数字孪生为资产提供未来的保证

  长期的争论最终尘埃落定:拒绝人工智能(AI)并非可取之道。随着创新的速度不断加快以及为企业带来了更多业务转型的机会,每一家企业都应当实施有效的AI战略。大数据是AI的基础,通过机器智能、利用分析业务流程与运营数据来获取洞察力,以使企业业务显现出强劲的发展势头。目前,企业虽然收集着众多数据,但仅有一小部分能得到利用。这是实施数字孪生(企业资产与业务信息的虚拟复制)的重大机遇。数字孪生可以为各家企业释放海量数据的潜力。

  1984年,威廉·吉布森的科幻小说《神经漫游者》让读者们遐想联翩,为AI的世界拉开了帷幕。吉布森设想了数字孪生蕴含的巨大价值与力量,以及它们如何改变世界。如今的技术已经超越了过往作家的想象。30多年之后,这种愿景已经在企业界得以实现。物理设施的虚拟复制使企业有能力充分利用数据的真正价值,让AI帮助人类探索多维数据的广袤世界。数字孪生的整套解决方案以AI的效能和互联的工业领域为基础,能通过数据挖掘和发挥领域专长来获取重要洞察力。  

  梦想成真……

  未来已随着予取予求的先进技术一同到来。如今最重要的问题是向何处投资,因为数字孪生会改变资产密集型企业,尤其是能源和化学品领域的企业。现今市场充满了易变性、不确定性、复杂性和模糊性(VUCA),数字孪生的运用能帮助企业实现可持续发展和运营卓越。数字孪生技术成为了一项能产生重要影响的企业必需品。它能为实体资产提供有价值的模型,帮助工厂安全地探索各种“假想”的情景,并能预测性能衰退、资产故障时间和其他意外,以及提供相应的决策建议。数字孪生也可作为业务模型,帮助企业优化多种业务情景。 

  数字孪生基于模型和实时数据,构建对物理对象或工艺装置性能进行持续更新的数字化配置文件,进而用于优化业务绩效。数字孪生为系统性能提供了重要的见解,让企业及时采取相应的措施。数字孪生利用资产数据来保持更新,而人工智能则使其变得更为智能化。首先,数字孪生可确保工厂在建模时严格地使用了工艺模型,并通过嵌入了成本与风险模型的AI技术得以增强效果。第二,可操作的数字孪生采用工厂操作模型, 即计划、调度、控制与公用工程模型。其涵盖的领域包括了计划与调度、需求模型、配送模型、能源供需,以及控制和优化。第三,运营完整性数字孪生可提供具有战术与战略意义的预测性维护决策指导,并可通过实时决策来延长正常运行时间、调整生产、减少环境影响和生产损失,同时优先考虑安全性。数字孪生也可涵盖资产状况与可持续性。 

  总体而言,企业需要面向未来的数字参考结构,才能安排实施数字孪生,为企业部门的协作与整合提供支持。 

  由企业价值支持 

  据总部位于波士顿的LNS Research保守估计,为了对典型炼厂的运营进行建模,将需要使用1000多个数字孪生模型。数字孪生的规模可以为企业创造价值。例如,单元级的模型可以为数字孪生带来较高的价值回报——包括流程、资产状况、控制与优化在线模型。能源和公用工程模型、炼厂与散装化学品计划、特种化学品调度、消除瓶颈与降低风险以及排放都是工厂通过采用数字孪生模型来获得高价值的机会。企业级数字孪生是一个新兴的重要领域,能快速分析企业利润机会选项,并有效地在行政高层展示可执行的信息。

  数字孪生为企业创造价值的案例包括:

  玻利维亚上游企业YPFB Andina通过资产范围内的数字孪生模型提高了产量。

  一家总部位于美国的大型国际炼油企业采用了机器学习数字孪生,增加了炼厂的正常运行时间和利润,同时节约了成本。

  阿布扎比国家石油公司(ADNOC)通过Equinox构建了资产数字孪生,凭借可视化面板实现了优化决策与可持续性的里程碑。

  可持续性是巴拉特石油公司(BPCL)的关键业务推动因素。这促使企业运用整合数字孪生对硫回收进行优化——其中包含了应用各类软件,例如艾斯本的自诊断自适应过程控制与工程设计软件模型,用以改善杂质清除,也包含了可视化与关键绩效指标(KPI)面板。在6个月内,数字孪生的运用使硫排放减少了90%,出售回收的硫也产生了经济效益。

  阿尔伯塔油田的服务供应商Process Ecology在合规与许可领域中使用了在线数字孪生模型,有效控制了罚金成本。

  迈图化工(Momentive Specialty Chemicals)凭借数字孪生每天在订单履行和营运资金方面优化其供应链。

  福布斯也报告称,艾斯本的客户、全球领先的特种化学品生产商柏斯托(Perstorp)拥有的模型含有150万个变量和50万个约束条件。据报告称,柏斯托根据边际贡献影响分析评估供需情景,并计划在全公司中使用统一的模型。

  由于化学品产品的质量至关重要,但问题繁杂,一家聚合物生产商采用了多变量数据分析数字孪生,对多类特种化学品应用进行管理。

  企业需要明确发展战略并确定未来的发展方向,逐步采用全新的先进技术。随着各大企业开始投资数字孪生,关键之处在于(在高层上)考察这一技术如何帮助企业在竞争中脱颖而出。除了技术之外,企业还需要关注自身的组织变化和革新。企业应当定期管理其技术采用能力、采用积极性与准备程度,因为创造商业价值是驱动技术发展的主要因素。

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