理特咨詢-工業(yè)元宇宙行業(yè)：2023年工業(yè)元宇宙報(bào)告（英）（英譯中）

報(bào)告報(bào)告工業(yè)Metaverse工業(yè)讓看不見(jiàn)的東西可見(jiàn)以推動(dòng)可持續(xù)增長(zhǎng)“我是什么？數(shù)據(jù)?生成的過(guò)程它？數(shù)字之間的關(guān)-GregEgan，科幻小說(shuō)作家，排列城市藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)Metaverse讓看不見(jiàn)的東西可見(jiàn)以推動(dòng)可持續(xù)增長(zhǎng)AuthorsAlbertMeige博士，藍(lán)移主任，ArthurD.LittleRickEagar，名譽(yù)合伙人，ArthurD.Little貢獻(xiàn)者EnginBeken,合伙人,ArthurD.LittleMartinGlaumann，合伙人，ArthurD.LittleBerndSchreiber，合伙人，ArthurD.LittleArnaudSiraudin，ArthurD.LittleJaimeCapdevila，顧問(wèn),ArthurD.LittleOliviArthurD.Little藝術(shù)家在駐地利奧·布朗德?tīng)?，科學(xué)家CONTENT-51.的上下文是什么工業(yè)隱喻？122.什么是工業(yè)Metaverse真的嗎？22插曲：使不可見(jiàn)的可見(jiàn)323.工業(yè)Metaverse在哪里今天的技術(shù)？364.的潛在價(jià)值是什么工業(yè)隱喻對(duì)商業(yè)？50附錄2：選定的公司簡(jiǎn)介72用例80藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003執(zhí)行摘要Inbusinessandpopularmedia,theMetaversehypewaveisalreadyentersitsdisillusionmentphase,supersededbyartificialintel-ligence(AI).Yetthe工業(yè)Metaverse，也許在大眾的想象中不那么令人興奮，從來(lái)沒(méi)有真正成為炒作的一部分。這就是Metaverse的真正價(jià)值實(shí)現(xiàn)的地方嗎？關(guān)于工業(yè)Metaverse與整體Metaverse的區(qū)別，以及它與工業(yè)4.0下通?？紤]的現(xiàn)有數(shù)字孿生技術(shù)有何不同，存在不同的觀點(diǎn)。在本報(bào)告中，我們提供了基于證據(jù)的觀點(diǎn)，評(píng)估了當(dāng)前的技術(shù)狀況，總結(jié)了用例和市場(chǎng)潛力，并為未來(lái)的公司提供了建議。WeconcludedthattheIndustrialMetaverseisbestdefinedasa“connectedwhole-systemdigitaltwinwithfunctionalitiestointeractwiththerealsysteminitsenvironment,allowingdecisionsmakers更好地了解過(guò)去和預(yù)測(cè)未來(lái)?！耙虼?，IdstrialMetaverse是當(dāng)今已經(jīng)存在的離散數(shù)字孿生技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展（例如。Procedre，用于工廠或工廠）,但逐步擴(kuò)展到最終代表端到端的，現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)，包括公司外部的外部要素及其運(yùn)營(yíng)環(huán)境。因此，工業(yè)Metaverse提供了一種變革性工具,可以將數(shù)字仿真技術(shù)的使用提升到戰(zhàn)略決策的水平。這對(duì)于應(yīng)對(duì)公司領(lǐng)導(dǎo)者面臨的日益復(fù)雜和加快的發(fā)展步伐非常重要，對(duì)于制定有效的可持續(xù)增長(zhǎng)戰(zhàn)略尤其有價(jià)值。6藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)Metaverse提供了一種變革性的工具,可以將數(shù)字仿真技術(shù)的使用提升到戰(zhàn)略雖然實(shí)現(xiàn)全面、互聯(lián)、端到端、全系統(tǒng)的數(shù)字孿生可能還需要五年或更長(zhǎng)時(shí)間的時(shí)間——特別是由于連接性、計(jì)算能力和擴(kuò)展AI方面的發(fā)展差距——但短期內(nèi)中間步驟是可能的，許多工業(yè)元觀點(diǎn)用例已經(jīng)存在。這些可以分為四個(gè)類(lèi)別1）優(yōu)化（e。Procedre，數(shù)字孿生和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)[AR]，用于提高運(yùn)營(yíng)/維護(hù)效率和生產(chǎn)率。(2)培訓(xùn)(e.Procedre，虛擬/遠(yuǎn)程培訓(xùn)工具)；(3)技術(shù)工具(e.Procedre，設(shè)計(jì)/施工/維護(hù)數(shù)字工具和（4）管理工具（e。Procedre、虛擬會(huì)議/協(xié)作/交互工具)。下一步的開(kāi)發(fā)步驟將包括將數(shù)字模擬從離散的實(shí)物資產(chǎn)擴(kuò)展到多個(gè)連接的資產(chǎn)，內(nèi)部流程和功能，并最終擴(kuò)展涉及整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)的上游和下游活動(dòng)。我們估計(jì)當(dāng)前的工業(yè)隱喻市場(chǎng)約為100-1500億美元，保守的2030年預(yù)測(cè)約為4000億美元，但潛在的上行空間超過(guò)1萬(wàn)億美元。就生產(chǎn)率而言，對(duì)企業(yè)的好處可能是多個(gè)兩位數(shù)的百分比。工業(yè)Metaverse的增長(zhǎng)不一定取決于消費(fèi)者M(jìn)etaverse的廣泛采用，因?yàn)槠鋵?shí)用性和業(yè)務(wù)價(jià)值更多地取決于復(fù)雜系統(tǒng)仿真的質(zhì)量，而不是沉浸式和人機(jī)界面技術(shù)等功能。我們的結(jié)論是，工業(yè)隱喻既有進(jìn)化的要素，也有革命的要素：進(jìn)化就工業(yè)4.0技術(shù)進(jìn)一步逐步滲透的潛力而言，以及革命就這些技術(shù)的融合——尤其是連接性、人工智能、復(fù)雜系統(tǒng)仿真和可視化——如何通過(guò)增加計(jì)算能力來(lái)實(shí)現(xiàn)——有可能改變商業(yè)生產(chǎn)力。公司需要在其更廣泛的數(shù)字化戰(zhàn)略的背景下考慮他們的工業(yè)Metaverse戰(zhàn)略,同時(shí)還要考慮實(shí)施障礙。我們建議公司考慮四個(gè)步驟來(lái)獲得好處：1.審查戰(zhàn)略。清晰地了解數(shù)字化戰(zhàn)略、旅程和當(dāng)前位置。2.識(shí)別機(jī)會(huì)。發(fā)現(xiàn)工業(yè)Metaverse增值機(jī)會(huì)并制定路線圖。3.實(shí)施試點(diǎn)項(xiàng)目。采用測(cè)試和學(xué)習(xí)方法并主動(dòng)管理變更。4.建立和調(diào)整生態(tài)系統(tǒng)。與生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴創(chuàng)造雙贏局面。8藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003序言當(dāng)我還是個(gè)10或11歲的孩子時(shí)，我記得我在想，如果有可能“掃描”構(gòu)成我身體的所有原子和分子在給定時(shí)刻的位置和速度并將所有這些信息放入能夠模擬所有控制宇宙的物理化學(xué)反應(yīng)的計(jì)算機(jī)中,那么這個(gè)數(shù)字副本將無(wú)法與原始副本區(qū)分開(kāi)。Therewouldthenbetwoof“me”—theoriginal,basedoncarbonchain,andthedigitalcopy,whosesubstratewouldbesilicon.Thecopywouldbeasconsciousastheoriginal,anditwouldbejustasconvidentofbeingme.藍(lán)移報(bào)告然后會(huì)有兩個(gè)“我”-基于碳鏈的原始副本和數(shù)字副本，其襯底將是硅 。我還不知道，但我對(duì)意識(shí)有一種物質(zhì)主義的方法。我不知道海森堡的不確定性原理，該原理禁止以無(wú)限精度知道同一粒子的位置和速度。因此,完美掃描因此是不可能的。更不用說(shuō)運(yùn)行這樣的模擬所需的計(jì)算能力仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有可用。然而，在不知情的情況下，我已經(jīng)概念化了這個(gè)行業(yè)有一天會(huì)稱(chēng)之為“數(shù)字雙胞胎”的東西。."多年后，我的朋友DavidLouapre，育碧的科學(xué)總監(jiān)和流行的“Scienceétonnante”YouTube頻道的創(chuàng)作者，建議我讀科幻小說(shuō)排列城市由澳大利亞作家GregEgan于1994年發(fā)行。沉浸在自己排列城市，我童年的數(shù)字孿生故事突然像普魯斯特?cái)?shù)字瑪?shù)铝找粯踊氐轿业纳磉?。因?yàn)榇_實(shí)，情節(jié)的關(guān)鍵要素之一是基于這樣一個(gè)事實(shí)，即在不久的將來(lái),即2050年左右，可以將自己的意識(shí)上傳到計(jì)算機(jī)。問(wèn)題是，為了使一個(gè)人的數(shù)字孿生能夠與現(xiàn)實(shí)世界中的人進(jìn)行交互，他們的模擬必須運(yùn)行得足夠快-也就是說(shuō)，必須有足夠的計(jì)算能力。如果計(jì)算能力不足，模擬人的時(shí)間雖然主觀上保持不變，但比實(shí)際時(shí)間慢。如果相反，計(jì)算能力過(guò)大，模擬世界的展開(kāi)速度比現(xiàn)實(shí)世界快。然后，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)。9藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003這些正是我們尋求通過(guò)工業(yè)元逆實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。工業(yè)Metaverse是至少十年來(lái)一直被稱(chēng)為“工業(yè)4.0”的延伸。它是復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)字孿生，可讓您通過(guò)時(shí)間投射自己并沉浸在太空中。它可以在數(shù)字上預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)上的決策或事件的未來(lái)后果-無(wú)論該系統(tǒng)是什么：機(jī)器，工廠，公司，價(jià)值鏈。正如我們將在本報(bào)告中看到的那樣，與工業(yè)4.0相比，工業(yè)Metaverse具有三大優(yōu)勢(shì)：1.復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真-10年前仍然是學(xué)術(shù)界的一部分，現(xiàn)在正在改變工業(yè)界的游戲規(guī)則的方法-使創(chuàng)建虛擬的假設(shè)場(chǎng)景成為可能。可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)不再只是過(guò)去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在也是關(guān)于未來(lái)的數(shù)據(jù)。及時(shí)預(yù)測(cè)成為可2.感謝AI和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)，它最終成為可能，帶出意義和可視化的工業(yè)系統(tǒng)，必須管理，從而克服了人類(lèi)大腦的限制，這是不能很好地適應(yīng)一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)和它的出現(xiàn)-著名的蝴蝶效應(yīng)，由一個(gè)決定或一個(gè)事件。3.互操作性和互連在物理工業(yè)系統(tǒng)，其數(shù)字孿生，以及現(xiàn)在越來(lái)越多的各種利益相關(guān)者之間，使其有可能進(jìn)行最佳管理。藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003sustainabLegrowth.WhhiLeconomicgrowth,webeLieve事實(shí)上，有趣的是，我們注意到MétaversIndustriel（工業(yè)元）是：verthrewmiterantes/好戰(zhàn)的綠色植物這很有趣，而且像往常一樣，字謎以神秘的方式移動(dòng)。—AlbertMeige博士1CHAPTER工業(yè)本質(zhì)的背景？藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告0031工業(yè)隱喻的背景是什么?IdstrialMetaverse是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，通常適用于為業(yè)務(wù)用戶設(shè)計(jì)的Metaverse應(yīng)用程序集。在我們之前的報(bào)告“超越幻想的元思維”中，我們將元思維作為一個(gè)整體，它的應(yīng)用，基礎(chǔ)技術(shù)和影響。在本報(bào)告中，我們特別關(guān)注企業(yè)和企業(yè)的Metaverse應(yīng)用程序，因此不包括個(gè)人消費(fèi)者的應(yīng)用程序和體驗(yàn)（例如。Procedre、游戲、娛樂(lè)和社交互動(dòng))，盡管消費(fèi)者在客戶界面與企業(yè)互動(dòng)存在重疊。藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)今天，作為一個(gè)概念，工業(yè)元觀點(diǎn)既被普遍理解，又被不同地解釋。業(yè)務(wù)經(jīng)理已經(jīng)精通數(shù)字化的潛力，許多人已經(jīng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中走得很好。實(shí)物產(chǎn)品和資產(chǎn)的數(shù)字模型，增加的連通性和新的可視化是這一旅程的重要組成部分。那么，工業(yè)元觀點(diǎn)真的帶來(lái)了什么呢？創(chuàng)造一個(gè)身臨其境的虛擬環(huán)境來(lái)經(jīng)營(yíng)一個(gè)典型的企業(yè)有多重要？工業(yè)元觀點(diǎn)真的是革命性的，還是實(shí)際上更具進(jìn)化性的？在本報(bào)告中，我們研究了Indus試驗(yàn)Metaverse的背景和背景，定義了它的含義，提出了概念架構(gòu)，探索了其關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建塊，評(píng)估了其現(xiàn)在和未來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值，并提出了企業(yè)應(yīng)該如何利用其潛力。內(nèi)部研究，客戶經(jīng)驗(yàn)以及與行業(yè)和學(xué)術(shù)界專(zhuān)家訪談的貢獻(xiàn)。工業(yè)4.0和今天的工業(yè)Metaverse工業(yè)Metaverse經(jīng)常被認(rèn)為是工業(yè)4.0之后的下一個(gè)發(fā)展階段，從網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)轉(zhuǎn)向完全虛擬化的世界（見(jiàn)圖1）。工業(yè)3.0工業(yè)2.0來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/報(bào)告003藍(lán)移/報(bào)告003線課程（MooC）“工業(yè)4.0”（或第四次工業(yè)革命）一詞在大約十年前就已普及，指的是部署各種具有轉(zhuǎn)型潛力的技術(shù)行業(yè)通過(guò)新的認(rèn)知工具，連接，虛擬建模（包括數(shù)字孿生協(xié)作工具以及制造和供應(yīng)鏈的新技術(shù)，包括先進(jìn)的機(jī)器人和區(qū)塊鏈（見(jiàn)圖2）。在這些不同的技術(shù)中，有些技術(shù)與工業(yè)Metaverse特別相關(guān)。這些技術(shù)包括人工智能、連接技術(shù)、虛擬化和模擬技術(shù)以及協(xié)作/交互工具（有關(guān)關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建模塊的進(jìn)一步探索，請(qǐng)參見(jiàn)第3章）。工業(yè)4.0技術(shù)已經(jīng)為那些成功部署它們以幫助其業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的公司帶來(lái)了巨大的好處。例如，根據(jù)ArthurD.Little(ADL's)卓越運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)案例中的數(shù)據(jù)，這些好處通常在規(guī)模上達(dá)到兩位數(shù)：-部署的運(yùn)營(yíng)資本減少15%-30%-供應(yīng)鏈成本降低10%-30%-生產(chǎn)能力利用率提高30%-維護(hù)成本降低10%-40%人資料來(lái)源：亞瑟·D·利特爾；卓越運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)，2020年藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003在實(shí)施數(shù)字和工業(yè)4.0技術(shù)方面取得進(jìn)展對(duì)于任何大型公司都是一項(xiàng)挑戰(zhàn) 。However,overallprogressinachievingIndustry4.0maturitystillhasalongwaytogo.Forexample,a2020surveyof70GermancompaniesbyAcatechthatmeasuredprogressagainstasix-stageIndustry4.0成熟度量表顯示，絕大多數(shù)公司（80仍處于第二階段（連通性只有少數(shù)公司（4進(jìn)入了創(chuàng)建數(shù)字雙胞胎的下一階段（可見(jiàn)性）。1沒(méi)有公司在最后三個(gè)成熟階段取得進(jìn)展，這三個(gè)階段涉及對(duì)復(fù)雜的交互進(jìn)行建模，模擬面向未來(lái)的假設(shè)情景，或者創(chuàng)建自治系統(tǒng)。正如我們將在本報(bào)告后面顯示的那樣，這些功能是工業(yè)元預(yù)測(cè)承諾提供的關(guān)鍵部分。眾所周知，在數(shù)字和工業(yè)4.0技術(shù)的實(shí)施方面取得進(jìn)展對(duì)任何大型公司都具有挑戰(zhàn)性。這是因?yàn)樗ǔＩ婕皹I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方式的根本轉(zhuǎn)變；不可能簡(jiǎn)單地將這些新技術(shù)“附加”到現(xiàn)有資產(chǎn)、業(yè)務(wù)流程和工作方式上。典型的挑戰(zhàn)包括:-高初始投資，特別是在數(shù)據(jù)收集和管理-傳統(tǒng)IT系統(tǒng)施加的限制-不愿接受所需的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的程度-在足夠短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)字投資的目標(biāo)業(yè)務(wù)回報(bào)的困難Acatech研究還強(qiáng)調(diào)了工業(yè)4.0進(jìn)展的常見(jiàn)障礙，包括：-缺乏共同標(biāo)準(zhǔn)-脆弱信息系統(tǒng)集成-不愿參與部門(mén)間合作-員工對(duì)變更流程的參與不足如果我們接受工業(yè)元觀點(diǎn)是超越工業(yè)4.0的進(jìn)一步發(fā)展階段，那么它的成功實(shí)施還需要克服工業(yè)4.0實(shí)施的這些常見(jiàn)障礙。1Schuh，Günther等人。“在工業(yè)中使用工業(yè)4.0成熟度指數(shù)：當(dāng)前的挑戰(zhàn)，案例研究和趨勢(shì)。”Acatech,德國(guó)國(guó)家科學(xué)與工程學(xué)院，2020年。藍(lán)移/報(bào)告003復(fù)雜性Acceleration認(rèn)知藍(lán)移/報(bào)告003復(fù)雜性Acceleration認(rèn)知為什么不斷變化的業(yè)務(wù)環(huán)境導(dǎo)致未滿足的需求考慮自工業(yè)4.0早期以來(lái)商業(yè)格局如何轉(zhuǎn)變是很有用的。如今，除了不斷需要進(jìn)一步提高生產(chǎn)率外，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的凈零影響增長(zhǎng)。造成這一挑戰(zhàn)的因素有三個(gè)，如圖3所示：復(fù)雜性、加速度和認(rèn)知。復(fù)雜性工業(yè)系統(tǒng)越來(lái)越成為復(fù)雜的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)受到緊急屬性的影響，使得它們更難管理。復(fù)雜系統(tǒng)是指具有大量：-元件（或零件）-關(guān)系（零件之間的連接）-嵌套系統(tǒng)（系統(tǒng)內(nèi)的系統(tǒng)）復(fù)雜系統(tǒng)的例子包括城市、氣候和生物體。Complex系統(tǒng)不同于復(fù)雜系統(tǒng)。復(fù)雜的系統(tǒng)基本上像鐘表一樣以可預(yù)測(cè)的方式運(yùn)行。它們可能有許多元素、子元素和相互作用，但結(jié)構(gòu)隨著時(shí)間的推移保持穩(wěn)定，它們有助于通過(guò)分解元素使用結(jié)構(gòu)化分析來(lái)解決問(wèn)題。到目前為止，大多數(shù)業(yè)務(wù)管理方法都基于這樣的想法，即公司的資產(chǎn)、流程和組織可以近似行為，至少在很大程度上，就像一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。圖3-工業(yè)組織面臨的挑戰(zhàn)工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜性如雨后春筍般涌現(xiàn)....商業(yè)變革的步伐正在加快......這挑戰(zhàn)了人類(lèi)大腦的能力...增長(zhǎng)...解決關(guān)鍵的復(fù)雜系統(tǒng)性問(wèn)題，例如維護(hù)來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003However,increasinglythisapproximalisbecoming地不切實(shí)際.Forexample,considertherecentchangesin:-元素。僅在過(guò)去的兩年里，企業(yè)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)了40%以上，達(dá)到2PB以上。2-關(guān)系。作為關(guān)系的代理，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)連接的數(shù)量增長(zhǎng)了2022年與2021年相比接近20%，達(dá)到144億。3在過(guò)去的十年中，合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜性大大增加。證明這一點(diǎn)，由第三方供應(yīng)商制造的典型汽車(chē)的比例從1985年的56％增加到2015年的約82％。4這一比例在今天仍然很大程度上是如此。-嵌套系統(tǒng)。工業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)中嵌套“層”的數(shù)量有所增加。在例如，航空航天，在最新的客機(jī)設(shè)計(jì)中，規(guī)格元素的數(shù)量是其前身的10倍以上。這意味著，任何大公司的工業(yè)體系——工廠、流程、人員、財(cái)務(wù)、客戶、供應(yīng)鏈、合作伙伴、股東及其環(huán)境——都越來(lái)越必須被視為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)出于管理目的。復(fù)雜的系統(tǒng)由于三個(gè)特定的屬性而固有地難以管理：1.出現(xiàn)。零件之間的相互作用會(huì)產(chǎn)生新的意外屬性。2.非線性。部件之間的反饋循環(huán)可能導(dǎo)致指數(shù)行為。3.彈性。系統(tǒng)的一部分中的小問(wèn)題不一定導(dǎo)致其失敗。這些屬性意味著復(fù)雜系統(tǒng)的行為很難預(yù)測(cè)，從而在管理決策的影響中引入了高度的不確定性。管理者依靠簡(jiǎn)化的系統(tǒng)模型來(lái)幫助做出決策，發(fā)現(xiàn)這些模型往往是不夠的。事實(shí)上，未能明確地認(rèn)識(shí)到固有的不確定性是新的IT系統(tǒng)經(jīng)常無(wú)法提供預(yù)期收益的主要原因之一。AccelerationThepaceofchangeforbusinessiscontinuingtoacceler-erate,causingthesepredictableemergenteffectstocomeandfast.Threefactorsaredrivingthisacceleration:1.知識(shí)和扶持技術(shù)正在以越來(lái)越快的速度發(fā)展和采用，隨著更多的指數(shù)技術(shù)推動(dòng)轉(zhuǎn)型變革。2.公司和產(chǎn)品的生命周期正在縮短。Forexample,theaveragelifetpanofS&P500companieshasfallfromaround35yearsinthe1970toaround20yearstoday.Productlifetpansinmanysectorsarereducing,隨著新進(jìn)入者中斷率的增加和更快的市場(chǎng)滲透時(shí)間。3.供應(yīng)鏈越來(lái)越容易發(fā)生變化和中斷。越來(lái)越復(fù)雜的供應(yīng)鏈和合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)正受到全球和快速破壞的影響，如氣候變化、流行病、歐洲戰(zhàn)爭(zhēng)和其他地緣政治不穩(wěn)定。例如生物采購(gòu)導(dǎo)致更多的供應(yīng)商可變性。這種加速意味著公司需要能夠更快地應(yīng)對(duì)不斷變化的環(huán)境，并更快地做出戰(zhàn)略決策。2泰勒，彼得羅克?！?020-2022年全球企業(yè)數(shù)據(jù)量，按地點(diǎn)劃分?！苯y(tǒng)計(jì)，2022年5月23日。3物聯(lián)網(wǎng)分析?！拔锫?lián)網(wǎng)2022：全球互聯(lián)設(shè)備增長(zhǎng)18%，達(dá)到144億?！蔽锫?lián)網(wǎng)，2022年9月1日。4Kallstrom，Henry?！捌?chē)行業(yè)的供應(yīng)商力量正在增加?！毖呕?！新聞，2015年2月6日。藍(lán)移/報(bào)告003...意味著時(shí)間上的巨大差異明天去市場(chǎng)。今天到期估計(jì)的一個(gè)小錯(cuò)誤...藍(lán)移/報(bào)告003...意味著時(shí)間上的巨大差異明天去市場(chǎng)。今天到期估計(jì)的一個(gè)小錯(cuò)誤...認(rèn)知人類(lèi)認(rèn)知的局限性意味著在這些更快的移動(dòng)，不可預(yù)測(cè)的系統(tǒng)中做出好的決定是困難的。人類(lèi)大腦不是為了處理好復(fù)雜系統(tǒng)-人類(lèi)傾向于以笛卡爾的方式思考，將問(wèn)題分解為較小的部分，這過(guò)度簡(jiǎn)化了復(fù)雜性。在這些情況下，人類(lèi)往往特別容易受到認(rèn)知偏見(jiàn)的影響-依賴(lài)于與以前的想法和信念系統(tǒng)相匹配的信息-這通常會(huì)導(dǎo)致做出錯(cuò)誤的決定。越來(lái)越多的商業(yè)現(xiàn)象特征非線性或指數(shù)行為，人腦對(duì)其評(píng)價(jià)不好。例如，預(yù)測(cè)的技術(shù)發(fā)展“曲線擬合”中的一個(gè)小誤差會(huì)導(dǎo)致向下的大差異，如圖4.這方面的例子包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)和核聚變的成熟度，兩者都被一再高估,而最近人工智能在曲線平坦部分幾十年后已經(jīng)成為指數(shù)級(jí)。圖4-小錯(cuò)誤的影響隨著時(shí)間的推移而增長(zhǎng)上資料來(lái)源：亞瑟·D·利特爾；米勒，喬治·A?！吧衿娴臄?shù)字七，加號(hào)或減號(hào)二：我們處理信息的能力的一些限制。”藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003可持續(xù)性同時(shí)，可持續(xù)性要求意味著端到端的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)控制變得越來(lái)越重要。大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家已將目標(biāo)設(shè)定為2040-2060年之間的凈零。這意味著公司面臨的挑戰(zhàn)是繼續(xù)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，同時(shí)將其對(duì)環(huán)境的影響降低到凈零。在保持增長(zhǎng)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)凈零影響的進(jìn)展要求公司在端到端復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)中施加控制（例如，管理范圍3以及范圍1和2排放）。這意味著：-共享當(dāng)前相關(guān)數(shù)據(jù)(例如，運(yùn)營(yíng)和環(huán)境績(jī)效數(shù)據(jù))跨越整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)，包括所有涉及的第三方。-能夠預(yù)測(cè)該系統(tǒng)任何部分的變化對(duì)可持續(xù)性的影響，包括供應(yīng)鏈、制造、分銷(xiāo)、銷(xiāo)售、服務(wù)和報(bào)廢處置/回收。如今，這種控制通常是通過(guò)進(jìn)行離散影響分析并與第三方合作以共享信息并采取集體行動(dòng)來(lái)嘗試的。然而,由于圍繞數(shù)據(jù)共享和協(xié)作的必要程度的技術(shù)挑戰(zhàn)以及機(jī)構(gòu)、組織和文化障礙的混合,實(shí)現(xiàn)真正的端到端控制是困難的。在技術(shù)方面，在復(fù)雜的大規(guī)模工業(yè)系統(tǒng)中，收集、監(jiān)測(cè)、分析和模擬預(yù)測(cè)端到端可持續(xù)性影響所需的大量數(shù)據(jù)所需的技術(shù)尚未完全成熟。工業(yè)Metaverse如何解決這些未滿足的需求包括數(shù)字孿生在內(nèi)的工業(yè)4.0技術(shù)已經(jīng)提供了顯著的好處，但是正如我們已經(jīng)討論過(guò)的那樣，由于各種原因，如果沒(méi)有進(jìn)一步的發(fā)展，它們將無(wú)法滿足未來(lái)的所有需求：-它們主要限于離散的物理系統(tǒng)，而不是“整個(gè)系統(tǒng)”。-決策過(guò)于靜態(tài)和孤立。-對(duì)行業(yè)的凈零義務(wù)意味著更有效的全系統(tǒng)管理將在未來(lái)幾年越來(lái)越重要。工業(yè)Metaverse提供了一種超越工業(yè)4.0的方法，克服了復(fù)雜、加速和認(rèn)知方面的挑戰(zhàn)，通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的增長(zhǎng)：-允許公司做出知情的C級(jí)基于a的決策動(dòng)態(tài)、前瞻性、全系統(tǒng)方法。-確定性能改進(jìn)和變更的影響更迅速和有效。-幫助履行義務(wù)以管理整體影響并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)。在下一章中，我們將更深入地討論工業(yè)元的含義，并研究其關(guān)鍵組成部分。雖然這些挑戰(zhàn)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)都不是全新的，但鑒于目前的趨勢(shì),今天用于解決這些挑戰(zhàn)的方法將越來(lái)越不足以滿足未來(lái)幾年的需求。2CHAPTER工業(yè)金屬真的意味著嗎？藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告0032工業(yè)Metaverse的真正含義是什么？在本章中，我們的論點(diǎn)是，Ids-trialMetaverse的概念遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了僅僅是一臺(tái)機(jī)器或制造工廠的數(shù)字復(fù)制品。它從根本上是整個(gè)公司在其運(yùn)營(yíng)環(huán)境中的數(shù)字反映，為決策者提供對(duì)歷史事件的見(jiàn)解并促進(jìn)未來(lái)的預(yù)測(cè)。工業(yè)元的典型作用是照亮看不見(jiàn)的東西。-maketheinvisiblevisible.Itplaysacriticalroleinpromotingaoverholicalperspectiveacrosscompartmentalizedunits,enablingdetailedwhat-ifsimulationsthatprovidingforeight-tialfuturescenares.Itrelationshipstheintricateinterrelations此外，它增強(qiáng)了我們對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的整體行為和影響的理解，這對(duì)促進(jìn)可持續(xù)性至關(guān)重要。藍(lán)移/報(bào)告003SIEMENS藍(lán)移/報(bào)告003SIEMENSHMicrosoftTheIndustrialMetaverse。定義和框架對(duì)于術(shù)語(yǔ)“工業(yè)元感知”的含義有許多定義，如在圖5所示的描述中從一些有助于其發(fā)展的關(guān)鍵參與者可以看出。雖然有不同的側(cè)重點(diǎn)，但廣泛共識(shí)的一個(gè)要素是，工業(yè)Metaverse以創(chuàng)建數(shù)字化模型、模擬或現(xiàn)實(shí)世界的雙胞胎為中心。建立有用定義的另一種方法是考慮與工業(yè)元觀點(diǎn)相關(guān)的技術(shù)邏輯構(gòu)建塊，正如我們所看到的，它們都已經(jīng)存在于工業(yè)4.0的保護(hù)傘下（見(jiàn)圖6）?？紤]與工業(yè)隱喻相關(guān)的smesme來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/報(bào)告藍(lán)移/報(bào)告003如圖6所示，使工業(yè)元感知與工業(yè)4.0不同的是許多這些技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和融合。數(shù)字孿生，與物理對(duì)應(yīng)物進(jìn)行某種形式的真實(shí)數(shù)據(jù)交換，并應(yīng)用AI來(lái)協(xié)助解釋和分析，今天已經(jīng)存在（例如。Procedre，寶馬的工廠；另見(jiàn)第4章和附錄3)。這些技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和融合-以及復(fù)雜的系統(tǒng)建模和仿真,數(shù)據(jù)可視化和協(xié)作技術(shù)，所有這些都得益于更大的計(jì)算能力。-正如第1章所述，這導(dǎo)致了工業(yè)元觀點(diǎn)作為一個(gè)新概念，能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜性，加速度和認(rèn)知以及可持續(xù)增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)。基于所有這些，我們提出了以下定義：圖6-工業(yè)4.0和工業(yè)元之間的差異協(xié)作技術(shù)（包括Web3/區(qū)塊鏈）來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003“工業(yè)Metaverse被定義為具有功能的連接的全系統(tǒng)數(shù)字孿生與環(huán)境中的真實(shí)系統(tǒng)，使決策者能夠更好地了解過(guò)去并預(yù)測(cè)未來(lái)?！彼{(lán)移/報(bào)告003連接計(jì)算構(gòu)思藍(lán)移/報(bào)告003連接計(jì)算構(gòu)思正如所定義的，工業(yè)Metaverse有可能改變商業(yè)決策者在戰(zhàn)略和運(yùn)營(yíng)層面分析過(guò)去活動(dòng)和預(yù)測(cè)未來(lái)的方式。我們已經(jīng)為工業(yè)Metaverse定義了一個(gè)概念框架，說(shuō)明了其關(guān)鍵組成部分（見(jiàn)圖7）。如圖所示，工業(yè)元觀點(diǎn)的核心是為現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)創(chuàng)建和運(yùn)行全系統(tǒng)數(shù)字孿生體，包括其所有元素、關(guān)系和層。讓我們依次考慮每個(gè)關(guān)鍵組件。全系統(tǒng)數(shù)字孿生Awhole-systemdigitaltwinsignificantlydifferentfromwhatwewouldcalladigitaltwintoday,whichtendstofocusmainlyononeormorephysicalassets,typicallyplantsandproducts.itsfunctionalitiesarerepresentativeofan端到端的現(xiàn)實(shí)工業(yè)體系，包括公司之外的外部元素和它運(yùn)作的更廣泛的環(huán)境。它不僅僅涵蓋工廠、工廠或產(chǎn)品線，而且與現(xiàn)實(shí)世界的系統(tǒng)持續(xù)雙向連接。模擬不僅基于過(guò)去的數(shù)據(jù),還基于當(dāng)前和未來(lái)的數(shù)據(jù)。雖然它可能包括真實(shí)系統(tǒng)、資產(chǎn)和/或產(chǎn)品的沉浸式和逼真的渲染，但這不是雙胞胎的關(guān)鍵定義特征?？梢暬赡苡卸喾N不同的形式，具體取決于管理決策的需要。圖7-工業(yè)隱喻的組成部分協(xié)作協(xié)作來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003真實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)“現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)”是指在其環(huán)境中代表企業(yè)的一組元素、關(guān)系和嵌套系統(tǒng)。它包括業(yè)務(wù)的所有戰(zhàn)略、流程、組織和資源。它涵蓋所有業(yè)務(wù)功能和資產(chǎn)，包括供應(yīng)鏈和其他生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴等外部參與者，以及業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)所在的更廣泛的外部環(huán)境。因此，從本質(zhì)上講，現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，包括多個(gè)元素，關(guān)系，嵌套系統(tǒng)和子系統(tǒng)，如圖8所示。它受到緊急和非線性效應(yīng)的影響。連接、計(jì)算、構(gòu)思和協(xié)作TheIndustrialMetaverseneedstoincludefourkeyfunctionstoenableawhole-systemdigitaltwinthatadequatelyrepresentthereal-worldindustrialsystem.Theseare:1.連接-整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)字孿生和現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)雙向連接,使數(shù)據(jù)收集和驅(qū)動(dòng)回到系統(tǒng)。2.計(jì)算-處理來(lái)自真實(shí)系統(tǒng)的非常大的數(shù)據(jù)量，包括分析，復(fù)雜系統(tǒng)建模，模式識(shí)別和模擬，以實(shí)現(xiàn)未來(lái)場(chǎng)景的制定。3.構(gòu)思-物理和非物理數(shù)據(jù)的可視化，可能是也可能不是完全沉浸式的。這些可視化以不同的方式解釋和呈現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，不僅是為了模擬現(xiàn)實(shí)，也是為了便于理解和說(shuō)明假設(shè)場(chǎng)景。4.協(xié)作-實(shí)現(xiàn)一系列互動(dòng)的功能，包括內(nèi)部員工，生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴,價(jià)值鏈參與者，客戶和其他人之間的互動(dòng)。互動(dòng)可能包括商業(yè)交易以及日常合作。圖8-現(xiàn)實(shí)世界工業(yè)系統(tǒng)的組成部分StrategyProcesses組織機(jī)構(gòu)Resources工廠和資產(chǎn)Operations供應(yīng)鏈物流銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)Finance來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/報(bào)告003復(fù)雜性Acceleration認(rèn)知可持續(xù)性系統(tǒng)性動(dòng)態(tài)視覺(jué)整體藍(lán)移/報(bào)告003復(fù)雜性Acceleration認(rèn)知可持續(xù)性系統(tǒng)性動(dòng)態(tài)視覺(jué)整體IndustrialMetaverse如何幫助應(yīng)對(duì)高管挑戰(zhàn)基于上述定義和模型的工業(yè)隱喻的本質(zhì)是使看不見(jiàn)的可見(jiàn)通過(guò)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，IdstrialMetaverse提供了一些對(duì)C級(jí)決策者非常有價(jià)值的關(guān)鍵功能（見(jiàn)圖9）。其中，它有助于對(duì)各個(gè)孤島進(jìn)行系統(tǒng)性的觀察。它還有助于通過(guò)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)的假設(shè)模擬來(lái)展望未來(lái)。它有助于使整個(gè)系統(tǒng)中復(fù)雜的交互可見(jiàn)。最后,它為整個(gè)系統(tǒng)的行為和影響提供了更好的可見(jiàn)性，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性是非常寶貴的。工業(yè)隱喻的本質(zhì)是使無(wú)圖9-工業(yè)Metaverse如何解決當(dāng)今的執(zhí)行挑戰(zhàn)來(lái)源：ArthurD.Little“看到整個(gè)筒倉(cāng)”...一個(gè)全系統(tǒng)增強(qiáng)的數(shù)字孿生體，不僅包括工廠，還包括組織、流程、供應(yīng)鏈、客戶和更廣泛的環(huán)境?！翱吹轿磥?lái)”...實(shí)時(shí)、現(xiàn)實(shí)的未來(lái)情景模擬，以預(yù)測(cè)決策的所有“理解復(fù)雜性”...新的可視化，使復(fù)雜的系統(tǒng)參數(shù)能夠更好地被人腦理解。“管理整體影響”...對(duì)整個(gè)系統(tǒng)對(duì)戰(zhàn)略決策環(huán)境的影響進(jìn)行建模的能力。藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)Metaverse與工業(yè)5.0一個(gè)合理的問(wèn)題是：如果工業(yè)4.0只是下一階段，為什么要談?wù)摴I(yè)Metaverse？為什么不稱(chēng)之為工業(yè)5.0？答案可以在這個(gè)行業(yè)的下一階段中找到4.0與Metaverse共享屬性，正如我們?cè)凇癕etaverse，超越幻想”中所定義的那樣：“互聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)版本融合了現(xiàn)實(shí)與虛擬之間的邊界，融合了沉浸式空間，協(xié)作平臺(tái)，社交體驗(yàn)和創(chuàng)造者經(jīng)濟(jì)。TheIndustrialMetaversesharethethreekeyfeaturesoftheMetaversethatdistinguingitfromtheInternet—named,interaction,andpersistence—althoughtherearealsosomedifferencesofemphasis(seeFigure10).如圖所示，沉浸和交互是消費(fèi)者隱喻的關(guān)鍵。沉浸，在現(xiàn)實(shí)渲染的意義上，仍然是重要的，但不是關(guān)鍵的工業(yè)和企業(yè)元。例如,完全有可能解釋、分析和可視化復(fù)雜的系統(tǒng)數(shù)據(jù),而無(wú)需沉浸在真實(shí)的環(huán)境中。然而，交互和持久性是工業(yè)和企業(yè)元的關(guān)鍵——企業(yè)管理在很大程度上依賴(lài)于交互，數(shù)字孿生需要像物理對(duì)應(yīng)物一樣“永久”。一個(gè)明顯的關(guān)鍵區(qū)別是，工業(yè)Metaverse通常包括只有授權(quán)人員才能訪問(wèn)的離散區(qū)域，而不是Metaverse的愿景，即創(chuàng)建一個(gè)所有人都可以訪問(wèn)的開(kāi)放環(huán)境。這降低了采用更多Metaverse的障礙之一，即完全互操作性。圖10-工業(yè)元與其他細(xì)分市場(chǎng)之間的差異FEATURESFEATURES浸入式SEGMENT企業(yè)工業(yè)持久性消費(fèi)者交互來(lái)源：ArthurD.Little非常重要重要不太重要藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003INTERUDE使看不見(jiàn)的可見(jiàn)藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003我的藝術(shù)反映了我的生活，一組連接然而不同的方面，在數(shù)字空間中一起移動(dòng)。擁有哈佛大學(xué)計(jì)算生物學(xué)博士學(xué)位和高等高等專(zhuān)科學(xué)校（ENS）碩士學(xué)位，我的研究以計(jì)算方法為中心，以了解發(fā)展生物學(xué)。同時(shí)，我與人共同創(chuàng)立了非營(yíng)利組織JustOneGiantLab，以在全球范圍內(nèi)推廣開(kāi)放科學(xué)。利用我在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）方面的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，我開(kāi)發(fā)了音樂(lè)和視覺(jué)藝術(shù)實(shí)踐，這些實(shí)踐圍繞著藝術(shù)科學(xué)和問(wèn)題：什么是數(shù)據(jù)？網(wǎng)絡(luò)空間的孩子，我通過(guò)使用虛擬現(xiàn)實(shí)作為一種媒介來(lái)揭示無(wú)形的線程，從細(xì)胞軌跡到投射的意識(shí)和化身實(shí)施之間的聯(lián)系，將我對(duì)沉浸的著迷帶入了我的研究和我的藝術(shù)。-LeoBlondel，網(wǎng)絡(luò)向?qū){(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告0035對(duì)象并不總是它們看起來(lái)的樣子。當(dāng)我們周?chē)囊磺卸际菙?shù)據(jù)時(shí)，當(dāng)我們操縱它來(lái)揭示隱藏的含義時(shí)會(huì)發(fā)生什么？復(fù)雜性背后的秘密有時(shí)可以通過(guò)改變我們的視角來(lái)揭示。從金字塔開(kāi)始，應(yīng)用轉(zhuǎn)換可以揭示其他形狀的復(fù)雜性。在虛擬領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)是有意義的，但只能通過(guò)尋求超越可見(jiàn)層的人的眼睛。5標(biāo)題是對(duì)Linux命令行的引用，該命令行向/dev/null發(fā)送重復(fù)值，即void-深淵。藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003光是物質(zhì)，物質(zhì)是光現(xiàn)代科學(xué)已經(jīng)打開(kāi)了以未知方式數(shù)字化信息的大門(mén)。通過(guò)記錄分子發(fā)出的光子，物質(zhì)變成了光，然后變成了字節(jié)。進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，我們可以照亮現(xiàn)實(shí)。在虛擬世界中，限制僅受想象力的限制。在這里，從光數(shù)據(jù)模擬的胚胎再次成為物質(zhì)，模擬的光子為其不可見(jiàn)的物質(zhì)著色。從一個(gè)透明的胚胎，光只經(jīng)過(guò)輕微的散射，數(shù)字過(guò)程允許產(chǎn)生一個(gè)不透明的物體，光將在其上反射：從透明到不透明，揭示不可見(jiàn)的形狀和過(guò)程。3CHAPTERWhere今天的工業(yè)金屬技術(shù)？藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告0033今天的工業(yè)Metaverse技術(shù)在哪里？在本章中，我們探討了工業(yè)元的技術(shù)邏輯構(gòu)建塊：它們的成熟度，要克服的挑戰(zhàn)，以及這對(duì)于商業(yè)可以實(shí)現(xiàn)工業(yè)元的全部潛力的時(shí)間尺度意味著什么。藍(lán)移/報(bào)告003藍(lán)移/報(bào)告003考慮與工業(yè)隱喻相關(guān)的與工業(yè)隱喻相關(guān)的技術(shù)的演變從考慮相關(guān)技術(shù)開(kāi)始是有幫助的，這些技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)中存在，因?yàn)橛?jì)算機(jī)化和連通性的浪潮已經(jīng)持續(xù)了至少三個(gè)十年（見(jiàn)圖11）。涉及數(shù)字仿真和虛擬化的技術(shù)，如建筑信息管理(BIM)、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)和數(shù)字過(guò)程控制，雖然仍未完全部署，但已經(jīng)成熟。使用AR(e.Procedre，用于改善資產(chǎn)建設(shè)、維護(hù)和檢查)也已經(jīng)建立起來(lái)，盡管在行業(yè)采用方面還有進(jìn)一步的工作要做。近年來(lái)，代表工廠、工廠和產(chǎn)品的數(shù)字孿生已經(jīng)開(kāi)始被部署，盡管通常更多的是作為試點(diǎn)方案和試驗(yàn)(參見(jiàn)第4章和附錄3的選定用例)。這些已經(jīng)被有效地用于提高運(yùn)營(yíng)效率、維護(hù)和質(zhì)量。在許多行業(yè)中，虛擬模擬已經(jīng)被用于操作培訓(xùn)。因此，從這個(gè)意義上講，工業(yè)Metaverse的各個(gè)方面已經(jīng)存在，與工業(yè)4.0重疊，如圖11所示。然而，根據(jù)我們?cè)诘?章的定義，“具有與環(huán)境中的真實(shí)系統(tǒng)交互的功能的連接的全系統(tǒng)數(shù)字孿生”的可用性仍然需要五年或更長(zhǎng)時(shí)間(我們?cè)诒菊潞竺嫣峁└敿?xì)的分析）。.將IT應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)管理.連接和集成流程.建筑信息管理。.設(shè)計(jì)工具（例如CAD）.資產(chǎn)檢查/維護(hù)（AR工具）.數(shù)字過(guò)程控制..真實(shí)數(shù)據(jù)交換(ERP)1990年至今.業(yè)務(wù)人員培訓(xùn).工廠/生產(chǎn)線運(yùn)行效率優(yōu)化.預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)化.產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化.遠(yuǎn)程資產(chǎn)故障排除/問(wèn)題解決.設(shè)計(jì)/施工一體化..真正的數(shù)據(jù)交換（IoT和ERP）.AI2010年至今.全生命周期產(chǎn)品管理/循環(huán).全系統(tǒng)工業(yè)設(shè)計(jì).戰(zhàn)略性假設(shè)決策.供應(yīng)鏈和生態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化.財(cái)務(wù)/投資策略.管理培訓(xùn).協(xié)作工具.虛擬交易..真正的數(shù)據(jù)交換（IoT和ERP）.AI.復(fù)雜系統(tǒng)仿真.區(qū)塊鏈/Web3/交易工具向前呈現(xiàn)TRL=技術(shù)準(zhǔn)備水平來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003邁向連接的全系統(tǒng)數(shù)字孿生Thereisafairlyclearpathofevolutiontowardwhole-systemdigitaltwinsthatinvolvesgraduatelyextendingandintegratingdigitalsimulationbeyonddiscreteplantoperations.Startingwithtechnologythatalreadydeploadedtoday,thiscouldmean,forex-步驟1：用于離散的選定植物的數(shù)字孿生Operations-包括使用支持AI的數(shù)據(jù)分析、增強(qiáng)的自動(dòng)化、用于維護(hù)的AR工具和虛擬培訓(xùn)-步驟2：為多個(gè)工廠運(yùn)營(yíng)創(chuàng)建數(shù)字孿生-包括供應(yīng)鏈聯(lián)系和數(shù)據(jù)集成；增加模擬的范圍，例如通過(guò)包括采購(gòu)和/或物流優(yōu)化-步驟3：為整個(gè)操作系統(tǒng)創(chuàng)建的數(shù)字孿生-包括上游和下游參與者。在這一步中，除了純粹的操作流程外，各種管理流程也越來(lái)越多地集成到模擬中-步驟4：為整個(gè)端到端工業(yè)系統(tǒng)創(chuàng)建數(shù)字孿生-包括所有管理和運(yùn)營(yíng)流程、資產(chǎn)、人員和環(huán)境步驟2的一些早期例子今天已經(jīng)存在。例如，米其林已經(jīng)試行了一種涉及數(shù)字孿生模擬的方法，用于全球采購(gòu)策略優(yōu)化，使公司能夠測(cè)試和比較不同的優(yōu)化策略，跨越一系列參數(shù)，并取得令人印象深刻的結(jié)果（參見(jiàn)側(cè)欄“米其林：超越工廠水平的數(shù)字孿生優(yōu)化全球采購(gòu)策略”）。米其林：不斷發(fā)展的數(shù)字孿生超越工廠層面，以優(yōu)化全球采購(gòu)策略全球輪胎制造商米其林擁有70個(gè)生產(chǎn)工廠，在170多個(gè)國(guó)家開(kāi)展業(yè)務(wù)，產(chǎn)品型號(hào)越來(lái)越多。2021年，僅這些業(yè)務(wù)的物流成本就達(dá)到了21億美元。由于米其林的戰(zhàn)略是在銷(xiāo)售點(diǎn)附近生產(chǎn)產(chǎn)品，因此全球采購(gòu)是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。該公司一直在尋找一種方法來(lái)測(cè)試不同的采購(gòu)策略和方案，以確定最佳選擇，并提出“如何”問(wèn)題，以幫助確定優(yōu)化成本、服務(wù)質(zhì)量、碳足跡和庫(kù)存水平的最佳行動(dòng)。盡管米其林在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中使用數(shù)字孿生已有大約30年的歷史,但考慮到全球采購(gòu)系統(tǒng)及其多個(gè)元素、關(guān)系和嵌套子系統(tǒng)。米其林與技術(shù)合作伙伴CosmoTech合作，為全球采購(gòu)建立了復(fù)雜的系統(tǒng)數(shù)字模型，包括關(guān)鍵指標(biāo)，如服務(wù)水平、二氧化碳排放量、庫(kù)存、分銷(xiāo)和工廠產(chǎn)能。這涵蓋了1,700個(gè)產(chǎn)品模型，所有這些模型都在復(fù)雜的制造和分銷(xiāo)矩陣中。這種模擬數(shù)字孿生使米其林能夠運(yùn)行更多超過(guò)80,000個(gè)模擬，每個(gè)模擬都有3,000多個(gè)不同的動(dòng)態(tài)決策變量，以及內(nèi)置的優(yōu)化算法，以確定要采用的最佳策略。因此，米其林能夠?yàn)槲磥?lái)五年確定一項(xiàng)可行的戰(zhàn)略采購(gòu)計(jì)劃,該計(jì)劃將每年減少約1100萬(wàn)美元的物流成本。這也將全球利潤(rùn)率優(yōu)化了幾個(gè)百分點(diǎn)，并將運(yùn)輸和海關(guān)成本降低了60%以上。藍(lán)移/報(bào)告003藍(lán)移/報(bào)告003技術(shù)構(gòu)建塊-成熟度和進(jìn)一步發(fā)展需求在整個(gè)系統(tǒng)范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)工業(yè)Metaverse的下一階段將需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)和集成一系列技術(shù)構(gòu)建模塊，如圖12所示，并且必須考慮我們之前討論的四個(gè)功能：1.連接-需要數(shù)字孿生和現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)之間的雙向數(shù)據(jù)交換，包括通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的“熱”當(dāng)前數(shù)據(jù)和通過(guò)企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）系統(tǒng)的“冷”存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。2.計(jì)算-需要技術(shù)來(lái)模擬復(fù)雜的系統(tǒng)，并使未來(lái)的場(chǎng)景能夠運(yùn)行。它還利用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和解釋?zhuān)貏e是預(yù)測(cè)。3.構(gòu)思-需要VR，AR和混合現(xiàn)實(shí)（MR）可視化技術(shù)，以及用于復(fù)雜數(shù)據(jù)解釋的其他類(lèi)型的可視化，有時(shí)與AI集成。先進(jìn)的人機(jī)界面（HMI）技術(shù)也是關(guān)鍵的構(gòu)建模塊。4.協(xié)作-需要一系列技術(shù)，包括企業(yè)協(xié)作工具（例如當(dāng)今使用的Mesh和Horizon以及基于交易的工具，例如通常鏈接到Web3的工具,包括區(qū)塊鏈和不可替代令牌（NFT）。確保輕松的軟件互操作性和數(shù)據(jù)交換的API架構(gòu)也很重要。所有這些功能的基礎(chǔ)是需要增加的計(jì)算能力,這涉及在堆棧中不同級(jí)別的廣泛開(kāi)發(fā)技術(shù),從新芯片設(shè)計(jì)、量子計(jì)算和高性能計(jì)算到云和邊緣基礎(chǔ)設(shè)施以及低代碼/無(wú)代碼軟件解決方案的可用性。圖12-為工業(yè)Metaverse開(kāi).企業(yè)協(xié)作工具（Horizon、Mesh.Web3交易工具.API架構(gòu).IoT:將“熱”當(dāng)前數(shù)據(jù)從.VR/AR/MR可視化.AI驅(qū)動(dòng)的可視化.先進(jìn)的HMI技術(shù)模擬真實(shí)系統(tǒng)并運(yùn)行未來(lái)假設(shè)來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003表1總結(jié)了我們對(duì)每個(gè)技術(shù)構(gòu)建塊的成熟度級(jí)別的評(píng)估，包括關(guān)鍵開(kāi)發(fā)需求和完全成熟的時(shí)間尺度。在表1中，“發(fā)展差距的規(guī)?！敝傅氖悄軌蛱峁椴捎么笠?guī)模全系統(tǒng)連接的數(shù)字孿生而設(shè)想的功能所需的發(fā)展程度。“不確定程度”是指在開(kāi)發(fā)過(guò)程中可能無(wú)法克服當(dāng)前加長(zhǎng)的可能性?？梢钥闯觯诖蠖鄶?shù)情況下，各種技術(shù)構(gòu)建模塊只有適度的發(fā)展差距。就是否/何時(shí)克服當(dāng)前的挑戰(zhàn)而言，所有人都只有中等程度的不確定性。總體而言，圖片表明，在實(shí)現(xiàn)我們的工業(yè)Metaverse定義中描述的全系統(tǒng)數(shù)字孿生之前，需要五年或更長(zhǎng)時(shí)間，盡管在此期間將繼續(xù)取得進(jìn)展。AI被評(píng)估為比其他AI具有更大的發(fā)展差距，這主要是由于算法可擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的挑戰(zhàn)。計(jì)算能力本身是實(shí)現(xiàn)非常大的連接數(shù)字孿生仿真的關(guān)鍵推動(dòng)因素。例如，許多涉及多個(gè)元素和交互的優(yōu)化問(wèn)題被認(rèn)為是“棘手的問(wèn)題”,其中解決方案的復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)上升，超出了傳統(tǒng)計(jì)算能力的范圍。這些問(wèn)題適用于量子計(jì)算方法，但這項(xiàng)技術(shù)可能距離成熟至少還有10年的時(shí)間。技術(shù)工業(yè)金屬的意義DEV.GAP不確定度關(guān)鍵發(fā)展需求與挑戰(zhàn)可能會(huì)按時(shí)到期真實(shí)數(shù)據(jù)交換(IoT)提供數(shù)字孿生可以交換“熱”（當(dāng)前）數(shù)據(jù)到/從現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)的手段將需要新的傳感器技術(shù)和應(yīng)用來(lái)擴(kuò)展數(shù)據(jù)捕獲，以包括整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)中更廣泛的參數(shù)；進(jìn)一步的AI集成也是關(guān)鍵真實(shí)數(shù)據(jù)交換(ERP)提供數(shù)字孿生可以與企業(yè)工業(yè)系統(tǒng)交換“冷”數(shù)據(jù)的方法日益復(fù)雜的數(shù)字孿生將對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、共享和處理提出沉重的要求；開(kāi)發(fā)領(lǐng)域圍繞可擴(kuò)展性和靈活性AI用于大規(guī)模創(chuàng)建VR/頭像的關(guān)鍵工具；還用于高級(jí)HMI和數(shù)據(jù)分析/解釋?zhuān)绕涫穷A(yù)測(cè)性大規(guī)模的AI帶來(lái)了多種挑戰(zhàn)，包括算法可擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力限制；數(shù)據(jù)質(zhì)量，隱私，道德和安全性也是開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵領(lǐng)域復(fù)雜系統(tǒng)建模與仿用于模擬大型工業(yè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建塊，以實(shí)現(xiàn)假設(shè)場(chǎng)景和戰(zhàn)略決策核心挑戰(zhàn)包括能夠應(yīng)對(duì)整個(gè)端到端工業(yè)系統(tǒng)的復(fù)雜性的系統(tǒng)分解和算法方法;計(jì)算能力和數(shù)據(jù)采集也是關(guān)鍵挑戰(zhàn)1-3年（有限規(guī)模）3-5年以上（整個(gè)工業(yè)系統(tǒng)）數(shù)據(jù)可視化和儀表板VR/AR/MR可視化使員工和管理人員能夠理解和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù);它們還可以實(shí)現(xiàn)逼真的數(shù)字孿生渲染圖形、存在、邏輯和物理引擎仍然需要對(duì)真實(shí)世界渲染進(jìn)行重大的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)；沉浸式復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)可視化仍然相對(duì)不成熟協(xié)作技術(shù)促進(jìn)虛擬環(huán)境中的個(gè)人協(xié)作，包括商業(yè)交易提高體驗(yàn)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)速度和安全性是當(dāng)前的挑戰(zhàn)計(jì)算能力需要高HPC、云和邊緣計(jì)算能力來(lái)操作復(fù)雜的全系統(tǒng)數(shù)字孿生；量子計(jì)算可能是復(fù)雜模擬的解決方案；低代碼/無(wú)代碼是所需新軟件的關(guān)鍵推動(dòng)因素大規(guī)模全系統(tǒng)數(shù)字孿生可能需要增加一個(gè)數(shù)量級(jí)的容量；開(kāi)發(fā)領(lǐng)域包括邊緣/云混合，新的HPC技術(shù)，以及成熟度低得多的量子計(jì)算10年+量子●HighModerate來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003在接下來(lái)的部分中，我們提供了這些技術(shù)構(gòu)建塊的狀態(tài)，成熟度和對(duì)工業(yè)元的影響的更多詳細(xì)信息。真實(shí)數(shù)據(jù)交換(IoT)關(guān)鍵數(shù)據(jù)6全球市場(chǎng)規(guī)模（2021年）：>1500億美元成熟度:TRL7-8-雖然基礎(chǔ)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)成熟，但進(jìn)一步的技術(shù)發(fā)展?jié)摿θ匀缓艽箢A(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)五年復(fù)合年增長(zhǎng)率>20%發(fā)展差距：中度機(jī)器對(duì)機(jī)器連接的數(shù)量:10-300億（2022-2025年）不確定度:中度Description物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供了數(shù)字孿生可以與現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)交換“熱”（當(dāng)前）數(shù)據(jù)的手段。物聯(lián)網(wǎng)在幾乎所有行業(yè)領(lǐng)域以及城市和家庭使用中都有應(yīng)用?；炯夹g(shù)在技術(shù)就緒級(jí)別(TRL）7-8（有關(guān)TRL的完整描述，請(qǐng)參見(jiàn)附錄1）已經(jīng)相當(dāng)成熟，但還需要進(jìn)一步的發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)具有實(shí)時(shí)端到端連接的更復(fù)雜的數(shù)字孿生。發(fā)展需要當(dāng)前的發(fā)展重點(diǎn)包括改善網(wǎng)絡(luò)安全平臺(tái)和擴(kuò)展邊緣計(jì)算解決方案（邊緣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備），智能傳感器和AI融合，傳感器融合/小型化以及新的傳感器應(yīng)用。與AI（智能傳感器）的融合，提高性能以及在更廣泛的參數(shù)范圍內(nèi)擴(kuò)展應(yīng)用程序，都是開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的數(shù)字孿生的推動(dòng)力。真正的數(shù)據(jù)交換(ERP系統(tǒng))全球市場(chǎng)規(guī)模（2021年>450億美元成熟度:TRL8-9-ERP技術(shù)已經(jīng)成熟，但工業(yè)Metaverse將需要大量的新能力開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)八年復(fù)合年增長(zhǎng)率>9%發(fā)展差距：中度不確定度:中度Description越來(lái)越復(fù)雜的數(shù)字孿生，包括業(yè)務(wù)流程以及來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和其他新技術(shù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)，將對(duì)ERP數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、共享、分析和可視化提出沉重的要求。發(fā)展需要當(dāng)前的開(kāi)發(fā)重點(diǎn)包括端到端安全性，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)（例如云更大的可擴(kuò)展性和靈活性,采用區(qū)塊鏈（例如用于加密交易）以及其他基于云的服務(wù)（例如遠(yuǎn)程協(xié)助和ML驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析）。6亞瑟·D·利特爾，物聯(lián)網(wǎng)分析。7亞瑟·D·利特爾，甲骨文，財(cái)富商業(yè)洞察。藍(lán)移/報(bào)告003Description藍(lán)移/報(bào)告003Description人工智能關(guān)鍵數(shù)據(jù)8全球市場(chǎng)規(guī)模（2022年>1000億美元成熟度:TRL6-7-AI的不同子組處于不同的成熟度；我們現(xiàn)在可能正在進(jìn)入更陡峭的發(fā)展階段預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)八年復(fù)合年增長(zhǎng)率超過(guò)38%發(fā)展差距：高不確定度:中度DescriptionAI類(lèi)別包括一般智能，推理，知識(shí)表示，計(jì)劃，學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理（NLP），感知以及移動(dòng)和操縱對(duì)象的能力。它對(duì)工業(yè)和社會(huì)的適用性是廣泛的。在數(shù)十年來(lái)AI開(kāi)發(fā)和采用慢于預(yù)期之后，一些NLP應(yīng)用程序現(xiàn)在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。AI是跨多個(gè)領(lǐng)域的工業(yè)Metaverse的關(guān)鍵技術(shù)。它是大規(guī)模VR/頭像創(chuàng)建，高級(jí)HMI和數(shù)據(jù)分析/解釋?zhuān)貏e是預(yù)測(cè)分析的工具。與物聯(lián)網(wǎng)和復(fù)雜系統(tǒng)建模等其他相關(guān)技術(shù)的融合也是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)字孿生的關(guān)鍵。發(fā)展需要雖然人工智能正在迅速成熟，但它面臨著多種挑戰(zhàn)，包括算法可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力限制。當(dāng)前的開(kāi)發(fā)重點(diǎn)包括改進(jìn)的處理器芯片（e。Procedre，張量處理單元），更高速的網(wǎng)絡(luò)，更大的網(wǎng)絡(luò)帶寬保證，AI研發(fā)云平臺(tái)，克服存儲(chǔ)限制（例如Procedre，通過(guò)高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)集），數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)安全和道德。復(fù)雜系統(tǒng)建模關(guān)鍵數(shù)據(jù)9全球市場(chǎng)規(guī)模（2022年$10-$150billion成熟度:TRL6-8-雖然基本方法很發(fā)達(dá)，但這種非常大規(guī)模的工業(yè)系統(tǒng)應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)仍然有限，許多挑戰(zhàn)仍然存在預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)八年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為10%-15%發(fā)展差距：中度不確定度:中度復(fù)雜系統(tǒng)的建模方法很多。復(fù)雜系統(tǒng)的分析不能只用系統(tǒng)分解和邏輯分析的經(jīng)典方法來(lái)進(jìn)行；需要一個(gè)框架來(lái)整合幾種能夠從不同角度看待問(wèn)題的方法，包括:-結(jié)構(gòu)/拓?fù)浞椒?基于系統(tǒng)分析，圖論，統(tǒng)計(jì)物理等。-統(tǒng)計(jì)和邏輯方法-基于系統(tǒng)分析，層次和邏輯樹(shù)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。-現(xiàn)象學(xué)方法-基于傳遞函數(shù)，狀態(tài)動(dòng)態(tài)建模，輸入輸出建模和控制理論，基于代理的建模等。-流動(dòng)方法-基于系統(tǒng)中發(fā)生的過(guò)程的詳細(xì)機(jī)械模型（和計(jì)算機(jī)代碼）8亞瑟·D·利特爾，優(yōu)先研究。9亞瑟·D·利特爾。“復(fù)雜系統(tǒng)及其在交通運(yùn)輸行業(yè)的具體應(yīng)用回顧”。Presans，2016年。藍(lán)移/報(bào)告藍(lán)移/報(bào)告003復(fù)雜系統(tǒng)建模將在工業(yè)Metaverse的開(kāi)發(fā)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。它對(duì)于模擬現(xiàn)實(shí)世界的工業(yè)系統(tǒng)，超越實(shí)物資產(chǎn)操作以及運(yùn)行未來(lái)的管理決策方案至關(guān)重要。發(fā)展需要實(shí)現(xiàn)工業(yè)Metaverse的核心挑戰(zhàn)包括開(kāi)發(fā)能夠應(yīng)對(duì)實(shí)際端到端工業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的系統(tǒng)分解和算法方法。計(jì)算能力和數(shù)據(jù)采集也是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)可視化和儀表板數(shù)據(jù)可視化全球市場(chǎng)規(guī)模（2021年>90億美元成熟度:TRL6-7-有進(jìn)一步開(kāi)發(fā)沉浸式工具的空間，這些工具可能適合理解高度復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)集；HMI技術(shù)也需要大量的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)六年復(fù)合年增長(zhǎng)率為10%HMI全球市場(chǎng)規(guī)模（2021年>40億美元預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)四年復(fù)合年增長(zhǎng)率為10%發(fā)展差距：中度不確定度:中度數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在三個(gè)方面是Metaverse的基礎(chǔ)：1.VR/AR/MR可視化。Metaverse的“世界引擎”包括圖形，狀態(tài)，邏輯和物理維度。復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化是另一個(gè)關(guān)鍵類(lèi)別，其中使用新穎的可視化和儀表板來(lái)增強(qiáng)數(shù)據(jù)解釋?zhuān)ǔ两交蚱渌?.AI驅(qū)動(dòng)的可視化。AI是開(kāi)發(fā)Metaverse模擬和表示的關(guān)鍵工具?；贏I的數(shù)據(jù)分析得益于可視化技術(shù)。3.HMI技術(shù)?！拜敵觥盚MI技術(shù)包括VR/AR耳機(jī)，全息，觸覺(jué)和腦機(jī)接口（BCI）。BCI和身體技術(shù)也是“輸入”HMI將數(shù)據(jù)從人類(lèi)傳遞到機(jī)器的關(guān)鍵。圖形、存在、邏輯和物理引擎仍然需要顯著的進(jìn)一步發(fā)展以用于真實(shí)世界渲染。計(jì)算能力也是一個(gè)障礙。然而，對(duì)于許多工業(yè)Metaverse應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)，“完美”的現(xiàn)實(shí)可能不如消費(fèi)者M(jìn)etaverse重要，因?yàn)樵S多非沉浸式數(shù)據(jù)可視化工具和儀表板已經(jīng)存在。然而,差的HMI性能仍然是更多使用的障礙。有進(jìn)一步開(kāi)發(fā)的沉浸式工具的空間，可能適用于理解高度復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)集，而HMI技術(shù)(特別是BCI）也需要大量的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)。Description發(fā)展需要10亞瑟·D·利特爾，環(huán)球新聞連線，Statista。藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003協(xié)作技術(shù)全球市場(chǎng)規(guī)模（2022年>100億美元成熟度:TRL8-9-協(xié)作工具已經(jīng)部署，盡管仍有重大改進(jìn)需求預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)五年復(fù)合年增長(zhǎng)率>3%發(fā)展差距：中度不確定度:中度Description在Metaverse中，協(xié)作技術(shù)有三種不同的形式：1.企業(yè)協(xié)作工具。盡管用戶體驗(yàn)需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)，但MicrosoftMesh和MetaHorizonWorkrooms等虛擬工作環(huán)境工具已經(jīng)存在。2.Web3交易工具。這些與基于令牌的經(jīng)濟(jì)學(xué)和權(quán)力下放有關(guān)，以促進(jìn)Metaverse中的商業(yè)交易。區(qū)塊鏈，加密貨幣和NFT都是相關(guān)的Web3工具。3.API架構(gòu)。API使應(yīng)用程序能夠輕松安全地交換數(shù)據(jù)和功能。它們是軟件創(chuàng)新和互操作性的推動(dòng)者。發(fā)展需要雖然已經(jīng)部署了協(xié)作工具，但它們需要進(jìn)行重大改進(jìn)。企業(yè)協(xié)作工具尤其如此。由于這是大多數(shù)員工對(duì)IdstrialMetaverse的第一次體驗(yàn)，因此當(dāng)前糟糕的用戶體驗(yàn)成為采用的重要障礙。雖然Web3工具不依賴(lài)于Metaverse，但它們的可用性和有效性將有助于推動(dòng)企業(yè)進(jìn)一步采用Metaverse。協(xié)作技術(shù)的當(dāng)前發(fā)展領(lǐng)域包括網(wǎng)絡(luò)安全，更高速的網(wǎng)絡(luò)，更大的網(wǎng)絡(luò)帶寬保證和基于云的存儲(chǔ)系統(tǒng)。計(jì)算能力-微控制器全球市場(chǎng)規(guī)模（2021年>800億美元成熟度:TRL7-8-硬件技術(shù)已成熟，盡管仍需要進(jìn)一步的技術(shù)開(kāi)發(fā)以適應(yīng)Metaverse應(yīng)用程序預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)：未來(lái)八年復(fù)合年增長(zhǎng)率>4%發(fā)展差距：中度不確定度:中度Description操作IndustrialMetaverse系統(tǒng)或?qū)⑵渌夹g(shù)集成到其體系結(jié)構(gòu)中需要可擴(kuò)展的處理單元能力。這種計(jì)算能力由兩種不同類(lèi)型的微芯片驅(qū)動(dòng)-確定數(shù)據(jù)處理速度的通用中央處理單元(CPU)和使用的專(zhuān)用圖形處理單元(GPU)用于渲染圖像或視頻以及支持高性能計(jì)算(HPC)、AR/VR、AI或ML應(yīng)用程序。雖然CPU性能只會(huì)看到有限的效率改進(jìn)，但由于摩爾定律，尚未達(dá)到GPU的最佳利用率水平，并且仍然存在軟件挑戰(zhàn)。發(fā)展需要因此,當(dāng)前的發(fā)展集中于創(chuàng)建通?；谠频慕鉀Q方案,其在優(yōu)化GPU的容量和利用率的同時(shí)并行化CPU/GPU處理能力。11亞瑟·D·利特爾，商業(yè)研究公司。12亞瑟·D·利特爾，“未來(lái)市場(chǎng)洞察”，“大觀研究”。藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003計(jì)算能力-常規(guī)全球市場(chǎng)規(guī)模HPC(2021年):~650億美元成熟度:TRL6-8-基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)已經(jīng)成熟，盡管仍需要進(jìn)一步的技術(shù)開(kāi)發(fā)以適應(yīng)Metaverse應(yīng)用程序預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)HPC：復(fù)合年增長(zhǎng)率>7%發(fā)展差距：中度不確定度:中度傳統(tǒng)的計(jì)算能力類(lèi)別包括三個(gè)方面：1.邊緣計(jì)算。一種分布式IT體系結(jié)構(gòu)，其中客戶端數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)外圍進(jìn)行處理，盡可能靠近原始源。2.云計(jì)算。通過(guò)Internet按需交付IT資源，即付即用定價(jià)，而無(wú)需購(gòu)買(mǎi)、擁有和維護(hù)物理服務(wù)器。3.高性能計(jì)算。使用超級(jí)計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)集群解決高級(jí)計(jì)算問(wèn)題。傳統(tǒng)計(jì)算能力周?chē)幕A(chǔ)設(shè)施正在快速發(fā)展。邊緣和云計(jì)算的混合將對(duì)工業(yè)Metaverse非常有價(jià)值。這些混合云將幫助提供商提高運(yùn)營(yíng)效率，同時(shí)托管工業(yè)Metaverse并幫助消除停機(jī)通過(guò)在保護(hù)個(gè)人信息的同時(shí)使托管資源更接近最終用戶的問(wèn)題。與混合云一樣,當(dāng)前的開(kāi)發(fā)優(yōu)先事項(xiàng)包括網(wǎng)絡(luò)安全、改進(jìn)使能技術(shù)(例如冷卻)、增加帶寬以及創(chuàng)建更多樣化的求解器/編譯器以允許靈活和并行地利用計(jì)算能力,結(jié)合計(jì)算功率混合的半自動(dòng)選擇。在傳統(tǒng)計(jì)算中的這些當(dāng)前發(fā)展可以補(bǔ)償微芯片級(jí)處理速度的限制，實(shí)際需求由工業(yè)元應(yīng)用定義。Description發(fā)展需要藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003計(jì)算能力-量子預(yù)計(jì)全球投資（2022年）：~250億美元成熟度:TRL3-4-量子計(jì)算技術(shù)仍處于概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室規(guī)模，商業(yè)滲透可能需要10-30年的時(shí)間2030年增長(zhǎng)預(yù)測(cè)：<50億美元至>600億美元（取決于來(lái)源）發(fā)展差距：高不確定度:高Description量子計(jì)算（QC）利用糾纏量子比特（qubits）陣列的特性來(lái)提供適合于解決具有指數(shù)級(jí)復(fù)雜性的問(wèn)題的計(jì)算能力。它可以應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)仿真，優(yōu)化，AI/ML處理和密碼學(xué)等領(lǐng)域。發(fā)展需要質(zhì)量控制距離商業(yè)可行性還有至少10年的時(shí)間，并且仍然處于概念驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)室規(guī)模（TRL3-4）。至少有五個(gè)相互競(jìng)爭(zhēng)的硬件范例和主要技術(shù)挑戰(zhàn)仍有待克服。因此，質(zhì)量控制將彌合巨大的發(fā)展差距以實(shí)現(xiàn)成熟，存在高度的不確定性。如果成功，第一個(gè)IdstrialMetaverseQC應(yīng)用程序可能會(huì)圍繞通信，安全和加密。QC能力最終還可以為關(guān)鍵的工業(yè)Metaverse復(fù)雜系統(tǒng)仿真任務(wù)提供解決方案，這將超出傳統(tǒng)計(jì)算。為了可行，QC處理需要通過(guò)云訪問(wèn)實(shí)時(shí)可用，可能與傳統(tǒng)的計(jì)算能力相結(jié)合。藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003“總的來(lái)說(shuō)，這張照片表明,在實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)數(shù)字孿生之前，需要五年或更長(zhǎng)時(shí)間。4CHAPTER什么是工業(yè)金屬對(duì)業(yè)務(wù)?藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告0034工業(yè)隱喻對(duì)企業(yè)的潛在價(jià)值是什么？在本章中，我們?cè)u(píng)估了工業(yè)的規(guī)模和未來(lái)的增長(zhǎng)Metaverse市場(chǎng)，提供不同功能類(lèi)別和行業(yè)的當(dāng)前用例概述，并查看當(dāng)工業(yè)Metaverse進(jìn)一步發(fā)展時(shí)可能出現(xiàn)的潛在未來(lái)用例。藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)隱喻的市場(chǎng)規(guī)模為了評(píng)估工業(yè)Metaverse市場(chǎng)的規(guī)模，必須明確包括和排除哪些內(nèi)容。我們已經(jīng)定義了工業(yè)隱喻市場(chǎng)，包括以下內(nèi)容：-所有的數(shù)字孿生市場(chǎng)-VR/AR/MR市場(chǎng)的工業(yè)部門(mén)，不包括消費(fèi)者部門(mén)-大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和區(qū)塊鏈?zhǔn)袌?chǎng)(>50%，取決于定義)其他工業(yè)4.0技術(shù)，如機(jī)器人和3D打印被排除在外，計(jì)算和電信基礎(chǔ)設(shè)施市場(chǎng)也被排除在外，因?yàn)樗鼈兣c整個(gè)數(shù)字市場(chǎng)相關(guān)。基于這個(gè)范圍，我們已經(jīng)從不同的來(lái)源看了一系列市場(chǎng)預(yù)測(cè)，以表明市場(chǎng)潛力（見(jiàn)圖13）。請(qǐng)注意，我們沒(méi)有進(jìn)行任何自下而上的初級(jí)研究。藍(lán)移/報(bào)告003藍(lán)移/報(bào)告003如圖13所示，2023年工業(yè)Metaverse市場(chǎng)規(guī)模在$100-$150十億范圍。這小于許多現(xiàn)有的工業(yè)4.0市場(chǎng)估計(jì)，這是合乎邏輯的，因?yàn)樗懦藱C(jī)器人和3D打印等技術(shù)。行業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)增長(zhǎng)存在很大差異4.0fromdifferentsources,and,indeed,anysuchforecastsshouldbetreatedwithagreatdealofcaution.Ourconservative2030forecastfortheIndustrialMetaversemarketis$4000億，盡管上行可能是>1萬(wàn)億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率在20%至30%之間。這個(gè)范圍很寬，但與之前ADL對(duì)更廣泛的Metaverse的估計(jì)一致，其中包括保守的5,000億美元的低端和數(shù)萬(wàn)億美元的高端（請(qǐng)參閱“TheMetaverse，超越幻想”）。無(wú)論八到十年的實(shí)際數(shù)字如何，很明顯市場(chǎng)潛力非常大。當(dāng)前工業(yè)Metaverse用例今天的工業(yè)Metaverse用例可以大致分為四類(lèi)：優(yōu)化、培訓(xùn)、技術(shù)工具和管理工具。優(yōu)化-工廠/生產(chǎn)線運(yùn)營(yíng)效率改進(jìn)-預(yù)測(cè)性維護(hù)優(yōu)化-產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化-供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)改進(jìn)-銷(xiāo)售運(yùn)營(yíng)改進(jìn)-客戶服務(wù)改進(jìn)復(fù)合年增長(zhǎng)率MarketsandMarkets財(cái)富商業(yè)見(jiàn)解和MarketsandMarkets財(cái)富商業(yè)見(jiàn)解和GlobalNewsWireIMARC集團(tuán) 研究與市場(chǎng)來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/報(bào)告003 工業(yè)4.0工業(yè)隱喻化藍(lán)移/報(bào)告003 工業(yè)4.0工業(yè)隱喻化進(jìn) 護(hù)來(lái)自不同來(lái)源的工業(yè)4.0的市場(chǎng)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)存在很大差異。培訓(xùn)-業(yè)務(wù)人員培訓(xùn)-安全和應(yīng)急培訓(xùn)-遠(yuǎn)程培訓(xùn)-產(chǎn)品培訓(xùn)技術(shù)工具-設(shè)計(jì)/施工集成和設(shè)計(jì)工具-資產(chǎn)檢查/維護(hù)工具-遠(yuǎn)程資產(chǎn)故障排除/問(wèn)題解決-高級(jí)數(shù)據(jù)分析-BIM管理工具-虛擬會(huì)議工具-虛擬協(xié)作/車(chē)間工具-客戶互動(dòng)工具這些用例類(lèi)別跨越典型公司的大多數(shù)業(yè)務(wù)功能，如圖14所示。整個(gè)系統(tǒng)數(shù)字孿生離散數(shù)字雙胞胎計(jì)算機(jī)化&連通性來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/報(bào)告003藍(lán)移/報(bào)告003)來(lái)源：ArthurD.當(dāng)前用例涵蓋了工業(yè)元觀點(diǎn)的第一階段，與工業(yè)4.0重疊。請(qǐng)參見(jiàn)附錄3,了解根據(jù)實(shí)際示例并按行業(yè)、類(lèi)別和目標(biāo)組織的30個(gè)用例的非詳盡列表。這些如圖15所示。未來(lái)工業(yè)Metaverse用例深入研究未來(lái)的用例表明，它們通過(guò)增強(qiáng)戰(zhàn)略管理有效性為大公司提供了重大突破的好處，如圖16所示。盡管在此階段無(wú)法預(yù)測(cè)絕對(duì)數(shù)字，但可以安全地假設(shè)它們可以提供兩位數(shù)的百分比性能改進(jìn)。優(yōu)化培訓(xùn)技術(shù)工具管理工具非詳盡。Little圖16-未來(lái)工業(yè)Metaverse用例的潛在好處略化.模擬從原材料到使.模擬整個(gè)維護(hù)工作.將VR/AR培訓(xùn)擴(kuò)展.整體，集成的方法.模擬銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)、客.模擬整個(gè)供應(yīng)鏈和.模擬財(cái)務(wù)選擇的業(yè).模擬戰(zhàn)略選擇的業(yè)用壽命結(jié)束的端到,包括人員和實(shí)物到操作之外來(lái)設(shè)計(jì)產(chǎn)品和過(guò)程戶關(guān)系、客戶行為合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)務(wù)影響務(wù)影響端可持續(xù)性影響資產(chǎn)包括業(yè)務(wù)管理網(wǎng)絡(luò).確定關(guān)鍵戰(zhàn).更好的最佳維.使用全系統(tǒng)數(shù)字模.評(píng)估新產(chǎn)品/修.更好地優(yōu)化銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò).優(yōu)化采購(gòu)和采購(gòu)策.更好地了解收購(gòu)和.更好地理解意外或難略決策的可護(hù)設(shè)計(jì)擬，提供定制的頂改產(chǎn)品的業(yè)務(wù)增和運(yùn)營(yíng)略撤資的總體影響以預(yù)測(cè)的結(jié)果持續(xù)性影響戰(zhàn)略、流程和組織級(jí)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和管理值.評(píng)估可能的影響.了解更好的供應(yīng)鏈.對(duì)不斷變化的形勢(shì).在承諾資金之前和.降低維護(hù)成本，提培訓(xùn).優(yōu)化生產(chǎn)系統(tǒng)，整營(yíng)銷(xiāo)策略漏洞作出更快的戰(zhàn)略反尋找優(yōu)化的解決投資選擇高效能.虛擬化所有功能合產(chǎn)品和流程&風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)方案.確定最佳的零凈&效率和專(zhuān)業(yè)培訓(xùn).對(duì)不斷變化的形勢(shì)增長(zhǎng)策略作出更快的戰(zhàn)略反.加強(qiáng)對(duì)可持續(xù)性影響的控制，提高透明度應(yīng)來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)元觀點(diǎn)中的當(dāng)前參與者目前有數(shù)以百計(jì)的公司積極提供支撐工業(yè)元觀點(diǎn)的技術(shù)。圖17顯示了這些公司的有限選擇，根據(jù)第3章中概述的技術(shù)構(gòu)建塊進(jìn)行分組。我們?cè)诟戒?中分享了所選擇的工業(yè)元觀點(diǎn)/數(shù)字孿生參與者的更詳細(xì)簡(jiǎn)介。Itshouldbenotedthatmanyplayersareinvolvedinmultipletechnologybuildingblocks.Obviously,manyofthesecompaniesarealsoinvolvedindevelopingthearchitectureofthewiderMetaverse,assetoutin"TheMetaverse,beyondFantasy."許多玩家參與了多種技術(shù)構(gòu)建非詳盡非詳盡SIEMENSABBCrmcrminelSIEMENSSIEMENSUnttyMicrosoftslackclickupAirtableMicrosoftQlikQintel.CXR.AGENCYfunneYORDMicrosoftholdedMicrosoftbrescale，chimpare來(lái)源：ArthurD.Little藍(lán)移/藍(lán)移/報(bào)告003工業(yè)隱喻的近期市場(chǎng)走勢(shì)IndustrialMetaverse市場(chǎng)仍然相對(duì)不成熟，預(yù)計(jì)中期可能會(huì)出現(xiàn)重大增長(zhǎng)。鑒于當(dāng)前技術(shù)行業(yè)面臨的壓力，以及IndustrialMetaverse當(dāng)前缺乏可觀的收入，這導(dǎo)致了一些舉措的縮減，作為更廣泛的技術(shù)行業(yè)裁員的一部分。例如：-2022年11月，Meta宣布將裁員11,000人員工，占其員工總數(shù)的13%。2023年4月宣布了進(jìn)一步裁員10,000人的計(jì)劃。-2023年2月，微軟關(guān)閉了僅在四個(gè)月前成立的100人的IndustrialMetaverse團(tuán)隊(duì)，以及關(guān)閉其AltspaceVR和MixedRealityToolkit團(tuán)隊(duì)。這是一項(xiàng)更廣泛的10,00