从数字化转型到数字主线以及从数字化孪生体到数字工程，人们一致认为“数字”是新的行业流行语。但它仅仅是一个流行语吗？它是否还有更多含义？

如今，行业所面临的挑战是以低成本快速安全地生产高品质产品。数字技术使智能制造成为可能，通过提供相关的实时信息，智能制造正在彻底改变制造商的运营方式。信息化的制造方式能够帮助您攻克您所面临的艰巨挑战。

为什么需要数字技术？

数字化转型带来的优势在工作场所中无处不在。其中包括改善合规性和增强数据完整性，优化产品质量并提升客户体验，以及提高生产力。此外，数字化转型还有助于降低所售商品的成本以及提高供应链的完整性。

您可能听说过数字化孪生体和数字主线这些概念，但它们有何意义呢？数字化孪生体是某项资产（比如产品、机器或工厂）的数字模型。该模型是“活的”，这意味着它会随着资产的开发、运行和维护而相应地改变。此外，还可以通过屏幕或在沉浸式3D环境中查看这个模型，以改进设计、培训和维护等流程。

数字主线是指数字化孪生体在资产的整个生命周期内创建的数字化数据流。这些数据可以转换为易于理解的信息，以向人们展示资产的运行状况或资产将如何运行。令人欣慰的是，数字工程并非孤注一掷的策略。切实可行的第一步是，全面审查您的业务状况，并确定在哪些部分可以采用数字方法以更智能、更快速或更优化的方式完成工作。

提出数字化解决方案

数字工程可利用多种突破性的新方法来帮助改善许多不同的业务领域。具体来说，主要可分为五个关键领域：设计和原型制作、调试、操作员培训、生产和维护。

设计和原型制作

借助虚拟设计和原型制作，您可以缩短机器上市时间、降低设计中的风险并制造出更优质且定制程度更高的机器。此外，您还能够借此监视机器的运行状况，并查看机器如何与人员或与其他机器进行交互。

将数字化孪生体模型引入VR环境，可以近距离监视其执行情况，就如同您身在车间一样。这样有助于您发现明显的问题或者可能会忽略的小问题。如果需要更改，只需点击几下即可在数字设计中进行更改，而无需购买零件并花上几天的时间来制作一个新的原型。

调试

如果将机器带到现场再执行控制测试可能会后患无穷。虚拟调试有助于避免产生任何问题。通过创建机器设计和控制系统实际操作逻辑的动态数字化孪生体，您可以在设计阶段早期（即在将机器部署到客户车间之前）发现问题。在向机器和控制器提供任何资源之前，可以全面地验证并演示机器和控制器的

培训

目前，借助虚拟培训，您可以利用数字化孪生体在机器部署到现场之前对工人进行培训。通过滑动VR头戴设备或在屏幕上操作，工人可以在安全的沉浸式虚拟环境中培养技能和能力。

运营

数字工程会在机器投入使用和操作员接受过培训后会继续发挥价值。生产开始后，数字化孪生体可以模拟各流程、机器和控制，以帮助工厂人员了解运营情况并尝试作出改变。利用日益增长的信息数字主线，可以就生产的改进方式获得深入洞察。

实际上，一家全球制造商在其MES的基础上应用了数字主线这一概念，从而将客户的交货时间缩短了50%，同时部件缺陷率降低了50%且生产力提高了4%。

维护

维护团队可以利用数字仿真和实时（甚至是预测性）信息以前所未有的方式来应对停机情况。流过数字主线的数据可帮助技术人员检测到所发生的问题，以避免或尽可能减少停机时间。其中包括来自控制系统设备的健康与诊断数据，控制系统设备可在需要维护时向技术人员发出通知。此外，还包括网络数据（例如，来自交换机级报警的数据），这些数据如今对于正常运行时间而言至关重要。

在理想状态下，维护团队永远不需要对停机事件作出响应，因为他们可以预测此类事件。通过利用预测性分析，这一点愈加可能实现。预测性分析采用机器学习和人工智能来学习您的操作，提早发现机器问题并就此向技术人员发出提醒。随后，技术人员可以在计划停机时间内制定维护计划。

数字化孪生体可通过几种关键方法来帮助您缩短MTTR。首先，技术人员可以利用虚拟培训提前准备好停机问题的应对方案，而不是在问题首次出现时进行故障排除。当问题发生时，技术人员可以使用AR技术将数字诊断或工作指令叠加在物理机器上，以便更快地对问题进行诊断和修复。

数字化转型阶段

数字化正不断地为行业带来显著的优势。麦肯锡公司近期的物联网报告：到2025年，IoT的潜在经济影响总额将达到每年3.9万亿美元至11.1万亿美元。

此观点在业界得到了普遍认同，这表明数字化转型已超越了“考虑阶段”，至今取得了显著的业务成果。实际上，72%的制造公司计划于2020年大幅增加对数字化工作的投入。根据PWC的数据显示，到2020年，这些制造商的财务承诺总额预计将达到9,070亿美元。

罗克韦尔自动化近期进行了一项全球性初步研究，旨在探索全球七大关键行业（石油和天然气、化工、冶金和采矿、生命科学、食品和饮料、家居与个人用品以及汽车）中参与数字化转型/IIoT决策的高管在角色、认知和决策制定方面的参与度。

在《罗克韦尔2020年数字化转型报告》中，各家公司显然已超越了数字化转型举措的考虑阶段。事实上，2019年数字化转型项目在推动实施后增长了400%。在受访的公司中，有50%的公司已经开始推广或全面投入生产，或者正在对最初的数字化举措进行持续的流程改进。

端到端解决方案的价值

这项研究表明，许多企业缺乏取得成功所必需的技术专业知识。在接受调查的企业中，不到三分之一的企业认为其掌握了取得成功所需的关键技术知识。具体来说，只有37%的调查对象认为他们“很了解”AI，而只有33%的调查对象了解IIoT。对于增强现实和虚拟现实，这一数字则为29%；对于云分析和机器人方面，则分别为31%和27%。

所有调查对象都一致认为：有必要高效部署和维护全面且统一的数字化转型举措。考虑到IIoT系统的复杂性，他们希望找到能够支持大规模部署的端到端合作伙伴。这些合作伙伴所提供的解决方案需要解决制造执行系统以及分析问题，并可用作完整的工业物联网平台。

支撑技术

近年来，数字化转型技术取得了显著进展。因此，现在是评估这些支撑技术如何能够帮助您创建更智能、更安全的员工团队的理想时机。

增强现实可帮助解决复杂的车间问题，并改善员工的生产力和效率。包装设计解决方案的行业领导者HarpakULMA最近利用以PTC技术为支撑的FactoryTalk®InnovationSuite其Vuforia增强现实平台实施了一种数字化转型解决方案。这一新解决方案扩展了该公司的IoT连接性。利用机器学习和预测性分析，Harpak-ULMA能够重塑维护业务模型和客户成本结构。

当今制造业所面临的另一个常见挑战是，传统的机器和生产线设计、调试和启动方法不但成本高昂，还会减慢上市速度。同样，许多包装消费品(CPG)制造商纷纷开始利用仿真工具，以便事先在虚拟空间中研究、测试和验证其过程。CPG公司通过仿真技术获得了巨大的上市时间优势。仿真技术在可视化、设计软件和培训方面拥有巨大优势，因而更易于使用。

罗克韦尔自动化的Emulate3D™针对虚拟调试、吞吐量仿真和工业演示开发了动态数字化孪生体软件。该软件采用3D模型代替实际的自动化系统来提供真实的反馈，让您有机会利用虚拟仿真和调试将机器和生产线投入运行，同时降低成本并减少相关风险。

面向OEM的数字技术

对更加智能且支持IoT的机器的需求日益激增。在强烈市场需求的推动下，OEM需要利用数字化转型技术来改变其运营模式，以满足这一需求。

在最终用户现场以经济高效的方式快速集成智能机器是许多OEM面临的主要挑战。幸运的是，创新型控制系统设计工具可以提供帮助。这一新功能的核心在于系统设计说明，您可借此配置“智能对象”，使其成为标签结构的一部分。智能对象可识别要收集的数据，以及收集数据的方式和时间。在将机器部署到车间之前，针对智能机器控制系统设计采用这种新方法可简化集成过程中较为费时费力的部分。

新的可视化技术包括增强现实、混合现实和虚拟现实，这些技术可助力OEM提升工人能力，并创建更安全、更高效的流程。利用可视化技术，可以将设备制造商的资讯直接引入到工程师的设备中。工程师设备与设备制造商资讯相结合，可对机器进行检查、收集更多信息并确定问题的根本原因，然后在几分钟（而非几天）内提供建议的维修解决方案。

克服障碍

数字化转型为所有行业带来的优势是毋庸置疑的，但需要注意的是，大部分数字化举措在全面实施之前都会出现问题。Gartner最近的一项研究估计，在所有细分市场中，85%的大数据项目都未能成功实现。在实施一项新的数字化转型举措时，需要注意一些风险，其中包括：

对数字化缺乏了解

与确定数字化转型对公司的意义一样，确定其无法实现的目标同样重要。公司必须明确了解数字化转型对其业务的意义，以及他们想要实现的目标。数字化转型是技术、过程和人员的整合，并且必须定位为业务转型的推动因素。

数字化转型是独立的策略

MITSloan近期的一项研究显示，在负责执行策略的高管和中层管理人员中，只有28%的人员能够列出他们公司的三项战略重点。如果数字化转型未被纳入整体业务策略，项目就无法获得实现长期成功所需的优先重视程度和资金支持。

技术思维取代问题思维

随着数字化转型举措的推进，公司经常会在执行发起人、相关成员或项目团队的要求下，寻找额外的技术解决方案，但需要牢记的是，在技术方面，更多并不一定意味着更好。

员工技能挑战

人们通常认为数字化工具的使用属于技术性工作，但应用数字化解决方案不仅仅需要技术能力。公司在招聘时必须将重点放在寻找具备数字化素养并拥有求知欲的员工上面，而不是排除缺乏技术专业知识的应聘者。

定制和内部应用程序

尽管定制软件解决方案一开始看起来很完美，但需要牢记的是，定制应用程序通常只能由构建者进行升级或更改。然而，借助基于配置的新型产品，公司可以利用增强现实和供应链仿真等经验进行开发和部署，而无需消耗过多时间和资源来设计定制解决方案。

缺少可扩展性计划

NewEverestGroup近期的一项研究显示，目前有78%的企业未能实现数字化举措的大规模应用。数字化转型通常只能孤立实现，企业往往无法在整个组织内规划其规模化应用。企业可借助可扩展分析开发设备运行中产生的分析经验，但需能够将其扩展到公司的不同领域。

没有明确的业务案例或投资回报

数字化转型的价值非常明显，企业有时甚至会急于推进项目，而不花时间来确定每个项目举措并注意与之相关的价值和风险。为避免忽略这一点，企业必须对要开始、继续或停止的项目组成部分进行优先排序，以便可以选择合适的举措，并对次优举措进行战略性监视，而业务案例较为薄弱的举措则应该舍弃。

错误的供应商和合作伙伴关系

如今，各种供应商的技术解决方案层出不穷。通常，这些供应商过度专注于销售其解决方案，而忽略了确认解决方案是否满足买方的合理业务需求。企业必须寻找了解新兴支撑数字技术并能够将这些技术与业务需求联系起来的供应商。

集成传统基础设施所面临的挑战

制造性能研究所的一项报告显示，只有50%的制造商具有能够充分管理其业务流程的业务系统。幸运的是，新型IoT平台可以促进传统系统的集成，而无需进行全面修改。

进入数字世界

数字工程是未来的基础。它提供了行业为应对艰巨挑战而需要的技术。在进行数字化转型时，企业必须要制定策略并整理出清晰的路线图。

我们应当将数字化转型视为一段旅程而非要抵达的目的地。通过适当的定义和规划、提升员工技能以及在公司范围内整合数字化举措，数字化转型能够实现令人难以置信的成果。