在工业4.0时代，智能制造通过集成数字孪生技术和人工智能，正在改变汽车行业的面貌。这些物理资源的虚拟副本正在加速车辆开发、提升运营效率并推动创新，使其成为制造商在快速发展的市场中保持竞争力的关键。通过将实时和历史数据与工程、仿真和机器学习模型相集成，数字孪生（DT）提供了有关资产性能和行为的宝贵见解。随着车辆数字化加速，DT的采用势必激增。
2024年第三季度，S&P全球汽车市场分析机构与DT市场的关键参与者合作，包括IBM、Ansys、ABB Robotics、rFpro、Digiflec、PTC和NVIDIA。他们的见解突显了市场的动态性质和潜在的突破性进展。原始设备制造商正越来越多地使用DT来优化车辆开发和生产。例如，福特使用DT创建虚拟原型，在设计阶段优化空气动力学和结构完整性。
宝马则在其制造工厂中使用这项技术，改善了工作流程并减少了停机时间。梅赛德斯-奔驰利用NVIDIA Omniverse通过DT改善了装配设计和操作。类似于西门子和英特尔公司之间的合作，旨在推进微电子领域的数字化和可持续发展，而EDAG工程与博世工程公司则合作，结合在DT和智能工厂方面的专长，提供定制的工程服务。DT还通过实时监控车辆组件健康状况来促进预测性维护。
通用汽车使用DT跟踪性能并预测维护需求，最终提升了可靠性和客户满意度。DT还优化了供应链物流；例如，丰田使用它们来改进对市场变化的可视性和响应能力。DT在整个产品开发生命周期中集成数据，有助于避免昂贵的错误。它们创建精确的工厂资产和供应链位置副本，使交易和运输路径的高效建模成为可能。在自动驾驶车辆开发中，DT模拟了现实世界的驾驶条件。
例如，Waymo使用它们来改进自动驾驶技术，而Valeo和Applied Intuition正在开发一个用于高级驾驶辅助系统的平台。此外，DT通过分析车辆交互来增强客户洞察力，使制造商能够定制产品并就产品功能做出明智决定。模拟客户体验有助于及早发现潜在问题，从而采取主动解决方案并提高满意度。由于车辆复杂性增加，确保汽车部门的功能安全和网络安全至关重要。
每一代新车包含更多代码，DT有助于可靠地测试所有组件，从点火时机到触摸屏交互。DT还通过实现远程监控和预测性维护来支持汽车制造的可持续发展，减少浪费并优化资源使用。它们使生产过程的远程控制成为可能，最小化环境影响，并有助于识别低效之处以降低成本。持续的数据分析使制造商能够有针对性地改进并实施降低成本的变化。尽管DT有望无缝集成数字和物理世界，但仍存在挑战。创建虚拟表示可能耗时，并需要仔细规划。
虽然一些人将DT视为下一个大事物，但它们可能会分散对核心工作流程的注意力，因此需要不断验证以确保仿真与现实一致。此外，复杂的仿真需要大量计算能力和投资。PTC商业卓越部的全球汽车顾问Michele Del Mondo强调，实现DT技术的主要挑战在于使孪生与适当的使用场景和预期的商业价值对齐，尤其是考虑到需要高额的初始投资。Del Mondo说：“常见的挑战通常涉及孤立和未连接的旧系统和流程。
在实施DT技术时，有效的数据管理和集成，以及考虑安全和隐私问题至关重要。”随着DT成为汽车制造的重要组成部分，它们简化了运营，提高了客户体验并支持可持续发展目标。IBM技术的首席客户参与负责人Hans Windpassinger表示，当组织孤岛被打破并整合相关企业数据时，DT可以提供显著的价值。“开放是使DT成功的关键因素：跨不同学科的开放合作；快速整合新的数据源的能力；以及融合各种技术的能力。
“这似乎是在企业转型和系统集成方面的耗时工作，但建议从小处着手，首先生成初步价值。识别DT可以提供见解或加速流程的业务领域，并结合以前孤立的数据。”通过订阅AutoTechInsight，您可以快速获得市场发展和技术趋势的信息，深入了解细节预测，并无缝推动分析以支持挑战性的决策制定。
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