从soc的模型到制造它们的晶圆厂，数字双胞胎正被应用于整个半导体行业。
作为消费者，我们并不总是意识到我们周围的汽车、移动设备、电脑和日常消费品所产生的所有数据。在大多数情况下，我们甚至更不知道在今天我们已经习惯了的设备和系统的开发和生产过程中发生了什么。在最近的DATE 2021会议上，关于网络物理系统的特殊日子提供了一些关于数字孪生、AI/ML以及汽车和工业应用的嵌入式开发的迷人见解。演讲以激动人心的主题演讲收尾意法半导体的Philippe Magarshack以及一个关于EDA角色的小组。
Enrico Macii教授来自都灵理工大学主持了这个特别的日子，我是他的联合主席，介绍了行业观点。作为传统嵌入式系统的延伸，cyber-physical系统将相互交织的物理和软件组件结合起来，构建基于传感器的、支持通信的自主系统。它们代表了用于汽车和工业应用的生产系统、消费者智能家居和机器人应用网络、用于交通的系统中的系统应用以及自动驾驶的关键使能技术。
菲利普·马加沙克的主题演讲是那天的亮点。作为ST集团战略技术和系统架构副总裁，我们聘请他是因为他在这一主题上的独特观点。”生活。“增强”是ST的标志中的标语，表明它对每个消费者的日常活动的影响。ST也在他们的生产中使用信息物理系统。
Philippe确定了三个与cps相关的目标领域作为ST的重点:智能工业、工业物联网(IIoT)和5G以及智能城市。对于智能工业，信息物理系统提高了操作的敏捷性和自主性，使环境更安全，优化能源效率，并提高生产力。在工业物联网和5G领域，Philippe描述了5G如何加速工业物联网的普及，工业物联网数据对推动云服务的影响，以及更智能的自主对象。近端和远端端安全和AI/ML处理将在这里发挥重要作用。
在“智慧城市”领域，网络-物理系统可实现更高效的城市基础设施和增强的服务，如智能停车和电动自行车租赁。鉴于城市规模庞大，可控LED照明的能源效率也是一个关键的话题。在考虑安全性和各种连接类型的情况下，用于自主决策的传感、执行和嵌入式处理的需求是非常多样化的。由此产生的32位通用mpu和mcu产品组合提供17种不同的设计，以满足对高性能和主流性能、超低功耗和无线连接的各种需求。
结果可能相当深远。例如，在美国康涅狄格州的一家钣金厂，生产率提高了17%至20%。资产跟踪采用超宽带技术的厘米精度定位，为工人可以访问设备附近的区域提供地理围栏，并通过导航、防碰撞和交通管理提高安全性。数据分析优化了工人、工具和材料的分配和位置。
Philippe还介绍了ST在其位于法国Crolles的300mm晶圆厂中对网络物理系统的使用。该晶圆厂每周生产6300片晶圆，每天生成3TB数据，用于车间优化、高级缺陷分类、设备生产率优化、过程控制和优化、良率斜坡管理以及实现可制造性设计。他们已经应用了自己的芯片(当然)来监控晶圆处理和本地AI处理，以分析真空泵、风扇和压缩机的振动。ST每月削减一半的晶圆废料，这似乎只是一个开始。
三个主要的数字孪生应用领域。(来源:Frank Schirrmeister, Cadence Design Systems)
数字双胞胎在信息物理系统中也扮演着至关重要的角色。对我来说，它们可以分为三个不同的类别:专注于构建更好产品的系统开发，生产过程优化，以及预测维护问题和产品生命周期管理的生命周期影响。soc的数字双胞胎允许无限的可见性，并能够验证对抗策略，以及可靠性、安全性和老化性的评估。数字双胞胎如何从SoC扩展到工厂级别的说明令人印象深刻。意法半导体的工厂拥有150辆汽车，每天运输6万辆，运输480吨，每辆车平均每天行驶45公里。晶圆厂的数字双胞胎允许对数百万种组合进行实时优化，并有一个实时GUI连接数字和物理双胞胎进行监督。
用于soc、设备和晶圆厂的数字双胞胎。(来源:意法半导体Philippe Magarshack)
ST公司在应用数字双胞胎方面做得很好。在2021年，使用数字孪生模型进行了汽车即服务优化查尔斯·斯坦梅茨（哈姆-利普施塔特应用科学大学)和用于制造系统的认知数字双胞胎的描述加州大学欧文分校的穆罕默德·阿尔·法鲁克．莎拉Vinco（都灵理工大学)介绍了数字双胞胎的扩展，以优化通信和能源消耗托马斯Markwirth（弗劳恩霍夫研究所für软件与系统技术)演示了在不改变虚拟原型模型的情况下，将故障结构动态引入数字双胞胎的结果。
不出所料，AI/ML也扮演着关键角色。DATE 2021特别日的主题是随机归档的3D工业零件的拣箱演示(Sukhan李，韩国成均馆大学),人工智能/毫升用于医疗、航空航天和汽车应用的增材制造中的缺陷检测(大卫•坎尼扎罗，都灵理工大学)．Zijie任,华南理工大学，讨论了机器学习如何提高数字双胞胎的认知、推理和决策能力。最后,迈克尔·许，勃兰登堡应用科学大学他的团队展示了如何人工神经网络S自动化高性能高效实现质谱和核磁共振波谱的应用工业化学过程。
在今天的第三个环节，教授。哈拉尔德Schenk提供了一个嵌入式教程，其中在“创新校园电子和微传感器技术Cottbus”(iCampμs)的背景下实际演示了微传感器和传感器节点的使用。教授。罗尔夫恩斯特（Technische Universität布伦瑞克)在automotive和AUTOSAR上下文中介绍了系统级“逻辑执行时”(LET)编程的运行时环境。Birgit Vogel-Heuser（慕尼黑工业大学)以管理网络物理生产系统中控制软件的可变性和可重用性为主题的演讲结束了本次会议，重点介绍了使用家族模型记录软件部件的依赖关系及其可变性的挑战。
信息物理系统是我们这个日益庞大的世界的重要组成部分。它们产生、传输和处理的数据量进一步推动了对计算软件和特定领域半导体组件的需求。
美丽的新世界，我们来了!
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