数字化孪生技术在交通运输领域中的应用详情 数字孪生模型早已变成时下最受欢迎的话题之一，因为大家有望运用这一创新来改善设 计方案，显著增强合作，并提升资产的可信性和特性。然而，铁路是对安全系数规定极高的 传统产业，业主营运商和新项目支付企业必须在更紧缩的费用预算、更短的施工期和更严苛 的管控下开展工作，在这样的情况下，该领域的转型可能较慢并具挑战性。 应对改变久经验证的可靠方式所产生的风险性，虽然负责人会迟疑再三，但积极的一面 是，铁路互联网和系统软件的高度多元性给了大家机遇，使我们创新并运用技术来更改铁路 网站运营方法。 全球各地众多业主营运商早已意识到数字孪生模型在其工作中的发展潜力，而且已经开 始探寻在铁路和道路运输网上的设计方案、工程施工、经营和维护保养的整个流程中运用数 据分析、人工智能技术(AI)和机器学习(ML)的机会。 一、什么叫数字孪生模型？ 数字孪生模型是物理资产、流程或系统软件及其可供大家掌握并对其特性展开建模的项 目信息的数字化表示。简易地说，数字孪生模型是物理资产对应物（或孪生物）的高精密数 字模型。这里的资产可以是万事万物，比如车站内的自动售票机或电动扶梯，或其内部的路 

轨及道岔，及其高架桥或输电线路构造等有关基础设施建设，甚至是整个城市。 物理资产上连接的机器设备和传感器会搜集可能与资产情况或特性有关的数据信息，这 种数据信息能够映射到数字孪生模型上，以掌握物理资产在真正自然环境中的主要表现，同 时，根据剖析或仿真模拟，还能够掌握资产将来的主要表现，或应用一系列不同主要参数时 的主要表现。 二、完成数字孪生模型的发展潜力 为了更好地发挥数字孪生模型的发展潜力，我们必须有具体的解决方法来同步物理资产 持续转变的情况。这类同步的时间和范畴很关键，由于一些资产几乎实时更新，这对其可信 性尤为重要。而对于其它资产而言，根据情况，可能每星期、每个月，甚至每一年更新一次 就足够了。因而，重要的是，在设定同步规范时，有关机构和技术专业人员必须有一个明确 的对策，包含应剖析什么资产、什么时候及其根据什么主要参数展开剖析。 但是，如果不理解新项目或资产的工程设计和标准中应用的数字项目信息，而只是收集 和表示物理情况，包含收集物联网技术(IoT)数据信息等，那么就始终不能了解、剖析或模 拟期望的改进。 数字项目信息就好像基础设施建设资产的“数字 DNA”。就像医生能够根据剖析人类 DNA 来预测分析健康问题并展开个性化医护来改进健康状况一样，新项目支付企业能够运 用数字项目信息来完成合作、改善管理决策并出示更好的新项目成果。 针对业主营运商，运用“数字 DNA”便是建立并应用数字孪生模型，以充分运用其优 点——个性化资产维护保养，并最大限度地提升资产可信性、增加正常运作时间，也就是 建立一个对外开放的互联数据信息环境(CDE)，随时出示可靠的信息内容来协助业主营运商 设计、搭建、经营和维护保养物理资产。随后，所有者将应用数字孪生模型作出更好的管理 决策，得到更高的效率并提升特性。 

三、为何数字孪生模型这般关键？ 数字孪生技术在加工制造业等领域已经存在了好多年，推动了精益生产过程，提升了资 产特性，并能够预测分析存在常见故障风险性的部件并展开提醒。除此之外，数字孪生模型 技术还可以保证根据学习的工作经验提升设计方案，并将这种工作经验运用于将来的产品和 系统软件中。数字孪生模型会跨越资产项目生命周期，将它运用于铁路基础设施建设时，其 实际意义和影响力将十分明显。 在新铁路的整体规划、设计方案和工程施工期内或展开重大升级时，工程项目数字孪生 模型能够根据经营需求优化设计，并根据仿真模拟来降低施工期延误或工程施工不合规管理 的风险性。工程项目数字孪生模型还可以改进供应链管理内的货运物流和沟通交流，进而保 持施工进度和费用预算。 在经营期内，性能数字孪生模型将变成最有使用价值的工具。业主营运商可以将来源于 物联网(IoT)互联设备（如能够展开持续勘察以实时跟踪实际自然环境中的资产变化的无人 机）的数据信息添加到数字化表示中，进而更深层次地掌握经营情况，这类深入了解有利于 业主营运商明确维护保养或升级的优先级并对其展开相对改善。 因而，如果成功执行数字孪生模型技术，铁路或道路运输系统能够完成其最大使用价值。 根据应用数字孪生模型来整体规划、设计方案和基本建设网络，及其在经营期内运用数字孪 生模型，铁路或交通运输业主营运商将能够增强特性和可信性。 根据运用 AI 和 ML，从互联网大数据中得到的分析可见性可以提供深层看法，助推沉 浸式数字化经营，进而提升经营和维护保养的实效性。在这类状况下，根据访问特性数字孪 生模型，职工便可在问题出现之前合理地展开预测分析并成功避免问题，或是缩短对系统异 常的反应时间，进而降低停机时间。 根据运用无人机和智能机器人及其基于 AI 的人工智能算法，并应用数字孪生模型自动 

执行查验任务，专业人士可以远程控制执行查验，进而提升生产效率并利用技术专业人员的 价值，同时还降低了精英团队组员置身危险环境的风险性。 四、当下的网络是将来新项目的数字孪生模型 Bentley 的客户已经根据推动数字化工作流引擎并运用智能化部件和数字化自然环境 来改善新项目支付，并保证资产更合理地运行，这类状况每日都会全球各地产生着。印尼那 格浦尔地域的 MahaMetro（马哈拉施特拉地铁轨道有限公司）就已取得成功完成这种总体 目标。 MahaMetro 执行的 Bentley 的 OpenRail 解决方法应用 iModel 做为其最终支付方式， 由于 iModel 能够出示可供参考的可靠、长久的资产模型。该机构致力于完成项目生命周期 方式，并布署了以 OpenRail 互联数据信息环境(CDE)为关键的数字化新项目支付系统，包 含了从整体规划到经营的资产生命期的每一个环节。 MahaMetro 布署的 CDE 可记录所有数据信息，并应用资产标识来链接 Bentley 敞开 式模型程序运行（与其公司资源数据管理平台）建立的部件。现阶段，在 CDE 中，约有 400 名客户处理了数十万份工程图纸和文本文档，用户能够在需要时，随时对可靠信息内容展开 实时浏览。拓展的 CDE 还可提供数据移动化，以消弭沟通差距、加速设计方案难题的处理 和审核进展，进而节省数百万美元的成本费。 MahaMetro 和其供应链在设计方案和工程施工期内建立的数字 DNA 有利于该组织管 理其当下、将来和翻修的资产。保证这种可靠的信息内容维持最新状态且可浏览，该机构的 系统软件有利于其作出战略管理决策、创建基于状态的检测并制订预测性维护对策，有希望 在铁路的 25 年经营周期时间中节约最少 2.22 亿美元。 显而易见，数字孪生模型正展示出强悍的动力，尤其是在现阶段已制订 IoT 方案的机构 中。因为数字孪生模型还处在原始发展环节，因而它需要具备明确业务流程目标的方式，以 

及持续展开尝试并从工作经验中学习的灵活方式。如同 MahaMetro 推动着领域的发展趋 势和方向一样，Bentley 希望见到数字孪生模型可以在铁路所有者以及供应链中广泛应用。