在追求工業4.0的道路上，數字化工廠和工業物聯網是避不開的兩大方向。但隨著技術的革新，數字孿生正在逐漸席卷制造業，過去靜態CAD模型和2D平面圖正在轉變為可交互的3D模型。像特斯拉這樣的企業，在建造和維護超級工廠時，就用到了DMU數字原型這樣的數字孿生技術，進一步提高了生產效率，縮短了交付周期。

　　但隨著規模開始擴大，迭代需求的增加，數字孿生工廠也開始引入AR/VR等技術，打造完全虛擬卻又貼合現實的大型動態場景。畢竟在虛擬條件下完成軟件驗證和迭代，遠比直接硬件迭代要低成本和快速。

　　然而數字孿生工廠與傳統的數字化工廠相比有何優勢呢?照理說3D建模需要海量的數據輸入，而且需要專業的圖形人才耗費諸多心力才能完成，也許對于新建工廠來說可以以此作為目標，但針對于已經建成的傳統工廠或標準數字化工廠來說，又該如何快速轉型到數字孿生工廠呢?

　　阿里云DTwin

　　數字孿生技術其實可以與云技術和人工智能完美契合，國內的阿里云也正是看到了這一機遇，開始朝數字孿生工廠發力。工業大腦DTwin為阿里云自研的工業可視化孿生平臺，采用了模塊化的可視化框架引擎，工廠既可以選擇公有云也可以選擇本地部署，最終完成數字孿生工廠的遠程運維和可視化管理。

　　如今高端的一體化裝備中，關鍵的零部件都內置了大量傳感器，用于監控產品工作運行狀態，它們也具備數據輸出功能，幫助工業系統完成故障預警等維護性工作。物理傳感器和已有工業系統的實時數據可以傳輸給DWin，實時跟蹤現實環境的生產過程。但這一點其實當下不少數字化工廠已經實現了，并沒有什么特殊之處。歸根結底，數字孿生工廠的獨特之處還是在于3D可視環境。

　　DWin基于H5和WebGL技術，渲染引擎采用了Three.js和游戲級的樂高渲染引擎，建模可以從園區級覆蓋到設備級別，甚至可以細致到設備結構爆炸圖。使用者還可以借助AR/VR技術，完成第一人稱視覺巡航。

　　DTwin孿生畫布編輯器 / 阿里云

　　但這樣的一個3D可視環境光想想搭建過程就復雜，為此DTWin也準備了低門檻的圖形化搭建工具，直接用內置組件完成樂高積木式的模塊化搭建，零編程就能做到產線模型的搭建，省去了大筆開發成本。而在工廠升級維護時，這種可視環境的迭代也遠比物理設備簡單，還能輔助基礎設施的規劃設計和部署。

　　筆者認為數字孿生技術有機會成為云服務廠商進軍傳統制造業的又一大吸引力，國內騰訊云和華為云等廠商也紛紛入局，無論是自研方案還是與數字孿生技術公司合作，都能加快我國工業4.0的轉型進程。

　　英偉達Omniverse

　　數字孿生技術可以說與圖形技術緊密相連，自然圖形大廠英偉達也不會置身事外，其Omniverse平臺可以說是為個人和企業用戶拉開了數字孿生的序幕。而在這一眾企業用戶中，率先將Omniverse引入制造業的正是寶馬。

　　在翻天覆地的汽車技術革新下，這些車廠早已是純粹的車廠了，有的開始造超算，有的開始造電池，寶馬則是著手了3D、VR和AR類的IT產品的開發，這次與英偉達的合作正式為汽車制造引入數字孿生工廠的一步棋。

　　寶馬的數字孿生工廠系統 / 寶馬

　　寶馬在德國雷根斯堡工廠中打造了一個功能齊備的實時數字孿生系統，可以根據車間工作訂單指令和機器人編程，對大規模生產和調度進行模擬。當下的汽車生產流水線中，最重要的一環就是車型定制，一輛車型往往具備多種配置選項，所以每條生產線都要具備這樣的定制能力，而寶馬這種90%以上都是定制車型的更為重視這一環節。

　　而Omniverse的存在提高了整個生產過程的效率，寶馬的工程師可以快速確定如何改進每個特定車型的生產順序，并借助數字車間人員的仿真來測試工作流中的人體工學和效率。

　　即便有了Omniverse，寶馬實現的數字孿生工廠的方式依舊是一個復雜的路線，畢竟他們并不缺3D建模方面的專業人才。他們更像是將Omniverse的數字孿生方案視為數據協調器，就像某些工廠的數字大屏一樣，不同的是數字孿生選擇了以3D可交互的方式來實現。

　　結語

　　從以上兩個數字孿生工廠方案可以看出，云服務廠商和圖形方案廠商不免會成為這一技術的受益者，但我們也不能忽略最為重要的基礎設施，尤其是工業物聯網通信和工業傳感器。要打造這樣一個數字孿生工廠，無疑會對工業通信系統的并發和吞吐量提出更大的挑戰。而受益的傳感器也不僅僅是監控檢測類的傳感器，像激光雷達這樣可以捕獲3D數據的傳感器也能從中分一杯羹，助力3D建模。與連接全人類的元宇宙相比，數字孿生工廠這樣的“制造元宇宙”似乎更容易率先實現。