前言

在競爭激烈的國際大環境下，想要領先于所處行業，保持企業競爭力，通過數字化轉型獲得更大的工藝效率是至關重要的。在本次訪談中，Fouad el Khaldi博士討論了工業4.0轉型的關鍵問題，如何進行預測性維護、在制造早期檢測到偏差預警，以及準確預測后期會出現的潛在風險。

為什么數字孿生是制業4.0轉型的關鍵部分？

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目前，制造工藝從設計到驗證，再到實際生產都得到了很好的優化，但缺少了流程間的連接和協作，得益于科技發展（大數據、物聯網、人工智能等），終于可以實現各個環節的連接和協作，工程師可以從快速的可重復性的驗證中受益，并更好的評估設計決策的帶來的影響。

真實可靠的實際數據還可以持續為研發提供學習資料，有利于不斷的更新設計構想，提高新產品的創新性。能夠可靠的實現預測性維護并在產品的整個生命周期（產品性能生命周期管理或PLM）中監測和驗證產品的性能非常關鍵。

數字孿生在智能工廠中扮演什么角色？

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虛擬樣機強大之處在于可以高效的驗證設計和制造工藝的可行性。它也是ESI混合孿生的核心，在這種方法中，我們將虛擬樣機與來自工業工廠的實際數據結合起來，以衡量真實的操作性能，根據真實數據和初始模型來檢測偏差的早期信號。混合孿生還可以為項目經理提供相關的信息來評估失誤原因和工藝決策帶來的影響，并實施適當的糾正措施。

為什么要將虛擬與現實混合？事實上，如果我們把自己限制在從歷史經驗和實際操作中收集的數據中，我們只能是在出現問題時發現問題。而使用虛擬樣機，可以將計劃使用的材料構建成真實的材料（例如，在制造和組裝后獲取其材料特性），并精確地預測到可能出現的多種情況，即便是參數發生了變化（材料變化、操作條件等）。

仿真技術應如何發展來支撐制造工藝的優化？

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制造商往往會通過模擬和試點測試來驗證工藝、設計是滿足時間、質量和成本要求的。但因為復雜性和響應時間等的原因，通常只會將建模工具用在設計和驗證環節，并沒有將其實際的應用于制造環節中。

ESI參數化的簡化模型技術開發出了具有實時響應功能的混合孿生模型，該模型在工藝設計和驗證階段可以建立起可預測的詳細的3D模型（見圖表）。Hybrid Twin為增加PLC的容量提供了新的思維，可以實現更智能的機械控制。

Hybrid Twin將作為邊緣計算（機器旁邊的小型處理器）在制造現場完成加載和計算，實時提供更優的性能和安全相關數據。工廠將能夠更有效地評估生產質量、及時發現偏差并進行故障排除，確保交付最佳性能的產品。

編輯：jq