风电行业节省数十亿美元的物流费用。通用电气的人工智能(AI)/机器学习(ML)工具使用风力涡轮机物流流程的数字孪生来准确预测和简化物流成本。根据目前的行业增长预测,人工智能(AI)/机器学习(ML)可能会使物流成本降低10%,这意味着到2030年,全球风能行业每年可节省高达26亿美元的成本。


2022年3月,微软宣布与Newcrest建立战略合作伙伴关系。Newcrest的采矿业务将采用微软Azure作为其首选的全球云供应商,通过数字孪生来提高运营绩效和开发具有高影响力的可持续性数据模型。


2022年2月,ANSYS和亚马逊云计算服务(AWS)宣布开展战略合作,对基于云的工程模拟进行改造。这种合作关系将使ANSYS的产品能够部署在AWS上,使模拟工作负载更加人性化,同时也提供了可扩展性和灵活性,能够从任何网络浏览器轻松访问软件和存储解决方案。ANSYS整合AWS的全面框架,其中包括计算、存储、物联网(IoT)、数字孪生、分析和机器学习等产品。

来源:荣格-《智能制造纵横》

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