摘要:研究了工業(yè)數(shù)字孿生內涵、發(fā)展脈絡及意義,重點對工業(yè)數(shù)字孿生技術體系和關鍵技術發(fā)展趨勢進行了深入剖析,分析了數(shù)字支撐、數(shù)字線程、模型構建、模型融合、模型修正、模型驗證、人機交互等關鍵技術,提出了對工業(yè)數(shù)字孿生發(fā)展的建議。
近些年,隨著全球工業(yè)互聯(lián)網發(fā)展戰(zhàn)略深入實施,工業(yè)領域催生出一批數(shù)字化、網絡化、智能化的新模式、新業(yè)態(tài)。其中,工業(yè)數(shù)字孿生日趨成為學術、產業(yè)界研究熱點,并有望成為推動工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型的新動能。與此同時,當前產業(yè)界對于工業(yè)數(shù)字孿生定義及內涵尚未形成統(tǒng)一認識,亟需系統(tǒng)梳理相關概念、關鍵技術、應用場景和實施路徑,凝聚和深化產業(yè)共識,加速工業(yè)數(shù)字孿生技術創(chuàng)新和產業(yè)實踐。
1 工業(yè)數(shù)字孿生內涵及意義
1.1 工業(yè)數(shù)字孿生的發(fā)展脈絡
工業(yè)數(shù)字孿生發(fā)展經歷了3個階段,其發(fā)展的背后是數(shù)字化技術在工業(yè)領域的演進與變革。第一階段,概念發(fā)展過渡期。2003年,美國密歇根大學Michael Grieves教授首次提出了數(shù)字孿生概念[1],原因是當時PLM、仿真等工業(yè)軟件已經較為成熟,為數(shù)字孿生在虛擬空間構建奠定了基礎。第二階段,航空航天行業(yè)應用期。2010年以后,數(shù)字孿生開始最早應用于航空航天行業(yè),NASA和美國空軍實驗室是第一批應用數(shù)字孿生技術的企業(yè),這與航空航天行業(yè)最早建設基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)息息相關,能夠支撐多類模型敏捷流轉和無縫集成。第三階段,多行業(yè)拓展應用期。當前,數(shù)字孿生應用已經由航空航天領域向多個行業(yè)拓展演進,以GE、西門子等為代表的工業(yè)企業(yè)加快構建數(shù)字孿生解決方案,為工業(yè)企業(yè)提供創(chuàng)新賦能服務。數(shù)字孿生蓬勃發(fā)展的背后與新一代信息技術的興起、工業(yè)互聯(lián)網在多個行業(yè)的普及應用息息相關。未來,數(shù)字孿生在工業(yè)領域的應用將持續(xù)深化,并加快推動工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉型。
1.2 工業(yè)數(shù)字孿生的定義及功能架構
1.2.1 工業(yè)數(shù)字孿生的定義
工業(yè)數(shù)字孿生是以數(shù)據(jù)與模型的集成融合為核心的數(shù)字化轉型方法論,基于多類建模工具在數(shù)字空間構建物理對象(包括資產、行為、過程等)的精準數(shù)字化映射,并通過IoT數(shù)據(jù)對各類模型進行實時驅動和修正,構建起綜合決策能力,推動工業(yè)全業(yè)務流程閉環(huán)優(yōu)化。
1.2.2 工業(yè)數(shù)字孿生的功能架構
工業(yè)數(shù)字孿生功能架構主要由連接層、映射層、決策層三部分組成,具體如圖1所示。

圖1 工業(yè)數(shù)字孿生功能架構
(1)連接層。連接層具備采集感知和反饋控制兩類功能,是數(shù)字孿生閉環(huán)優(yōu)化的起始和終止環(huán)節(jié)。通過深層次的采集感知獲取物理對象全方位數(shù)據(jù),利用高質量反饋控制完成最終對物理對象的執(zhí)行指令。
(2)映射層。映射層具備數(shù)據(jù)互聯(lián)、信息互通、模型互操作3類功能,同時數(shù)據(jù)、信息、模型三者間能夠自由交互。其中,數(shù)據(jù)互聯(lián)指通過工業(yè)通訊實現(xiàn)物理對象市場數(shù)據(jù)、研發(fā)數(shù)據(jù)、生產數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)的全生命周期集成;信息互通指利用數(shù)據(jù)字典、標識解析、元數(shù)據(jù)描述等功能,構建統(tǒng)一的信息模型,實現(xiàn)對物理對象信息的統(tǒng)一描述;模型互操作指能夠將幾何模型、仿真模型、業(yè)務模型、數(shù)據(jù)模型等多類刻畫物理對象內在規(guī)律的模型集成融合。
(3)決策層。在連接層和映射層的基礎上,實現(xiàn)描述、診斷、預測、處置等不同程度的綜合決策,并將最終決策指令反饋給物理對象,驅動物理對象控制執(zhí)行。
工業(yè)數(shù)字孿生發(fā)展有三大典型特征:一是全生命周期實時映射,指孿生對象與物理對象能夠在全生命周期實時映射,并持續(xù)通過實時數(shù)據(jù)修正完善孿生模型;二是綜合決策,指通過數(shù)據(jù)、信息、模型的綜合集成,構建起智能分析的決策能力;三是閉環(huán)優(yōu)化,指數(shù)字孿生能夠實現(xiàn)對物理對象從采集感知、綜合決策到反饋控制的全流程閉環(huán)應用。
1.3 工業(yè)數(shù)字孿生的發(fā)展意義美、德兩大制造強國分別于2020年成立了數(shù)字孿生聯(lián)盟和工業(yè)數(shù)字孿生協(xié)會,加快布局數(shù)字孿生技術。我國國家發(fā)展改革委、中央網信辦印發(fā)《關于推進“上云用數(shù)賦智”行動培育新經濟發(fā)展實施方案》[2],工業(yè)和信息化部出臺《智能船舶標準體系建設指南(征求意見)》[3],上海和雄安等地均在城市規(guī)劃中提出打造數(shù)字孿生城市[4-5]。Gartner連續(xù)3年將數(shù)字孿生列為未來十大戰(zhàn)略趨勢,Global Market Insights預測數(shù)字孿生市場在2020—2026年將保持30%多的穩(wěn)定增長,從目前的40 多億美元增長到350 多億美元。由此可見,發(fā)展工業(yè)數(shù)字孿生意義重大。
(1)從國家層面看,隨著我國工業(yè)互聯(lián)網創(chuàng)新發(fā)展工程的深入實施,我國涌現(xiàn)了大量數(shù)字化網絡化創(chuàng)新應用,但在智能化探索方面實踐較少,如何推動我國工業(yè)互聯(lián)網應用邁向智能化成為當前亟需解決的重大課題。而數(shù)字孿生為我國工業(yè)互聯(lián)網智能化探索提供了基礎方法論,成為我國制造業(yè)進一步高質量發(fā)展的關鍵抓手。
(2)從產業(yè)層面看,數(shù)字孿生有望帶動我國工業(yè)軟件產業(yè)快速發(fā)展,加快縮短與國外工業(yè)軟件的差距。由于我國工業(yè)歷程發(fā)展時間短,工業(yè)軟件核心模型和算法一直與國外存在差距,成為國家關鍵“卡脖子”短板。數(shù)字孿生能夠充分發(fā)展我國工業(yè)門類齊全、場景眾多的優(yōu)勢,釋放我國工業(yè)數(shù)據(jù)紅利,將人工智能技術與工業(yè)軟件結合,通過數(shù)據(jù)科學優(yōu)化機理模型性能,實現(xiàn)工業(yè)軟件彎道超車。
(3)從企業(yè)層面看,數(shù)字孿生在工業(yè)研發(fā)、生產、運維全鏈條均能發(fā)揮重要作用。在研發(fā)階段,數(shù)字孿生通過在虛擬空間的模擬驗證工程,加快推動產品研發(fā)設計低成本試錯;在生產階段,數(shù)字孿生能夠構建實時聯(lián)動的三維可視化工廠,提升工廠一體化管控水平;在運維階段,數(shù)字孿生可以將仿真技術與大數(shù)據(jù)技術結合,不但能夠知道工廠或設備“什么時候發(fā)生故障”,還能夠了解“哪里發(fā)生了故障”,極大提升了運維的安全可靠性。
2 工業(yè)數(shù)字孿生技術體系及關鍵技術
工業(yè)數(shù)字孿生不是近期誕生的一項新技術,而是一系列數(shù)字化技術的集成融合和創(chuàng)新應用,涵蓋了數(shù)字支撐技術、數(shù)字線程技術、數(shù)字孿生體技術、人機交互技術四大類型。其中,數(shù)字線程技術和數(shù)字孿生體技術是核心技術,數(shù)字支撐技術和人機交互技術是基礎技術。工業(yè)數(shù)字孿生技術體系的架構如圖2所示。

圖2 工業(yè)數(shù)字孿生技術體系架構
2.1 數(shù)字支撐技術體系數(shù)字支撐技術體系具備數(shù)據(jù)獲取、傳輸、計算、管理一體化能力,為數(shù)字孿生高質量開發(fā)利用數(shù)據(jù)提供基礎支撐,涵蓋了采集感知、執(zhí)行控制、新一代通信、新一代計算、數(shù)據(jù)模型管理五大類型技術。未來,集5類技術于一身的通用技術平臺將成為數(shù)字孿生發(fā)展的“基礎底座”。其中,采集感知技術不斷創(chuàng)新推動數(shù)字孿生蓬勃發(fā)展,支撐數(shù)字孿生更深入獲取物理對象數(shù)據(jù)。一是傳感器不斷朝著微型化發(fā)展,能夠被嵌入到工業(yè)裝備之中,實現(xiàn)更深層次的數(shù)據(jù)采集。當前,微型化傳感器尺寸可達到毫米級,甚至更小。如GE研發(fā)的嵌入式腐蝕傳感器,可嵌入到壓縮機內部,能夠實時顯示腐蝕速率。二是多傳感器融合技術快速發(fā)展,支撐單個傳感器采集多類型數(shù)據(jù),提升分析決策水平。如第一款L3自動駕駛汽車奧迪A8的自動駕駛傳感器搭載了7種類型的傳感器,包含毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等,可保證汽車決策的快速性和準確性。
2.2 數(shù)字線程技術體系數(shù)字線程技術是數(shù)字孿生技術體系中最為關鍵的核心技術,能夠屏蔽不同類型數(shù)據(jù)和模型格式,支撐全類數(shù)據(jù)和模型快速流轉和無縫集成,主要包括正向數(shù)字線程技術和逆向數(shù)字線程技術兩大類型。
(1)正向數(shù)字線程技術以基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)為代表,在數(shù)據(jù)和模型構建初期就基于統(tǒng)一建模語言(UML)定義好各類數(shù)據(jù)和模型規(guī)范,為后期全類數(shù)據(jù)和模型在數(shù)字空間集成融合提供基礎支撐。如空客利用模型系統(tǒng)工程(MBSE)設計和制造A350飛機,實現(xiàn)了比 A380工程變更數(shù)量降低10%的目標,極大地縮短了項目周期。
(2)逆向數(shù)字線程技術以管理殼技術為代表,面向數(shù)字孿生打造了數(shù)據(jù)/信息/模型的互聯(lián)/互通/互操作的標準體系,對已經構建完成或定義好規(guī)范的數(shù)據(jù)和模型進行“逆向集成”,進而打造虛實映射的解決方案。如在數(shù)據(jù)互聯(lián)和信息互通方面,德國在OPC-UA網絡協(xié)議中內嵌信息模型,實現(xiàn)了通信數(shù)據(jù)格式的一致性;在模型互操作方面,德國依托戴姆勒Modolica標準開展多學科聯(lián)合仿真,目前該標準已經成為仿真模型互操作全球最主流的標準。
2.3 數(shù)字孿生體技術體系數(shù)字孿生體是數(shù)字孿生物理對象在虛擬空間的映射表現(xiàn),重點圍繞模型構建技術、模型融合技術、模型修正技術、模型驗證技術開展一系列創(chuàng)新應用。
2.3.1 模型構建技術模型構建技術是數(shù)字孿生體技術體系的基礎,幾何、仿真、數(shù)據(jù)、業(yè)務等多類建模技術的創(chuàng)新,提升在數(shù)字空間刻畫物理對象的形狀、行為和機理的效率。
(1)在幾何建模方面,基于AI的創(chuàng)成式設計工具提升產品幾何設計效率。如上海及瑞利用創(chuàng)成式設計幫助北汽福田設計前防護、轉向支架等零部件,利用AI算法優(yōu)化產生了超過上百種設計選項,綜合比對用戶需求,從而使零件數(shù)量從4個減少到1個,重量減輕70%,最大應力減少 18.8%。
(2)在仿真建模方面,仿真工具通過融入無網格劃分技術降低仿真建模時間。Altair基于無網格計算優(yōu)化求解速度,消除了傳統(tǒng)仿真中幾何結構簡化和網格劃分耗時長的問題,能夠在幾分鐘內分析全功能CAD程序集而無需網格劃分。
(3)在數(shù)據(jù)建模方面,傳統(tǒng)統(tǒng)計分析疊加人工智能技術,強化數(shù)字孿生預測建模能力。如GE通過遷移學習提升新資產設計效率,有效提升航空發(fā)動機模型開發(fā)速度和模型再開發(fā)精確度,以保證虛實精準映射。
(4)在業(yè)務建模方面,BPM、RPA等技術加快推動業(yè)務模型敏捷構建。如SAP發(fā)布業(yè)務技術平臺,在原有Leonardo平臺的基礎上創(chuàng)新加入RPA技術,形成“人員業(yè)務流程創(chuàng)新—業(yè)務流程規(guī)則沉淀—RPA自動化執(zhí)行—持續(xù)迭代修正”的業(yè)務建模解決方案。
2.3.2 模型融合技術在多類模型構建完成后,需要通過多類模型“拼接”構建更加完整、精準的數(shù)字孿生體,而模型融合技術在這過程中發(fā)揮了重要作用,重點涵蓋了跨學科模型融合技術、跨領域模型融合技術、跨尺度模型融合技術。
(1)在跨學科模型融合技術方面,多物理場、多學科聯(lián)合仿真加快構建更完整的數(shù)字孿生體。如蘇州同元軟控通過多學科聯(lián)合仿真技術為嫦娥五號能源供配電系統(tǒng)量身定制了“數(shù)字伴飛”模型,精確度高達90% ~ 95%,為嫦娥五號飛行程序優(yōu)化、能量平衡分析、在軌狀態(tài)預示與故障分析提供了堅實的技術支撐。
(2)在跨類型模型融合技術方面,實時仿真技術推動構建數(shù)字孿生體由“靜態(tài)描述”向“動態(tài)分析”演進。如ANSYS與PTC合作構建實時仿真分析的“泵”孿生體,利用深度學習算法進行CFD訓練,獲得流場分布降階模型,極大縮短了仿真模擬時間。
(3)在跨尺度模型融合技術方面,通過融合微觀和宏觀的多方面機理模型打造復雜系統(tǒng)級數(shù)字孿生體。如西門子持續(xù)優(yōu)化汽車行業(yè) Pave360解決方案,構建系統(tǒng)級汽車數(shù)字孿生體,整合傳感器電子、車輛動力學和交通流流量管理不同尺度模型,構建從汽車生產、自動駕駛到交通管控的綜合解決方案。
2.3.3 模型修正技術模型修正技術基于實際運行數(shù)據(jù)持續(xù)修正模型參數(shù),是保證數(shù)字孿生不斷迭代精度的重要技術,涵蓋了數(shù)據(jù)模型實時修正、機理模型實時修正兩種技術。
(1)從IT視角看,在線機器學習基于實時數(shù)據(jù)持續(xù)完善統(tǒng)計分析、機器學習等數(shù)據(jù)模型精度。如流行的Tensorflow、Skit-learn等AI工具中都嵌入了在線機器學習模塊,基于實時數(shù)據(jù)動態(tài)更新模型。
(2)從OT視角看,有限元仿真模型修正技術能夠基于試驗或者實測數(shù)據(jù)對原始有限元模型進行修正。如在達索、ANSYS、MathWorks等領先廠商的有限元仿真工具中,均具備了有限元模型修正的接口或者模塊,支持用戶基于試驗數(shù)據(jù)對模型進行修正。
2.3.4 模型驗證技術模型驗證技術是數(shù)字孿生模型由構建、融合到修正后的最終步驟,唯有通過驗證的模型才能夠安全地下發(fā)到生產現(xiàn)場進行應用。當前模型驗證技術主要包括靜態(tài)模型驗證技術和動態(tài)模型驗證技術兩大類,通過評估已有模型的準確性,提升數(shù)字孿生應用的可靠性。
2.4 人機交互技術體系虛擬現(xiàn)實技術帶來全新的人機交互模式,以AR/VR為代表的新興技術正加快與幾何設計、仿真模擬的融合,持續(xù)提升數(shù)字孿生可視化效果。
(1)在“AR+CAD”方面,西門子的Solid Edge 2020產品新增增強現(xiàn)實功能,能夠基于OBJ格式快速導入到AR系統(tǒng),提升3D設計外觀感受。
(2)在“AR+三維掃面建模”方面,PTC Vuforia Object Scanner AR產品可掃描3D模型并將其轉換為Vuforia引擎兼容的格式。
(3)在“AR+仿真”方面,西門子將COMOS Walkinside 3D虛擬現(xiàn)實與SIMIT系統(tǒng)驗證和培訓的仿真軟件緊密集成,以支持更高效的工廠工程和較短的調試時間[6]。
3 發(fā)展建議
結合上文的研究,可對工業(yè)數(shù)字孿生發(fā)展提出如下建議。
一是加快制定數(shù)字孿生系統(tǒng)工程標準體系。依托我國航空航天領域已有系統(tǒng)工程體系,邀請全國專家封閉完成標準體系制定工作,并向全社會征求意見。標準體系制定后,鼓勵我國各行業(yè)開展垂直行業(yè)標準制定,并在工程實踐中不斷迭代標準版本。
二是加大建模工具的培育和產權保護。鼓勵全社會開展建模工具創(chuàng)新,完善工業(yè)軟件減費降稅政策,保護創(chuàng)新企業(yè)的知識產權。大力支持應用企業(yè)使用國產化建模工具,提升財政補貼力度,撬動應用企業(yè)“敢于用”國產工具。
三是廣泛開展工業(yè)機理模型匯聚共享行動。鼓勵平臺企業(yè)與高校合作共同培育工業(yè)機理模型,打造“1平臺+N高校”的合作體系,將平臺的數(shù)據(jù)匯聚優(yōu)勢與高校的機理分析優(yōu)勢結合,在完成項目過程中沉淀各類機理模型,豐富我國知識庫機理模型種類和數(shù)量。
四是加快AI技術與機理模型融合創(chuàng)新。支持構建數(shù)字孿生創(chuàng)新實驗室,充分發(fā)揮我國數(shù)據(jù)量多、AI應用技術領先的優(yōu)勢,鼓勵高校、領先企業(yè)研發(fā)人工智能與機理模型融合技術,基于AI繞過機理縮短我國與國外模型質量差距。
五是積極培育數(shù)字孿生總集成總承包商。鼓勵各聯(lián)盟、協(xié)會面向各行業(yè)遴選一批主要的總集成總承包商,并在聯(lián)盟發(fā)起“合作共建”行動,為總集成總承包商配套好軟件廠商、裝備廠商和專業(yè)技術廠商,形成打造工廠級數(shù)字孿生的整體實力,提升我國國產化數(shù)字孿生建設率。
4 結束語
數(shù)字孿生應用需要多類數(shù)字化工具支撐,在美國對我國進行科技封鎖、我國開展“內循環(huán)和國際國內雙循環(huán)”發(fā)展的新形勢下,我國應充分利用工業(yè)門類齊全、應用場景眾多的優(yōu)勢,持續(xù)培育國產化軟件工具和總集成總承包商,不斷積累工業(yè)數(shù)據(jù)和模型,加快人工智能與工業(yè)模型集成應用,實現(xiàn)數(shù)字孿生彎道超車。
原文標題:通信學院| 通信人必須知道的工業(yè)數(shù)字孿生技術
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