工業數位孿生在產品生命週期的應用

摘要：工業數位孿生與產品生命週期都面臨相同的跨公司議題，產品數據在跨公司的障礙始終存在。生命週期數位化的前題是不能有數據跨公司障礙。但只要有交易，產品的生命週期就會跨公司。所以就衍生一個期待：透過工業數位孿生讓產品數據穿過跨公司障礙。這期待也就是本文的切入點，主要試圖從文獻中找出產品生命週期數位化在跨公司的困難點，以及運用新興的工業數位孿生在產品生命週期的國際新提案。
Abstract：Both the industrial digital twin and the product life cycle face the same cross-company issues, and barriers to cross-company product data always exist. The premise of life cycle digitization is that there should be no cross-company data barriers. But as long as there is a transaction, the product life cycle will cross the company. Therefore, an expectation is derived: through industrial digital twins, product data can pass through cross-company barriers. This expectation is the entry point of this article, mainly trying to find out the cross-company difficulties in the digitalization of product life cycle from the literature, and the new international proposals for using emerging industrial digital twins in the product life cycle.

關鍵詞：工業數位孿生、產品生命週期、應用情境
Keywords：Industrial digital twin, Product life cycle, Scenarios

前言
產品生命週期(Life Cycle)是個非常傳統的名詞，但卻與現在製造領域幾個熱門的話題都脫不了關係。傳統製造設備在交貨時最常考慮的就是出廠品質與保固期，但最近預測保養興起，僅考慮保固期已經不夠了，必須要延伸為產品生命週期思維。碳足跡是另一例子，努力降低產品在自己廠內累積的碳足跡固然重要，但產品碳足跡盤査規則是採生命週期盤査，產品出廠後的碳排放仍需納入計算。
工業數位孿生可說下接虛實整合系統(Cyber-Physical System)的地氣，上接工業元宇宙的未來期待。一副頭頭是道的姿態，但這姿態在工業場景上反而陷入混沌，因為工業應用需要標準、典範案例、導入SOP…等等可掌握的項目，再高深強大的功能還不如穩定可靠再加上看得到。
工業數位孿生與產品生命週期都會面臨“跨公司”與“產品數據”議題，工業數位孿生是工業產品與數位表達的對應關係，工業產品無可避免地會跨公司，工業數位孿生也就必須要能跨公司，否則功能必然折損。另一方面，產品數據在跨公司的障礙始終存在，因為毎家公司都將產品相關數據視為營業祕密，譬如機械模組生產廠很慎重地控管模組加工數據，購買模組用在機器上的機械廠就很在乎調機數據，最後買了機器的機械模組終端使用廠則對使用數據十分保密。但生命週期數位化的前題是不能有數據跨公司障礙，因為只要有交易，產品的生命週期就會跨公司，一旦數據跨公司有障礙，生命週期數位化就淪為空談。所以就衍生一個期待：是否可以透過工業數位孿生夾帶產品數據穿過跨公司障礙。這也就是本文的切入點，主要從文獻中找出產品生命週期在跨公司的現況及關鍵點，以及運用新興的工業數位孿生在產品生命週期的國際新提案。
工業數位孿生在產品生命週期的應用情境與機會
本文分成六個部分，第一部分為數位孿生與工業數位孿生；第二部分為產品生命週期；第三部分為產品生命週期的時代意義與機會；第四部分為工業數位孿生應用在產品生命週期；第五部分為跨域瓶頸與協同整合；第六部分為新興提案。
1.數位孿生與工業數位孿生
工業數位孿生(Industrial Digital Twin)顧名思義是數位孿生的工業領域應用，依ISO 23247-1 [1]的名詞定義，所謂數位孿生是：符合目的的可觀察製造元素的數位表達，具有使元素及其數位表達以適當的同步速率收斂的方法(fit for purpose digital representation of an observable manufacturing element with a means to enable convergence between the element and its digital representation at an appropriate rate of synchronization)，這定義是非常寬廣的定義，孿生是在“元素”與“數位表達”兩者之間的關係，而且同步地收斂。只是這定義並沒有將數位孿生限縮在工業物聯網IIoT範疇。在工業應用上工業數位孿生必然採用工業物聯網架構，同時也需一定程度的標準化。在這兩因素考量下，目前工業數位孿生的作法至少有6種 [2]，其中以德國工業4.0計畫發展的資產管理殼(Asset Administration Shell)，與Microsoft發展DTDL (The Digital Twin Definition Language )知名度較高。
在工業數位孿生的蓬勃發展氣氛下，就有更基礎的探討出現，譬如所謂的數位孿生理論(Digital Twin Theory)[3]，這理論就列出多項前提或假設，例如：
(1)數位孿生是資產的數位表達。
(2)數位孿生同時存在於多個地方。
(3)數位孿生有多種狀態。
(4)數位孿生在特定互動情況下具有特定語境狀態（context-specific state）。
(5)數位孿生的資訊模型可以無限大；它是一個實際的資訊模型。
(6)實際的資訊模型可以針對特定的應用情境進行有限逼近，以成為合理的資訊模型。
(7)合理的資訊模型不能只存在一個地方。
(8)合理的資訊模型從來都不是完全可視化的。
2.產品生命週期
產品生命週期從原來純屬產品規劃的概念，經過多年的演化，已經成為多面向與眾多應用的名詞，這也造成它與很多技術項目有關，甚至有產品生命週期管理(Product Lifecycle Management)以及生命週期工程學(Life Cycle Engineering)的出現。就以齒輪減速機為例，如圖1所示，生命週期橫跨整個產品歷程，從規劃設計就開始，歷經製造加工、檢驗、裝配、跑合及出廠測試等製造流程，再到使用、保養，甚至到報廢回收。不過，這說法很容易讓人誤解生命週期就是個單方向的歷程。事實上，整個生命週期存在著非常多的“數據”，這些數據就不是單方向。這些數據必須透過各種技術手段，讓生命週期裡相關人員都可更方便、更有效率使用。

圖1 生命週期的數據鏈接

依據IEC 62890-2020[4]，生命週期可分為類型和實例兩階段，之所以有必要區分類型(Type)和實例(Instance)，是因為生命週期往往不是單獨存在的，譬如組件-機器-工廠就可能同時存在並且相關，如圖2 [5]所示。不同業務合作夥伴及其各自的生命週期就必然存在交互作用。在規劃過程中，會考慮目標、條件及各種可能方案，並將它們稱為“類型”：
(1) 組件供應商將它們稱為“零件類型”：只有製造和隨後交付給客戶（機器製造商）才形成一個實例，機器製造商再將其視為外購組件。
(2) 機器製造商與他的客戶(工廠經營者)討論“機器類型”，並進行設計。特定機器的製造形成了另一個實例，然後由工廠操作員使用。
(3) 工廠經營者最初也將產品開發視為產品類型。只有收到訂單才會啟動生產並具體製造出產品實例，然後交付。

圖2 生命週期的類型和實例 [5]
資料來源：ZVEI 工研院機械所重製