工业仿真与模拟技术是设计、开发和测试更优自动化解决方案及设备的强大工具，但目前仍未被充分应用。当这些技术成为项目工作流的核心时，能显著缩短开发和调试时间，降低整体成本，并为设计决策提供量化依据。随着工业物联网（IIoT）技术的不断涌现，数字孪生带来的机遇引发了广泛兴奋，但也让其在具体应用和影响范围上产生了一定程度的混淆。
当今制造业和分销系统必须实现自动化才能保持竞争力，这是不言而喻的。自动化消除了制造错误，缩短了交付时间，确保零售店库存充足，并保证网站订单能迅速送达。虽然传送带、自主车辆和机器人等物理设备已广为人知，但自动化系统的复杂性往往被其可见的外表所掩盖。真正推动自动化增长的是控制系统的进步。过去这种进步是渐进式的，而现在，IIoT带来的近乎无限的计算能力、更便宜的传感器和存储、大数据及更优标准等互补技术，正共同促成自动化领域的跨越式变革。面对如此众多的物料搬运解决方案、控制系统和管理系统，设计团队如何做出正确选择并证明其决策的合理性？
利用动态数字孪生开发更优解决方案的关键在于，在系统 ramp-up（投产）和运行之前，充分利用设计、分析和调试阶段的机遇。正如质量必须从设计之初就融入一样，自动化解决方案的**实践也源于此。工程师利用动态模型创建拟议系统的虚拟表示，以可重复的方式理解、改进和演示未来的运行状态。构建一个完全运行的系统模型是一项极具挑战性的工作，因为它要求在模型完成和运行前回答所有运营问题。作为稳健的设计流程，动态数字孪生能产生直观、互动且易于理解的物理和逻辑目标表示。模型成为项目当前状态的可靠参考，所有团队成员均可访问。任何建议的变更都应在核心模型中进行测试，以理解其相关后果及对运营和吞吐量的整体影响。通过提供可重复且稳健的统计结果，这些模型帮助项目利益相关者降低投资风险，从而提高实施更多成功自动化的可能性。
任何自动化系统的工程起点都是某种运营规范，包括所需的吞吐量定义。从起点到成品系统的路径是一系列决策，每项决策都必须有理由和依据。这些决策可能涉及物料搬运技术选择、存储方案或如何**地批量和路由相似订单，但每个结果都伴随着后果和成本。对于简单决策，逻辑或电子表格计算往往足够，但许多工业系统高度复杂，包含多个同时变化且相互关联的子系统，难以通过电子表格分析或简单解释来应对，此时动态仿真显得尤为宝贵。
离散事件仿真（Discrete Event Simulation）是此类工业分析的有力工具，它将大问题分解为数据驱动的小系统模型，每个小系统都能以可重复的方式进行测试和验证。模型是事件驱动的，正如现实世界的运作方式：例如，当订单到达电商中心时，它们被输入控制系统，引发一系列连锁反应，最终导致订单交付。模型的关注点 invariably 集中在产品或负载流及其后果上，如吞吐量、存储、队列和资源使用等。模型中的行动遵循设施的商业规则，这些规则必须在模型中准确体现。模型用于测试不同的订单处理方式，以确定哪种方案能带来**结果。即使复杂的模型运行速度也远快于实时，实验运行可以分布在多台计算机上或在云端并行运行，从而更快获得有用结果。
此类仿真模型具有多重用途。最初，它们是构成完整系统的每个部分的准确功能表示。模型包含循环时间和决策逻辑以演示运行过程，随着运行，它们帮助利益相关者理解局部与整体，往往加速开发进程。它们还充当经验与观点之间的公正裁判，通过引导实验，利用可重复的结果消除关于哪种方案**的无谓讨论。其目的是开发和确定“**”解决方案，就布局、容量等达成一致。从这一点开始，经过验证的模型成为理解系统在各种数据集（如峰值吞吐量、错误条件或高效正常运行）下响应的工具。它们不仅用于测试产品组合和资源分配，其运行研究还能定义**实践、各种条件下的性能下降情况以及停机后的恢复方案。
仿真模型是机械和逻辑系统的数据驱动动态数字孪生，是理解真实系统各组成部分如何相互作用的可靠方式。模型可连接到更高层级的订单管理、制造或库存控制器，以在一系列可预见的运行条件下测试其性能，从而增强对技术应用的信心。使用仿真创建灵活动态数字孪生的好处多种多样，涵盖物料搬运设备选择、队列尺寸确定、资源分配、运营决策到恢复程序和系统管理选择。简而言之，任何在真实系统上有用的吞吐量测试，都可以在动态数字孪生上以更低成本、无干扰和无危险的方式进行。
仿真与模拟（Emulation）存在本质区别，这至关重要。仿真模型是数学表示，旨在帮助理解和改进真实系统，通常涉及对布局、商业规则和订单概况等许多物理和逻辑参数的实验。仿真模型需要快速执行，采取“以负载为中心”的视角，即每个负载遵循决策逻辑穿越系统，负载是驱动模型前进的活跃元素。然而，这并非自动化系统的工作方式。模拟模型用于测试和调试高层和低层控制系统，旨在将任务从项目关键路径上移除，并与系统构建并行在虚拟环境中进行。为此，模拟模型必须能够连接控制系统，并像真实设备一样对其做出响应。模拟模型的元素在功能上需与其真实 counterpart（对应物）接近，包括传感器和电机，在这方面它们才是真正的数字孪生。
在模拟模型中，负载的移动是由传感器检测到其存在且控制系统执行逻辑所驱动的，该逻辑旨在操作设备来处理或移动负载。而在仿真模型中，逻辑和商业规则是近似且完全包含在模型内部的；模拟模型则连接并受真实控制系统驱动。因此，模拟模型必须实时运行以确保响应准确。即使控制系统中不包含计时器，也不建议以快于实时的速度运行模型，因为这可能产生不现实的响应。仿真模型以负载为中心，而模拟模型以设备为中心。模拟模型的关注点定义更为**，模拟负载的移动是虚拟设备被激活或去激活的结果，与现实世界紧密平行。
工业模型构建需要数据，数据越好，模型结果越佳。IIoT唤醒了人们对物理资产准确数字表示价值的认识，并使得通过更便宜的传感器收集、存储成本更低的数据成为可能，这满足了仿真和模拟的需求。仿真模型是海量数据驱动的，体现在多个层面：初始模型构建中物理布局对产品移动和吞吐量的核心作用；资源可用性，如轮班和休息时间表、故障率、维修时间和维护模式；订单时间表、拣货单、制造或装配计划。IIoT提供了匿名聚合真实数据的机会，无论是针对特定机器还是通用流程，这对于构建更准确的模型至关重要。仿真实验会产生大量传统上难以吸收和理解的数据，能够提取相关性并推断因果关系，这正是大数据分析技术的强项，且能迅速完成。多次仿真运行的结果可存储并利用机器学习技术进一步分析，以识别通过修改控制系统可更好解决的情况。
增强现实（AR）或虚拟现实（VR）头戴设备（统称为XR）已成为数字线程和IIoT相关事物的熟悉象征。虽然其重要性在相关出版物中被夸大，但在许多情况下它确实是实用工具。首先是复杂思想的沟通，如运行模型所示。XR头戴设备观看模型比在显示器上观看有何优势？答案对于有亲身体验的人来说不言而喻，即“临场感”。假设佩戴者不属于那少数感到恶心的人群，他们的初次体验通常是惊喜甚至惊叹。环境虽不真实却令人信服，“身临其境”的感觉具有说服力、信息量大且实用。多个用户可以同时体验同一模型，在其中相互查看和沟通，即使身处不同办公室、州或国家。绿幕与XR的结合使真实操作员能够演示虚拟原型半自动机的完整操作，观看者可以检查循环时间，甚至改变位置验证间隙，同时与操作员讨论任务。这种方法减少了开发时间和成本，无需再为了签署下一阶段而寻找共同方便的日子，飞抵酒店住一晚，原本可以在虚拟环境中更早、更短（可能仅二十分钟）地完成。
XR离线培训更安全、更全面。没有控制器的XR头戴设备是不完整的，控制器允许用户在模型内导航，通过基于浏览器的HMI和控制面板操作控制，并与产品交互。此时，模型成为比真实设备更安全、对 ongoing production（持续生产）干扰更小的功能性培训工具。在现实世界中可能昂贵甚至危险的故障恢复程序，可以在虚拟世界中无后果地进行。将仿真和模拟作为设计和测试工作流的核心部分，为自动化系统的创建引入了高效纪律。该框架要求所有相关元素协同工作，突出尚未解决的弱点，并让利益相关者关注项目当前状态。从初步构想到完全调查的解决方案，仿真加速了过程，确保所选结果稳健且可验证。使用模拟模型进行控制测试，增加了对项目时间线的控制，交付了经过更彻底测试的系统，且按时交付。除了设计和开发阶段，这两种模型在操作员培训和评估开发任何未来修改方面依然有价值。
正如一家大型制药公司的项目经理所言：“模拟模型是自动化系统两个真理相遇的第一站——机械真理是CAD，逻辑真理是控制系统。”在设计周期早期将它们放在一起在虚拟环境中测试，可以消除现实世界后期修改的需求，为投产和生产做好准备。近期的未来将把IIoT与现有产品架构更紧密地结合，以造福用户；发展方向由双重目标决定：更用户特定的体验和更完善、稳健的框架。所有人的目标是更充分地部署客户匹配解决方案，以按时、按预算生成具有成本效益和稳健的自动化解决方案。
对于中国自动化行业而言，随着“中国制造2025"向智能制造深水区迈进，引入虚拟仿真与数字孪生技术不仅是提升项目交付效率的手段，更是降低试错成本、实现柔性化生产的关键路径，值得国内集成商与制造企业重点关注并尽早布局。