专为制造商和工程师研发,提供实时双向的数字空间映射
本文改写自Control Design,作者Mike Bacidore,采访对象Zohair Mehkri(伟创力数字孪生部门总监)
近年来,随着大数据、云计算、人工智能、高性能计算机等新一代信息技术的演进,数字孪生技术在理论层面和应用层面均取得了快速的发展。智能制造、智慧城市、智慧医疗等众多行业领域都在大力发展数字孪生技术,数字孪生技术正在与产业深度融合。作为实现数字空间与物理世界集成融合的有效手段,越来越多的制造商们开始借助数字孪生技术探索智能生产新模式,开辟出了虚拟车间、数字工厂、产品设计、设备管理、车联网等新型应用场景。数字孪生技术持续赋能制造业实现数字化转型,助力制造商们在高速发展的时代里实现竞争力稳步提升。
仿真技术,数字孪生之本
数字孪生之所以能高效赋能智能制造,其根本在于仿真技术。以仿真为基础,再加入例如IT系统、财务程序、物理变量或人为等其他因素,才能构成数字孪生。
一直以来,仿真软件的设计和生产对工业应用发挥着持续和深远的影响,引导着数字孪生在智能制造行业深入发展。在过去十年,有赖于计算能力、数据保真度的提升和数据源的扩大,技术和行业领域见证了仿真软件惊人的功能改进。如今,大多数仿真软件通过融合人工智能(AI)模块及机器学习(ML)功能,实现了新的超越。仿真软件连接各种数据源的能力也实现了提升,目前已可以连接系统、数据库、云和车间中任何已数字化的东西。与此同时,拖放操作取代了为每个步骤编写程序,用户界面和使用体验获得了显著改进。近年来,远程连接和网络技术的支持拓展了仿真所能发挥功能的应用场景,节省了人员流动和实际更新策略的时间、金钱和精力。这些强大的组合工具使技术团队能够向客户直接展示生产线模型而非实际生产线,并将因素改变对产出带来的影响可视化。
作为仿真技术和智能制造领域的先行者和引领者,伟创力在过去的几年里,利用团队开发的产品与世界上一些最著名的组织合作完成了1000多个仿真技术项目,制造出了能够创造价值、改善人们生活的多样产品,从真空吸尘器、咖啡机、自动驾驶汽车模块到糖尿病设备、工业机械和云数据中心设备。在高性能计算机、云计算、高保真模型和海量数据源的加持下,伟创力重新定义了仿真过程和运营的意义,显著提升了数据可用性和数据处理技术,展现了强大的能力。
仿真软件的技术进步带来了创新和高效的应用项目。据伟创力数字孪生部门总监Zohair Mehkri介绍,在某次与医疗设备厂商的合作中,伟创力的仿真技术团队在几个小时内将产品模型重复了数百次,运行了“如果”场景测试数十个变量,将原本需要三个月的事情压缩到了三个星期完成。除此之外,团队还能够通过优化调度来满足高于预期的需求。比如,某项目最初预计每季度生产约550万台,低于客户要求的800万台。伟创力团队借助仿真技术,通过测试各种情况优化了生产计划,最终达成每个季度生产810万台的成绩。
除了生产环节,仿真技术还能带来其他方面的效益,比如将工作站输出提高70%以上、物料车可用性优化20%以上,以及其他必要的业务、运营和成本节约效益。伟创力的仿真技术团队正在从专注于仿真技术,逐渐向数字孪生技术团队发展。未来,我们将能提供更综合、全流程的仿真和数字孪生技术支持服务。
目前,距离不再需要工程师和 IT专业人员来安装和操作仿真软件还需要几年的时间,而在此之前,IT和工程之间的紧密合作可以弥合许多间隙。伟创力的 IT团队有着非常紧密的合作关系,他们相互支持协作,能够创建、维护、开发、保护和存储属于特定组织的应用程序和相关数据,帮助制造商和工程师来映射数字空间,提高生产效率、节省时间和提升产量。
未来,技术具体利用方式的变化、计算能力和规模局限的突破、元空间和数据空间的开启这三方面的创新都将会影响到仿真和数字孪生技术在制造业务中的应用。伟创力正致力于将仿真和数字孪生技术通过计算机、手机、平板等多元终端展现,并将与增强现实和虚拟现实灵活融合交汇。连接更多的系统、数据源和应用程序也将成为可能。
这些功能对于制造商的实际应用来说还为时尚早,但是通过对仿真和数字化技术的潜在能力进行展望,我们能够发现这项技术在未来行业中的集成与实践具有无限的可能性,也将会创造出更大的价值,推动澎湃的数字动能流向工业制造、交通物流、教育医疗等各个垂直行业,助力制造商实现数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
Google 发布了新的智能代理开发工具包 (ADK) 和相关功能,简化了基于 Gemini 模型的多代理系统创建过程。ADK 支持 Model Context Protocol,可帮助企业快速构建、部署和管理 AI 代理。同时推出的还有 Agent Engine 和 Agent Garden,为企业提供了更全面的代理开发和管理解决方案。这些新工具旨在增强企业对 AI 代理的控制和安全性。
Google 推出 Gemini 2.5 Flash 模型,基于 Gemini 2.5 Pro 代码,但运行更快、成本更低。新模型引入动态思考技术,可根据查询复杂度调整推理深度,提高响应速度并降低成本。Google 还将 Gemini 2.5 Pro 应用于 Deep Research 工具,显著提升了其准确性和实用性。这些进展有望降低生成式 AI 的高昂成本,推动其更广泛应用。
随着人工智能的影响日益深远,未来领导力将面临重大变革。研究指出,我们需要应对多重自我、心理健康、道德自主、人际关系和学习方式的挑战。同时,AI 也为人类好奇心和学习能力的提升带来机遇。未来领导者需要在保持人性特质的同时,与 AI 协同发展,避免人类被完全重塑。