獨(dú)屬于工業(yè)4.0的元宇宙

在追求工業(yè)4.0的道路上，數(shù)字化工廠和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是避不開的兩大方向。但隨著技術(shù)的革新，數(shù)字孿生正在逐漸席卷制造業(yè)，過去靜態(tài)CAD模型和2D平面圖正在轉(zhuǎn)變?yōu)榭山换サ?D模型。像特斯拉這樣的企業(yè)，在建造和維護(hù)超級工廠時，就用到了DMU數(shù)字原型這樣的數(shù)字孿生技術(shù)，進(jìn)一步提高了生產(chǎn)效率，縮短了交付周期。

但隨著規(guī)模開始擴(kuò)大，迭代需求的增加，數(shù)字孿生工廠也開始引入AR/VR等技術(shù)，打造完全虛擬卻又貼合現(xiàn)實的大型動態(tài)場景。畢竟在虛擬條件下完成軟件驗證和迭代，遠(yuǎn)比直接硬件迭代要低成本和快速。

然而數(shù)字孿生工廠與傳統(tǒng)的數(shù)字化工廠相比有何優(yōu)勢呢？照理說3D建模需要海量的數(shù)據(jù)輸入，而且需要專業(yè)的圖形人才耗費(fèi)諸多心力才能完成，也許對于新建工廠來說可以以此作為目標(biāo)，但針對于已經(jīng)建成的傳統(tǒng)工廠或標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化工廠來說，又該如何快速轉(zhuǎn)型到數(shù)字孿生工廠呢？

阿里云DTwin

數(shù)字孿生技術(shù)其實可以與云技術(shù)和人工智能完美契合，國內(nèi)的阿里云也正是看到了這一機(jī)遇，開始朝數(shù)字孿生工廠發(fā)力。工業(yè)大腦DTwin為阿里云自研的工業(yè)可視化孿生平臺，采用了模塊化的可視化框架引擎，工廠既可以選擇公有云也可以選擇本地部署，最終完成數(shù)字孿生工廠的遠(yuǎn)程運(yùn)維和可視化管理。

如今高端的一體化裝備中，關(guān)鍵的零部件都內(nèi)置了大量傳感器，用于監(jiān)控產(chǎn)品工作運(yùn)行狀態(tài)，它們也具備數(shù)據(jù)輸出功能，幫助工業(yè)系統(tǒng)完成故障預(yù)警等維護(hù)性工作。物理傳感器和已有工業(yè)系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)可以傳輸給DWin，實時跟蹤現(xiàn)實環(huán)境的生產(chǎn)過程。但這一點其實當(dāng)下不少數(shù)字化工廠已經(jīng)實現(xiàn)了，并沒有什么特殊之處。歸根結(jié)底，數(shù)字孿生工廠的獨(dú)特之處還是在于3D可視環(huán)境。

DWin基于H5和WebGL技術(shù)，渲染引擎采用了Three.js和游戲級的樂高渲染引擎，建?？梢詮膱@區(qū)級覆蓋到設(shè)備級別，甚至可以細(xì)致到設(shè)備結(jié)構(gòu)爆炸圖。使用者還可以借助AR/VR技術(shù)，完成第一人稱視覺巡航。


DTwin孿生畫布編輯器 / 阿里云

但這樣的一個3D可視環(huán)境光想想搭建過程就復(fù)雜，為此DTWin也準(zhǔn)備了低門檻的圖形化搭建工具，直接用內(nèi)置組件完成樂高積木式的模塊化搭建，零編程就能做到產(chǎn)線模型的搭建，省去了大筆開發(fā)成本。而在工廠升級維護(hù)時，這種可視環(huán)境的迭代也遠(yuǎn)比物理設(shè)備簡單，還能輔助基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃設(shè)計和部署。

筆者認(rèn)為數(shù)字孿生技術(shù)有機(jī)會成為云服務(wù)廠商進(jìn)軍傳統(tǒng)制造業(yè)的又一大吸引力，國內(nèi)騰訊云和華為云等廠商也紛紛入局，無論是自研方案還是與數(shù)字孿生技術(shù)公司合作，都能加快我國工業(yè)4.0的轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

英偉達(dá)Omniverse

數(shù)字孿生技術(shù)可以說與圖形技術(shù)緊密相連，自然圖形大廠英偉達(dá)也不會置身事外，其Omniverse平臺可以說是為個人和企業(yè)用戶拉開了數(shù)字孿生的序幕。而在這一眾企業(yè)用戶中，率先將Omniverse引入制造業(yè)的正是寶馬。

在翻天覆地的汽車技術(shù)革新下，這些車廠早已是純粹的車廠了，有的開始造超算，有的開始造電池，寶馬則是著手了3D、VR和AR類的IT產(chǎn)品的開發(fā)，這次與英偉達(dá)的合作正式為汽車制造引入數(shù)字孿生工廠的一步棋。

寶馬的數(shù)字孿生工廠系統(tǒng) / 寶馬

寶馬在德國雷根斯堡工廠中打造了一個功能齊備的實時數(shù)字孿生系統(tǒng)，可以根據(jù)車間工作訂單指令和機(jī)器人編程，對大規(guī)模生產(chǎn)和調(diào)度進(jìn)行模擬。當(dāng)下的汽車生產(chǎn)流水線中，最重要的一環(huán)就是車型定制，一輛車型往往具備多種配置選項，所以每條生產(chǎn)線都要具備這樣的定制能力，而寶馬這種90%以上都是定制車型的更為重視這一環(huán)節(jié)。

而Omniverse的存在提高了整個生產(chǎn)過程的效率，寶馬的工程師可以快速確定如何改進(jìn)每個特定車型的生產(chǎn)順序，并借助數(shù)字車間人員的仿真來測試工作流中的人體工學(xué)和效率。

即便有了Omniverse，寶馬實現(xiàn)的數(shù)字孿生工廠的方式依舊是一個復(fù)雜的路線，畢竟他們并不缺3D建模方面的專業(yè)人才。他們更像是將Omniverse的數(shù)字孿生方案視為數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)器，就像某些工廠的數(shù)字大屏一樣，不同的是數(shù)字孿生選擇了以3D可交互的方式來實現(xiàn)。

結(jié)語

從以上兩個數(shù)字孿生工廠方案可以看出，云服務(wù)廠商和圖形方案廠商不免會成為這一技術(shù)的受益者，但我們也不能忽略最為重要的基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通信和工業(yè)傳感器。要打造這樣一個數(shù)字孿生工廠，無疑會對工業(yè)通信系統(tǒng)的并發(fā)和吞吐量提出更大的挑戰(zhàn)。而受益的傳感器也不僅僅是監(jiān)控檢測類的傳感器，像激光雷達(dá)這樣可以捕獲3D數(shù)據(jù)的傳感器也能從中分一杯羹，助力3D建模。與連接全人類的元宇宙相比，數(shù)字孿生工廠這樣的“制造元宇宙”似乎更容易率先實現(xiàn)。