企业的兴衰成败，很大程度上取决于其开发和推出新产品的能力。未来五年内，预计约有30万亿美元的企业收入将来自尚未进入市场的产品。
然而，打造成功的新产品正变得愈发困难。为了吸引客户，产品需要在性能和功能上不断突破，而这些往往需要整合复杂而创新的技术。此外，消费者对下一代产品的可持续性要求越来越高，这为材料选择、组件设计、可维修性以及报废处理带来了新的限制，而降低研发成本的压力依然巨大。
在这样的背景下，企业正致力于提升数字化产品开发能力，希望通过这些技术加速设计和工程周期，同时优化研发流程以降低成本。一项调查显示，75%的产品开发高管将数字化列为首要任务。
随着计算能力、分析方法和人工智能的进步，数字化产品开发方法也在不断演进。这些技术催生了数字孪生——即当前或未来产品的数字化副本，能够模拟其物理对应物的所有特性。与在现实世界中交互或修改产品相比，虚拟环境中的操作更快、更便捷、更安全。
产品开发负责人期待数字孪生能够加速产品开发流程、改善结果并降低成本。他们正积极投资这一技术，预计未来五年，全球数字孪生市场将以每年约60%的速度增长，到2027年市场规模有望突破735亿美元。
什么是数字孪生
数字孪生是系统在其运行环境中的虚拟副本。该系统可以是一个产品、一个制造过程，甚至是整个供应链，由一组数字模型表示。这些模型能够处理并响应代表外部环境的各种数据输入。数字孪生结合了多种模型类型和多源数据，因此能够比传统仿真方法更准确地模拟真实物体。
本文重点关注产品数字孪生，其特征可从三个关键维度来描述：建模水平和数据的复杂性、孪生的物理范围，以及其覆盖的价值链环节。
数字孪生的应用现状
在领先行业中，调查数据显示，近75%的企业已采用了至少达到中等复杂程度的数字孪生技术。不过，不同行业之间存在显著差异。目前，汽车、航空航天和国防行业在数字孪生的应用上更为先进。
以下是一些实际案例：
某航空航天公司开发基于机器学习的几何优化系统，能够高速模拟数千种不同配置，以实现重量优化、空气动力学和其他性能指标。
某汽车制造商开发了能够对其所有软件和硬件配置进行建模的系统，用于模拟设计改进的效果，然后再将其作为无线更新交付给客户。
某工业公司开发涡轮机的多物理场模型，以实现实时磨损预测、性能微调和基于使用寿命及总拥有成本的输出优化。
这些数字孪生技术应用企业总结了投资该技术的四大动机：
无风险的产品开发环境：数字孪生为产品开发提供了零风险的虚拟环境，使设计和工程团队能够探索更多设计方案，而无需承担制作和测试物理原型的高昂成本。
更全面的测试验证：数字孪生能够在各种真实场景中评估新方案，包括异常和极端工况，从而提升测试和验证的全面性。
更深入的产品行为洞察：工程师可以通过数字孪生模型实时监控系统任何部分的状态，追踪产品各要素之间的复杂交互关系。
真实数据驱动的改进：数字孪生能够利用实际运行产品收集的数据，模拟设计变更的影响，让真实数据为产品改进提供依据。
我们与这些企业研发负责人交流表明，数字孪生已对产品开发性能产生了显著影响：
开发周期缩短：部分企业的总体开发时间缩短了20%至50%，降低了成本
原型数量减少：昂贵的预生产原型数量从通常的2-3个减少到1个
质量问题降低：由于大量测试和验证工作可在虚拟环境中实现完成，采用数字孪生开发的产品投产时质量问题减少了25%
商业成功率更高：凭借更好的功能、更高的质量和更高的客户满意度，基于数字孪生开发的产品销售额增长了3%至5%
售后服务创新：产品开发过程中创建的数字孪生使企业能够提供一系列增值售后服务，
包括预测性维护和在役性能优化，某些产品类别的收入因此增加了5%至10%
新的工作方式
将数字孪生技术集成到产品开发的早期阶段，使企业能够采用更高效、更贴近客户需求的流程。以高度定制化的复杂产品（如高级制造设备）为例，这类产品通常为一次性或小批量生产，每台设备都需要大量的前期工程投入。采用传统工程方法时，由于没有原型，这些产品在交付后往往需要大量调试工作来解决问题并优化性能。
相比之下，拥有强大数字孪生平台的企业可以在客户确认任何设计方案之前，在虚拟环境中进行全面的整机仿真。由于复杂设备通常采用现有组件和新设计组件的组合，企业可以建立关键组件的数字孪生模型库，将其与新部件的模型结合，创建完整的数字孪生。这个孪生体可用于向客户演示建议方案，并验证新设计是否满足需求。随后，新组件的数字孪生模型可以添加到模型库中，供未来有类似需求的项目使用。
实施数字孪生的挑战
构建数字孪生平台并非易事。早期采用者报告了在将数字孪生集成到现有数字产品开发环境和IT基础设施时面临的挑战。数字孪生还需要新的工作方式，涉及研发职能内外的变革。因此，成功的数字孪生计划是一项变革管理任务，需要高级管理层的承诺、强大的项目管理团队以及支持组织采用新流程的能力。
为克服这些潜在障碍，企业可以采用分阶段的方法实施数字孪生。前三个阶段解决平台选择、架构设计和集成等技术挑战。后续阶段则侧重于支持新流程和工作实践所需的组织转型。
竞争情报和范围界定：组织需要了解行业内可用的数字孪生解决方案类型，并评估每种方案的潜在价值。这项工作需要深入研究其他企业的数字孪生应用案例，同时帮助组织为自身的转型制定框架。
架构设计和软件堆栈定义：组织将确定实现数字孪生目标所需的具体软件组件、关系和接口。需要结合现有数字设计工具和新组件，设计一个能够提供相关功能的软件堆栈，并决定这些组件是内部开发还是外部采购。
卓越软件开发：建立开发、集成和启动数字孪生平台所需的流程和能力。
数字孪生正在赋能企业深度整合物联网与人工智能的创新成果。随着这些技术的持续发展，数字孪生也将不断进化。在不久的将来，数字孪生将能够主动搜寻新的洞察，例如通过调整现场产品上安装的传感器和数据采集硬件的设置，将能够利用这些数据优化自身模型，并为制造商和用户创造新的价值。数字孪生之间的交互将支持对高度复杂环境的仿真，例如港口运营、城市交通系统或多方参与的工程供应链。最终，我们可能会看到能够完全自主学习、发现机会并主动提供产品改进建议的数字孪生出现。
数字孪生技术正在重塑制造业和产品开发的未来，为企业带来前所未有的效率提升和创新机会。
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