新基建核心技术“数字孪生”助力制造业复工复产

以下内容节选自直播实录：

本文围绕三部分内容展开

1、数字孪生的概念

2、数字孪生的使能技术

3、数字孪生赋能制造

2010年美国NASA在航天飞机上应用了数字孪生的概念，定义了未来飞行器数字孪生体的范畴。美国的空军研究室在2011年3月的演讲也明确提到了数字孪生，利用数字孪生解决战斗机集群维护的问题。

在民用、工业整个过程当中，国内外的一些企业都在数字孪生体得到了应用。分别从物理的数字孪生，包括数字孪生体、数字孪生体+和数字孪生应用过程当中都做了一些研究。特别是西门子、PCD、达索、ESI，包括中国航空制造技术研究用，走向智能研究院，多次研究了数字孪生的应用。

西门子对于数字孪生体研究的拓展分别从数字孪生体产品、数字孪生体生产、数字孪生体绩效三个领域里面正在诠释数字孪生的应用。他们在设计、研发、E代码，整个数字孪生的控制，整个生命周期，在虚拟市场包括虚拟产品真实的生产过程自动化，真实产品理想交付，持续不断改进，建立自己数字孪生体的平台。

达索在设计阶段，包括达索的设计软件，在基于整个生产单一数据源、宏观与微观的统一，功能、性能、逻辑二者对应，逻辑体孪生体飞机能飞，物理实体飞机就能飞的概念，形成了它的数字孪生体。它运营敏捷度的转变，包括超想象力的束缚，包括全球协同，基于模型的闭环，事务性和定向性的整个数字孪生体。

我国的陶飞博士在很早就进行了数字孪生的研究，他在“信息物理融合是基石、多维虚拟模型是引擎”，包括“孪生数据是驱动，动态实施交付、连接是动脉”，“服务应用是目的，全要素物理实体是载体”。基于这个理念，探索了数字孪生车间、数字孪生设备，在数字孪生物理实体和虚拟模型研究过程当中进行了多年的研究。

早在前些年，赵敏、宁振波就已经建立了学术的研究，研究了三体的智能革命，同时写了《机·智》，现在又写了《聚魂》。在整个过程当中，把工业数字孪生、工业CPS理念阐述非常清晰。

GE公司是最早提出数字孪生平台的一个公司，他们很早就提出了Predix基于数字孪生的应用平台，将数字孪生继续用在大飞机，用在电力上。整个领域里面他们有完整的体系，进行了很长时间的研究。

西门子在整个工业革命过程当中，从自动化控制到信息化整个转型，研究出了MindSphere。MindSphere在整个设计过程，控制过程，E代码开发过程，在整个产品服务，包括制造过程当中，形成了他们的数字孪生。

大家都知道特斯拉是一个智能车，他们在整个智能车建设当中，就建立了数字孪生的车间、生产线，将生产线的数字孪生赋予在特斯拉汽车的载体上。我们都知道特斯拉汽车的人工智能是应用了两块芯片，一个芯片主板控制汽车运行，另外一个芯片主板分析实时数据、路况、行为，包括测速，使设备进行数字孪生体的运行。

达索把它设计的数字孪生向前延伸到波音飞机制造上面，制造过程中应用了达索数字孪生体，使飞机形成了数字孪生。

华龙迅达2008年就组织了一个数字孪生的团体，经过12年的研发，从单体的数字孪生设备到数字孪生车间，到数字孪生工厂，进行了产品的攻关，包括系统平台的建设，包括数字孪生体整个运行过程当中。

数字孪生从2003年到现在也就17年。在它整个应用过程当中，要用到很多的使能技术。把很多数字获取上来，经过物联网、数据采集、建模平台，经过整个驱动管理，所以数字孪生使能技术很重要。

比如一个数字孪生，它是基于工厂端的数字孪生和营销端的数字孪生。它是从产品的设计一直到制造，后面到产品的物流，到产品的营销。最后这个产品被哪一个经销商卖出去，被哪个消费者买走？全链条的数字孪生是基于数字孪生平台为我们的企业能够提供友好的支撑。

智慧能源，一个核电站利用数字孪生进行有效的诠释，它能监测到每一个板卡IO点数字孪生发生的变化。能为我们状态监测、整个生产运维，包括整个设备的保养提供很好的制成。

比如巴士运行过程当中，它是随着我们在巴士上取到500多个数据。实时感知巴士运行过程当中，看到巴士实时状态，为企业里面运维、零配件管理、维护管理得到了帮助。

整个数字孪生建设过程当中，我们要从一个实体的工厂虚拟成一个虚拟的工厂，实体的车间要虚拟成一个虚拟的车间，一个实体的设备虚拟成一个虚拟的设备，使我们生产环节发生的每个故障、设备的停机、质量的状态，包括物料的消耗，都是实时呈现给我们的管理者。所以我们管理者在经过模型优化、驱动之后，重新改变我们的管理流程，优化我们的管理模式。使我们的企业能够在整个环节，不管在世界上任何一个地方，我们的工厂都是被我们的管理者所管理，所知道，而且所优化。

在数字孪生过程当中，它实际上是要整个工具支撑数字孪生建设，数字孪生要从自动化控制层获取生产环节的实时数据。我们的实时数据要通过数据采集，在用工业互联网平台把数据传输到云端，而且要快速传输。就像我们110层高楼一样，没有加水压一样的装置，水是上不到110层楼的。工业数据也是这样的，我们海量工业数据也是通过时序数据库传输，传输上去之后，我们要有建模平台，要建工业模型，建管理模型、数据模型。同时，我们要有一个数字孪生平台，把所有数据、生产、车间、工厂集团或者消费城市建立数字孪生平台，建立数字孪生体。

通过微服务平台，使各行各业在行业里面有工业经验、管理经验的，在数字孪生平台上面得到他们数字孪生的开发、应用。

同时，在移动应用过程当中，为企业做到移动APP应用，使我们每个数字孪生都能够传递到每个管理者手上。

我们用了将近20年的时间，解决了工业多通信协议最大的难关，使我们的采集能够变得便捷。    在整个采集过程中，它不仅仅采集机器的数据，还采集我们管理行为的数据，整个管理下达的一些参数数据。数据采集过程当中，进行边缘计算，把每个生产环节每个数据点能够边缘控制、参数下达，数据异常预警，进行故障停机，进行有效的管理。同时，在数据中进行数据安全加密传法，使传到数据传播的软件仓库，在软件仓库当中可以供全中国甚至全世界的同样拥有我们数据采集软件的设备能够复用，进行他们的数据采集。

这就是我们在数据采集序列上的多种工业协议，能够实现它的传输进行有效的管理。

我们在数据过程当中，进行唯一的标识，进行标准统一、编码统一，而且进行边缘计算。每个数据点，基于人机料法环的要素，使我们的生产环节进行一个有效的编码管理。

在整个数据采集上来之后，我们要通过工业互联网平台，将数据规范管理。设备的互联，包括数据建模，实时数据的传输，包括数据的清洗，数据的管理和数据的共享，在整个工业物联网平台上，将数据从机器端传到云端，进行时序数据库的快速传输，为企业所用。

真正打通OT和IT的能力，在整个工业数据传上去之后，数字孪生不能仅仅就是管机器的数据，还有企业里面现有的管理。比如说ERP、MES、WMS、批次、排产，包括财务、其他的一些数据，要在数据中台和业务中台进行统一管理，规范化。因为在原来的信息化建设过程当中，每个企业从建厂到现在经历了很多时间的迭代，它的信息化系统都是不分年代的。在各个不同年代的设备过程当中，它的数据是没有互联互通的。

既然要做数字孪生，我们的数据一定要互联互通。所以我们建立了一个数据中台和业务中台的小平台。这个平台可以把我们机器实时数据全部传输上去，同时也能把我们原来建的信息化系统数据通过数据中台全部集聚在一起。用数字孪生平台规范管理，使得我们数字孪生数据应用，应采尽采，包括所有系统数据实时交付，包括机器有统一的管理。

这里看到，我们在生产环节每个环节过程中的数据流向，整个CPS标准应用，可以根据不同的行业建立不同的数据标准，进行有效的管控。

同时，我们要进行数据建模。我们的数据建模要把数据模型、基础模型，包括物理模型、流程逻辑模型，包括通过研发的设计模型，包括机器学习模型、结构模型，要建立大量的模型库，使每个设备、每个车间，每个生产线变成一个模型驱动的工厂，这样才是一个数字孪生能够感知到数字孪生体的状态。

在建模平台过程当中，依托工业互联网平台构建PaaS平台上的数据建模，实现平台将设计、生产、管理形成的PaaS服务，设置独立的数据建模服务模块，构建数据建模库，发布在工业互联网平台上。在每个行业的平台过程当中，要建立不同行业的模型。08年开始到现在12年来，我们建立了百万级的模型库。这个百万级的模型库为我们熟悉的行业或者不熟悉的行业，都能快速构建数字孪生车间、数字孪生应用。

在数字孪生平台过程当中，我们又建立了整个业务模型、概念模型、逻辑模型，包括应用场景的生产模型。在生产前的仿真过程当中，我们设置生产前的仿真模型，生产过程中，设计它的动态实施模型。生产后，设计它的回收模型，使我们生产过程当中产品全生命周期，和设备运行全生命周期能够模型驱动，有效管理，而且可以溯源跟踪。

这里我们看到数字孪生模型之后，建立了一个属于中国人自己知识产权的数字孪生平台。这个数字孪生平台将近100人的团队，花了将近12年时间，经过探索、迷茫，最后进入到一个一个数字孪生美妙的世界。我们可以将设备demo，包括设备的设计，产品的设计，管理的设计，都建到我们数字孪生平台里面。

平台的下面，是每个工厂的设备模型。这个设备模型建立了它的数字孪生体，设备资产的数字孪生体，零配件的数字孪生体，工艺参数的数字孪生体，物料过程的数字孪生体，设备预警的数字孪生体。我们要建一个车间的时候，通过数字孪生体可以完完全全镜像出设计师的思想，生产过程中物料、设备、质量、人员，人机料法环所有要素在数字孪生平台上能够快速构建，可以指导我们生产建设过程当中出现的建议、纠错，包括迭代、完善。

利用数字孪生体，我们整个报表、整个预警都不要写代码。在建设时候，我们的模型就已经把它整个标识、代码、参数都已经和数字孪生体绑定在一起，实现它的快速构建。

数字孪生平台可以基于设备的物理设备、工艺参数，包括流程逻辑等要素，进行数字建模，形成数字模型集。基于CPS技术，面向设备生产质量，包括人机料法环的要素，把我们企业从车间、设备、生产线、工厂构建相应的孪生体，使我们在各个领域里面生产出来。接到“机器宝”数据采集智能终端，只要一接上我们的数字孪生体，这个设备发生每一个变化，出现了每个工艺流向，出现每个预警，在这个数字孪生体上都能呈现出来。

只要把我们的工具适应不同行业的过程，才可以支撑各行各业用数字孪生平台帮他们快速构建数字孪生车间、数字孪生设备。所以说我们通过微服务，整个平台支撑企业懂各种开发语言、各种管理模块、经验的人在上面做相应的开发。

同时在整个移动应用过程当中，我们打造了一个与众不同的移动应用平台。我们通过和阿里、腾讯合作，在移动应用平台构建了后台整个生态体系是钉钉的生态体系和企业微信的生态体系，都可以和我们数字孪生体模型打通。他们利用多年做移动应用的经验，包括做管理的经验，就可以利用钉钉的生态和企业微信生态构建数字孪生车间整个实时数据互联互通、数据分析和数据管理。这样不需要我们自己建立一个移动平台做这样的事情。

我们借助整个社会，包括行业、不同行业的资源，共同打造一个数字孪生的群体生态。

在这里我们也构建了一个AI智能平台。AI智能平台提供数据资源之后，开放数字孪生模型。整个数字孪生模型取到了PLC的L点信号，生产环节每个节点的参数信号，生产模型信号，所有分析信号。在这些信号形成数字孪生体，开放给专业的人工智能研究院，开放给专业人工智能公司，开放给专业人工智能专家，他们可以拿到我们海量的数字孪生模型通过AI算法做宣传。

以上，数字孪生的使能技术，必须支撑我们做到行业里面的应用。目前在一个省里面，使能技术做到一个产品从农产品的育苗到农产品的种植，种植过程中的施肥，所有的收割，然后初加工到精加工，一直产品生产出来的时候，数字孪生最后到工业、商业、营销、消费者整个全链条。如果我们和区块链公司合作，可以实现所有产品的生产，设计者生产的数据和整个销售数据、最后消费者的消费习惯的数据，都能展示出来，都能管理。

我们通过数字孪生平台，两个人用15天就能把一个数字孪生城市建立起来。而且在这个城市当中，你有多少零售户，多少经营户？在这里只要打上标签，您在哪个零售户买的哪个产品，我们都能忠实的把数字孪生镜像出来，给企业管理者进行营销分析，支撑整个营销方案的优化。

整个数字孪生过程当中，我们秉承业务驱动、平台驱动、数据驱动、标准驱动、技术驱动，实现整个规范化的管理。

在整个平台建设过程当中，我们根据工业互联网平台数字化、网络化、智能化打造一个基础环境，关键技术、全产业链数字孪生应用，包括工业互联网平台的安全保障。

数字孪生的应用维度通过十几年的研究之后，我们感知到从四个维度诠释数字孪生。一是数据，二是连接，三是计算，四是管理。通过设计的数据，包括生产的实时数据，整个管理数据、服务数据，帮着工厂建立数据的平台，制订数据的规范和标准。在整个连接过程，我们要从机器端PLC、L点获取所有实时数据，敏捷变动曲线的趋势。及时捕捉到，用数字边缘计算模型把它控制起来，边缘管理起来，实现边缘化的人工智能，基于规则引擎和产品打通，实现海量设备数据存储、镜像和分析。

再就是整个边缘计算与云计算无边界的服务，现在在整个工业互联网平台，所有的数据采集通过工业互联网传到云端，再进行管理计算下来的时候，我们设备上、机器上已经出现了大量的数据。数据采集过后，我们要把边缘计算模型和管理模型实时驱动起来，使每个发生的偏差实时纠偏，包括特斯拉，包括国内一些人工汽车一样的，能够实时纠正它的错误，才使我们的车运行生产起来。

在管理过程当中，我们以前管理有两个维度，一是OT的维度，一个是IT的维度。原来我们公司有一个OT的团队，有一个IT团队。我们OT团队做事只管OT的事情，从来不管IT，他们所有代码都是对着机器的，从来不对着管理。IT团队写代码的时候，只对管理，从来不对机器。所以说OT和IT的鸿沟一定要有一个平台化，所以在这个平台化的管理过程当中，怎样使机器数据来驱动我们的管理数据，怎样使我们的管理思想下达设备上？使设备知道我们的管理需求，及时修整管理当中出现的偏差。

这是一个管理的OT和IT维度的问题。这也属于两个范畴的问题，这两个范畴的东西全部融合在一起，真的有很大的难度。未来整个工业互联网平台建设过程当中，哪怕是做智能化控制，或者做信息化管理，做数字孪生的，他们都要形成一个三合一的团队，才会把智能制造、OT和IT管理，整个应用过程中落到实处。

这里我们看到一个产品的数字孪生，从产品的设计、参数、配方，包括产品，包括一些生产过程当中的工艺、设备、装备，再就是所有生产线的管理形成了一个物理的实体。物理的实体过程当中，通过我们的信息化，要进行生产环节所有数据，进行采集上来之后变成数据模型。同时，工艺过程、参数过程当中，和设备的模型，整个物料的模型发生变化。制造环节当中参数模型和生产过程当中会有多大的变化，最后它的指标模型在生产环节是不是被我们所控制，它就是一个数字的虚体。

当然设计的物理实体和数字虚体发生映射的时候，你能精准控制每一个参数，能精准把设备的状态分析出来。而且在整个工艺过程当中发生的变化是某一个配方发生了异常，在生产环节出现异常，这就是数字孪生体的基本要素。

同时，在整个数字孪生体建设过程当中，我们要建实体的装备模型。要建一个工厂，建一个车间，我们要建一个生产线，建一个设备，甚至我们要建一个布套，要建一个传感器，还要建一个工艺，还要建立整个物料过程消耗。我们要建立实体工厂的同时，我们在数字孪生世界里面建一个虚拟工厂。

当我们的数据采上来了，我们要进行人机交互。以前都是用的Wincc，用的Intouch，再就是用的组态网，都是工具软件。工具软件都不具备数字孪生的模型，我们要开发一个数字孪生人机交互软件。要使数字孪生人机交互软件和设计模型打通，而且设计模型和数据采集驱动模型是打通的。PLC接到数据采集的驱动模型来的时候，我们人机交互系统是动态的，实时的，使我们驱动的数字孪生。

同时，在数字孪生过程当中，我们要做离散型的模型，要做流程型的模型。这个模型过程当中，支持我们整个人机交互，改变我们的世界。而我们公司曾经做了一个实验，我们从一个中间学校招了一批中间生，在我们学校培训两个月，就可以用数字孪生人机交互平台为企业做机器的人机交互界面、生产线的人机交互界面、工厂的人机交互界面，可以把视频信号、成像信号、L点的信号和其他信号、流量计信号全部搭在一个平台。这个平台搭建好以后，点击右键IDE，所有参数就出来了，能够帮助我们实现整个人机交互。

在整个生产过程当中，我们不知道哪个工艺档会出现问题，也不知道哪个产品的物料会出现问题。我们利用布套整个数字孪生模型，这个过程当中，我们可以任意在生产车间、生产设备，不同的一条生产线，把人机交互界面，数字孪生体，放在一个页面上。使我们在整个生产环节能够动态调配，能感知到我们上游某一个水分发生变化的时候，下游某一个产品出现空投变化，出现干燥发生变化，使人工智能得到无边界的进行有效管控。

同时，我们物联网平台进行模型创建、服务定义，事件定义和属性定义。我们以前打造一个工厂的数据采集，要12个人，将近半年时间，才能把这个工厂的数据采集做完。把数据采集平台做完之后，进行模型建立。在一个工厂把它传到物联网，汇聚层里面。两个人两个月就能把一个工厂的数据全部采上来，而且每个数据IO点全部镜像到工业物联网平台上，每一个参数都会看到发生的变化，生产过程当中异常点在哪里，参数的漂移在哪个地方？我们工业互联网平台是纯工业级的工业互联网平台。

通过数字孪生平台，整个数字管理体系建设之后，只要扫一个产品上面的二维码，就会感知到它的供应商是谁？什么时候配的盘？它排产的批次和整个过程是谁来排产的？最后什么时候进的料？包括产品的4800个设备生产质量物料数据，全在这个模型上。我们只要扫这个码就全知道，在世界上任何一个地方，有这个权限，都可以扫到这个产品，它可以终身溯源。

同时生产过程当中，基于我们的生产环节，建立了大量的模型库，能够根据我们的人员模型、设备模型、物料模型和工艺模型及其他的模型，建立排产规则，实现我们排产的优化，使我们的企业在排产过程当中，能够根据不同的产品进行迭代。

生产过程当中，我们一个产品从生产前、生产中、生产后，包括产品和设备全生命周期，包括产品生命周期管理，实现这个产品在哪个车间、哪个维度。甚至在不同城市，我们的供应商生产的产品品质怎么样，都可以通过数字孪生进行有效的监控，进行管理。它的哪一个批次放到我们哪一个设备是好的，在哪个批次上放在另外一个设备上是不好的，我们都会感受出来的。

我们在生产前的虚拟制造过程当中，排产模型能够根据原辅料保障，设备产能、人员安排、生产订单，能源动力，包括工厂日历，根据工艺走向、设备维保、物料供应、排产优化、人员配置，包括资源，整个计划过程当中，能够实时仿真我们的排产是否正常。如果它不正常，我的物料不够就会报警。比如说哪台设备上一个班出现异常，它要维修也会出现预警，再就是在整个生产过程中，人员不够，都会出现预警，使我们生产过程当中能够得到有效的保障。

在整个设备的全生命周期管理过程当中，整个设备工艺过程当中是实时的，特别是流程很长的工艺过程当中，在每个环节的蒸汽、水汽、温度、冷气是怎样的，流量怎样，压力怎样，在生产环节各种参数和我们设定的指标是否一致，整个过程状态都会展现出来。根据我们工艺过程做了仿真、PLC和传感器实时同步，实时展现出生产环节各项指标差异性、正常性，需要我们改正的数据。

AI人工智能可以进行有效的分析，进行有效的管理，它可以为设备编制自感知、自适应、自学习、自抉择，使我们的设备可视化、网络化、透明化、智能化，实现可追溯化，进行有效的管理。

以上，我们的使能技术为企业里面能够做怎样的赋能。我们在生产环节能够为设备赋能，能为生产线赋能，能为工厂赋能，同时也能为整个工艺设备、质量，各种多维度的赋能，而且可以实现不同车间，不同工厂，实现多维组建一个页面上实现有效的管理。

数字孪生刚刚起来，数字孪生还在路上，数字孪生任重道远，我们依然要坚定不移的在数字孪生这条路上继续走下去。