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四、數字孿生與智能制造相關概念的關系

（1）數字孿生與工業互聯網的關系

數字孿生是閉環CPS過程的典型體現，具有“虛實同步、以實融虛、以虛控時”特點，工業互聯網／工業互聯網資源狀態及控制的泛在化基礎設施能力是支持數字孿生得以實現的基礎，同時數字孿生也是工業互聯網平臺貫通軟硬環節的有效支撐。數字孿生所強調的物理實體的狀態數據采集，尤其是實時的數據采集，就與當前工業互聯網發生了密切的關系。即使在沒有工業互聯網之前，我們對于物理實體也總是想辦法通過各種傳感器來進行數據采集，只是比較繁瑣，可能實時性也不夠，更別說實現對物理實體指令驅動下干預運行的功能。因此對于工業互聯網來說，從基礎設施的角度，應該盡量的統一標準，否則的話也只是一種理念，看起來也很美好，其實很難做。當國內沉浸于智能制造和工業4．0的宏大理念的時候，其實不管是德國還是美國，都在發展工業互聯網標準，比如德國為資產設備所施加的管理殼，或者提出的與實體相對應的代理AGENT，個人認為這才是應該我們認真注意的，否則又是在建空中樓閣，或者寄希望于單打獨斗的建平臺對抗國外的整個體系。

（2）數字孿生與建模仿真的關系

數字孿生的目標建立實現與物理實體安全相對應的數字孿生體，并在此基礎上實現雙向的數據采集和干預控制，強調的是閉環控制關系，但這個過程在實際中沒有必要完全具備或其實也不能夠一蹴而就。數字孿生的發展是隨著技術進步而演進的，從而使得之前的一些想象有了變成現實的可能。比如我們在建模與仿真過程當中，我們需要對模型進行驗證和校驗，也許以前我們只是對所建的模型進行與實體相對應的某些特點的教研與驗證，那隨著技術手段的發展，我們越來越可以對模型對于實體的完全映射進行探索。我認為建模與仿真其實是對物理實體的單向預測分析，雖然能夠走到這一步，也已經很不容易了，我們大量的CAE軟件就是在做這些事情，但數字孿生所強調的是閉環關系，其核心在于對物理實體的實時干預執行，在工業互聯網以及TSN等實時性的數據采集和控制技術的支持下，實現對物理實體的閉環控制也就有了可能。建模仿真的目的是為了評估，評估的目的是為了預測，預測的目的是為了決策，決策的目的是為了優化，優化的目的是為了實現對實體的糾偏干預，從而實現閉環的數字孿生控制，從這個角度來說，當前的建模與仿真也需要大踏步的前進，從離線走向在線，從軟件為主走向軟硬一體融合。

（3）數字孿生與工業軟件或工業APP的關系

這兩個本來不是一個維度的東西，數字孿生是從一個回路的角度所描述的閉環系統。但數字孿生閉環回路當中的決策分析環節，即體現為數字孿生體，一般都是以軟件的形式作為展現載體。從這個角度來說，數字孿生體也是工業軟件的一種，但就數字孿生來說，其本質上是擴展了工業軟件的范圍與內涵。同時，數字孿生體的本質是決策，如果只是局限于認為三維形式的產品或產線仿真推理分析才是數字孿生體，其實也是有失偏頗的。

數字孿生體其核心功能是基于知識經驗沉淀的推理分析，內嵌了機理或者決策模型。比如我們經常見到的仿真分析系統，包括較為抽象的生產運營管理決策工具，都是常見的數字孿生體。由于數字孿生體直指企業工藝優化或者運行管理的決策，必須具備深厚的專業領域知識以及生產管理經驗，其技術復雜度和開發的難度都是非常高的，我們一般說工業軟件難以開發，更多的味道就在這個里面。

工業APP是在工業互聯網語境下提出來的，通過建立工業互聯網平臺形成工業軟件系統或模塊的互操作機制。這種語境下的工業APP其實并不追求大而全，更多的是像一種插件一樣，通過類似工業現場所用的各種總線那種概念的業務總線／中臺和數據總線／中臺的事件驅動與數據服務的方式，能夠通過配置即可實現與其他工業APP的集成和互操作，從而形成支持業務運行的動態可重構系統。這種工業APP與傳統的相對獨立的工業軟件是不一樣的，是工業軟件的一種新型形態。那種基于傳統的工業軟件，如MES、ERP等，通過云化就號稱是工業APP，其實還是比較勉強的，也不是工業互聯網語境下的工業APP的真實意思。所謂的工業互聯網平臺的核心應該是在這個方面，就是形成類似工業操作系統的一個平臺，但是這方面現在看來其實還有很長的路要走的。

工業軟件是產品研發過程中知識經驗的軟件物化，是工業APP所強調的服務化特點的源頭支撐。數字孿生閉環過程中的數字孿生體是工業軟件的重要體現方式，體現了對物理對象的幾何、物理、行為、規則及約束的多維、不同粒度的多空間、推進演化／實時過程／外部干擾的多時間等尺度的綜合

一般我們說某個企業能夠在市場上長期立足更多的其實是在說都企業有自己的know－how，也就是知識，而這種知識更多的是體現在工藝人員的頭腦或者經驗中，比如我們經常提的大國工匠，其實更多的說的存在他們頭腦中的經驗知識。這些知識經驗一般都是比較模糊的，想要把它提煉出來變成一個軟件形式，其中最核心的就是建模，分析問題的內涵、表達問題的關聯因素及其關系，描述這個問題的求解推理方式。

應該說企業在長期的發展過程當中大多并沒有相關的工業軟件，更多的是依靠人，有經驗的人來來開展這個事情，但其實已經做得挺不錯了或者有效的支撐了我們制造業的發展，解決了很多問題或者支撐了企業的工藝發展。雖然人具有最大的柔性，但這種局面也說明，可能在很大程度上面向實際問題的解決，其實并不是或需要那么精密，或者說在精確性上面來說一定要如同計算機的精密、精準的定量計算那樣。其實這里面也暴露了一個最簡單的道理，就是很多工業問題，可能最好的方式是只需要花20％的精力就能解決80％的問題。說這個呢，主要是想表明一下，工藝的建模，也應該本著這個目的，也未必一定要需要等到，好像所有的原理機理一定要徹底的清楚明白和表征，完全的精準的，精確的定量，才能夠進行和開展，這應該是解決實際問題的一種可行的思路。這也是數字孿生發展的應有之義。

而對于企業來說，這些有知識和經驗的，老工人或老師傅應該是企業的寶貴財富，記得之前有人提過進行智能制造好像就是機器換人，好吧，如果就算是做了這個事情，把人換下來之后來做啥？這是最關鍵的，就是要想辦法把這些人的知識和經驗能夠物化地沉淀下來，雖然自動化做到了一部分，但自動化所物化或沉淀其實更多的還是一種簡單的知識經驗的沉淀。

（4）數字孿生與MBSE／數字主線的關系

基于模型的系統工程（MBSE）是實現全生命周期集成研發的核心思想，數字化孿生體將促進建模、仿真與優化技術無縫集成到產品全生命周期的各個階段，也是面向加工、裝配等DFX技術發展的重要使能基礎，是推動MBSE核心思想發展的重要著力點。數字主線是從過程業務數據驅動的角度實現全生命周期集成的重要技術，從狹義角度而言，為全生命周期各階段業務模型的處理提供數據銜接傳遞支持，從廣義角度而言，為整個全生命周期鏈條提供統一的信息模型規范支持，是數字孿生體在不同尺度上的數據獲取與分析方面的具體體現，是數字孿生閉環控制模型的重要支撐。

而對于數字主線來說，一般認為是面向全生命周期集成的產品模型在各階段演化利用的溝通渠道，一般認為數字主線是依托于貫穿產品全生命周期的業務系統的，而這個業務系統是可以認為是廣義上的CPS的。其實感覺這種區分是對一個CPS當中分析推理決策模型的內部細分，因為數字孿生體所代表的模型本來就是一個廣義的復雜模型，總體模型內部也是可以分成多個小模型的，彼此之間具有關聯（比如生產中的數字孿生體，這個模型應該是綜合包括產品模型和裝備模型的，這些狀態融合在一起，才能夠有效的分析推理決策產品的實時實際狀態的），數字主線就是將這些小模型之間的關聯關系進行明確和提供支持。因此從全生命周期這個廣義的角度來說，數字主線是屬于面向全生命周期的數字孿生體的。從另外一個角度來說，數據主線所依托的業務系統，在面向全生命周期的過程范疇，也可以視作是一個CPS閉環過程，就是所謂的系統之系統的CPS，其實從廣義的角度來說，這也是一個數字孿生過程。

五、結論

數字孿生，說直白一些，其實也是一種理念、模式或機制，相對于CPS似乎更加能夠引起大家的共鳴，這都是可以利用和引導大家發展的。我們對數字孿生的看法，也應該抱著一種開放的態度，這不是誰家的自留地，也不是單靠某幾家就可以搞出來的，因為這本就不是一個具體的東西，只有百花齊放才能夠落地結果。

另外，因為是公眾號性質的文章，所以并沒有過于刻意的雕琢文字，主要是表達出自己的一些思考和總結，模糊之處、疏漏之處，還請諒解。歡迎展開建設性的有益討論。

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。