改編自：《數字孿生及車間實踐》（作者：陶飛，戚慶林，張萌，程江峰）
「1。 數字孿生中物理實體相關工具 」
數字孿生中物理實體相關工具可以分為認識物理世界的工具和改造物理世界的工具。認識物理世界的客觀規律是數字化的基礎。物聯網是數字孿生的主要驅動之一。當物理實體連線到資料感測和採集系統時，數字孿生將資料轉化為見解，並最終轉化為最佳化的流程和業務輸出。例如，阿里雲物聯網提供了安全可靠的裝置感知能力，從而能夠快速訪問多協議、多平臺、多區域裝置。此外，虛擬模型與物理實體是並行執行的。在感測器資料的驅動下，數字孿生能夠標記偏離模擬的行為。此外，大多數用於認識物理世界的工具都與視覺有關。類似的軟體工具如圖1所示。
圖1 數字孿生中物理實體相關工具[1]
改造物理世界的工具可以使基於反饋資訊的物理實體更高效，更安全地執行。反饋資訊是對虛擬世界中感知到的物理實體狀態資訊的分析和處理的結果。數字孿生主要是透過控制反饋操作來調整物理世界。因此，改造物理世界的工具大多與控制有關。類似的軟體工具如圖1所示。
「2。 數字孿生中建模相關工具 」
ANSYS Twin Builder包含了大量特定應用程式的庫，並具有第三方工具整合功能，並允許多種建模領域和語言。［2］Twin Builder是用於數字孿生建模的合適軟體工具。Twin Builder可以使工程師快速構建、驗證和部署物理實體的數字模型。Twin Builder的內建庫提供了豐富的元件，可以在適當的細節級別上建立包括多物理域和多個保真級別的系統動力學模型。此外，Twin Builder與ANSYS的基於物理的模擬技術相結合，將三維細節帶入了系統環境。Twin Builder還易於整合嵌入式控制軟體和HMI設計，以支援使用物理系統模型測試嵌入式控制元件的效能。［2］另外，靈活而強大的工具Siemens NX軟體可以使公司實現數字孿生的價值。NX軟體可以透過整合工具集提供下一代設計，模擬和製造解決方案，以支援從概念設計到工程設計和製造的產品開發的各個方面。
此外，虛擬模型包括幾何模型、物理模型、行為模型和規則模型，可再現物理實體的幾何形狀、屬性、行為和規則。因此，用於數字孿生建模的工具包括幾何建模工具、物理建模工具、行為建模工具、規則建模工具，如圖2所示。
圖2 數字孿生中建模相關工具[1]
「3。 數字孿生中資料管理工具 」
資料是資訊的載體，也是數字孿生的關鍵驅動。如圖3所示，數字孿生中資料管理工具包括資料採集工具、資料傳輸工具、資料儲存工具、資料處理工具、資料融合工具和資料視覺化工具。
圖3 數字孿生中資料管理工具[1]
「4。 數字孿生中服務應用工具 」
用於數字孿生服務應用的工具可以分為平臺服務工具、模擬服務工具、最佳化服務工具、診斷和預測服務工具等，如圖4所示。
圖4 數字孿生中服務應用工具[1]
「5。 數字孿生中連線相關工具 」
用於數字孿生連線的工具用於連線物理世界和虛擬世界，以及連線數字孿生的不同部分。數字孿生的核心是在物理和虛擬世界之間對映，並打破物理和虛擬現實之間的界限。例如，PTC Thingworx可以充當感測器和數字模型之間的閘道器，以將各種智慧裝置連線到IoT生態系統。［3］MindSphere是西門子提供的基於雲的開放式IoT作業系統，用於連線產品，工廠，系統和機器。MindSphere使用高階分析功能來啟用物聯網生成的大量資料。Cisco Jasper的Jasper控制中心可以使用NB-IoT技術更好地管理連線的裝置。Jasper Control Center持續監視網路狀況，裝置行為和IoT服務狀態，以透過實時診斷和主動監視連線狀態來確保高服務可靠性。數字孿生中的連線意味著物理實體，資料中心，服務和虛擬模型之間的通訊，互動和資訊交換。這些資訊連線對於幫助開發問題診斷和疑難解答，基於每種物理資產的特性確定理想的維護計劃以及最佳化物理資產的效能等都是必需的。例如，Microsoft的Azure IoT使羅羅公司建立了基於機器學習的引擎模型並執行資料分析。透過這種方式，可以檢測即將發生故障的元件的異常並規定合適的解決方案。［4］類似的工具如圖5所示。
圖5 數字孿生中連線相關工具[1]
「6。 綜合性工具 」
有許多全面的工具在數字孿生應用程式中扮演多個角色，例如有限元分析軟體ANSYS不僅可以建模，還可以提供模擬服務，故障排除服務等。類似的綜合工具包括Predix、西門子的MindSphere、ANSYS、達索的3D Experience、富士康的Beacon、PTC的Thingworx等，如表1所示。
實施數字孿生系統是一個複雜的系統，是一個漫長的過程，需要多種技術和工具才能協同工作。例如，複製一臺風力渦輪機需要監視變速箱、發電機、葉片、軸承、軸、塔架和功率轉換器的各種資料（例如振動訊號，聲學訊號，電訊號等）以及環境條件（例如風速、風向、溫度、溼度和壓力）。此外，數字孿生還包括實物資產的虛擬表示。需要構建許多模型來複制風力渦輪機，包括幾何模型、功能模型、行為模型、規則模型、有限元分析模型、故障診斷模型、壽命預測模型等。以上所有這些都需要一種啟用技術和工具。例如，來自風力渦輪機的各種訊號的資料收集需要感測器技術。資料傳輸、儲存、處理和融合可以使用5G、NewSQL、邊緣雲架構和人工智慧技術等。並且可以透過諸如SolidWorks、UG、AutoCAD、CATIA等工具來構建幾何模型。有限元分析模型可以在ANSYS、MARC、ADINA等中執行。此外，Dymola、MWorks、SimulationX等可以支援系統建模和模擬。綜上所述，數字孿生涉及由不同公司發明或開發的多種技術和工具。關於這些技術和工具，存在不同的協議和標準。為了使這些技術和工具能夠協同工作，資料和模型應標準化並以通用格式、協議和標準提供。透過通用格式、協議和標準，這些技術和工具可以共同實現特定目標。
表1 綜合性工具及其在數字孿生各個方面的作用 (√ 表示可以用於該方面)
參考文獻
［1］Qi Q， Tao F， Hu T， et al。 Enabling technologies and tools for digital twin［J］。 Journal of Manufacturing Systems， 2019， DOI： 10。1016/j。jmsy。2019。10。001
［2］Ansys Twin Builder： 數字預測性維護軟體。 Available： https：//www。ansys。com/zh-cn/products/systems/ansys-twin-builder
［3］Creating a Digital Twin for a Pump。 Available： https：//www。ansys。com/zh-tw/about-ansys/advantage-magazine/volume-xi-issue-1-2017/creating-a-digital-twin-for-a-pump， Accessed： 2019-09-24。
［4］How IoT is turning Rolls-Royce into a data-fuelled business。 Available： https：//www。i-cio。com/innovation/internet-of-things/item/how-iot-is-turning-rolls-royce-into-a-data-fuelled-business， Accessed： 2019-09-24。