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數(shù)字孿生是德國工業(yè)4.0架構和美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參考架構的重要內容，是制造業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵技術。數(shù)字孿生是通過設計工具、仿真工具、虛擬現(xiàn)實等數(shù)字化技術，將物理世界的各種屬性映射到數(shù)字世界中，形成實時同步、忠實映射、高保真度的數(shù)字鏡像。據(jù)IDC預測，到2020年，30%的全球2000強企業(yè)將利用來自數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)，提高產品創(chuàng)新能力和生產率，使企業(yè)收益提高25%。

1 數(shù)字孿生是制造業(yè)數(shù)字化轉型的關鍵技術

數(shù)字孿生構建虛實結合的數(shù)字空間。兩化融合、互聯(lián)網(wǎng)+、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都一直致力于彌合IT與OT之間的鴻溝，數(shù)字孿生恰好是IT與OT融合的橋梁。數(shù)字孿生由物理實體、數(shù)字孿生體以及他們之間的映射關系構成，物理實體是現(xiàn)實世界真實存在的實體，是數(shù)字孿生體的基礎；數(shù)字孿生體是在數(shù)字空間中，利用大數(shù)據(jù)分析、數(shù)學、統(tǒng)計、圖形、邏輯規(guī)則等不同方式進行仿真得到的模型。物理孿生體和數(shù)字孿生體之間，通過實時通信和忠實映射，實現(xiàn)緊密結合。物理實體在現(xiàn)實世界的運行數(shù)據(jù)，同步傳輸?shù)綌?shù)字孿生體，數(shù)字孿生體利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)對現(xiàn)實物理實體的模擬、分析和優(yōu)化。

數(shù)字孿生催生“數(shù)據(jù)+機理”新型算法模型。數(shù)字孿生是實體和邏輯在數(shù)字空間全生命周期的動態(tài)復制體，其本質是對數(shù)據(jù)和邏輯的孿生，也可以說是對數(shù)據(jù)和機理的孿生。傳統(tǒng)的算法模型大多是單獨基于物理實體第一性原理構建的機理模型，或者基于大數(shù)據(jù)分析構建的數(shù)據(jù)驅動模型，兩種算法模型之前存在割裂問題。在數(shù)字孿生體中，機理模型與數(shù)字驅動模型之間，實時交互，融合統(tǒng)一，催生出“數(shù)據(jù)+機理”新型算法模型，為解決工業(yè)機理模型建模難問題，提供了新的系統(tǒng)性方法和技術。

數(shù)字孿生推動工業(yè)軟件邁向高端化。數(shù)字孿生以工業(yè)微服務的形式出現(xiàn)，數(shù)字孿生API不僅僅是將物理實體的運行數(shù)據(jù)進行簡單采集聯(lián)網(wǎng)，而且還嵌入了基于專業(yè)領域的知識和生產管理經(jīng)驗的診斷、預測、決策模型，進而輸出企業(yè)工藝優(yōu)化方案和運行管理決策的解決方案。工業(yè)軟件通過直接調用一個或多個數(shù)字孿生API，可以直接獲取物理實體全生命周期的運行診斷、預測和決策信息，提高工業(yè)軟件開發(fā)、測試、部署的效率，實現(xiàn)基于數(shù)字孿生的高端化創(chuàng)新應用。

2 數(shù)字孿生在工業(yè)領域的應用場景

邊緣云：基于數(shù)字孿生開展面向設備的全狀態(tài)健康管理。在邊緣側，面向設備數(shù)字孿生應用的時間最早，可以追溯到CAX仿真時期，發(fā)展較為成熟。通過對人、機、料、法、環(huán)等生產要素的數(shù)字化、模型化、代碼化，構建物理實體設備的數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)對設備的全狀態(tài)健康管理。

在設備狀態(tài)檢測方面，通過對物理設備的幾何形狀、功能、歷史運行數(shù)據(jù)、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)（如軸承振動、轉軸轉速、定子電流、功率等）進行數(shù)字孿生建模，改變了傳統(tǒng)的實體設備運行的“黑箱”狀態(tài)，實時監(jiān)測設備的各部件的運行情況。例如，通用電氣擁有3萬個數(shù)字孿生的噴氣發(fā)動機，可實時獲取發(fā)動機的運行狀態(tài)、維修配件供應情況，以及飛行的環(huán)境溫度、灰塵條件等環(huán)境數(shù)據(jù)，為發(fā)動機安全運行提供保障。

在遠程故障診斷方面，數(shù)字孿生體將實體設備的歷史故障與維修數(shù)據(jù)、實時工況數(shù)據(jù)，與故障診斷知識庫（通常包括故障類型、現(xiàn)象、原因、相關要素、恢復應對措施）相連，利用機器學習技術和知識圖譜技術分析數(shù)字孿生體的情況，實現(xiàn)實體設備的故障檢測、判斷、定位與恢復。例如，美國空軍在數(shù)字空間建立了戰(zhàn)斗機的三維模型，每次飛行任務結束后，都會通過對數(shù)字孿生體進行遠程分析，評估飛機結構的可靠性狀況，以便遠程診斷實體飛機部件是否存在故障。

在預測性維護方面，售后維護人員通過數(shù)字孿生體實時收集產品的各項內在性能參數(shù)，繪制工作狀態(tài)與設計性能之間的關系曲線，分析各項性能偏差，提前預判產品零部件的損壞時間，主動、及時和提前提供維護服務，可避免設備非計劃停機帶來的損失。例如，Konecranes起重機公司利用數(shù)字孿生技術，結合客戶的生產計劃，在客戶的計劃停工時間對設備進行預測性維修，使設備失效水平降低10%，既降低了客戶非計劃停機帶來的損失，又給公司增加了12%的維護服務收入。

私有云：基于數(shù)字孿生開展面向企業(yè)內部的全流程業(yè)務優(yōu)化。在企業(yè)私有云，通過對企業(yè)研發(fā)、生產、管理等各環(huán)節(jié)的業(yè)務流程數(shù)字化、模型化、代碼化，建立在數(shù)字空間的映射，對企業(yè)整個生態(tài)進行管理。

在精益研發(fā)方面，數(shù)字孿生可以在虛擬空間研發(fā)設計復雜多樣的個性化產品，在沒有生產實際產品的情況下，客戶就可以模擬體驗產品內外部結構及功能性能，開發(fā)者則可驗證產品在真實環(huán)境中的性能。數(shù)字孿生還可提供沉浸式和差異化的購買體驗來實現(xiàn)與顧客的互動。例如，達索公司建立了基于數(shù)字孿生的3D體驗平臺，將工程數(shù)據(jù)轉換為真正沉浸式的產品體驗和虛擬應用，使寶馬、特斯拉的汽車用戶獲得模擬體驗并感受汽車外觀和內飾，通過用戶反饋，形成閉環(huán)反饋系統(tǒng)以不斷改進產品的設計模型，進而達到對物理實體的改進提升。

在智能生產方面，在新產品實際投入生產之前，利用數(shù)字孿生預先對生產計劃排程、訂單管理、質量管理、物料管理和設備管理進行建模測試，找出最優(yōu)方案，可幫助企業(yè)縮短新產品導入周期，提高產品交付速度。例如，意大利瑪莎拉蒂設計的Ghibli跑車，通過對虛擬的數(shù)字孿生體進行設計和測試，縮短了30%的新款車型設計開發(fā)時間，將跑車上市的時間縮短了16個月。

在精益管理方面，通過對企業(yè)管理各要素（人、機、料、流程、標準、制度）和各環(huán)節(jié)（開發(fā)、質量、物流、銷售、售后）的數(shù)字孿生，一方面可以將生產現(xiàn)場數(shù)據(jù)實時傳輸給管理者，輔助管理者及時準確地決策，避免出現(xiàn)管理與生產兩張皮、管理滯后于生產的問題。另一方面，通過分析數(shù)字孿生體，還可發(fā)現(xiàn)不合理和低效的管理流程，從而加以改善和優(yōu)化，提高組織管理效率。例如，英國石油公司BP Amoco利用數(shù)字孿生APEX系統(tǒng)基于每口油井的流態(tài)和壓力數(shù)據(jù)，結合物理學的水力模型，實時模擬原油采集和流動情況，通過將模型與實際數(shù)據(jù)配對，模擬分析作業(yè)的影響因素，向工程師展示如何調整流速、壓力以及其他參數(shù)，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化生產。APEX將過去需要24小時才能完成的系統(tǒng)優(yōu)化過程縮短到20分鐘，2018年APEX使BP的基準產量每天增加了19000桶。

公有云：基于數(shù)字孿生開展面向產業(yè)鏈的全環(huán)節(jié)數(shù)字化管理。在公有云上，通過對整個產業(yè)鏈上下游、產業(yè)各要素的生產制造全過程、全生命周期的數(shù)字孿生，實現(xiàn)產業(yè)鏈全環(huán)節(jié)的數(shù)字化管理。

在網(wǎng)絡化協(xié)同方面，創(chuàng)建供應鏈流程和供應鏈上所有企業(yè)相關業(yè)務信息的鏡像，可以實時監(jiān)控執(zhí)行情況，識別具有差異或結構故障的低效運行的供應鏈流程，提出針對具體企業(yè)及整個供應鏈物理資源和人力資源的最佳利用方案，提高運行效率，實現(xiàn)產業(yè)價值鏈的增值。例如，軸承制造商SKF構建了全球供應鏈網(wǎng)絡的數(shù)字孿生模型，員工通過分析實時同步的、可視化的供應鏈運行情況，就可協(xié)調全球供應商的生產規(guī)模和運營計劃，實現(xiàn)供應鏈的全球化協(xié)同。

在個性化定制方面，數(shù)字孿生可以優(yōu)化整段定制旅程，提升用戶體驗。在營銷、研發(fā)、生產階段，數(shù)字孿生能夠構建數(shù)字孿生人、數(shù)字孿生產品和數(shù)字孿生工廠，實現(xiàn)基于用戶畫像的個性化精準營銷、基于虛擬產品體驗的定制設計、基于預先虛擬生產的快速排產，從而發(fā)現(xiàn)目標客戶、提高用戶參與度和滿意度，縮短生產時間，降低定制成本。例如，西門子根據(jù)顧客的體重、揮桿姿勢、力量等個體元素，利用數(shù)字孿生量身定制了卡拉威高爾夫球桿，在虛擬環(huán)境中完成研發(fā)和預生產，球桿定制成本沒有增加，上市周期從2-3年縮短為10-16個月，廣受市場好評。

在服務化延伸方面，制造商售出實物產品時保留產品研發(fā)團隊對產品數(shù)字孿生體的編輯權限，研發(fā)團隊可通過遠程操控數(shù)字孿生體向實物產品寫入新的功能，獲取數(shù)據(jù)并提供服務。數(shù)字孿生使產品本身與產品服務之間的界限變得模糊，催生了按產品運營效果付費、按授權服務付費、按軟件服務付費、按咨詢服務付費，以及按物聯(lián)網(wǎng)金融付費等新的商業(yè)模式。例如，農業(yè)機械制造商約翰迪爾公司利用數(shù)字孿生技術，通過分析挖掘農業(yè)機械收集的設備狀態(tài)數(shù)據(jù)以及氣象、土壤、種子等數(shù)據(jù)，幫助農場主作出了科學的農耕決策，從出售產品變?yōu)槌鍪廴椎霓r耕服務。

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建議和舉措

夯實產業(yè)基礎，突破數(shù)字孿生與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺融合的關鍵共性技術。集中優(yōu)勢資源，引導和支持龍頭企業(yè)、科研院所、高校開展聯(lián)合攻關。

一是在邊緣層，開展對自動控制、智能傳感、機器視覺、邊緣計算，以及多源異構傳感器協(xié)同測量和異構數(shù)據(jù)協(xié)議轉換等關鍵基礎技術攻關。

二是在Paas層，重點突破“數(shù)據(jù)+機理”建模、類腦計算建模、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、知識計算引擎與知識服務和大數(shù)據(jù)分析等核心技術。

三是在工業(yè)APP層，促進自然語言處理技術、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、群體智能技術和多維多尺度模型集成等技術在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應用研究與探索。

聚焦示范應用，培育設備級、企業(yè)級、產業(yè)鏈級數(shù)字孿生應用新模式。

一是基于邊緣云培育設備級數(shù)字孿生應用新模式，以示范應用為切入點，推動數(shù)字孿生在設備狀態(tài)監(jiān)測、遠程故障診斷、預測性維護領域的試點示范。

二是基于私有云培育企業(yè)級數(shù)字孿生應用新模式，推動數(shù)字孿生在企業(yè)研發(fā)、生產、管理領域的示范應用，打造一批企業(yè)級應用解決方案和典型應用案例。

三是基于公有云培育產業(yè)鏈級數(shù)字孿生應用新模式，推動試點示范由特定設備、特定企業(yè)發(fā)力轉向產業(yè)鏈全環(huán)節(jié)突破，加快推動數(shù)字孿生在網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化定制、服務化延伸領域的落地推廣和商業(yè)模式探索。

優(yōu)化發(fā)展環(huán)境，構建工業(yè)數(shù)字空間治理新體系。

一是明確工業(yè)數(shù)據(jù)權屬，劃分企業(yè)內部數(shù)據(jù)和社會開放數(shù)據(jù)邊界，促進數(shù)據(jù)的合理運用，保障數(shù)據(jù)安全。建立健全工業(yè)數(shù)據(jù)有序流動監(jiān)管機制，完善相關法律法規(guī)，深入落實工業(yè)數(shù)據(jù)分級分類管理，防范數(shù)據(jù)安全風險。

二是完善工業(yè)數(shù)據(jù)管理體系。推動工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)管理過程規(guī)范化，完善工業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期內治理所需的機制、工具、流程、管理和評價規(guī)則，持續(xù)提升數(shù)據(jù)管理能力，不斷提高數(shù)據(jù)質量。

三是強化工業(yè)數(shù)據(jù)安全防護，打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全監(jiān)測預警和防護處置平臺，加強安全防護和監(jiān)測處置技術手段建設，提升隱患排查、攻擊發(fā)現(xiàn)、應急處置和攻擊溯源等能力。

❒ 作者：徐 靖  碩士，管理科學與工程專業(yè)，供職于賽迪智庫信軟所工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究室，長期致力于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、信息化與工業(yè)化融合的科研工作，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、智能制造積累了豐富的實踐經(jīng)驗。