從數字化轉型到數字主線以及從數字化孿生體到數字工程，人們一致認為“數字”是新的行業流行語。但它僅僅是一個流行語嗎？它是否還有更多含義？

如今，行業所面臨的挑戰是以低成本快速安全地生產高品質產品。數字技術使智能制造成為可能，通過提供相關的實時信息，智能制造正在徹底改變制造商的運營方式。信息化的制造方式能夠幫助您攻克您所面臨的艱巨挑戰。

為什么需要數字技術？

數字化轉型帶來的優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，優化產品質量并提升客戶體驗，以及提高生產力。此外，數字化轉型還有助于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和數字主線這些概念，但它們有何意義呢？數字化孿生體是某項資產（比如產品、機器或工廠）的數字模型。該模型是“活的”，這意味著它會隨著資產的開發、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在資產的整個生命周期內創建的數字化數據流。這些數據可以轉換為易于理解的信息，以向人們展示資產的運行狀況或資產將如何運行。令人欣慰的是，數字工程并非孤注一擲的策略。切實可行的第一步是，全面審查您的業務狀況，并確定在哪些部分可以采用數字方法以更智能、更快速或更優化的方式完成工作。

提出數字化解決方案

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務領域。具體來說，主要可分為五個關鍵領域：設計和原型制作、調試、操作員培訓、生產和維護。

設計和原型制作

借助虛擬設計和原型制作，您可以縮短機器上市時間、降低設計中的風險并制造出更優質且定制程度更高的機器。此外，您還能夠借此監視機器的運行狀況，并查看機器如何與人員或與其他機器進行交互。

將數字化孿生體模型引入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。這樣有助于您發現明顯的問題或者可能會忽略的小問題。如果需要更改，只需點擊幾下即可在數字設計中進行更改，而無需購買零件并花上幾天的時間來制作一個新的原型。

調試

如果將機器帶到現場再執行控制測試可能會后患無窮。虛擬調試有助于避免產生任何問題。通過創建機器設計和控制系統實際操作邏輯的動態數字化孿生體，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。在向機器和控制器提供任何資源之前，可以全面地驗證并演示機器和控制器的

培訓

目前，借助虛擬培訓，您可以利用數字化孿生體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技能和能力。

運營

數字工程會在機器投入使用和操作員接受過培訓后會繼續發揮價值。生產開始后，數字化孿生體可以模擬各流程、機器和控制，以幫助工廠人員了解運營情況并嘗試作出改變。利用日益增長的信息數字主線，可以就生產的改進方式獲得深入洞察。

實際上，一家全球制造商在其MES的基礎上應用了數字主線這一概念，從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。其中包括來自控制系統設備的健康與診斷數據，控制系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），這些數據如今對于正常運行時間而言至關重要。

在理想狀態下，維護團隊永遠不需要對停機事件作出響應，因為他們可以預測此類事件。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和人工智能來學習您的操作，提早發現機器問題并就此向技術人員發出提醒。隨后，技術人員可以在計劃停機時間內制定維護計劃。

數字化孿生體可通過幾種關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復。

數字化轉型階段

數字化正不斷地為行業帶來顯著的優勢。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3.9萬億美元至11.1萬億美元。

此觀點在業界得到了普遍認同，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務成果。實際上，72%的制造公司計劃于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，這些制造商的財務承諾總額預計將達到9,070億美元。

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鍵行業（石油和天然氣、化工、冶金和采礦、生命科學、食品和飲料、家居與個人用品以及汽車）中參與數字化轉型/IIoT決策的高管在角色、認知和決策制定方面的參與度。

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措的考慮階段。事實上，2019年數字化轉型項目在推動實施后增長了400%。在受訪的公司中，有50%的公司已經開始推廣或全面投入生產，或者正在對最初的數字化舉措進行持續的流程改進。

端到端解決方案的價值

這項研究表明，許多企業缺乏取得成功所必需的技術專業知識。在接受調查的企業中，不到三分之一的企業認為其掌握了取得成功所需的關鍵技術知識。具體來說，只有37%的調查對象認為他們“很了解”AI，而只有33%的調查對象了解IIoT。對于增強現實和虛擬現實，這一數字則為29%；對于云分析和機器人方面，則分別為31%和27%。

所有調查對象都一致認為：有必要高效部署和維護全面且統一的數字化轉型舉措?？紤]到IIoT系統的復雜性，他們希望找到能夠支持大規模部署的端到端合作伙伴。這些合作伙伴所提供的解決方案需要解決制造執行系統以及分析問題，并可用作完整的工業物聯網平臺。

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復雜的車間問題，并改善員工的生產力和效率。包裝設計解決方案的行業領導者HarpakULMA最近利用以PTC技術為支撐的FactoryTalk?InnovationSuite其Vuforia增強現實平臺實施了一種數字化轉型解決方案。這一新解決方案擴展了該公司的IoT連接性。利用機器學習和預測性分析，Harpak-ULMA能夠重塑維護業務模型和客戶成本結構。

當今制造業所面臨的另一個常見挑戰是，傳統的機器和生產線設計、調試和啟動方法不但成本高昂，還會減慢上市速度。同樣，許多包裝消費品(CPG)制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勢。仿真技術在可視化、設計軟件和培訓方面擁有巨大優勢，因而更易于使用。

羅克韋爾自動化的Emulate3D?針對虛擬調試、吞吐量仿真和工業演示開發了動態數字化孿生體軟件。該軟件采用3D模型代替實際的自動化系統來提供真實的反饋，讓您有機會利用虛擬仿真和調試將機器和生產線投入運行，同時降低成本并減少相關風險。

面向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面臨的主要挑戰。幸運的是，創新型控制系統設計工具可以提供幫助。這一新功能的核心在于系統設計說明，您可借此配置“智能對象”，使其成為標簽結構的一部分。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，針對智能機器控制系統設計采用這種新方法可簡化集成過程中較為費時費力的部分。

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，并創建更安全、更高效的流程。利用可視化技術，可以將設備制造商的資訊直接引入到工程師的設備中。工程師設備與設備制造商資訊相結合，可對機器進行檢查、收集更多信息并確定問題的根本原因，然后在幾分鐘（而非幾天）內提供建議的維修解決方案。

克服障礙

數字化轉型為所有行業帶來的優勢是毋庸置疑的，但需要注意的是，大部分數字化舉措在全面實施之前都會出現問題。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措時，需要注意一些風險，其中包括：

對數字化缺乏了解

與確定數字化轉型對公司的意義一樣，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務的意義，以及他們想要實現的目標。數字化轉型是技術、過程和人員的整合，并且必須定位為業務轉型的推動因素。

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，只有28%的人員能夠列出他們公司的三項戰略重點。如果數字化轉型未被納入整體業務策略，項目就無法獲得實現長期成功所需的優先重視程度和資金支持。

技術思維取代問題思維

隨著數字化轉型舉措的推進，公司經常會在執行發起人、相關成員或項目團隊的要求下，尋找額外的技術解決方案，但需要牢記的是，在技術方面，更多并不一定意味著更好。

員工技能挑戰

人們通常認為數字化工具的使用屬于技術性工作，但應用數字化解決方案不僅僅需要技術能力。公司在招聘時必須將重點放在尋找具備數字化素養并擁有求知欲的員工上面，而不是排除缺乏技術專業知識的應聘者。

定制和內部應用程序

盡管定制軟件解決方案一開始看起來很完美，但需要牢記的是，定制應用程序通常只能由構建者進行升級或更改。然而，借助基于配置的新型產品，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制解決方案。

缺少可擴展性計劃

NewEverestGroup近期的一項研究顯示，目前有78%的企業未能實現數字化舉措的大規模應用。數字化轉型通常只能孤立實現，企業往往無法在整個組織內規劃其規?；瘧谩Ｆ髽I可借助可擴展分析開發設備運行中產生的分析經驗，但需能夠將其擴展到公司的不同領域。

沒有明確的業務案例或投資回報

數字化轉型的價值非常明顯，企業有時甚至會急于推進項目，而不花時間來確定每個項目舉措并注意與之相關的價值和風險。為避免忽略這一點，企業必須對要開始、繼續或停止的項目組成部分進行優先排序，以便可以選擇合適的舉措，并對次優舉措進行戰略性監視，而業務案例較為薄弱的舉措則應該舍棄。

錯誤的供應商和合作伙伴關系

如今，各種供應商的技術解決方案層出不窮。通常，這些供應商過度專注于銷售其解決方案，而忽略了確認解決方案是否滿足買方的合理業務需求。企業必須尋找了解新興支撐數字技術并能夠將這些技術與業務需求聯系起來的供應商。

集成傳統基礎設施所面臨的挑戰

制造性能研究所的一項報告顯示，只有50%的制造商具有能夠充分管理其業務流程的業務系統。幸運的是，新型IoT平臺可以促進傳統系統的集成，而無需進行全面修改。

進入數字世界

數字工程是未來的基礎。它提供了行業為應對艱巨挑戰而需要的技術。在進行數字化轉型時，企業必須要制定策略并整理出清晰的路線圖。

我們應當將數字化轉型視為一段旅程而非要抵達的目的地。通過適當的定義和規劃、提升員工技能以及在公司范圍內整合數字化舉措，數字化轉型能夠實現令人難以置信的成果。