01 价值的定义

一、数字孪生的工作原理
数字孪生是一种虚拟模型,用于精准的反应物理对象,并进行研究、反馈与控制,这种虚拟模型至少有三个部分组成「传感器」、「计算模型」、「控制策略」。
「传感器」们负责收集与物理对象相关的数据发送给到「计算模型」,而计算模型在数据中得出有价值的见解,最终「控制策略」自动或者人工的分析这些见解做出决策去影响物理对象。
· 数字孪生与自动化和CPS
自动化与CPS主要用于解决预料之中的事情,而数字孪生的定位之一是解决预料之外的事情,其核心区别在于自动化和CPS依赖预案,而数字孪生的关键之一是「全生命周期」从而拥有与特定目标之外的无关属性数据,可以帮助人类专家在面对预料之外问题时制定解决方案,并固化成新的预案。
· 数字孪生与模拟
虽然都是使用数字模型来模拟系统的各种过程,但数字孪生更接近一个虚拟环境,而非针对特定问题的处理模型,从而更具备研究意义,数字孪生和模拟的主要区别在于规模。
例如实时数据对于模拟往往是没有用处的,而数字孪生最基本的设计至少是一个双向的信息流,如右图所示,数字孪生并不仅仅针对单一问题,而是提供了持续迭代和改进产品的反馈机制。
二、数字孪生的优势与收益
· 三维可视化
在智慧城市、智慧社区、IOC等大规模场景中,我们通过三维可视化帮助用户提高海量数据的信息传达率,让管理者对于态势变化有敏锐的感知能力。而在产品设计、生产、运行的全生命周期中,三维可视化也可以帮助设计团队和运营企业能够快速了解问题所谓的位置,从而提高信息传达率。
· 感知与控制
我们通过数字化的手段,将原来不能保存的专家经验进行数字化,并提供了保存、复制、修改和转移的能力。
· 测量、分析与预测
针对大型复杂场景,我们通过建立一个虚拟环境,为复杂场景提供测量、分析、预测等处理能力,帮助建立不同问题的预案,同时也为预料之外的问题提供分析的数据支撑。
三、数字孪生的类型与应用
  • 组件孪生
    功能组件是数字孪生最小的示例,作为资产的一部分存在。
    传动轴
    NB烟感
    升压机
    空气质量
  • 资产孪生
    多个组件共同工作后形成所谓资产,不同组件会产生大量可用的性能数据,从而转换成有价值的见解。
    风力涡轮
    智慧消防
    新能源场站
    智慧厕所
  • 系统孪生
    不同类型的资产在一起工作后,汇集成一个系统,而系统将可以提供资产之间的交互数据,并给有效见解。
    制造作业
    IOC
    智慧医疗
    发电系统
  • 过程孪生
    过程是数字孪生的最大维度,揭示了系统之间如何协作,并创建了完整的虚拟环境。
    哪些系统是可以同时达到峰值效率运作的?一个系统发生延迟是否会影响其他系统?过程孪生可以帮助解决这些问题,最终影响总体的效率。
    智慧城市
    城市消防平台
    城市规划
    双碳平台

02 三维可视化

数字孪生必然伴随着海量的数据和可引导快速决策的信息,为了提升信息的传达率UltimateBox提供完整的三维可视化的技术服务,帮助合作伙伴更快感知信息、并做出更加符合业务方向的精准决策。

服务范围与应用场景
  • 组件建模
  • 智慧楼宇
  • 智慧园区
  • 智慧社区
  • 智慧城市
  • 集控中心
· 组件建模
我们提供单独的建模服务,帮助合作伙伴共同构建可视模型,并通过技术美术让模型能够在符合运算要求的引擎中顺利加载和保持高水平的呈现效果。
定制化交付
我们提供单体建筑、园区、社区等场景的三维可视化交付能力,包含但不局限于从设计、建模、技术美术、引擎、开发、交付实施的全链路交付能力。
· 智慧楼宇
· 智慧园区
· 智慧社区
· 城市级CIM
我们独立研发了可视化产品UltimateBox-CIM帮助需要实现城市级三维可视化的合作伙伴提供技术赋能。
产品简介:

03 感知与控制

我们通过数字化的手段,将原来不能保存的专家经验进行数字化,并提供了保存、复制、修改和转移的能力

信息收集
量化
经验数字化
加速
盘查
分析问题
专家经验
控制策略
批量推广
· 盘查
通过传感器与业务数据,收集「全生命周期」数据,为所需要分析的问题构建一个完整的数据场景。
示例:传感器 + 边缘网关,收集SMB门店数据
· 分析问题
当信息量充足的情况下,行业专家们就可以通过数据去找到问题,去发现导致我们当前困境的原因是什么,然后通过把自己经验与人为智慧结合,去制定调整的方案与策略。
示例:分析能源问题
· 专家经验
让业务部门提供真实场景,让行业专家提供方法学与经验价值,找出适配当前问题的解决方案与实施策略。
示例:末梢节能策略提供
· 控制策略 & 批量推广
我们将利用物联网和算法能力,实现策略的长期稳定执行,并将专家经验应用于业务的各个环节。通过实时监控整个业务环节的反馈和效果,我们将确保模型能够不断迭代和进化。 一旦我们确认单一模型的有效性,我们将为整个集团提供能力平台,以支持在其他类似场景中复制该模型。
示例:节能策略、告警、品控规则,通过系统落地到每一家门店

04 测量、分析与预测

数字孪生的核心价值在于能够在构建完整的模型之后,分析及预测出未来的趋势,得出核心业务的先验指标,帮助政府和企业获取调整战略和政策的宝贵时间窗口,为此我们提供核心的IoT平台、感知网络铺设经验、模型构建能力,与合作伙伴一起共创具有测量、分析、预测的数字孪生场景。

构建感知
数据量化
预测
传感器铺设
IoT平台
模型构建
先验指标
下面我们通过两个不同类型的孪生项目去介绍测量、分析、预测在实际业务中的价值。
一、资产孪生
面对风力发电领域中的尾流问题,数字孪生可以通过对风机与风能的关系建模,并且把整个风场的风机位置组成一个矩阵进行建模,构建出不同风速及风向情况下矩阵中所有风机的最佳调整策略得到一个最优的动态方案。当模型构建完成后,通过为风力发电机组安装对应的风速传感器就能实现感知网络的普检,从而针对单一资产建立面对某个特定问题的资产孪生,让企业旗下的风场永远保持在一个最优的发电状态中。
二、过程孪生
我们通过构建碳模型作为推演基础,同时在整个城市的重要建筑中铺设感知网络构建完整的城市级双碳平台。通过双碳平台作为过程孪生为政府施政提供趋势预测,并精准推演和预测碳中和的达成时间,以及施政之后核心经济指标会产生哪些变化,帮助政府规避风险合理规划计划。
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