工业数字孪生应用发展范式分析.docx
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1、工业数字李生应用发展范式分析一、品牌更新与品牌扩展(一)品牌更新品牌更新是依据对品牌重新定位、重新设计品牌,塑造品牌新形 象的过程,其实质是对品牌补充能量。品牌经过更新(品牌重新定位、 重新设计等),可以赋予它以更富有针对性的消费意愿与消费意境。 因此,品牌更新是品牌运营的阶段性调整。品牌没有市场生命周期,但这决不意味着经品牌设计而生成的品 牌就一定能持续永久。受竞争者品牌逼近(竞争者品牌与本企业品牌 定位接近,侵占了本企业品牌的市场份额)和部分消费者偏好的变化 (消费者改变对本企业品牌的信任,转购竞争者品牌的商品,使本企 业品牌的市场占有率下降)等原因的影响,即使某一品牌在市场上的 最初定位
2、很好,随着时间的推移、随着市场环境的变化也需要重新定 位。当然,若品牌最初的定位不理想,就更应该及时进行品牌更新。一个品牌能否久远,不仅仅取决于最初的品牌定位和品牌设计, 而且还决定于品牌的阶段性调整。适时、适当做法的品牌阶段性调整 是非常必要的。“Marlboro”正是成功的品牌更新,使其由最初的女 性化十足的香烟转变成有“拼搏、挑战、超越自我”的“真男人”形 象的香烟,最后成为世界第一烟草大牌。探索数字李生热情高涨,但产业实践大多数停留在简单的可视化和数 据分析,与国外基于复杂机理建模的分析应用还存在一定差距。五、工业数字挛生产业体系分析目前工业数字李生产业体系划分成三类主体:数字线程工具
3、供应 商提供MBSE和管理壳两大模型集成管理平台工具,成为数字李生底层 数据和模型互联、互通、互操作关键支撑。建模工具供应商提供数字 李生模型构建必备软件,涵盖描述几何外观、物理化学机理规律的产 品研发工具,聚焦生产过程具体场景的事件仿真工具,面向数据管理 分析的数据建模工具以及流程管理自动化的业务流程建模工具。李生 模型服务供应商凭借行业知识与经验积累,提供产品研发、装备机理、 生产工艺等不同领域专业模型。此外,标准研制机构为推动数字李生 理论研究与落地应用提供基础共性、关键技术以及应用等准则。MBSE工具供应商聚焦模型正向集成,依托工业互联网平台将整套 工具向云端迁移,打造云平台+MBSE
4、的模型管理系统,实现敏捷,高效 的产品数字李生全生命周期管理。如达索发布面向云端客户的 3DEXPERIENCE2021X平台,助力MBSE工具云化迁移,大大简化传统 MBSE工具需要本地部署运行的过程,加快企业应用实施效率。管理壳工具供应商聚焦模型反向集成,正逐渐提升自身数据格式兼容能力,打造工厂设备、软件与企业信息系统集成的一体化管理模 式。如菲尼克斯打造电气管理壳平台工具,遵循IEC61360的数据定义 格式规范,使用标准化的数字描述语言,来实现设备资产的统一数字 化描述。产品研发工具服务商聚焦从模型外观形状到内部多类物理化学规 律的精准建模能力进行综合升级。一方面CAD/CAE企业致力
5、于集成多 类模型,构建产品网络化协同研发能力。如PTC推出集成设计环境 CreoElements/Direct,可合并多渠道CAD模型并附加开发验证模块, 显著提高协同设计效率。另一方面图形渲染工具商专注打造高效的数 据逻辑处理平台。如Unity打造Unity3D实时创作平台,能够对模型 数据、传感器数据以及点云数据进行实时传输和渲染,并支持跨平台 的模型AR/VR交互。事件仿真工具服务商一方面横向集成多行业、多领域模型,增加 场景覆盖范围;另一方面聚焦工厂产线规划、设备虚拟调试等先进领 域进行纵向深耕,持续加强自身场景化赋能能力。在场景横向拓展方 面,通过不断积累模型库中的事件仿真模型,逐渐
6、将应用场景延伸到 不同行业、不同领域中。如Mevea拥有强大的物理计算引擎,同时不 断积累面向工程机械、矿业、船舶等事件仿真模型,实现在驾驶舱上 的事件模拟和培训。在场景纵向深耕方面,持续深化事件仿真与数据 科学相结合,优化事件仿真的精准度。如Simio打造专业模型库,将 大数据分析的学习能力与模拟分析的预测功能相结合,实现流程计划 仿真决策预测的便捷性和准确性。数据建模服务商依托自身优势不断打造新型数据管理及分析工具。 一方面,数据管理平台企业立足传统数据库优势,叠加智能分析算法 服务,提供集数据管理和分析为一体的数字李生工具。如OSIsoft推 出数据管理平台PlSystem,其针对数字李
7、生的产品组件 AssetFramework可实现将数据与SAPHANA中预测分析和机器学习算法 结合在一起,提供针对复杂数据的处理与管理。另一方面,数据分析 企业依托数据分析工具优势,并与自研仿真软件形成组合,提供数据 建模和仿真建模一体化工具。如MathWorks将旗下数学软件MATLAB和 仿真软件SIMLINK打通集成,构建数据模型和仿真模型统一操作环境, 打造机理模型和数据模型融合的数字李生体。业务流程建模工具服务商重点聚焦数据集成,以独立研发或合作 的方式打造业务流程管理软件,同时提升数据可视化能力,构筑部门 协同运作优势。如iGrafx与mylnvenio、UiPath、BP3Gl
8、obal进行核 心功能整合,形成流程挖掘和组织数字李生(DT0)功能的产品。产品研发模型供应商围绕产品研发设计过程提供模型服务。一方 面,产品研发服务商结合自身多年几何建模、设计仿真经验,根据用 户需求为用户提供产品研发模型。如上海及瑞借助Autodesk建模工具, 利用创成式设计帮助北汽福田设计前防护、转向支架等零部件,实现 产品重量减轻70%,最大应力减少19虬 另一方面,产品制造类服务商 通过与第三方合作,自身提供产品模型,共同推进新型产品研发。如 上海飞机制造基于华龙讯达数字李生平台,将飞机模型与建模平台结 合,加快大飞机结构研发进程。装备机理模型服务商从单纯卖设备向提供物理设备+李生
9、体模式演 进,提升产品的市场占有率和企业自身的产业技术升级。总的来看, 可分为以下三种模式。一是装备企业依托自身对产品的深入理解,自 行构建产品李生模型。如ABB依托深厚的设备制造经验,在 ABBAbility软件系统基础上,推出了 PickMasterTwin产品,尝试打造 完整的数字李生体系。二是借助信息技术企业支持,共同构建产品李 生模型。如DMGM0RI以自身产品技术特点为背景,与咨询公司HEITEC 进行合作,有针对性的向数字李生解决方案提供商演进。三是提升产 品开放程度,辅助用户构建产品李生模型。如chiron、康明斯与KUKA 从自身产品功能出发,根据场景需要,对设备数据接口进行
10、模块化集 成,完善数字李生体构建的边缘条件。生产工艺模型服务商持续扩大与行业场景及业务需求结合的深度, 因地制宜为不同用户、场景提供差异化李生模型及服务。一类是生产 运营类服务商基于自身长期生产经验支撑提供工艺优化模型,如贝加莱基于AutomationStudio内嵌的经验模型,对车间的产线设计和物流 规划进行虚拟调试,可提前发现错误。另一类是咨询服务商立足大量 的项目规划设计经验,提供生产工艺优化模型,如埃森哲凭借多年咨 询服务经验,可构建面向特定行业领域的数字李生解决方案。六、数字支撑工业数字挛生技术体系数字支撑技术具备数据获取、传输、计算、管理一体化能力,支 撑数字李生高质量开发利用全量
11、数据,涵盖了采集感知、执行控制、 新一代通讯、新一代计算、数据模型管理五大类型技术。未来,集五 类技术于一身的通用技术平台有望为数字李生提供基础底座服务。其中,采集感知技术的不断创新是数字李生蓬勃发展的源动力, 支撑数字李生更深入获取物理对象数据。一方面,传感器向微型化发 展,能够被集成到智能产品之中,实现更深层次的数据感知。如GE研 发嵌入式腐蚀传感器,并嵌入到压缩机内部,能够实时显示腐蚀速率。 另一方面,多传感融合技术不断发展,将多类传感能力集成至单个传 感模块,支撑实现更丰富的数据获取。如第一款L3自动驾驶汽车奥迪 A8的自动驾驶传感器搭载了 7种类型的传感器,包含毫米波雷达、激 光雷达
12、、超声波雷达等,保证汽车决策的快速性和准确性。七、工业数字李生应用发展范式李生精度、李生时间和李生空间是评价数字李生发展水平的三大 要素。李生精度指数字李生反映真实物理对象外观行为、内在规律的 准确程度,可以划分为描述级、诊断级、决策级、自执行级等。李生 时间指李生对象和物理对象同步映射的时间长度,如可划分为设计李 生、设计制造一体化李生、全生命周期李生等。李生空间指单元级李 生对象在通过组合形成系统级李生对象过程中,所占用实际物理空间 的大小,也从侧面反应了李生对象的复杂程度,如可划分为资产李生、 产线李生、车间李生、工厂李生、城市李生等。从李生精度发展范式看,数字李生由对李生对象某个剖面描
13、述向 更精准数字化映射发展。如果对一个物理对象进行解构,其包含了对 象名称、外观形状、实时工况、工程机理、复杂机理等不同组成部分, 而每一部分均可通过数字化工具在虚拟空间进行重构。如对象名称可 以通过信息模型表述,外观形状可以通过CAD建模表述,实时工况可 以由IOT数据采集进行表述,工程机理可以通过仿真建模进行模拟, 人类尚未认识的复杂机理可通过人工智能进行暴力破解。而传统数字 化应用更多仅仅在描述物理对象某个剖面特点,数字李生基于多类数 据与模型的集成融合实现对物理对象更精准、更全面的刻画。从李生时间发展范式看,数字李生由当前从李生对象多个生命时 期切入开展碎片化应用,向自李生对象诞生起直
14、至报废的全生命周期应用发展。由于不同企业数字化发展水平不均衡,仅有少数企业自资 产研发阶段便开展积累李生数据和李生模型,更多的企业仅仅在批量 生产阶段和运维阶段才开始碎片化的打造数字李生解决方案,这使数 字李生并未有效结合研发阶段的李生模型开展分析,难以发挥出数字 李生的潜在价值。从长远来看,随着企业日益重视数据资产价值,未 来会有越来越多的企业自产品研发阶段便开展打造数字李生解决方案, 直至应用到产品报废的全生命周期过程。从李生空间发展范式看,数字李生由少量李生对象简单关联向大 量李生对象智能协同的方向发展,打造复杂系统级李生解决方案。任 何一个复杂的李生对象都是由简单李生对象组合而成,比如
15、设备是由 机械零部件组成的,车间是由不同设备组成的,不同类型的车间又组 成了工厂。在由单元级数字李生向复杂系统级数字李生演进的过程中, 不同类型、不同尺度的独立李生对象持续加快信息关联和行为交互, 共同构建起一个复杂的李生系统。八、工业数字李生行业基本情况一方面,建模工具服务商与IOT平台厂商进行合作,强化模型的 数据接入,提升李生对象实时仿真能力。例如ANSYS与PTC合作,共 同构建泵数字李生体,将泵实时数据不断录入仿真环境,促进数据识 别和分析诊断,能够快速预测泵的损坏时间,此外还能实时诊断泵损 坏的机理。另一方面,建模工具服务商与数字线程平台企业进行合作, 打造模型一体化管理环境,实现
16、李生对象全流程仿真。例如西门子基 于自身的产品生命周期管理系统Teamcenter,与建筑信息建模软件 Bentley合作,推出PlantSight产品,实现工厂工程各系统的一体化 设计,提高整体建模仿真的兼容性。一是建模工具服务商与AR/VR企业合作,打造可视化建模解决方 案。例如Autodesk与微软合作,将产品模型设计过程从Autodesk的 传统软件环境转移到微软HoloLens的虚拟现实环境,支持在产品开发 前期阶段以数字化方式查看完整模型,实现全息设计。二是建模工具 服务商与云计算厂商合作,共同提供数字李生云化仿真解决方案。例 如ANSYS与微软进行合作,推动传统本地化建模仿真软件
17、向云端迁移, 降低用户部署及使用数字李生产品门槛。三是建模工具服务商与数据 管理企业合作,推动构建资产数据集成与分析优化解决方案。例如海 克斯康利用SDxConnector平台结合OSIsoft的PI数据管理系统,成 功打造集资产设计、施工、运营的综合工程管理解决方案。一方面,聚焦行业特定生产环节及场景,行业专有模型与仿真工 具融合提升单点优化能力。例如ABB和建模仿真工具企业C0RYS合作, 双方针对能源和过程行业工厂控制系统进行模型验证和测试,减少控 制过程调试和启动时间。另一方面,面向行业生产全流程,融合数字线程、仿真工具与行业模型,打造覆盖产品全生命周期的一体化解决 方案。例如施耐德与
18、AVEVA及Doris合作,基于统一的模型管理平台, 融合异构数据与行业模型,为石油和天然气行业提供结构化的产品与 业务流程服务,提高工程项目实施效率。九、营销调研的步骤营销调研的过程,通常包括五个步骤:确定问题与调研目标、拟 定调研计划、收集信息、分析信息、提交报告。(一)确定问题与调研目标为保证营销调研的成功和有效,首先要明确所要调研的问题,既 不可过于宽泛,也不宜过于狭窄,要有明确的界定并充分考虑调研成 果的实效性。其次,在确定问题的基础上,提出特定调研目标。(二)拟定调研计划设计能够有效地收集所需要的信息的计划,包括概述资料来源、 调研方法和工具等。由于收集第一手资料花费较大,调研通常
19、从收集第二手资料开始, 必要时再采用各种调研方法收集第一手资料,也可以从企业外部的商 业公司购买有关资料。调查表和仪器是收集第一手资料采用的主要工 具。抽样计划决定三方面的问题:抽样单位指确定调查的对象,抽样范围指确定样本的多少,抽样程序则是指如何确定受访者的过程。接 触方法是指如何与调查对象接触的问题。(三)收集信息在拟定调研计划后,可由本企业调研人员承担收集信息的工作, 也可委托调研公司收集。面谈访问必须争取被访问者的友好和真诚合 作,才能收集到有价值的第一手资料。进行实验调查时,调研人员必 须注意使实验组和控制组匹配协调,在调查对象汇集时避免其相互影 响,并采用统一的方法对实验进行处理和
20、对外来因素进行控制。(四)分析信息从已获取的有关信息中提炼出适合调研目标的调查结果。在分析 过程中,首先要明确这些信息数据是依据何种尺度进行测定、加工的, 然后借助多变量统计技术将数据中潜在的各种关系揭示出来,还可将 数据资料列成表格,制定一维和二维的频率分布,对主要变量计算其 平均数和衡量离中趋势。(五)提交报告调研人员向营销主管提出与进行决策有关的主要调查结果。调研 报告应力求简明、准确、完整、客观,为科学决策提供依据。如能使 管理决策减少不确定因素,则此项营销研究就是富有成效的。十、营销部门与内部因素品牌更新也可对品牌名称和品牌标识进行更新。联想将“Legend”改成了 “Lenovo”
21、。(二)品牌扩展统一品牌、个别品牌、分类品牌,不管企业选择了哪一种,经过 科学而有效的运营实践都有可能获得较好的品牌知名度和美誉度。那 么,一个品牌获得了较好的市场信誉、赢得了较高的品牌忠诚度以后, 该品牌是否可用在其他产品上而使该品牌得以拓展或扩展呢?这也是 品牌运营过程中的重要命题。品牌扩展,也称品牌扩张或品牌延伸,主要是指企业将某一知名 品牌或某一具有市场影响力的成功品牌扩用到与成名产品或原产品完 全不同的产品上,以凭借现有成功品牌推出新产品的过程。例如,中 国海尔集团成功地推出了海尔冰箱之后,又利用这个品牌及其图样特 征,成功地推出了洗衣机、电视机、空调等新产品。1、品牌扩展与品牌增值
22、自20世纪80年代以来,品牌扩展受到西方企业的特别厚爱。许 多企业都把品牌扩展看作是一种有效的营销手段。许多跨国公司都采 用品牌扩展来拓展市场,如“三菱”“惠普”等。在我国,“海 尔” “美的”等一些知名品牌也先后运用品牌扩展策略获得了理想的 营销业绩。企业营销系统指作为营销者的企业整体,微观营销环境包括企业 外部所有参与营销活动的利益关系者。但从营销部门的角度看,营销 活动能否成功,首先要受企业内部各种因素的直接影响。因此,营销 部门在分析企业的外部营销环境前,必须先分析企业的内部因素或内 部条件。企业为开展营销活动,必须设立某种形式的营销部门。市场营销 部门一般由市场营销副总裁、销售经理、
23、推销人员、广告经理、营销 研究与计划以及定价专家等组成。营销部门在制定和实施营销目标与 计划时,不仅要考虑企业外部环境力量,而且要争取高层管理,部门 和其他职能部门的理解和支持,调动企业内部各方面的资源,充分运 用企业内部环境,力量,使内部优势和劣势与外部机会和威胁相平衡。营销部门不是孤立存在的,它还面对着其他职能部门以及高层管 理部门。企业营销部门与财务、采购、制造、研究与开发等部门之间既有 多方面的合作,也存在争取资源方面的矛盾。这些部门的业务状况如 何,它们与营销部门的合作以及它们之间是否协调发展,对营销决策 的制定与实施影响极大。例如,生产部门对各生产要素的配置、生产 能力和所需要的人
24、力、物力的合理安排有着重要的决策权,营销计划 的实施,必须取得生产部门的充分支持;市场营销调研预测和新产品的开发工作,需要研究与开发部门的配合和参与。高层管理部门由董 事会、总经理及其办事机构组成,负责确定企业的任务、目标、方针 政策和发展战略。营销部门在高层管理部门规定的职责范围内做出营 销决策,市场营销目标从属于企业总目标,并为总目标服务的次级目 标,营销部门所制定的计划也必须在高层管理部门的批准和推动下实 施。十一、营销信息系统的构成营销决策所需的信息一般来源于企业内部报告系统、营销情报系 统和营销调研系统,再经过营销分析系统。它们共同构成营销信息系 统。(一)内部报告系统内部报告系统的
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