一线工人也该享受数字化红利

出品 | 虎嗅智库

作者 | 梁子博

题图 | 视觉中国

当前全球经济萎靡，整个制造业的发展陷入瓶颈期。在企业纷纷持开始寻找新的突破点时，数字化已经成为工业制造企业的必修课。

然而，在做过一些尝试后会发现，部分数字化工具给企业带来的实际业务价值有限。原因是很多企业的数字化转型更像是在做“顶层设计”，更多的是面向研发层和管理层人员，对一线员工的赋能效果不足。

相反，作为企业数字化的重要组件，数字孪生能够从产品和业务的角度，服务于制造业企业从研发到销售服务的业务环节。通过将物理世界的实际业务场景模拟映射到数字世界，数字孪生能真正地将数字化的能力“下沉”到一线员工的现场，使员工和管理人员能切实感受到数字化的真实体验和价值。

为了探究数字孪生在工业制造的应用价值，虎嗅智库发布了《工业数字孪生应用报告》。报告从数字孪生技术特点和选型等角度，分析了数字孪生如何应用于工业制造领域的各业务场景，如何解决企业的业务痛点，并具有哪些实际业务价值或深层价值。同时，报告结合实际应用案例给出更加真实的应用成效，希望能给同类型企业带来一定启发。

该报告首发于虎嗅智库，以下为文章内容及观点节选。

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• 数字孪生是对物理世界的数字化表达
  

数字孪生，顾名思义，是以数字化的方式将物理世界映射在数字世界中，并形成相同的“孪生体“。数字孪生是对物理世界事物的数字化表达，利用模型和数据模拟还原出其全生命周期的动态特征，并与物理世界做出双向评估。

按照解决方案类型拆分，数字孪生可分为平台型数字孪生和应用型数字孪生，两者各有千秋。按照技术构架拆分，数字孪生是一个集成平台的概念，平台技术架构主要由模型、数据和仿真三部分构成。其中模型是构成数字孪生的基石，数据是驱动要素，仿真则是核心技术。

图：数字孪生技术架构

来源：虎嗅智库

平台型的数字孪生以通用性数字孪生平台产品为主，更加专注于数字孪生的底层技术建设，打造技术平台的通用能力，企业可基于平台产品自主打造符合自身需求的数字孪生应用。应用型的数字孪生则以垂类领域的应用及解决方案为主，服务于企业专业性、特殊性的业务需求，通常直接针对企业某一业务环节的痛点给出细致精准的一整套解决办法，定制化程度较高。

• 在工业领域，数字孪生覆盖“研产供销服”全生命周期，降本增效提质是其核心价值体现

  
  

在工业制造领域，数字孪生以“可视化”和“可计算”的方式，帮助企业应对用工难、研发生产效率低、工厂“黑盒”等痛点，满足精细化运营的业务需求，巩固优化数字化转型成效，实现降本增效提质的终极目标。

具体来说，数字孪生在研发端的应用价值体现为设计研发的精益化和协同；在生产环节的应用非常广泛，包括产线和设备的模拟仿真、监控巡检、管控调度、远程运维，员工的技能培训等；在供应链环节诶主要体现在信息的集成与共享；在能够让静态的产品动态化，身临其境的客户体验更能促进销售。其中研发和生产是打造工业数字孪生的必选项，如果要实现数字孪生的应用落地，这两个环节缺一不可。

从更深层的角度来看，数字孪生加强了企业决策者对数字化建设的感知度和掌控度。协助建立起人与机器间的信任关系，使企业的数字化更加“润滑”。

• 数字孪生落地的前提条件是企业内部已实现一定程度的信息化和数字化

企业需要具备信息化和数字化建设的基础条件，才能将数字孪生潜在的应用价值发挥出来。在此之上，管理层最好对企业自身建设目标有非常清晰的认知，以目标为导向的数字孪生将能切实服务于实际业务环节。

数据是数字孪生的核心驱动力。企业需要具备数据采集、整理、分析、处理等能力，在信息化和数字化的发展程度较高的基础上，企业才能实现数字孪生。企业在建设数字孪生平台之前，如果没有数字化的基础，后续无论是在金钱和时间的投入上，还是业务的适配上，企业的成本都会非常高。没有数据作为驱动，数字孪生将仅仅是一个可视化看板，对提升业务效果的意义和价值并不大。

除数字化建设之外，清晰的建设目标是重要前提。首先，有清晰的概念认知。明确数字孪生技术对企业的潜在价值，不要为了追求数字孪生而盲目做出决策。其次，有明确的业务目标。如果业务目标不确定或持续变动，数字孪生的建设成效将会大打折扣，对于企业来说也不一定是最优解。再次，有严格的成本预算。从节约成本和利益最大化的角度看，企业无需做到“一步到位”，可根据业务实际情况在公司内部进行局部数字孪生的试点。

本质上，数字孪生不是刚需，但是对于达到一定数字化水平以及对数字化有更高更细分追求的企业来说，数字孪生是企业数字化转型的重要组件。

• 通常来讲，数字孪生更适合产值高、产品复杂、产线长的制造类企业

根据工业制造类企业属性，产值高、产品零部件复杂、生产链条长的制造企业更适合做数字孪生，其中以离散制造类企业为主。

为什么这么说？

从行业生产的产值来看，产值高的企业更容易满足实施数字孪生的先决条件，因为其资金实力相对雄厚、数字化的建设相对先进，内部资源环境天然具备优势；

从产品复杂度来看，在研发和设计复杂度高的产品时，不能单纯依靠某一简单的工具来实现数据和信息的无损传递，需要借助数字孪生等可视化工具进行实时数据信息的高效传递；

从产线来看，生产链条长、工艺流程长的企业需要对工厂内整个流程进行实时监控并做出整体性调控，以保证产线各环节之间的配合生产，这时便需要类似于数字孪生这样的平台型工具，从全局角度对产线的各个环节做出监督管控。

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