在智慧製造領域，AI驅動的數位孿生已經成為關鍵技術。數位孿生是現實世界系統的數位模型或副本，透過使用來自感測器和物聯網（IoT）設備的數據來提供數位化表示，從而即時模擬實體物件或系統
但在實際應用中，人們對於數位孿生的理解往往參差不齊。以下是一些常見的理解迷思：
- 在設計階段建立用於執行模擬的數位模型（物件的3D模型）並不屬於數位孿生。在設計階段，以模擬方式探索各類設計選項很有價值，但數位模型代表的是理想化狀態，而非真實的實體系統狀態。
- 透過逆向工程過程建立的模型（也稱為「數位影子」）同樣不屬於數位孿生，因為其無法影響物理系統。
與上述範例不同，數位孿生使用感測器資料讓模型保持連續更新，從而反映物理系統的當前狀態。資訊從實體系統流向數位孿生，反之亦然。這種雙向資訊流，是數位孿生與傳統數位模型間的核心差異。
數位孿生在幫助現實世界的製造業方面具備以下特徵：
- #量化不確定性: 只要涉及感測器，目標系統的狀態就必然存在不確定性。如果不考慮到這種不確定性，就無法做出明智的決策。數位孿生應具有量化不確定性的能力，以確保其提供具有適當置信水準的建議。
- 行為與效能預測: 數位孿生應該能夠根據系統的當前狀態預測未來的行為或效能。這要求數位孿生即時執行模擬，以評估未來可能發生的不同事件、相關影響並解釋系統狀態的不確定性。
- 監控實體系統: 數位孿生應該能夠即時監控實體製造系統的效能，並向監督過程的控制器提供可操作資訊。
數位孿生如何在製造業發揮作用？
在明確了數位孿生的概念之後，我們接下來要了解這項技術在製造業中的應用
- 數位孿生為任務規劃者和調度者提供信息，以根據製造系統的狀態做出決策。
- 數位孿生即時監控機器和設備的狀態與效能，據此預測何時需要維護。
- 數位孿生可識別缺陷並執行即時品質控制。
- 當系統進入錯誤狀態時，數位孿生可用於診斷問題並提供必要的恢復操作建議。
- 透過分析過程數據，數位孿生可以辨識出需要最佳化或改進的部分。
- 數位孿生可以提供加工或操作條件的詳細記錄，以確保符合相關法規。
- 數位孿生可以即時優化製造運營，以支援個人化產品的按需生產。
AI技術如何影響數位孿生？
隨著時間的推移，人工智慧技術在增強數位孿生的功能方面得到了越來越廣泛的應用。以下將介紹一些值得關注的重要趨勢
- 機器人表面精加工單元中的感測器可用於建造零件模型，以可自訂方式取代昂貴的傳統特定零件設備。為了消除意外碰撞的可能性，刀具路徑需要考慮到感測器所建立零件模型的不確定性，這就要藉助AI的力量。
- 執行表面精加工的機器人通常需要在工具上連接軟管和線纜，但這些配件可能會限制機器人的行動。數位孿生可以為機器人建造需要安裝的所有周邊模型。透過AI，系統可以根據接取機器人的周邊來估算實際狀態、預測機器人可能受到的活動限制。
- 數位孿生可以使用基於AI的預測與健康狀態管理，確保自動偵測到不良事件的發生。例如，數位孿生可以利用力學與視覺數據來確定機器人精加工期間器具快速磨損的原因，並採取糾正措施以防止此類情況再次發生。
組織如何成功部署數位孿生技術？
雖然數位孿生帶來的好處很明顯，但製造業組織要成功部署數位孿生，必須採取一系列步驟。以下是組織可能面對的幾個現實問題：
- 資料品質: 感測器會產生大量資料以支援數位孿生。組織必須採取適當的措施，確保感測器可靠地產生準確數據。 AI工具可以對資料進行降噪，並保證以正確格式提供資料。
- 整合可擴充系統: 系統整合是部署數位孿生的重要組成部分。底層技術正在迅速變化，新的資料流不斷被添加進來。可擴展系統整合流程可確保系統整合不會成為瓶頸。需要採用具有適當中間件的模組化方法來實現可擴展的解決方案。
- 強大的運算基礎設施: 數位孿生需要依賴強大的算力來處理數據，因此必須取得具有充足容量和冗餘資源的強大運算基礎設施。
- 勞動力: 實施數位孿生需要一支具有獨特技能的勞動力，這需要提高現有員工的技能並充分利用解決方案供應商的服務。
- 長期永續性: 數位孿生需要定期維護和升級，以確保持續產生準確的預測。組織應制定長期可持續發展計劃，確保數位孿生的良好、健康發展。解決方案供應商的訂閱模式，也將成為避免意外事故的重要工具。
- 網路安全與隱私問題: 連線性的增強會增加網路安全風險。資料的儲存和使用也可能引發隱私問題。解決這些問題需要實施最新的網路安全措施。此外，確保隱私問題的監管合規性，可能還需要資料加密和定期安全審計的加持。
製造業組織在嘗試部署數位孿生的過程中，需要製定整體計畫以解決上述問題。一旦成功落地，這項技術將有效降低成本、減少故障、提高品質與績效表現，幫助企業積極擁抱智慧製造的全新時代
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