| 标题 | 工业新宣言：数字孪生与生态系统 |
| 范文 | Robert+Plana 大家都知道工业正面临着各种各样的问题，包括生产材料和劳动力的成本在上涨，还有与政策相关的问题。 我们看到整个工业产品从研发、生产到交货需要缩短时间，当然我们必须面临某些区域的生产能力问题，要降低库存，要最大化地实现库存周转率。 在过去20年，工业每年的行业增长率大概是4%，在过去五年，对增长的需求越来越快。这个行业需要更大的能量、更丰富的交易系统，以及交通运输系统，非常重要的一点是，要能够更好地服务客户，主要由系统的可用性来驱动，提高效率，降低风险。 如何能够重新振兴工业？有很多重点必须关注： 第一要提高系统运营效率，降低宕机带来的风险； 第二要优化全生命周期的设计、制造、服务和维修周期； 第三要最大程度地提高性能和资产可用性。 因为一旦数据出现断裂或者中断，无论是在设计、研发或是生产、运输环节，协同性没有办法达成一致，就会造成问题。当然，如果能优先考虑这三点或者重点去实现这三方面的话，数据资产的管理非常重要。 如果要优化资源配置，那么我们必须根据客户需求进行资源配置，解决方案就是通过机器学习、边缘计算、云计算、数字孪生等科技技术手段，使得传感、存储、分析和传输数据变得便宜和容易。今天我们需要实现从一个阶段到另一个阶段的跨越，从技术驱动向结果驱动转型。 工业设计和制造要面临转型升级，对于一些工业公司而言，需要设计师用数字的想法和数字的思维设计产品，才能够展现出数字的价值，或者是机器的数字价值。而开发者能够让这些产品开发出来，把问题最小化，保证每一个阶段提供的产品或者服务能够持续满足客户的需求。 大部分时间，很多人都在抱怨研发非常慢，大部分研发最终要转变成实体产品，我们现在也要将同样的方法论用在设计和研发上，由人群推动的生态系统进行进化式的设计，要分享各种知识和数据模型，将这些元素放到同一个平台上，持續加入新的技术，比如增材制造、三维建模等，要快速地将这些技术配置到新产品上，提高从研发到大规模生产的效率。 我们可以通过端到端的融合平台，在生产过程中提高生产力，同时更好地服务客户，这个平台上主要能够给客户提供可扩容的解决方案，而且能够进行优化，安全性非常高。 另外，还可以通过模块化的资产管理平台实现快速交付和运维，而且能够根据时间进行风险评估。尽管所有的功能整合在平台上，看起来似乎非常复杂，但是通过一体化的平台可以降低总成本。 为什么说数字孪生非常重要？其中最主要的价值体现在预测上。利用数字孪生，可以直接预测产品的成品质量，识别设计是否存在缺陷。在制造环节出现问题并影响到产出的时候，可以在数字孪生中对不同的生产策略进行模拟仿真和评估，结合大数据分析和统计学技术，快速找出有空当时间的工序。调整策略后再模拟仿真整个生产系统的绩效，进一步优化实现所有资源利用率的最大化。 机器数据包含各种各样的特性，如果能够摸清数据的主要规律，通过技术保证在某些模式上面可以恰当地运行，在运维的时候就会比较容易。 举一个例子，蒸汽涡轮发动机里有一些数据，我们可以模拟这些数据，比如运营数据，描述这个结构如何出现变化，我们可以在云端把所有行为记录下来。在全世界各个地方的涡轮发动机的信息都能够被记录下来，然后混合在一起进行一些资产问题的检测，也可以做出资产运维的计划，这样效率会更高。还有一些例子，通常情况下，航空公司发现一些异常情况需要15～30天的时间进行停机修复，如果能提前将数据结合在一起，我们可以进行预测，并进行动态优化。 生态系统能保持竞争与合作状态之间的平衡性，确保更好地服务客户，我们每一次向客户建议满足他们需求的产品，有时候不在我们的仓库里，这时我们需要在成本管理上进行创新，能够保证这些创新产品让客户买得起。我们会优先考虑产业互联网生态体系，包括边缘计算、数字孪生和云计算，在这些地方GE把生产力放在了中心位置。边缘计算非常重要，而有时候有些客户不在意云，他们只是想要解决这个问题，并不在乎在哪里解决，我们开发这些框架希望能够让整个行业受益，同时我们也在开发人工智能。 总结一下，首先设计和敏捷性是非常重要的，其次软硬件融合需要通过CPS（信息物理系统）来实现，再次数字孪生将以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，来模拟其在现实环境中的行为。最后，生态系统战略将推动未来业务持续发展。（根据演讲内容整理，未经本人审核） |
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