数位分身可以预测机器的运作状态，透过结合实际机器运作资讯，最大限度地发挥实际系统的性能。此外，还能更精确地掌握因故障、寿命终止等原因进行维护的时机，实现机械系统更好的运作。

根据西门子部落格文章，阿波罗飞船应该是第一个实现数位分身概念的太空船。众所周知，阿波罗13号因氧气罐爆炸损坏飞船的事故幸存而闻名，在这次事故中，被认为是数位分身先驱的技术，利用操作物理特性来改变太空船後，再透过剩馀的电力和水返回地球的极端过程。

而类似数位分身这样技术是一种模拟器，透过结合休士顿的Johnson太空中心实际指挥舱，和月球着陆器的硬体系统以及电脑，来重建太空船紧急的环境状况，进而模拟太空船在事故发生时的情况，以及考虑如何使用有限的电力执行返回地球所需的操作程序。最终，太空人平安的返回地球，同时也能还原整个事故过程与关键点。

透过这种方式，重现远端现场发生的情况、预测未来情况并做出回应，从20世纪的60年代末到70年代初就已经被实践过。

因此数位分身可以定义为物理空间中，存在的系统的电脑或数位复制品。与传统模拟的不同之处在於，可以预测机器的运作状态，透过结合实际机器运作资讯，最大限度地发挥实际系统的性能。此外，还能更精确地掌握因故障、寿命终止等原因进行维护的时机，实现机械系统更好的运作。而透过在产品开发的规划和设计阶段建立数位分身，更快地实现所需的性能，降低产品成本和开发时间。

半个世纪过去了，电脑的处理能力和通讯速度都得到了巨大的提高，数位分身的建构更成为了有效利用硬体，和软体组成的机械系统的常规技术，这可说是一个正面进化的方向。在这里，我们将根据上述的定义来说明目前数位分身应用在工具机的现况和发展。

透过数位分身简化试切

在购买工具机之前，有一个称为「试切」的过程，以确认金属加工精度和生产率是否符合要求。例如从2021年开始，DMG就有提供这项服务。

该服务是透过数位化建构工具机、工具、加工材料和治具的物理特性来再现切削过程。无论是静态和动态特性均以高精度建模，与使用实际工具机进行加工相比，可以进行误差正负几个百分点的加工模拟。该系统的特点在於，允许操作者随时运行模拟，而不管机器可用性，或工具、加工材料和治具的可用性如何，这大幅减少了试切所需的时间。由於不使用实际设备，因此还具有减少工具、材料、冷却剂和电力消耗的优点。DMG就是基於数位分身技术下，开发出此系统与服务。

数位分身可在电脑上对实际系统的行为进行建模。可以说，数位分身的完整性是透过建立一个模型来证明的，而该模型的输出行为准确地代表了回应目标系统输入的现实。在使用工具机进行切削的情况下，再现加工过程中发生的物理现象是非常重要，而在基於数位分身的技术下，可透过再现现象的准确性而增加。

透过数位分身技术开发的架构与功能

说到切削加工模拟软体，最着名的是美国ThirdWave Systems的「AdvantEdge」。虽然加工现像是在有限元素的基础上进行模拟的，但需要大量的时间进行分析，虽然耗费了一些时间，不仅可以预测切削力，还可以预测温度、残馀应力和应变等详细资讯。因此不止可用於最隹化切削条件，还可用於设计刀具。

VERICUT Force的低廉运算成本

另一方面，有些CAM也导入可选用的模拟功能，但仅限於切削力，例如CGTech的VERICUT Force。它不像有限元素法那样进行详细模拟，但由於运算成本低廉，可以实际应用在生产现场。透过了为每种类型的工作材料和工具所建立的机械模型叁数资料库，可以轻松地在现场进行模拟。如图一所示，可以模拟加工过程中的切削力，并提供根据结果最隹化刀具进给速度的功能，来有效减少加工时间和并抑制过载。

图一 : 透过CGTech的VERICUT Force进行切削力预测。（source：CGTech）

CELOS DYNAMICpost的模型创建模拟

具有类似功能的产品包括ThirdWave Systems的「生产模组」和DMG的「CELOS DYNAMICpost」，这些产品不仅可预测切削力，并根据预测结果最隹化进给速度。

目前DMG开发了一种称为「数位分身测试切割」（图二）的数位分身技术，不仅可以计算切削过程中刀具和工件之间的干涉，还可以预测出加工过程中发生的各种现象，例如切削时所引起振动，来使得工具机床能够达到更高的精度和效率。此外更能利用数位方式重复加工条件的试验，并使用被认定为最隹的方法来进行实际加工。

图二 : DMG的数位分身测试切割。（左）在实机上进行测试切割；（右）利用数位分身测试切割。（source: DMG）

此外，在试验的过程中，也不需要实际使用刀具、加工材料、夹具、切削油、液压油、润滑油等，甚至加工所使用的电力都将变得更少，大幅度的减少了二氧化碳（CO₂）的排放量。并且实际加工过程中，循环时间平均可以减少30%，功耗和二氧化碳排放量也减少约3成左右。并且工具机床数量越多，效果就越大，这些都是加工过程数位化下的最大优点。

除机械结构外，还可以透过数位分身技术的帮助，以数位方式再现数控（NC）以及可程式设计逻辑控制器（PLC）等工具机的运行。同时，除了数控程式外，还可以使用机床或刀具的三维（3D）模型对实际使用的机床和工具的运行情况进行数位验证，来确保实际运行是否正确无误。这就是前面所提到，DMG的「CELOS DYNAMICpost」。

因为，除非数位刀的几何资讯准确无误，否则无法实现真正可避免干涉的现象。为了解决这一问题，可以透过测量来获得刀具形状（包括刀架）後，进行三维建模的作业，避免真实刀具和数位刀具之间的差异。此外，还可获取刀具切削刃影像，来监测刀具磨损状况。

CNC Guide 2的高速模拟与误差分析

图三是Fanuc的电脑数控（CNC）数位分身系统。在图中「CNC Guide 2」是作为数位分身基础的CNC数位模型。透过CNC模型可以在计算机上忠实地再现CNC运作，同时考虑到每个轴的加速和减速。因此与传统CAM相比，可以更准确地预测加工时间。

图三 : Fanuc电脑数控（CNC）数位分身系统架构。（source：Fanuc；作者整理）

此外，该功能还考虑了CNC特性的刀具轨迹，进而对加工表面进行估算。到目前为止，可以透过使工具机空转并获取刀具轨迹来估计加工表面，但透过使用 CNC Guide 2在虚拟空间中操作CNC，速度比实际空间快10倍以上，可以获得刀具路径。透过比较透过实际加工获得的加工表面和基於CNC导轨2获得的加工表面，对於识别加工误差的原因也很有用。

此外，该功能还考虑了CNC特性的刀具轨迹，进而对加工表面进行估算。到目前为止，加工表面估算只能透过空转的机床来获取刀具轨迹，但透过CNC Guide 2系统，可在虚拟空间中运行CNC，获取刀具轨迹的速度，这比在真实环境中快了10倍以上。透过将实际加工获得的加工表面结果，与CNC Guide 2所获得的加工表面结果进行比较，还可以帮助找出加工误差的原因。

现实空间与虚拟空间即时连动

如上所述，构成数位分身基础的技术已开始在机械加工领域被导入，并有??取得更进一步的发展。目前，CNC和加工领域的数位模型还处於开发阶段，但未来实现数位分身的关键是，如何即时连接虚拟空间和现实空间，来超越传统单纯的模拟机制。

图四是日本茨城大学理工学研究所，开发了一项针对立铣刀加工状态数位分身的监控方法。在真实空间中，是利用加工中心机（MC）进行加工作业，刀具位置和主轴马达扭力是透过CNC监控，并传输到虚拟空间。在虚拟空间中，实际加工和切削模拟会根据监测到的刀具位置同步进行。便可即时预测切削扭力，和作用在刀具上的切削力。因此无需使用测力计即可在虚拟空间中监测切削力。

图四 : 使用数位分身的加工状态监控系统。（source：茨城大学理工学研究所；作者整理）

图五比较了虚拟监控结果，和使用动力计测量切削三向分力的结果。可以发现，虚拟监测结果与动力计测量结果相当。主轴马达在真实空间中的扭力，与虚拟空间中的切削扭力是相对应的，因此两者所表现出的扭力波形是一致。 然而，当刀具状态出现异常时，例如磨损加剧或刀具破损的情况下，所得到的结果就不是这样了。因此，可以透过连续比较两个扭力波形来估算出刀具的状况。

图五 : 切削力虚拟监控与比较结果。（source：茨城大学理工学研究所；作者整理）

数位分身在大规模客制化时代至关重要

大规模客制化正在刺激着工具机产业导入数位转换。过去，工具机主要用於特定加工，但近年来，主流机种已经是能够执行多项作业的多任务工具机。例如，大??的生产能力高达600台/月，每年生产约300种型号。在大??的智慧工厂Dream Sight 3中，每月加工次数超过五次的工件被定义为大量生产的产品。而DS3正是利用数位分身，根据设备运作状态模拟未来生产预测，实现高效生产。

另外，在使用工具机进行加工时，一旦加工完一个产品，就需要切换到下一个产品，并且每次都必须重新设定。如今，在进入工具机大规模客制化时代下，利用数位分身在实现「数位转换」变得更加重要。

因为在实际生产过程中，「调试」工作是必不可少的，如建立加工程式、输入资料和设定机床。在传统的设置工作中，在建立程式部分（在个人电脑上进行）和实际设置机床的现场工作是分开的，这就造成了由於程式和工作现场的情况不一致而导致重复工作的浪费。

对此，山崎MAZAK开发了相关辅助工具，可以根据实际机床的资料，在虚拟空间中建立工具机的数位分身系统，并透过这个系统创建加工程式，除了有效节省时间外，更进一步的，可以减少重工并提高生产力。

对工具机导入Generation AI创新技术的期待

2023年4月在德国举行的Hannover Messe 2023上，利用生成式人工智慧（Generation AI）的来开发出更为智慧化的工具机成为展场中的热门话题。

透过导入AI的工具机，发现故障的作业人员将情况以语音形式输入行动终端器。 然後，生成的人工智慧会对内容进行解析，甚至将其翻译成公司的官方语言，建立出一份总结报告，并在公司内部快速共用。 这些演示让人们看到了不久的将来，人与机器将和谐共存。

说到生成式人工智慧的技术创新，不能不提名为「GAFAM」的平台。 虽然目前仍处於研发阶段，但已经有许多利用ChatGPT使用自然语言（囗语）来控制各种机器人。相信不久之後，使用生成式人工智慧创建程式来控制工厂中的工业机器人，和可程式控制器（PLC）等设备就会变得相当普及，而作业人员和生产设备将能够在执行任务时进行互动。

在工具机维护上，预计会出现这样的情况：在人工输入和下达工作指令的情况下，首先会透过物联网进行的监控和预测性检测，然後调查各种因素并制作工作清单以考虑应对措施，并在工作完成後制作报告。

生成式人工智慧会根据提示（指令）产生资料。关键在於「与人的互动（人机对话）」。这已经可以说，「人机共生」新模式时代即将开始。