從(cong) 數字化轉型到數字主線以及從(cong) 數字化孿生體(ti) 到數字工程，人們(men) 一致認為(wei) “數字”是新的行業(ye) 流行語。但它僅(jin) 僅(jin) 是一個(ge) 流行語嗎？它是否還有更多含義(yi) ？

如今，行業(ye) 所麵臨(lin) 的挑戰是以低成本快速安全地生產(chan) 高品質產(chan) 品。數字技術使智能製造成為(wei) 可能，通過提供相關(guan) 的實時信息，智能製造正在徹底改變製造商的運營方式。信息化的製造方式能夠幫助您攻克您所麵臨(lin) 的艱巨挑戰。

為(wei) 什麽(me) 需要數字技術？

數字化轉型帶來的優(you) 勢在工作場所中無處不在。其中包括改善合規性和增強數據完整性，優(you) 化產(chan) 品質量並提升客戶體(ti) 驗，以及提高生產(chan) 力。此外，數字化轉型還有助於(yu) 降低所售商品的成本以及提高供應鏈的完整性。

您可能聽說過數字化孿生體(ti) 和數字主線這些概念，但它們(men) 有何意義(yi) 呢？數字化孿生體(ti) 是某項資產(chan) （比如產(chan) 品、機器或工廠）的數字模型。該模型是“活的”，這意味著它會(hui) 隨著資產(chan) 的開發、運行和維護而相應地改變。此外，還可以通過屏幕或在沉浸式3D環境中查看這個(ge) 模型，以改進設計、培訓和維護等流程。

數字主線是指數字化孿生體(ti) 在資產(chan) 的整個(ge) 生命周期內(nei) 創建的數字化數據流。這些數據可以轉換為(wei) 易於(yu) 理解的信息，以向人們(men) 展示資產(chan) 的運行狀況或資產(chan) 將如何運行。令人欣慰的是，數字工程並非孤注一擲的策略。切實可行的第一步是，全麵審查您的業(ye) 務狀況，並確定在哪些部分可以采用數字方法以更智能、更快速或更優(you) 化的方式完成工作。

提出數字化解決(jue) 方案

數字工程可利用多種突破性的新方法來幫助改善許多不同的業(ye) 務領域。具體(ti) 來說，主要可分為(wei) 五個(ge) 關(guan) 鍵領域：設計和原型製作、調試、操作員培訓、生產(chan) 和維護。

設計和原型製作

借助虛擬設計和原型製作，您可以縮短機器上市時間、降低設計中的風險並製造出更優(you) 質且定製程度更高的機器。此外，您還能夠借此監視機器的運行狀況，並查看機器如何與(yu) 人員或與(yu) 其他機器進行交互。

將數字化孿生體(ti) 模型引入VR環境，可以近距離監視其執行情況，就如同您身在車間一樣。這樣有助於(yu) 您發現明顯的問題或者可能會(hui) 忽略的小問題。如果需要更改，隻需點擊幾下即可在數字設計中進行更改，而無需購買(mai) 零件並花上幾天的時間來製作一個(ge) 新的原型。

調試

如果將機器帶到現場再執行控製測試可能會(hui) 後患無窮。虛擬調試有助於(yu) 避免產(chan) 生任何問題。通過創建機器設計和控製係統實際操作邏輯的動態數字化孿生體(ti) ，您可以在設計階段早期（即在將機器部署到客戶車間之前）發現問題。在向機器和控製器提供任何資源之前，可以全麵地驗證並演示機器和控製器的

培訓

目前，借助虛擬培訓，您可以利用數字化孿生體(ti) 在機器部署到現場之前對工人進行培訓。通過滑動VR頭戴設備或在屏幕上操作，工人可以在安全的沉浸式虛擬環境中培養(yang) 技能和能力。

運營

數字工程會(hui) 在機器投入使用和操作員接受過培訓後會(hui) 繼續發揮價(jia) 值。生產(chan) 開始後，數字化孿生體(ti) 可以模擬各流程、機器和控製，以幫助工廠人員了解運營情況並嚐試作出改變。利用日益增長的信息數字主線，可以就生產(chan) 的改進方式獲得深入洞察。

實際上，一家全球製造商在其MES的基礎上應用了數字主線這一概念，從(cong) 而將客戶的交貨時間縮短了50%，同時部件缺陷率降低了50%且生產(chan) 力提高了4%。

維護

維護團隊可以利用數字仿真和實時（甚至是預測性）信息以前所未有的方式來應對停機情況。流過數字主線的數據可幫助技術人員檢測到所發生的問題，以避免或盡可能減少停機時間。其中包括來自控製係統設備的健康與(yu) 診斷數據，控製係統設備可在需要維護時向技術人員發出通知。此外，還包括網絡數據（例如，來自交換機級報警的數據），這些數據如今對於(yu) 正常運行時間而言至關(guan) 重要。

在理想狀態下，維護團隊永遠不需要對停機事件作出響應，因為(wei) 他們(men) 可以預測此類事件。通過利用預測性分析，這一點愈加可能實現。預測性分析采用機器學習(xi) 和人工智能來學習(xi) 您的操作，提早發現機器問題並就此向技術人員發出提醒。隨後，技術人員可以在計劃停機時間內(nei) 製定維護計劃。

數字化孿生體(ti) 可通過幾種關(guan) 鍵方法來幫助您縮短MTTR。首先，技術人員可以利用虛擬培訓提前準備好停機問題的應對方案，而不是在問題首次出現時進行故障排除。當問題發生時，技術人員可以使用AR技術將數字診斷或工作指令疊加在物理機器上，以便更快地對問題進行診斷和修複。

數字化轉型階段

數字化正不斷地為(wei) 行業(ye) 帶來顯著的優(you) 勢。麥肯錫公司近期的物聯網報告：到2025年，IoT的潛在經濟影響總額將達到每年3.9萬(wan) 億(yi) 美元至11.1萬(wan) 億(yi) 美元。

此觀點在業(ye) 界得到了普遍認同，這表明數字化轉型已超越了“考慮階段”，至今取得了顯著的業(ye) 務成果。實際上，72%的製造公司計劃於(yu) 2020年大幅增加對數字化工作的投入。根據PWC的數據顯示，到2020年，這些製造商的財務承諾總額預計將達到9,070億(yi) 美元。

羅克韋爾自動化近期進行了一項全球性初步研究，旨在探索全球七大關(guan) 鍵行業(ye) （石油和天然氣、化工、冶金和采礦、生命科學、食品和飲料、家居與(yu) 個(ge) 人用品以及汽車）中參與(yu) 數字化轉型/IIoT決(jue) 策的高管在角色、認知和決(jue) 策製定方麵的參與(yu) 度。

在《羅克韋爾2020年數字化轉型報告》中，各家公司顯然已超越了數字化轉型舉(ju) 措的考慮階段。事實上，2019年數字化轉型項目在推動實施後增長了400%。在受訪的公司中，有50%的公司已經開始推廣或全麵投入生產(chan) ，或者正在對最初的數字化舉(ju) 措進行持續的流程改進。

端到端解決(jue) 方案的價(jia) 值

這項研究表明，許多企業(ye) 缺乏取得成功所必需的技術專(zhuan) 業(ye) 知識。在接受調查的企業(ye) 中，不到三分之一的企業(ye) 認為(wei) 其掌握了取得成功所需的關(guan) 鍵技術知識。具體(ti) 來說，隻有37%的調查對象認為(wei) 他們(men) “很了解”AI，而隻有33%的調查對象了解IIoT。對於(yu) 增強現實和虛擬現實，這一數字則為(wei) 29%；對於(yu) 雲(yun) 分析和機器人方麵，則分別為(wei) 31%和27%。

所有調查對象都一致認為(wei) ：有必要高效部署和維護全麵且統一的數字化轉型舉(ju) 措。考慮到IIoT係統的複雜性，他們(men) 希望找到能夠支持大規模部署的端到端合作夥(huo) 伴。這些合作夥(huo) 伴所提供的解決(jue) 方案需要解決(jue) 製造執行係統以及分析問題，並可用作完整的工業(ye) 物聯網平台。

支撐技術

近年來，數字化轉型技術取得了顯著進展。因此，現在是評估這些支撐技術如何能夠幫助您創建更智能、更安全的員工團隊的理想時機。

增強現實可幫助解決(jue) 複雜的車間問題，並改善員工的生產(chan) 力和效率。包裝設計解決(jue) 方案的行業(ye) 領導者HarpakULMA最近利用以PTC技術為(wei) 支撐的FactoryTalk®InnovationSuite其Vuforia增強現實平台實施了一種數字化轉型解決(jue) 方案。這一新解決(jue) 方案擴展了該公司的IoT連接性。利用機器學習(xi) 和預測性分析，Harpak-ULMA能夠重塑維護業(ye) 務模型和客戶成本結構。

當今製造業(ye) 所麵臨(lin) 的另一個(ge) 常見挑戰是，傳(chuan) 統的機器和生產(chan) 線設計、調試和啟動方法不但成本高昂，還會(hui) 減慢上市速度。同樣，許多包裝消費品(CPG)製造商紛紛開始利用仿真工具，以便事先在虛擬空間中研究、測試和驗證其過程。CPG公司通過仿真技術獲得了巨大的上市時間優(you) 勢。仿真技術在可視化、設計軟件和培訓方麵擁有巨大優(you) 勢，因而更易於(yu) 使用。

羅克韋爾自動化的Emulate3D™針對虛擬調試、吞吐量仿真和工業(ye) 演示開發了動態數字化孿生體(ti) 軟件。該軟件采用3D模型代替實際的自動化係統來提供真實的反饋，讓您有機會(hui) 利用虛擬仿真和調試將機器和生產(chan) 線投入運行，同時降低成本並減少相關(guan) 風險。

麵向OEM的數字技術

對更加智能且支持IoT的機器的需求日益激增。在強烈市場需求的推動下，OEM需要利用數字化轉型技術來改變其運營模式，以滿足這一需求。

在最終用戶現場以經濟高效的方式快速集成智能機器是許多OEM麵臨(lin) 的主要挑戰。幸運的是，創新型控製係統設計工具可以提供幫助。這一新功能的核心在於(yu) 係統設計說明，您可借此配置“智能對象”，使其成為(wei) 標簽結構的一部分。智能對象可識別要收集的數據，以及收集數據的方式和時間。在將機器部署到車間之前，針對智能機器控製係統設計采用這種新方法可簡化集成過程中較為(wei) 費時費力的部分。

新的可視化技術包括增強現實、混合現實和虛擬現實，這些技術可助力OEM提升工人能力，並創建更安全、更高效的流程。利用可視化技術，可以將設備製造商的資訊直接引入到工程師的設備中。工程師設備與(yu) 設備製造商資訊相結合，可對機器進行檢查、收集更多信息並確定問題的根本原因，然後在幾分鍾（而非幾天）內(nei) 提供建議的維修解決(jue) 方案。

克服障礙

數字化轉型為(wei) 所有行業(ye) 帶來的優(you) 勢是毋庸置疑的，但需要注意的是，大部分數字化舉(ju) 措在全麵實施之前都會(hui) 出現問題。Gartner最近的一項研究估計，在所有細分市場中，85%的大數據項目都未能成功實現。在實施一項新的數字化轉型舉(ju) 措時，需要注意一些風險，其中包括：

對數字化缺乏了解

與(yu) 確定數字化轉型對公司的意義(yi) 一樣，確定其無法實現的目標同樣重要。公司必須明確了解數字化轉型對其業(ye) 務的意義(yi) ，以及他們(men) 想要實現的目標。數字化轉型是技術、過程和人員的整合，並且必須定位為(wei) 業(ye) 務轉型的推動因素。

數字化轉型是獨立的策略

MITSloan近期的一項研究顯示，在負責執行策略的高管和中層管理人員中，隻有28%的人員能夠列出他們(men) 公司的三項戰略重點。如果數字化轉型未被納入整體(ti) 業(ye) 務策略，項目就無法獲得實現長期成功所需的優(you) 先重視程度和資金支持。

技術思維取代問題思維

隨著數字化轉型舉(ju) 措的推進，公司經常會(hui) 在執行發起人、相關(guan) 成員或項目團隊的要求下，尋找額外的技術解決(jue) 方案，但需要牢記的是，在技術方麵，更多並不一定意味著更好。

員工技能挑戰

人們(men) 通常認為(wei) 數字化工具的使用屬於(yu) 技術性工作，但應用數字化解決(jue) 方案不僅(jin) 僅(jin) 需要技術能力。公司在招聘時必須將重點放在尋找具備數字化素養(yang) 並擁有求知欲的員工上麵，而不是排除缺乏技術專(zhuan) 業(ye) 知識的應聘者。

定製和內(nei) 部應用程序

盡管定製軟件解決(jue) 方案一開始看起來很完美，但需要牢記的是，定製應用程序通常隻能由構建者進行升級或更改。然而，借助基於(yu) 配置的新型產(chan) 品，公司可以利用增強現實和供應鏈仿真等經驗進行開發和部署，而無需消耗過多時間和資源來設計定製解決(jue) 方案。

缺少可擴展性計劃

NewEverestGroup近期的一項研究顯示，目前有78%的企業(ye) 未能實現數字化舉(ju) 措的大規模應用。數字化轉型通常隻能孤立實現，企業(ye) 往往無法在整個(ge) 組織內(nei) 規劃其規模化應用。企業(ye) 可借助可擴展分析開發設備運行中產(chan) 生的分析經驗，但需能夠將其擴展到公司的不同領域。

沒有明確的業(ye) 務案例或投資回報

數字化轉型的價(jia) 值非常明顯，企業(ye) 有時甚至會(hui) 急於(yu) 推進項目，而不花時間來確定每個(ge) 項目舉(ju) 措並注意與(yu) 之相關(guan) 的價(jia) 值和風險。為(wei) 避免忽略這一點，企業(ye) 必須對要開始、繼續或停止的項目組成部分進行優(you) 先排序，以便可以選擇合適的舉(ju) 措，並對次優(you) 舉(ju) 措進行戰略性監視，而業(ye) 務案例較為(wei) 薄弱的舉(ju) 措則應該舍棄。

錯誤的供應商和合作夥(huo) 伴關(guan) 係

如今，各種供應商的技術解決(jue) 方案層出不窮。通常，這些供應商過度專(zhuan) 注於(yu) 銷售其解決(jue) 方案，而忽略了確認解決(jue) 方案是否滿足買(mai) 方的合理業(ye) 務需求。企業(ye) 必須尋找了解新興(xing) 支撐數字技術並能夠將這些技術與(yu) 業(ye) 務需求聯係起來的供應商。

集成傳(chuan) 統基礎設施所麵臨(lin) 的挑戰

製造性能研究所的一項報告顯示，隻有50%的製造商具有能夠充分管理其業(ye) 務流程的業(ye) 務係統。幸運的是，新型IoT平台可以促進傳(chuan) 統係統的集成，而無需進行全麵修改。

進入數字世界

數字工程是未來的基礎。它提供了行業(ye) 為(wei) 應對艱巨挑戰而需要的技術。在進行數字化轉型時，企業(ye) 必須要製定策略並整理出清晰的路線圖。

我們(men) 應當將數字化轉型視為(wei) 一段旅程而非要抵達的目的地。通過適當的定義(yi) 和規劃、提升員工技能以及在公司範圍內(nei) 整合數字化舉(ju) 措，數字化轉型能夠實現令人難以置信的成果。