數字孿生對工程建設企業的意義

文｜本刊記者 汪莉莉

隨著數字孿生逐漸成為主流，它將如何幫助推進工程工作實踐呢？數字孿生模型是當前實物資產的數字化表示。數字孿生模型可以讓人們無需離開辦公室，就能夠實時了解現實世界資產的狀況。它可以幫助人們更輕松、更有效地與分散的團隊或項目參與方協作，并最終做出更明智的決策，從而獲得更好的業務績效。

數字資產和實物資產之間的關系應該是共生的。利用數字孿生模型進行的分析洞察，可以將決策結果通過物聯網轉化為針對實物資產運維的操作和干預，以此優化實物資產運維執行的效率和質量。最終，采用數字孿生技術的企業不僅可以降低各個資產的成本和風險，其數字化轉型還可以讓其根據以往吸取的經驗教訓，在整個軟件組合和未來的項目中優化性能。

在橋梁設計和施工中使用數字孿生模型的示例

我們需要認識到兩個現實，第一個是工程項目有大量的數據，這些數據通常只能被單一應用程序的用戶或專家級用戶所理解，不適用于其他環境。更復雜的是，隨著項目的進展，數據總是在發生變化。第二個現實是，工程項目往往將數據存儲在多個孤立的數據源中，這使得跟蹤和管理數據變得更加困難。

數字孿生技術需要處理這些海量數據，同時將它們集中在統一視圖中。數字平臺需要對數據進行統一和整合。

開始創建數字孿生模型時，用戶需要首先創建一個實景模型。工程團隊可提供有關橋梁施工現場實際位置的數據，團隊成員將通過無人機進行實景采集以建立實景模型，或者將他們采集的實景數據與地圖和地形數據結合使用。隨著不斷地對模型進行測量和同步，所有的數據將被匯集在一起以展示真實的現場條件。

伴隨設計和工程建設的進行，這些文件可能會駐留在互連數據環境中，然后在模型和互連數據環境中的文件之間建立連接。現在，人們擁有了可以通過數據來反映變化的數字孿生模型，它將不同的數據統一到設計的實體橋梁的單一的數字化表現之中，并實時向人們顯示出現的變化。數字孿生模型可以通過數據質量服務來驗證數據的可信度，這些服務都是自動化的，并根據相關人員輸入的編碼和標準進行驗證。

工程團隊會認識到可以快速便捷通過 Web端訪問模型和數據的好處，這種模型不僅可以反映他們基于物理現實所設計的功能，還可以將所有數據都整合在一個視圖中，提供更深入的理解。客戶和項目參與方也可以查看數字孿生模型，在訪問他們當前所需數據的同時，了解在一段時間內的情況變化。

Bentley 提供了開源開發平臺 iModel.js 和在該平臺上構建的商業產品iTwin?Services，以幫助用戶在數字孿生模型中創建和管理數據。

毫無疑問，目前很多用戶都實施了數字孿生技術。這是一個快速增長的市場，一些有影響力的第三方研究表明，數字孿生市場將很快超過 BIM 技術，但這并不意味著 BIM 技術就要消失了。數字孿生將不會取代 BIM 技術，而是改進 BIM 技術，進一步增強 BIM 技術，并推動進一步的數字化轉型。

如果我們尋找是誰在推動數字孿生技術的采用，會發現大多數倡議都是由業主運營商提出的，但在工程服務公司內部，特別是在運輸部門，也會發現有很大的推動作用。交通運輸業是采用數字孿生技術的領頭羊，緊隨其后的是工廠，尤其是石油天然氣及化工、采礦和金屬冶煉。

無論是大項目還是小項目，都可以應用數字孿生技術，可以說項目規模并不是限制因素，數字孿生技術的優勢是適用于各種規模的項目。當連接到系統中的數據越多，數字孿生模型發揮的價值也就越大。數字孿生模型的價值取決于整合到其中的數據。

如果團隊中有成員沒有將數據添加到數字孿生模型中，那么在創建數字模型時，就會阻礙獲得所有資產數據的最大價值。使用者的數字孿生模型仍然可以起作用，但是如果缺失部分信息，就可能會錯過一些數據可以提供的洞察。

數字孿生模型如何管理數據

數字孿生模型連接了多個數據源。資產生命周期中有三種主要類型的數據源，包括工程技術、信息技術和運營技術。數字孿生模型需要整合和連接所有這些數據，才能使其可以輕松訪問。

項目或資產可能具有不同的事實信息來源，包括企業數據庫、設計文件或互連數據環境。數字孿生模型不應該是事實的來源，而應該是事實的視圖。數字孿生模型需要整合所有相關信息和數據源（無論它們位于何處）。這些信息被匯集到一個視圖中，相關使用者可以在其中瀏覽所有內容，就像通過單個面板一樣。

數字孿生帶來的機遇

數字孿生技術為工程建設企業帶來了新的商機。許多用戶認為，數字孿生技術可用來應對各種挑戰，如勞動人口老齡化、技能短缺和利潤率下降等。現在不僅有機會更有效地開展工作，而且還有機會創建一種新的商業模式，也就是可以開始向客戶提供數字孿生技術服務，從而將更多的業務擴展到運維領域，因為他們擁有更多的數據來支持運維。

這些企業也越來越有機會在運營中實現所有業主數據的最大價值，在運營期間為業主實現數字化領先和轉型。他們可以關注并跟蹤這些數據，在資產全生命周期中將這些數據價值進行最大化利用。除了效率之外，圍繞著數字孿生技術的價值，這些機遇帶來了很多積極業務展望，也帶來了新的機會。

未來數字孿生技術發展方向

數字孿生技術的其中一個潛力是機器學習。現在，由于信息中的各種變化和相互連接，數字孿生模型內部收集了大量數據。有了機器學習和人工智能，人們將不再需要手動管理這一切。機器學習讓人們可以從項目組合中汲取經驗教訓，并識別導致錯誤、成本增加或安全事故的趨勢和模式。通過標記這些趨勢，當它們出現在未來的項目中，機器學習將會自動提醒人們。