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数字孪生之父:数字孪生连接两个世界

——价值中国专访数字孪生之父Michael Grieves教授

价值中国:请介绍一下,2003年,您在何种背景下提出“数字孪生”的概念和方法的?

  Michael Grieves:其实数字孪生可以追溯到更久以前。很幸运能够在 60 年代,我上高中的时候就开始学习编程,这在今天没什么大不了的,但当时很不寻常。我20岁出头的时候,是一个大型机系统的操作系统程序员。一位对公用事业感兴趣的销售人员找到了我,他想知道我们的生产线在哪里。

  所以我想到,我们可以有一个虚拟的地理版本。可以在每一平方米的地方标明生产线的位置。但是,这样就有大约一百零五万字节的主内存需要处理。所以这是一个不可能的任务。事实上,我在 70 年代初,就参与了第一台超级计算机早期的操作系统。即便如此,我所拥有的能力也远远不够。但我想说,“如果我可以用数字形式来获得关于物理世界的信息,我们就可以做一些非常有趣的事情”。

  本质上,我所有的想法,核心前提都是:信息是对资源耗费的一种权衡。我的意思是说,对于任何任务,我们都可以将其分为两个方面。一是,可以最有效利用的资源是什么?举个例子,如果我有自主性并且是独立的,我的妻子不会告诉你我会使用这些资源,那么一切都被浪费了,对于那些不能替代物理资源的信息。如果我做了一些没有成功或错误的事情,我需要做点什么,让它可以代替所有被浪费的时间。所以我一直有这样的想法,如果我能有很多信息,我就可以在我们的物理世界中,让做的事情更有效率。

  我一开始在一家大型电脑公司工作,在 90 年代,我认为花大量时间在条例和账目上没有什么乐趣。所以我回去拿了博士学位,这样,我就可以花时间思考什么是信息,什么有好处,有什么价值以及我可以用它做什么。因此,当我在 2000 年获得博士学位时,我了解了当时通用汽车公司的产品周期管理理念。我认为,在整个产品生命周期中,一个基本前提:“从以功能为中心的视角,转变为以产品为中心的视角”,是一个非常好的创意。

  那时,我已经在脑海中创建了数字孪生的模型。我一直认为有物理世界,虚拟或数字世界,拥有“两个世界”之间的连接。从物理世界中获取数据,然后将这些信息处理之后,再从虚拟世界发送过来,以便在物理世界中使用。那时我没有什么名气。我在 2002 年为制造工程学会做的第一次演讲,我简单地把它称为PLL的基本前提,我研究了整个过程。之后,我在 2006 年左右开始为美国航空航天局提供咨询,并在那里引入了这个想法,有一个的同事叫John Vickers,他与我一起工作了几十年,实际上创造了“数字孪生”这个词组。

  在我的第一本书中,我称它为信息镜像模型,这个名字来自“可以在虚拟世界中镜像物理世界”的想法。但是John想出了一个更好的名字,叫做数字孪生,大约 2010 年的时候,在美国宇航局路线图中写下了它。但那还为时过早,因为在2015年仍然无法获得所需的计算机化数量,《经济学家》杂志上有一篇文章,讲到了这种从产品生命周期管理角度使用信息的想法。我认为早在 70 年代初,就可以在虚拟世界中,进入一个纯粹的物理世界。

  而今天,它呈指数级增长(译注:INTEL创始人提出的摩尔定律)我刚刚看到一项调查,显示了学术期刊条目的数量,它基本上呈指数增长。这是有道理的,因为根据莫里斯定律,计算机化也在呈指数增长。2018年,我做了一个研究,如果点击谷歌,在当今相当于有大约 100 万次点击。但在当时它大约有4600 万。也许我们可以用计算机虚拟地代表世界,但直到我们真正进入当今世界,我们拥有了计算机化、全面的数字化,这才成为可能。

  对于一个简短的问题,这是一个很长的答案,但是能够提出这个模型然后被如此广泛地采用是一种有趣的旅程吧。

 

价值中国:数字孪生理论,来自"以功能为中心"向"以产品为中心"的视角转变,涉及产品生命周期所有阶段。请您谈谈自首次推出以来,数字孪生理论的主要演进阶段。

  Michael Grieves:为什么数字孪生是产品生命周期管理的潜在承诺呢?这个想法是不是过时了?我们拥有这些不同的功能领域,工程、设计、制造、销售等等,他们都有自己的信息和信心的迭代

  结果发现,它其实是高度碎片化的。制造商面临的一个常见问题是,工程师设计出他们认为很棒的产品,他们把它放到很多制造业上,但是制造人员不知道他们将如何使工程师设计的产品成为现实。所以产品会被阻碍发展,回到最初,直到找到可以建造的东西。比如,单一管理和数字孪生之类的产品背后的想法是,如果我们都可以拥有关于它的信息,共享它并填充和使用有关产品的相同信息,我们将有能力去生产开发。首先,在我们创建产品时不要来回切换,它可以让我们更高效地拥有更好的产品,因为工程、制造和支持,都将在同一个信息基础上工作。

  事实上,数字孪生的第一次引入是关于微笑服务的。因为当时的想法是,如果我能够获得有关产品的信息,而不必在物理世界上接近它,我就可以将产品服务做得更好。例如,我在世界各地都有直升机,我有一个需要更换的特定燃油泵。但我不知道所有直升机里都有什么,我必须派一名机械师到每个直升机那里,打开它,找出它的燃油泵。然后只有那些需要更换的才真正进行更换。如果我拥有所有这些直升机的数字孪生,我可以通过它,来知道哪些直升机需要更换泵,并且派机械师去更换需要的直升机中的泵。研究表明,随机搜索所有内容与获取信息来执行此操作,两种不同的方式之间的成本存在两个数量级的差异。

  所以,如果我有信息并能够找到只需要的那些信息,而不是必须检查它的每个版本才能够找到需要的内容。后者的成本大约是前者成本的 1000 倍。

  最近,我做了一个演示。在一个 1000 块的矩阵中,某处有一个金块。如果我没有任何信息,假设我每移动一个方块需要花费一美元,找到金块,我的成本大约是 50 万美元。如果我有一条信息,比如 x 轴或者y 轴,成本会降到 500 美元。如果可以的话,我同时拥有 x 轴和 y轴两条信息,成本将会降至 1 美元。

        所以,你可以看到,即使只是这个简单的例子,在使用信息来替代资源耗费方面,也存在巨大的差异(优势),这就是数字孪生想法真正的所在。如果我可以将工作从物理世界转移到虚拟世界,我可以节省大量时间。自古以来,我们就一直被困在物理世界中。现在我们有机会将这项工作转移到虚拟世界中。而且,正如我所说,权衡信息,不是为了资源,而是为了不浪费资源。我们需要做物理任务,因为我们生活在物理世界中。

 

价值中国:在追求卓越制造过程中,虚拟工厂复制的关键构件是什么?

  Michael Grieves:第一件事,是我们的方式,去所有建模和仿真的那种工厂所有工作。这有助于解决问题并提高工厂的效率。当我们实际建造工厂时,会进行建模模拟,之后将模型收起来,永远不再使用它。但是,如果我们有能力掌握工厂的当前状态,就可以在模拟中驱动该模型。从本质上讲,我们可以在每天零点时刻重新模拟工厂,看看在我们所处的条件下会发生什么。所以我添加了我可以进行模拟的工厂模型。

  第二件事,是这个工程要求我们的工厂配备必要的仪器。所以在数字孪生出现之前这真的是不可行的。即使在今天,工厂、机器在报告其状态的能力方面也各不相同。所以我认为这会随着时间的推移而发展。

  但是如果可以合并这两件事,我们就可以做这样的事情。第一点,工厂成立是有原因的,他们的办公室可以俯瞰工厂车间,以便他们可以看到发生了什么。任何拥有正确权限的任何人,都可以看到工厂中发生的事情,而无需在物理世界上接近它。第二点,我可以模拟说这个机器人有一个小故障,它会在接下来的 3 小时内出现问题,所以我需要出去解决这个问题。智能制造的整个想法,来自我相信每个人都听说过的工业 4.0 。有趣的是,工业 4.0 只是在刚开始时提及到,使用这些信息,是为了减少在工厂车间出现问题和能够修复它之间的时间。

  再进一步来说,我想要做的,是预测会出现的问题,并在问题发生之前出去解决它。我们开始看到智能工厂、仪表,然后能够使用我们的虚拟工厂,可以做更高效的工作。我还想再强调一下,精准预测部分真的很关键。

  我有能力展望未来并且说,因为数字孪生,我预测到会遇到特殊的问题,所以能够在特定问题发生之前修复它。

 

价值中国:请简要介绍一下您的数字孪生实现模型的框架思想。

  Michael Grieves:这个框架是由我和美国宇航局(NASA)的John Vickers完成的。这里的想法是,经典系统能够按顺序进行。你设计产品,然后你想出如何去制造产品,如果很幸运你是支持人员,请弄清楚你将如何支持该产品。因为没有信息,这是我们定义的顺序流程,这个模型的目的是,将把产品生命周期带来的所有人都包括在设计中。但是,我想通过各个领域快速迭代我的设计。

  我举个例子,我提到的工程设计。制造业可以建造东西,希望参与进来,因此,制造部门会立即查看工程设计,然后说,那是可行的,之后进行支持。所以,产品质量的前提不是设计得有多好,它不会以用户期望的方式为用户执行。支持能力在我的产品中很重要,该产品如何改革才能让用户非常开心。事实上,我真正喜欢做的是永远不会失败的产品。我希望能够在实际问题发生之前,发现产品的问题并修复它们,这种看起来像软件开发的 Scrum 模型。

  生活在物理世界中,我认为我们可以做得更好,而不是按顺序进行。两者不同的地方,在于集成这些功能,并能够让它们一起工作以生产出有效的产品。

  我在美国宇航局的同事,第一次在《经济学家》文章中提到,我真正喜欢做的是“虚拟设计产品,虚拟测试产品,虚拟制造产品,虚拟支持产品”。只有当我(虚拟地)做到了,我才想出去找来昂贵的材料来实际制造产品。

  因此,对于数字孪生来说,理想的情况是,能够借用虚拟世界,来承担你通常在物理世界中的所有错误,这些错误非常非常昂贵,有时甚至是负担不起的。犯了一个错误,虚拟世界不会让我付出任何代价。举个例子,我使用了一种裂纹碰撞测试汽车。我们只能负担一定数量实体汽车的碰撞测试,因为这是非常昂贵的测试。我可以用很少的成本对虚拟车辆进行一整天的碰撞测试。

        所以很多时候,产品制造商看重的问题是什么,是通常导致我想到问题的出发点。我可以做更多的虚拟测试,并按照他们的步伐运行这些产品。我认为,我不仅可以创造更好的产品,而且可以制造它们,然后为用户工作,而且这一切都是高效的。

 

价值中国:物联网 (IoT) 在从物理世界收集数据方面发挥着重要作用,数字孪生既是数据的存储库,也是将数据置于情境中的环境。因此有研究称,“数字孪生简化了物联网”。 您能否赞同这种论点?这背后的底层思维是什么?

  Michael Grieves:让我把它分成两部分。一是在拥有实体产品之前,我想在虚拟世界中尽可能多地做一些事情。如果我没有实体产品,通过建模和模拟产品,能够进行测试,这就让我在现实世界中判断可以正确。然而,一旦我有了实体产品,关键方面之一就是我需要从现实世界中收集数据,因为拥有一个我不知道它是如何工作的产品没有任何好处。

  当我第一次开发这个概念时,产品报告信息的能力并不是很好。那时没有仪器。现在拥有的智能机器,可以向我发送有关产品在世界上实际做什么的全部信息。所以,我的最后一章是几年前出版的,我花了很多时间来思考,在物理世界中我需要什么样的数据、可以在什么样的信息上发挥作用?以便能够感知物理世界正在做什么,然后将其输入到我的虚拟世界中。你可以查看一些数据流,也许会做一些相关性分析,但数字孪生,确实可以将所有这些整合在一起,并为你提供一个虚拟表示,该数据流和整个产品将作为一个整体。

  事实上,我真正想做的不仅仅是这样。例如,在工厂车间,不是只有一台机器,或者是独立查看每台机器,而是将其作为一个工厂收集起来,以便可以说这台机器刚刚向我展示了异常情况。那么,这将如何影响未来的机器?我能做什么呢?举个例子,对于制造业来说,有一种叫做容忍堆叠的东西。就容差而言,假设容差在中位数附近,容差也有加或减。如果只有正公差,就会有所谓的公差叠加,这意味着最终零件不会装配在一起。如果你有能力知道特定事物的测量值是什么,并且它们都向正方向移动,那么你可以稍后指示机器向负方向移动,以防止公差叠加。这只是一个小例子。但我真的认为,如果没有数字孪生,我可能只会给你少许有用的信息。而数字孪生从了解机器本身的整体角度,将这一切整合在一起。你希望所有不同的机器能够走到一起,这样我就可以得出关于整个系统的结论。如果我真的要改善系统性能,不需要做很多,很简单地查看系统的一个组件就可以看到整个系统。

 

价值中国:比喻很重要!您的数字孪生是“减轻复杂系统中不可预测的、不良的紧急行为”的绝妙隐喻; 类似地,在《埃森哲 2021 年技术愿景报告》中,基于数字孪生的“镜像世界”模拟被命名为 “五个最关键技术趋势”之一:“它将让企业在无风险的数字环境中自由探索新想法,并提出无限的假设问题”。 请您谈谈数字孪生的三大优势?

  Michael Grieves:首先,在2006 年,实际上我将其称为信息镜像模型,是数字孪生模型的一半。所以我一直认为这是一种与现实世界的联接。我完全不反对使用镜子来描述它。我认为20 年代,数字化的三大方面,第一个是能够生成信息、替代物理资源的能力。再次回到我开发产品时的例子,相比物理世界,我更希望能够在虚拟世界中犯错误,因为它比用物理材料要快得多,而且便宜得多。

  事实上,如果没有数字孪生,某些行业将无法生存,他们负担不起。举个例子,建造一座核电站,你真的负担不起建造核能试验工厂的费用,简直太贵了。假如你犯了错误,如果不制定另一个能够修复它的计划,几乎不可能进行更改。如果能在虚拟空间中做到这一点,它会使核电站更加可行。

  所以,有些行业如果不能做到这一点,这个行业就会消失。这就是,用信息代替浪费的物理资源的想法,我认为这是一个关键的潜在事物。我不认为我在谈论信息,我几乎一生都在谈论它。但没有人真正了解它的价值。如果我有一个简单的东西,我不会为它创建一个信息系统。但是对于我们这些在这个行业赚到钱的人来说,事实证明,对于可重复的情况,信息的成本远低于浪费资源的成本。我给出我的大概想法,我认为在很多情况下它是两个数量级。所以这是第一个替代物理资源的方法。

       第二个方面,即拥有多个基础空间的能力,可以在其中实际做事。回到我的核电站示例,我提到了这样一个事实,即虚拟空间可以有多个小虚拟空间。在现实空间,我们被困在我们得到的一个空间中,但是回到我的核电站的例子,我可以建造不同的核电站并将它们放在不同的虚拟空间中做实验。我可以拥有相同的核电站,并针对这个东西的性能极限进行不同的实验。我可以融化其中的一些,而且不需要我付出任何代价。在物理世界中,我没有切尔诺贝利,没有三英里岛,我有一个失败的模拟,但它没有让我付出任何代价。所以,拥有多个空间,是我可以做的实际在元宇宙的事情。

  第三件事是,我不认为人们拍电影是为了现在拥有一台时间机器。我不受今天时钟的每一个滴答声的限制,如果我想看看是否发生了什么事情,我必须等待时钟滴答作响的时间,以确定是否发生了。如果没有,我就浪费了所有的时间。有了数字孪生,我可以及时地前后移动“时间”,假设我的物理世界是正确的,并且能够找出过去发生的事情或者预测未来。

  我提出的其中一件,我认为会发生的事,是我称之为前端运行模拟。那就是将来每个系统都会在其中运行,模拟每次为零时会发生的事情。因此,这些模拟将会继续运行,从产品中获取实际信息。也就是说,如果这种情况继续下去,在 1 小时内有 50% 的概率会失败,有 80% 的概率在 4 小时内出现故障,有 100% 的概率在 8 小时内出现故障。假设现在有一个水晶球,如果你愿意的话,可以让我们预测未来会发生什么。根据我们掌握的信息,将会需要大量的计算能力,但更多的是现实,如果不被接受,不论计算能力有多强大,等 18 个月后,你就拥有了我们现在的两倍。

  我的预测是,到 2030 年,我们会在芯片上完成550 亿次转换,这将拥有巨大的计算能力。这个数字整合大约是 7 万亿次。这三件事代替了物理资源的浪费,拥有多个虚拟空间而不是一个真实空间。而且,我认为拥有一台时光机。这就是数字孪生给我们带来的三件最重要的事情。

 

价值中国:经过近20年的实践和观察,您能否重新总结一下数字孪生的主要优势?同时,在当今技术发展水平下,数字孪生面临的主要挑战是什么?

  Michael Grieves:我是领先于我的时代的。我花了一段时间才让计算机功能,实现了我在 2000 年代初提出的建议。现在我们开始看到一些非凡的能力和模拟。当我在 2000 年代初与汽车公司合作时,需要一台超级计算机来进行碰撞测试。今天,如果你有一台真正装备精良的笔记本电脑,基本上可以把这些事情搞定。

  现在开始看到,我所说的一些我们能够做的事情的实现。我希望继续挑战下去,我们仍然相当分散,还需要在基础前提中结合在一起的解决方案。我们不一定需要确定的标准,但我们需要有信心,我们所做的模型和模拟,反映了现实世界中实际发生的情况。在这方面如果弄错了,模拟将没有任何用处。

  获得正确的物理学并能够建模和模拟,这是关键,我认为我们在这方面做得很好。然后能够集成多领域的功能,这很重要。因此,我需要让它们都在一个特定的系统中工作,而不是像提取差价与结构性事物那样。我认为一个大的问题或者说挑战,将是文化问题。我们生活在物理世界中,很多人只知道这个。所以这种相信虚拟世界的想法是有问题的,尤其是在测试领域。在测试中,物理测试是测试人员根深蒂固的东西,他们会说,我要接受虚拟测试是有问题的。

  所以我认为在文化上,我们现在遇到了一些问题。还有一些其他的事情正在发生。一是,新一代的人是在虚拟世界中长大的,所以他们不会容忍,让他们必须做什么,为什么要这样做,因为他们明知可以多用途地处理相同的信息。我认为我们的高管也有一些惯性问题,我的一些高管人员还没有在那个时代长大,他们担心这些东西真的有效吗?

  有一种我称之为退休的东西。离退休还有几年的人说,我不会冒险,万一那些东西不起作用,我离退休已经太近了。

  所以我认为,我们对技术进步中的绝对满意是个大问题。我们必须克服文化问题才能真正采用其中的一些东西。另一件事是,在许多组织中,信息就是权力。因此,对于某些人来说,共享信息将是困难的。所以必须确保,我们真的可以成为孤岛组织。人们正在囤积信息,因为这是他们的权力来源。这也是一个文化问题。所以回到我的前提,我认为文化挑战比技术挑战更大。

价值中国:“元宇宙”被定义为虚拟世界和现实世界的全面联接。与物联网和AR/VR(增强现实/虚拟现实)一样,数字孪生也是元宇宙的最重要基础技术。 您如何预测元宇宙近期的发展趋势? 请您描述一下,数字孪生在元宇宙中的三个战略角色。

  Michael Grieves:非常有趣数字孪生涵盖了元宇宙其中的一些内容。我确实读过《雪崩》。实际上做的事情,是因为可以构建想要的任何东西并更改参数。比如可以飞翔之类的。但这里的实际能力是我们必须反映物理世界。我们必须有我们的物理学,否则,这只是一种幻想。比如,我可以在虚拟世界中设计飞毯,但我永远无法在物理世界中建造其中一件东西。所以我们不得不有点担心这样一个事实,即人们对虚拟世界如此着迷、以至于他们忘记了,你实际上必须在某个时间点去现实中建造这个东西。

  因此,两个世界之间的联系,比简单地拥有一个我可以做任何事情的虚拟世界要困难得多。我们需要且必须反映我们的物理世界。我认为虚拟现实将成为产品开发的关键。我有一个例子,不久前我知道一架飞机正在开发中,并且设计已经完成。他们把它放在一个风洞里,并让维修人员看着它,之后准备放在航空母舰上,这是一个虚拟现实的情景。但是之后人们发现,无法将软管入口连接到飞机上的位置。

  在过去,他们会建造那架飞机,会在飞机上有那个入口。如果能够想出一种方法来为那架飞机加油或改装或其他任何东西,那将是一个非常大的问题。在那个时候,简单地改变设计以便能够做到这一点是一件非常简单的事情。所以成本,我谈的两个数量级,说的是数千万而不是数亿美元,这本来就是个问题。所以能够拥有虚拟世界,连接到物理世界,并能够使用虚拟现实来测试假设,我认为是关键。这是最重要的第一件事。

        第二件事是,我认为物理世界和虚拟世界是不同的世界。但现实是,我们要用增强现实来覆盖虚拟世界和物理世界。能够查看他们的动力涡轮机,而不仅仅是查看涡轮机本身,以查看涡轮机叶片旋转的速度,流量是多少,实时查看该涡轮机的热图,这将是获得更多数据的绝佳机会,而不必说,我们需要关闭涡轮机,我需要检查它。

  假设我们已经对其进行了检测,我们将拥有这些信息,以便能够更好地维护它。这已经成为现实,不仅可以让我们这样做,而且可以让技术人员一步一步地进行。该如何解决在物理产品的顶部拆除虚拟产品?技术人员所要做的就是在物理世界中模仿虚拟世界中发生的事情,以取得成功,而不是反复试验,然后说,我大概应该把那个螺丝钉掉,或者我该怎么做?再者,它是信息取代浪费的资源。

        第三件事是我们将拥有大量的计算能力,以及在虚拟世界中运行模拟的能力,基于正在发生的事情。目前来说,零时模型将让我能够在选项中进行选择,判断这个选项会成功,或者这个选项很可能不成功。所以这个前端运行模拟的想法,是每次为零时,运行一个可以预测未来的令人兴奋的想法。我可以改变计算能力的参数并运行它的多个版本,再次回到多个空间,运行多个版本,然后选择最大成功的概率。

  让我再次回到核心假设,我的虚拟世界反映了现实世界中实际发生的事情。“当我运行虚拟模拟时,如果我在物理世界中也进行模拟,它会得到相同的结果。这是一个非常重要的过程”。每天我们都越来越能够理解正在发生的事情,增材制造,这是我们能够真正取代的唯一方法。增材制造将是未来非常有信心发展的工艺技术。 

(采访/撰文  李疆疆 )

 

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Michael Grieves
简介

Michael Grieves教授,数字孪生之父(DIGITAL- TWIN),管理学博士/工程学博士,佛罗里达理工学院先进制造首席科学家/运营执行副总裁,他帮助成立了工学院的先进制造和创新设计中心。

Grieves教授以“产品生命周期管理专家”和“数字孪生”概念的创始人而闻名。他专注于虚拟产品开发、工程和制造,主要是增材制造和运营维护。

Grieves 博士是公认的 PLM(产品生命周期管理) 世界专家,并在全球范围内讲授工程、制造业和 PLM 在行业和学术会议上。Grieves教授有许多出版物和文章,并为许多领先的国际制造商和政府组织提供咨询,如 NASA(美国宇航局)。

Grieves教授一直是普渡大学PLM卓越中心的联合主任,并担任普渡大学技术学院客座教授。他还在亚利桑那大学商学院信息管理系,担任行业研究总监和信息总监。

Grieves教授是奥克兰大学商学院委员会的名誉主席。他有在美国、中国和欧洲的大学高年级本科和研究生院任教经历。

Grieves教授是交互前沿公司(Interactive Frontiers )的创始人兼董事长,该公司是高尔夫和运动领域的教学软件全球领导者。

Grieves教授在计算机和数据方面拥有超过30年经验。曾在财富1000强公司任职,创立并上市了一家价值1亿美元的系统整合公司,随后担任其审计和薪酬委员会主席。

他还拥有丰富的董事会经验,包括中国和日本上市公司的董事会任职经验。
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