數位孿生(Digital Twin):數據驅動的即時監測與優化
數位孿生是一種基於數據(Data-Driven)的技術,透過IoT感測器與邊緣運算技術收集物理系統的數據,並回饋至數位模型。此技術使企業能夠即時監測設備狀態、預測維護需求,並進行決策優化,已廣泛應用於智慧製造、智慧城市、能源管理及航太領域。 根據Gartner報告,數位孿生已成為工業4.0的核心技術,許多企業正運用其提升生產效率與降低設備維護成本。〔註1, 註2〕此外,McKinsey研究指出,數位孿生可幫助企業優化資產管理,提升運營靈活性,進一步增強市場競爭力。〔註3, 註4〕
主要特點
➤ 即時監控與預測性維護(Predictive Maintenance)
透過感測器數據與AI分析,企業可即時監測設備健康狀態,預測潛在故障,並減少非計畫性停機。
➤ 營運效率提升
透過數位模型模擬不同運行條件,優化資源配置與流程決策,進一步提升營運效能。
➤ 遠端管理與數據整合
數位孿生可將不同設備、設施的運行數據集中於單一平台,提供全方位的遠端監測與最佳化分析。
應用案例
➤ 風力發電機
透過感測器監測葉片的振動、溫度、風速等數據,並利用AI預測設備維護需求,避免非預期停機,提高發電效率。
➤ 智慧工廠
工業機械的數位孿生可透過即時數據分析提升生產效率,減少設備故障與維護成本。
➤ 車輛運輸
整合車輛行駛數據,分析燃油效率、輪胎磨損等狀況,優化駕駛方式並提升安全性。
虛擬孿生(Virtual Twin):透過CAE+AI 提升產品開發
虛擬孿生是一種基於模型(Model-Based)與數據分析的技術,結合建模(Modeling)與模擬(Simulation)技術,如CAD、CAE、AI預測與機器學習,在虛擬環境中精準模擬物理系統的行為,並將結果回饋至實體產品,以優化設計與運營決策。此技術廣泛應用於航空航太、汽車工程、智慧製造及生物醫學等領域,幫助企業提升產品開發精準度。〔註5〕
目前業界對虛擬孿生的定義仍不完全統一,Gartner和McKinsey等機構多以「數位孿生」作為廣義概念,將所有數位映射與模擬技術視為數位孿生的進階應用,較少獨立區分「虛擬孿生」。〔註6, 註7〕然而,達梭系統則明確區分,認為虛擬孿生強調了體驗(experience)和模擬(simulation),透過高精度模擬技術,虛擬孿生覆蓋產品的完整生命周期,從設計到運營實現閉環優化,進而降低測試成本、縮短產品開發週期,並提升設計驗證效率。〔註8〕
主要特點
➤ 高精確度建模與模擬
透過CAE、AI及機器學習技術,在設計與開發階段進行多場景模擬,提高設計精準度。
➤ 雙向互動(Bidirectional Interaction)
模擬結果可回饋至實體產品,持續優化設計並改善未來產品開發。
➤ 適用於高精密產品開發
適用於需要高精密度測試與優化的領域,如汽車、航空航太、醫療與智慧製造等。
應用案例
➤ 飛機設計
透過模擬軟體(如達梭系統 SIMULIA PowerFLOW),在開發階段分析飛機氣動力學特性,並根據結果進行結構最佳化,提高燃油效率並降低風阻。
➤ 生物醫學應用
虛擬孿生技術可應用於心臟瓣膜模擬、骨骼結構分析等醫療場景,幫助醫生進行手術前規劃,提高成功率,降低患者風險。

圖1.虛擬孿生體驗用於提高製造業的產品可持續性,實現生命科學和醫療保健行業的轉型,並優化城市的建築環境。