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最近在互联网、科技界、投资界等不同畛域爆红的“元宇宙”概念，置信很多人都据说了。在各种“PPT”里，很多人曾经对元宇宙的概念进行了十分全面和直观的论述。总的来说，最重要的点能够总结为一句话：元宇宙是一种与传统物理世界平行的全息数字世界。
是不是感觉有点眼生？尤其是，如果你理解工业互联网或工业物联网的话，此时必定有个概念会立刻呈现在脑海中：数字孪生！
数字孪生是什么？
数字孪生并不是一个新概念，它早就利用于监控、模仿和简化离散设施数据等畛域。数字孪生具备的弱小的仿真能力，借此，员工和智能零碎通过迭代式合作可大幅缩短产品设计和制作周期，进而让企业在仿真环境中实现更多的产品测试，在实体制作环节之前进行欠缺，从而节省时间和老本，让产品更贴近客户需要。这样，企业能够零危险地摸索新产品创意，有限拓展场景。
Gartner 曾间断三年（2017-2019 年）将数字孪生列为十大新型技术之一，而依据 IDC 的报告显示，到 2020 年底，65% 的制作企业将利用数字孪生经营产品和 / 或资产，25% 的企业心愿借助数字孪生升高品质缺点老本和服务交付老本，可见数字孪生在企业数字化转型中领有着微小的利用前景和空间。
随着市场需求的变动，数字孪生曾经倒退到第三阶段。第一代与第二代数字孪生均与设施紧耦合，无奈弥合生产打算与执行之间的断层。而第三代数字孪生从业务需要登程，构建物理世界与数字世界通用的语言，让人工智能岂但实现感知、剖析、决策、执行的闭环，还能通过对生产指标的了解，在遇到突发事件的状况下，实时反馈交付订单最佳门路。
现如今，咱们曾经迎来了第三代数字孪生，以微软 Digital Twin 服务为代表，领跑第三代数字孪生。这个阶段，企业谋求的不仅是传统的，为“人”做剖析决策提供模仿仿真反对的数字孪生，更是能 实时感知物理世界、为人工智能做多维度、近施行剖析决策提供在线数据反对、并回到物理世界迅速执行的数字孪生——通过数字孪生实现资产和我的项目数据的收集、可视化和情景化，再通过机器学习实现剖析、预测并赋能火线人员作出实时决策——其外围价值已从仿真扩大到决策与经营。
第三代数字孪生解决了什么问题？
依据 IDC 的剖析，70% 的制作企业曾经开始把包含业务端的数字化转型我的项目列为企业的外围战略地位；同时有 77% 的 CEO 将疾速响应视为企业取得竞争劣势的外围能源。
在过来供小于需的时代，工业 3.0 的出发点是满足单个产品大规模定制的需要。而近二十年来，咱们所立足的市场产生了天翻地覆的变动，消费者对于产品的需要越来越个性化，转化成对生产端的要求越来越碎片化；近年来因为疫情与地缘政治的冲击，供应链稳定重大，工业 3.0 所建设起来的稳固的、大规模的、标准化的生产体系已无奈应答，迫使制作企业减速利用数字化技术，晋升麻利响应的能力，锻造企业韧性。
简而言之，智能制作解决的是从标准化到麻利应变的问题，而晋升麻利应变能力的具体措施就是减速“感知 - 剖析 - 决策 - 执行”这个制作经营治理闭环。为了减速这个治理闭环，咱们须要数字孪生解决“感知”与“执行”问题，须要人工智能解决“剖析”与“决策”问题。
利用场景有哪些？
掂量“麻利”的计量单位是“响应工夫”。响应工夫以“事件产生”为终点，通过“事件获知”、“根因剖析”、“决策”到“执行”所需的工夫。“事件”蕴含的范畴很广，比方，需要端的订单状态及其变更、供应链端的物料状态及其早退事件、生产端的产能状态、非打算停机等。
原则上，任何能够通过数字孪生与人工智能伎俩缩短响应工夫，晋升制作企业麻利响应能力的畛域都是智能制作的应用领域。
制作企业不论做任何的打算，最终都要进行物理执行并交付一个物理产品。这外面波及四个要害因素：一是生产资源，也就是人、机、料等；二是生产内容，也就是订单；三是生产工艺，也就是制作流程和路线；四是生产治理，也就是车间、工厂或企业的组织架构。
咱们把物理世界的四个因素用数字化的形式表达出来，发明一个人工智能所能了解的镜像世界，或“元宇宙”，通过人工智能作出实时剖析、预测与决策。
在智能制作的语境下，第三代数字孪生能够在三个不同层级发挥作用：
- 在车间层，它能够通过“物数交融”实现“自适应的生产执行”；
- 在企业层，可能对产品质量、老本、交期和平安环境保障等维度进行优化；
- 在产业层，则有助于实现上下游的动静协同。
在此，咱们举一个食品企业的例子，帮忙大家更好地了解数字孪生的作用。
面对寰球布局的供应链和生产工厂，降本增效和可持续性是摆在泛滥国内生产企业背后的一道难题。以一家食品企业为例，生产设施只有呈现渺小的参数偏移，就会导致批发包装内的产品过多或过少，过多则呈现非品质老本，过少则变成品质事件。从老本的角度来看，这种景象会造成大量的人工耗费与资料损失。
为了解决这一问题，微软、埃森哲、和埃维诺三方单干，为该企业搭建了智能制作数字孪生平台。该平台将机器学习技术融入数字孪生中，利用大量实在生产数据来建设产线模型，再通过物联网、边缘计算和云计算的联合找到生产线的优化点，从而大幅提高生产效率、缩小人工与资料节约。该企业目前正在寰球范畴内推广此数字化工厂解决方案。
如何布局施行？
微软与其寰球当先的合作伙伴埃森哲和埃维诺一起，正在帮忙不少领军企业构建逾越组织全因素的智能化数字孪生，并致力于通过组合利用该技术发明与事实世界的工厂、供应链、产品全生命周期统一的智能孪生网络。
在技术层面，将大数据、数字孪生和人工智能进行整合是构建智能制作技术平台的关键所在。在利用层面，如何推动改革与管控危险是利用施行的焦点。咱们倡议采纳“全局布局、小步快跑、规模推广”的改革治理方法。
- 全局布局：工业 3.0 的外围治理思维是标准化，使能技术是流程信息化与生产自动化；工业 4.0 的外围治理理念则是麻利应变，使能技术是数字孪生与人工智能。这就对制作企业在过来二三十年造成的治理思维、治理架构、组织文化与人才储备提出了全新要求。所以在发展具体我的项目之前，公司从高层到执行一线人员都须要对智能制作的理念、办法与技术有统一认识。
- “小步快跑”即验证迭代。在很大水平上，智能制作就是通过数字化与智能化伎俩实现精益的过程，既打消在生产制作过程中不产生客户价值的“节约行为”，同时基于最小可行性产品（MVP）进行试点验证并继续改善，在短短 10-15 周的工夫里，以最短时间、最小老本，验证概念可行性，并对其进行必要的迭代更新。
- “疾速推广”即规模化利用。在验证了概念的可行性之后，企业须要做的就是疾速将其实现规模化利用，让翻新的价值辐射更广范畴。这里既能够是不同生产线之间的复制推广，也能够是不同业务单元、不同工厂公司、上下游不同搭档，乃至国内与海内市场的升级换代。
施行案例？
某寰球大型国内快消巨头心愿减速在制作和供应链两个环节端到端的数字化转型，从而实现以数据驱动经营决策。因而，他们发展了多年的数字化工厂建设，但仍然面对系统化、平台化和场景化三个方面的挑战。
微软、埃森哲、埃维诺和客户各部门通力协作，采取了“全局布局、小步快跑、疾速推广”的落地形式，先从一类日化产品动手，基于微软 Azure 构建了其生产过程的数字孪生模型，并利用机器算法优化生产工艺与流程，实现对要害资产设施的双向管制。因为试点成效显著，咱们在短短一年半内帮忙客户把数字孪生从几家工厂推广到寰球数十家工厂，从全局来看，建设了智能制作平台策略的根底，以及以数据驱动决策的组织文化。
微软 Azure 物联网翻新营 – 制造业数字化转型专场
咱们顺便组织和安顿了微软 Azure 物联网翻新营。目标是心愿有更多的优质的客户和合作伙伴可能理解咱们的产品，用产品价值解决目前业务的问题，理解更多的应用场景，挖掘潜在需要，并通过入手试验更好相熟产品的服务和应用。
12 月 1 日，微软 Azure 物联网技术入手训练营首期课程正式拉开帷幕！咱们将会聚焦在制作行业物联网的利用场景：蕴含工厂智能化，柔性供应链，基于数据的预测性保护，数字孪生等，诚邀您的参加！
工夫：2021 年 12 月 1 日 | 09:00-16:00
流动地点：微软人工智能和物联网实验室（上海市浦东新区川和路 55 弄 19 号楼 4 层）
(本文作者：张思民埃森哲大中华区工业 X 业务董事总经理及埃森哲大中华区工业 X 团队；微软物联网团队；埃维诺智能制作团队。）
