我有一对双胞胎孙子。我可以告诉你一些关于他们的事情。一模一样绝对不能用来形容他们。他们以不同的方式看待世界，且洞察力很强，有着各不相同的互补见解。

如果我用数字的眼光看他们，我会看到什么？嗯，如果我看的是基因图，他们可能会非常相似。但是如果我开始看医疗档案，就会看到一个有过敏症，一个没有，两个人的体型也不一样。那么精神档案呢？这里便包含他们性格和思维过程的不同之处。

什么是正确的“数字孪生”或数字显示？我想我们所有人都会同意，这些观点需要和其他观点相结合，才能描述每个人，洞察他们的健康状况并预测他们的未来。

什么是过程工业资产的数字孪生兄弟？艾斯本对数字孪生的定义是什么？我们认为数字孪生在未来会走向何方？

数字孪生实际上是对资产、业务流程和人员的多重视角

正如我在上文用双胞胎孙子这样过于简化的例子所表明的，流程、资产和运营的数字孪生必须是多个数字视图和模型的组合。可通过单独或一起查看这些信息获得洞见，优化、改进、预测资产表现，并真实地描绘“互联员工”如何实现最佳绩效。 

过程工业资产非常复杂。有许多观察方法——事实上，从许多方面来说，必须观察它们——首先得确保它们安全可靠，然后确保它们尽可能以最可持续、高质量、可预测、可重复和可盈利的方式实现预期结果（一篮子产品）。

几个月前，我和LNS Research公司的Joe Perino在午餐时进行了一次有趣的谈话。他当时正在深入挖掘不同组织定义数字孪生的方式。他得出的结论和我们在艾斯本得出的一样：资产或运营没有一个数字孪生兄弟。它们有许多。

事实上，在对美国中西部的一个中型炼油厂进行分析后，他得出结论：需要几千个独立“数字孪生模型”才能完整描述该炼油厂的所有重要信息。（很明显，数字孪生的数量不会增加。问题的关键在于，可能还会有一个不同的答案，但这取决于该资产在业务、可持续性和利润上面临的挑战。）

如图所示，数字孪生是物理对象或流程的过去、当前和未来行为不断发展的数字档案，有助于优化业务绩效。

基于跨越多个不同维度的模型和实时数据，数字孪生创建了数字世界中对象或过程的演化轮廓。演化轮廓可以在系统性能方面提出重要见解，使物理世界作出行动，例如改变过程设计和操作，以及改善安全和维护。

许多公司利用数字孪生快速创造出真正的商业价值，下方便是一些示例：

• 一家美国炼油厂正在部署一种基于机器学习的数字孪生（Aspen Mtell®），以预测未来的设备故障，防止需要维护的情况发生、计划维护事宜，并优化正常运行时间、提升产量。

• 沙赫气田的阿布扎比国家石油公司（ADNOC）部署了一个包含过程、能源、公用事业和碳氢化合物的数字孪生，使可持续性指标（能源使用、水资源使用和碳氢化合物损失）在资产范围内即时可见，从而提高整体的可持续性。

• 巴拉特石油公司（BPCL）创建了一个数字孪生，将工程在线模型与APC模型配对，以提高硫回收率，硫氧化物排放减少了95%。

• 哈斯基石油公司创建了一个多资产、全网络的规划性数字孪生，以评估多站点炼油和分销战略。在提高运营效率这一方面，每个规划周期都创造了数千万美元。

如你所见，存在很多可能性，并且跨越多个运营领域。  

未来在哪里？

从关注一个单元（上文的BPCL示例）到一组复杂资产（ADNOC和哈斯基示例），如今，许多艾斯本客户正从数字孪生中获得巨大商业价值。开启数字孪生的方式取决于贵组织目前最大的业务困境，或者您找到的最佳短期价值获取领域。

这些公司以及更多公司（去年五月，在我们的全球会议“艾斯本技术优峰会”上，有超过15个客户展示了实施数字孪生的案例研究）已经在这个激动人心的领域取得突破。他们正在使用当今的技术将模型与联网资产数据联系起来，以预测和改善资产表现和业务流程决策。  

与此同时，艾斯本正在建模技术组合中嵌入人工智能，使其可以从上文车轮状图片里描述的不同领域中得出数字孪生解决方案。因此，通过我们的技术部署数字孪生的领头公司将获得一条经得起未来考验的途径——用嵌入式人工智能为数字孪生“增压”。 

此外，在接下来的几个月中内，您将会听到更多关于我们将如何使用混合模型协调同步这些不同的专用模型，实现闭环和集成的数字孪生视野，从而完成更具挑战性的业务优化。

未来几周，我们目前进行的一系列数字孪生博客将涵盖一些由可能出现的数字孪生所引发的话题，重点关注它们将如何帮助解决您正在面临的具体业务挑战。

如果您想进一步了解这项技术及其能够创造的机遇，请阅读我们最新的白皮书《数字孪生与智能企业》。