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（2）數字孿生驅動的智能制造的技術路徑

首先是面向閉環鏈路的工業互聯或物聯技術。不管是智能制造本身的模式，還是CPS所具有的理念，數字孿生既然是繼承演變的概念，這些東西當然也是要繼承過來的，其中最關鍵的是體現的那種閉環鏈路。如果不能夠基于物理實體采集數據之后做出分析，并對物理實體進行干預，那其實跟傳統的那種制造，這里說的是包括設計分析生產運行等在內的大制造的概念其實并沒有太多的區別。我們之前發展的物聯網技術，其實核心的目的是為了能夠實現快速的準確的數據采集。但是如果只是做到這一步，其實是無法來支撐數字孿生的，這些物聯網技術還應該能夠支持這些物理實體能夠接受來自上層的指令實現對物理實體的干預和調整，相當于將物理實體的執行也納入到物聯網的范疇之內。而在物聯技術基礎之上進一步發展的工業互聯技術，尤其是在軟件層面上的互操作和柔性集成方面來說，對于設計分析當中的多物理場演變需求下的多系統耦合集成，其實是很有幫助的，這也是數字孿生與工業互聯網結合的一個方面。在制造過程及其運行運營方面來說，結合運行運營的指標建立各種各樣的分析推理決策模型，而這些一般都涉及到多系統的綜合，這也是數字孿生與工業互聯網技術相結合的另外一個重要方面。綜合上面的這些說法，筆者認為，在數字孿生驅動的智能制造背景下，工業物聯和工業互聯網等技術。應該以一種基礎設施的角度，來為數字孿生和智能制造提供基礎設施尤其是技術上的支持。

第2點是基于知識工程的多物理場產品耦合建模與分析技術。對于數字孿生來說，產品的研制如果能夠實現完全的在數字空間就實現精準精確的表達與分析，這當然是一種理想目標，或者說無物理模型的一次成功，也是數字孿生的一種使命。雖然剛開始數字孿生是需要與物理實體融合的，但其最終的目標是要脫離物理實體的，或者說實現所建立模型的深度演變與復用。在這個過程當中，最重要的是建立面向產品功能性的行為的分析推理決策模型。這個知識體系是比較龐大的。企業當中的研發設計人員的知識和經驗是一個很好的工作重點或者對象，如果能夠實現基于知識工程的沉淀，形成物理化的可見的載體則善莫大焉。

第3點是基于MBSE和數字主線的深度集成。數字孿生當中的孿生，應該從更大的視野范圍內來看，而不是僅僅糾結于產品設計分析的多物理場耦合，當然了這也是一個方面。對于整個產品的研制來說，應該貫徹MBSE的思想，與其相關的比如 MBD、數字主線等等都是可以納入到這個范圍里面的。但無論如何。應該強化系統工程的這種理念，也許對于企業來說，甚至可以起到事半功倍的效果。這個方面。是以模型為載體，這是可見的，以數字主線為支撐，這個可能是不可見的，來實現對整個研制過程的一種數字孿生。其實現在很多企業都在建統一的數據中心，或者說集成數據平臺，其中也包括業務流程方面的協同，其目的都是將企業現有的研制，在進行深化提高以后，進行某種形式的固化和提升，其中最核心的也是體現了系統工程的思想。

第4點是面向制造執行或者運營的數字孿生，這其中包括兩部分內容，一個是管理層面上的，一個是工藝層面上的。管理層面上面可以結合制造運營的某個指標或者說多個指標。一方面實現跨數字化業務系統的綜合，另外一個方面就要構建面向這些指標的分析推理模型，實現實際制造運營狀態的一種抽象描述。并且這個分析推理的結果，最終會反映和落實到企業制造運營系統當中的各項改進或者調整當中。比如我們經常見到的是建立基于APS的資源優化配置分析推理決策模型，我們可以基于這個模型實現對制造執行過程當中所有指導要素的統一優化配置可以實現。當前制造要素優化配置也可以實現未來可預計或不可預計的各種生產擾動下的制造要素的優化配置。工藝層面上的數字孿生，這是我們之前比較忽視（之前很大程度上我們在智能制造這個語境下面過于偏重于管理了），但是應該極為加強的一種數字孿生。比如我們耳熟能詳的大國工匠，或者說高技能人才。他們的工作基本上都是和工藝直接和密切相關的。如果能夠將他們大腦中的工藝機理決策模型沉淀下來，這個其實是數字孿生閉環當中最重要的分析推理決策環節所要形成的依據也是看得見的抓手。工藝的類型是多種多樣的，這也是企業最核心的一種優勢重點，我們經常說的人是最重要的資產在很大程度上，其實在表達的是這個意思。

其實數字孿生驅動的智能制造還有很多條技術路徑，但所有的這些技術路徑最根本的一個思考出發點就是：和業務結合以及實現業務改進，按照這種基本的原則來結合企業的實際情況推進數字孿生驅動的智能制造，一般來說都不會走偏。

啰里啰嗦的說了很多，語音輸入，錯誤和疏漏在所難免。一己之見，僅供參考。

作者信息：王愛民，北京理工大學數字化制造研究所所長，長期從事MES、APS等技術研究、系統開發與實施應用。