數位孿生的崛起

2002年,密西根大學教授Michael Grieves首次提出數位孿生(Digital Twin)概念,但在2010年才由NASA的John Vickers提出「數位孿生」這個新術語。數位孿生的核心在於「在數位世界中重現真實物體、流程或系統」,此項技術的出現革命性的影響製造業和其他行業。根據回顧ScienceDirect中的多篇國際論文指出,數位孿生是一種動態軟體,整合物理模型、感測器數據和操作資訊,精確反映物體的狀態、功能和行為,關鍵要素包括即時性(即時更新物理對象的狀態)、整體性(全面映射物理對象的特性)和動態性(隨著物理對象變化而更新)。

數位孿生

深入數位孿生建構—實現無縫實體與數位同步的關鍵7階段

建構數位孿生(Digital Twin)的過程涵蓋了7個決定性的核心階段,從概念的雛形設計延伸至模型的現實應用與持續維護。在此過程中,每一個環節都扮演著不可或缺的角色,確保我們所打造的數位孿生模型能夠精確反映其實體對應物,實現實體與數位的無縫同步:

  • 1需求分析與定義

    界定數位孿生核心目標和應用範圍。深入分析要模擬或監控的實體系統特定需求,如性能指標、操作環境及條件等。

  • 2建模設計

    在此階段,開發者會依據需求分析結果構建數位孿生的架構和模型。挑選合適的建模工具,設計模型的結構和行為,決定如何從實體系統蒐集資料回饋至模型。

  • 3模型開發

    按照設計規格開發數位孿生模型,包括編碼、設定參數、集成不同子系統的模型等。此階段的目標是創建可以準確反映實體系統狀態和行為的數位模型。

  • 4模型品質管控

    進行模型的驗證(確保模型正確實現了設計意圖)、校驗(確保模型準確反映了實體系統的實際行為)和認證(確保模型滿足特定的應用標準或要求)。

  • 5模型應用

    使用數位孿生進行模擬、預測、優化和決策支持。這可能包括實時數據分析、性能監控、預測維護等。

  • 6模型更新與維護

    根據實體系統的變化和反饋更新和維護數位孿生模型,確保其持續準確反映實體系統的狀態。同時,考慮如何重用模型或模型的部分以提高資源效率。

  • 7系統整合

    在需要時,將數位孿生與其他系統(如企業資源規劃系統、製造執行系統等)進行整合,以支持跨部門和跨組織的協作。

未來展望—啟動環工場景的智慧轉型

數位孿生建構的各階段至關重要,從需求分析到系統整合,都對準確反映實體系統的狀態至關重要。透過不斷更新和維護模型,我們可以應對未來的變化。未來,數位孿生將持續發揮其在決策優化和跨部門合作方面的重要作用,為創新和發展帶來新的機遇。信諾團隊兼具環境工程專業與成熟的技術研發能力,致力於將數位孿生技術應用於多元的環工場景,諸如污水下水道管網智能管理、污水處理廠操作智慧管理、廢棄物物流智慧調度管理、焚化廠處置物流智能管理等,秉持利用數位賦能技術提升智慧化環工專案執行成果的「數位環工」創新概念,全面啟動環工場景智慧轉型。