對于數字孿生技術而言，生成數字模型是第一步，而加入更多的數據集才是關鍵。未來，不會有哪家公司擁有生成現代化數字孿生模型所需的全部數據，OEM、MRO 企業、航空公司等各方都將面臨數據 分享的挑戰，而且要想進一步發揮數字孿生技術的潛能，數據存儲、計算能力和機載連通性也需取得更 大的進步。

對工業互聯網行業人士來說，數字孿生一詞已經是老生常談，它是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程，是一種超越現實的概念，可以被視為一個或多個重要的、 彼此依賴的裝備系統的數字映射系統。數字線索（Digital Thread）和數字孿生 （Digital Twin）最早是由密西根大學教授 Grieves 提出的，美國空軍在 2013 年發布的《全球地平線》頂層科技規劃文件中，將其二者視為“改變游戲規則” 的顛覆性機遇。

近年來，“數字孿生”的熱度不斷提升，一度被認為是工業互聯網關鍵技術和重要場景。尤其是在今年波音 737MAX8 飛機出現兩次嚴重墜毀事故之后，飛機的安全問題再次引發了航空業對數字孿生技術的更大關注。但說到底，數字孿生的核心是模型和數據，即虛擬模型的創建和海量數據的分析。因此不久的將來，數字孿生模型的發展方向是與更多工具相結合，在多個維度上取得更好、更寬的擴展。

飛機組件的建模和監控最早被用于航空發動機，然后擴展到輔助動力裝置（APU）。現已被擴展到其他組件上，比如機械、電氣、液壓、氣動組件，甚 至在結構和航電組件方面也得到了應用。

在GE 和Infosys 公司合作的飛機綜合健康管理項目中，他們還為起落架組 件建立了數字孿生模型。該模型包括飛機的前起落架和主起落架，以及驅動起落架收放的液壓系統，被用于測試起落架結構、分析數據，以及開發診斷和預測模型。Infosys 公司認為，只要物理實體安裝了采集數據的傳感器，創建一個典型的數字孿生模型只需幾個月的時間。

此外，GE 還將在飛機發動機方面的數字孿生技術經驗運用到了其他多個 ATA 章節方面。GE 先進技術業務的負責人認為：“即使沒有安裝傳感器的組件也可以使用數據科學技術和相關的數據集進行預測性分析。”

漢莎技術 (LHT) 公司正在研發飛機空氣循環機和剎車轉向控制系統的數字 孿生模型。該公司表示，數字孿生模型可讓維修車間實現“以數據為中心的生 產”。即在飛機組件送修時，可以通過數字孿生模型更好地調整和監督維修工作的進度。但在此過程中需要實物的全壽命期數據，特別是運行和測試的數據，這些數據目前只有部分可用。

隨著經驗的積累和數據量的增加，數字孿生模型對物理實體的仿真預測準 確度會越來越高。物理實體在多種環境和條件下的性能預測會變得越來越準確，決策參考價值也越來越大。漢莎技術認為，數字孿生模型永遠不可能完全準確地“感知”物理實體，但是會無限地接近實體。

數字孿生模型從產品早期設計開始參與，歷經使用和維修階段，直至最終 退役拆解和回收。最理想的數字孿生模型是從工程師的早期概念設計到產品退役的全過程的精確模擬。GE 航空認為，從概念設計階段開始建立數字孿生過程更容易地將設計和結構模型與運行數據相關聯。反過來，數字模型還能有助于優化設計，提高生產效率。

數字孿生的原理可用于單獨的零件，由這些虛擬的零件組合成虛擬的組 件，由組件進一步組合成飛機的各個機載系統，進而組合成整架飛機。這也是真實部件的運行原理。

事實上，這種組合積累的方法可以更進一步。飛機的虛擬模型可以組合成 虛擬機隊，通過對每架飛機實際運行表現的預測，可以預測整個機隊的表現。如果與航空公司的計劃安排、維修、營收管理等其他系統相連接， 甚至可以創建航空公司的數字孿生模型。

目前 GE 的數字孿生技術正在向這方面發展。“飛機層面的數據分析可以對導致延誤和取消的航班飛機部件和系統的性能進行預測。在運營層面，數字孿生模型可以幫助航空公司避開天氣等因素帶來的干擾。此外， GE 還在研發一些適用于各類航空公司運營的應用程序。

所有這一切能成為可能，是因為新 一代飛機每架次每個部件每分鐘產出的 數據量比以前的老一代飛機要多得多， 而且出現了很多對非結構化數據、手寫 記錄、圖片和音視頻進行挖掘利用的大數據技術。當然，將這些新飛機產出的海量數據予以完全利用還需要一些時間，但對新數據類型的每一次加深了解都會使下一步變得更加可行。

GE 通過匯總制造、運行、完整飛行周期和其他方面的數據，以及在物理層面對發動機的了解，預測航空發動機的性能表現。

數字孿生技術最大的好處是將來自 “不同數據集的智慧融合”。比如，漢莎技術公司的數字孿生模型可融合來自 ADS-B 系統的飛機位置信息、天氣數據、飛機上各個傳感器數據、以及來自維修車間和制造商的維修數據。漢莎技術表示其不會從理論上預測部件的性能退化，而是基于實際條件下可靠的數據集進行預測。但目前即使是維修報告這個單一數據集的文本挖掘工作也還有很長的路要走。

現在，新的機載寬帶通信系統會實時傳輸很小一部分傳感器數據供日常維 護決策使用，而大量的時效敏感性較低的飛行數據仍需使用機上互聯 Wi-Fi 或蜂窩數據網絡在地面進行下載。因為實時使用就要求新的數據服務對這些數據進行傳輸和格式化。
　
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