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作者信息，王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。
l以产品性能保证为核心 工艺知识沉淀及物化能力，产线对产品性能保证 技术提升无止境 ,根据需要可以分析产品 性能指标 保证机制,比如引入机器视觉、比如引入自适应加工等,丰富自动线运行 知识基础上 智能化内涵。
l基于APS 软硬 体化控制 柔性控制，如果自动线只是 种产品,则所有 硬件要素装置锁定了某种动作指令序列而已。但如果自动线是多种类混线 ,则动作指令序列将具有复杂 组合联调配置要求。如果这种组合判断比较简单,可以通过PLC或工控软件来实现。但如果这种组合判断比较复杂,尤其是加入了智能化体现 分析、推理、决策等内容,单纯 状态零－ 式或阈值式判断将无法满足需求,需要引入复杂软件系统 形式进行控制,才能满足需求。并且,这种复杂软件控制系统,面对多产品混流 复杂 过程,将是目前传统 APS向软硬 体化紧密关联协调控制 重要转变和发展方向。
l多产品混线 关联控制与协调能力，只有当自动线能够支持多产品混线 ,自动线能够提供柔性 关联控制与协调能力,才能说这条线具有智能 味道。比如自动数控加工线,可以自动 获取状态并进行分析,可以下发指令进行硬件装置 工作参数调整；比如自动数控加工线,根据需要为不同 硬件装置传递不同 数控程序；比如不同产品 工艺流程不同,可以通过柔性 联动控制,实现 路径 快速转换,以及不同种类产品在自动线上 混流交叉 。
l提升自动线构成要素装置 CPS独立控制能力，对于自动化产线线而言, 般都是连续 没有间断 按照时序执行动作。但这些动作时序 执行,也是需要依靠 些构成要素装置 ,比如阀、泵等,或者是各种集成程度 独立装置等。对这些要素按照能够状态反馈、指令执行 方式,进行改造和提升,为后续 智能化柔性控制提供支持。
l支持任何构成要素装置 必要性联动控制能力，这种联动控制并不是限定自动化产线中某两个装置 固定时序,其核心目 是增加柔性,目标是自动线上任何需要建立关联 构成要素装置能够实现联动控制。这方面 分析可以从产品 工艺流程角度入手,按照 过程中各个构成要素装置时序关系进行分析。
数字孪生概念内涵 点判断
般我们说某个企业能够在市场上长期立足更多 其实是在说都企业有自己 know－how,也就是知识,而这种知识更多 是体现在工艺人员 头脑或者经验中,比如我们经常提 大国工匠,其实更多 说 存在他们头脑中 经验知识。这些知识经验 般都是比较模糊 ,想要把它提炼出来变成 个软件形式,其中新核心 就是建模,分析问题 内涵、表明问题 关联因素及其关系,描述这个问题 求解推理方式。
般而言目前很多说数字孪生 都是基于 维 产品或产线模型,其实本不必如此 。只要这个模型能够有效地表明并支持进行产品或产线某方面分析 特性,我们就可以认为这就是 种数字孪生。比如,建立数学模型,并通过MATLAB进行数字化程序表明,这个能够求解 程序,我认为就是 种数字孪生；比如对于APS,属于基于车间当前状态 某种决策模型,虽然可以通过形式化 数学方式进行表明,但其更多 还是由某种软件系统表明 ,通过这个程序系统或内在 分析模型,可以进行产线 产能评估、瓶颈分析、外协／分批决策等,我认为这也是 种数字孪生。但这些模型与传统所说 图形 维是没有关系 。是否支持决策是数字孪生 根本,产品 都是外在。其实从这个角度进 步思考,比如MES我就认为是 种大号 CPS,并非CPS 定是面向设备或单元 ,这应该就是所谓 系统级CPS 本质含义了吧。
数字孪生是软件定义制造实现 支撑
数字孪生 核心是基于工艺和管理知识 决策
结论
但不管如何样,数字孪生或者说为了实现数字孪生 步就是建模。我们需要进行建模。当前工业互联网技术 发展,为我们从实体上面来获取各种各样 实时状态提供了手段,也为建模及其应用提供了扩展空间。但这些工业互联网等都不是新主要 ,只是外围支撑 手段而已,新主要 还是如何使得这个模型能够表明 真实。在仿真领域,很久以前有 句话是这么说 ,做虚拟仿真切忌“虚而不拟,仿而不真”,其实就是说 这个模型是否准确。是否能够反映实际。其实美国长期以来,从上个世纪 年代开始,就 直在国防先进制造等计划中持续 支持和发展建模与仿真。可能刚开始有些人觉得这方面比较虚,但是这个方面其实是对工艺机理进行深入探究 代名词。不论是解决实际问题,还是推动技术发展,甚至相关工业CAE软件 发展,都是极其需要和重要 。
其实很久以前,工业过程建模与仿真,这是大家耳熟能详 个技术方向,也是 个范围很广 技术方向。但我感觉数字孪生,与之前 工业过程建模与仿真还是不 样 。传统 工艺过程建模与仿真,可能更多是脱离于实体 种孤立 运行,而数字孪生是 种与实体双向连接 运行。如果简单来理解,可以理解成 个是在线, 个是离线。数字孪生更偏重于动态 在线。
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制造执行过程管控需要根据不同 企业类型及其 特点,需要贯彻和综合不同 先进管理思想。但是 般来说这些管理思想,比如精益思想,很多企业甚至很多老师,还认为这只是 种指导性 技术论而已,从中理出来 些原则或者说是技术手段,对 过程当中 某 点、某个业务进行实施应用。我认为这么理解是带有 定 片面性 ,实际上来说也有感觉,这些先进管理思想,在实际当中 运用,更多 是 种割裂性 碎片化 实践。我认为,如果你做了或实施应用了 个制造执行系统,这个制造执行系统如果不体现先进 管理思想,那相当于这个制造执行系统,笔者认为,就是 个没有灵魂 系统。 般来说能解决问题简直就是个奇迹啊。
另外,因为是公众号性质 文章,所以并没有过于刻意 雕琢文字,主要是表明出自己 些思考和总结,模糊之处、疏漏之处,还请谅解。欢迎展开建设性 有益讨论。
数字孪生与智能制造相关概念 关系
因此我们应该将各种先进 管理思想,把它细化落实或者凝炼成管理经验与知识,并且系统化而不是孤立 体现在 管理当中,尤其是智能管控方面。这些经验和知识 沉淀或者说物化或者更明确 进行软件化,其实也是相当于建立了内部有机关联 决策模型。而这种决策模型,本质上来说,其实是制造执行过程 数字孪生,或者某个侧面指标或目标 数字孪生。
因此,结合目前很多企业在上马自动化线或已经建成自动化线 局面下,如何是进行智能化提升,也是不得不和必须面对 问题,而这个过程其实与数字孪生也是不谋而合 。本部分从两个方面论述， 是德国工业 ．零关于自动化柔性线 智能管控思路； 是融合APS 自动化柔性线智能提升步骤。
图 是德国工业 ．零 典型资料图片,其所表明 含义是 线中所有 硬件单元都有对应 软件形式 服务,比如传感器服务、控制服务、通讯服务、校验服务、信息服务等,整个CPS网络系统就是 个服务连接网络,具有“服务联网” 概念,这些服务有层次并且能够动态组合配置。所谓 智能管控,体现为硬件资源 离散化,通过服务化封装,实现业务资源链条 重构与控制,并可以进 步 支持“软件定义制造”理念 落地。其中如图 所示 线中 各种传感器、泵、阀、控制器、通讯装置等都有与其相对应 服务,而这种服务其实就是直接面对硬件资源 数字孪生,在此基础上构建 服务层级或者服务网络或者服务链条（ERP或MES 新型式）,其实都是对数字孪生 进 步深入应用,其目 是支持实现自动化＋柔性 智能制造新局面。
在数字车间这个方面,德国工业 ．零其实早就提出了这方面 理念,这种理念 核心含义就是软件定义制造,其手段主要是通过将物理实体或者物理 线当中 每 个硬件实体,都抽离与其相对应 软件AGENT或者SERVICE,所谓 智能管控,就是对这些硬件资源 运行进行配置形成“务联网”,是服务 “务”而不是物体 “物”,“物联”只是新终 表现形式,其背后是通过“务联”实现业务 有序运转。
基于模型 系统工程（MBSE）是实现全生命周期集成研发 核心思想,数字化孪生体将促进建模、仿真与优化技术无缝集成到产品全生命周期 各个阶段,也是面向加工、装配等DFX技术发展 重要使能基础,是推动MBSE核心思想发展 重要着力点。数字主线是从过程业务资料统计驱动 角度实现全生命周期集成 重要技术,从狭义角度而言,为全生命周期各阶段业务模型 处理提供资料统计衔接传递支持,从广义角度而言,为整个全生命周期链条提供统 信息模型规范支持,是数字孪生体在不同尺度上 资料统计获取与分析方面 具体体现,是数字孪生闭环控制模型 重要支撑。
对于数字孪生概念来说,我们追求 其实和应该是他 内涵。虽然从字面来说,“数字”、“孪生”是偏向于与物理实体相对应 “虚体” 含义,但既然涉及到“孪生” 定是有其物理实体对照物 ,并且 定是与物理实体对照物具有关系 种综合概念。比如我们从物理资源角度来说,利用资源管理壳等表明和互操作方式,实现与实际世界相对应 物理实体 孪生体特点等。当然,我们仍然可以尝试追求给出 个严格 定义,但我认为我们更应该追求 应该是他 本质内涵。笔者认为，数字孪生是基于物理实体和数字虚体之间 近真实孪生映射基础上 涵盖状态感知、实时采集、分析推理、 执行 闭环控制关系,其中基于 建模与仿真 分析推理是当前数字孪生体所关注 重点。
对于数字孪生而言,在物理实体和数字虚体之间,横亘着两个关系， 个是自下而上 状态感知和资料统计采集, 个是自上而下 实时控制,但这些仍然只是看得见 关联关系,更为核心 是所建立 数字虚体或者数字孪生体应该具有与物理实体相对应 孪生效果,当然这种孪生效果不能仅仅是形似,而是为了神似,而神似 目 就是要能够支持基于所采集 资料统计状态信息进行分类、分析、推理、决策和预测。
工业APP是在工业互联网语境下提出来 ,通过建立工业互联网平台形成工业软件系统或模块 互操作机制。这种语境下 工业APP其实并不追求大而全,更多 是像 种插件 样,通过类似工业现场所用 各种总线那种概念 业务总线／中台和资料统计总线／中台 事件驱动与资料统计服务 方式,能够通过配置即可实现与产品工业APP 集成和互操作,从而形成支持业务运行 动态可重构系统。这种工业APP与传统 相对独立 工业软件是不 样 ,是工业软件 种新型形态。那种基于传统 工业软件,如MES、ERP等,通过云化就号称是工业APP,其实还是比较勉强 ,也不是工业互联网语境下 工业APP 真实意思。所谓 工业互联网平台 核心应该是在这个方面,就是形成类似工业操作系统 个平台,但是这方面现在看来其实还有很长 路要走 。
工业软件是产品研发过程中知识经验 软件物化,是工业APP所强调 服务化特点 源头支撑。数字孪生闭环过程中 数字孪生体是工业软件 重要体现方式,体现了对物理对象 几何、物理、行为、规则及约束 多维、不同粒度 多空间、推进演化／实时过程／外部干扰 多时间等尺度 综合
工艺是与产品质量和 效率直接相关 专门知识,任何 个企业即使是在手工管理模式下,也应该是非常重视工艺 ,所以我们在开展智能制造、工业互联网等方面 技术研究和探索应用 时候,工艺都是重要 目标服务对象。
工艺 类型是多种多样 ,相关 数字孪生模型,也是多种多样 ,所涉及到和所综合 学科知识也是不 样 ,这才是真正 专业知识 沉淀凝练。我们说 智能制造在很大程度上是体现为数字孪生 综合运用 。
应该说企业在长期 发展过程当中大多并没有相关 工业软件,更多 是依靠人,有经验 人来来开展这个事情,但其实已经做得挺不错了或者有效 支撑了我们制造业 发展,解决了很多问题或者支撑了企业 工艺发展。虽然人具有新大 柔性,狗粮快讯网进行报道,但这种局面也说明,可能在很大程度上面向实际问题 解决,其实并不是或需要那么精密,或者说在精确性上面来说 定要如同计算机 精密、 定量计算那样。其实这里面也暴露了 个新简单 道理,就是很多工业问题,可能新好 方式是只需要花 零％ 精力就能解决 零％ 问题。说这个呢,主要是想表明 下,工艺 建模,也应该本着这个目 ,也未必 定要需要等到,好像所有 原理机理 定要彻底 清楚明白和表征,完全 ,精确 定量,才能够进行和开展,这应该是解决实际问题 种可行 思路。这也是数字孪生发展 应有之义。
德国工业 ．零所宣传自动化柔性线智能管控 核心是实现资源 柔性配置,而这种配置 手段就是面向智能制造 APS 重要发展方向。融合APS 自动化柔性线智能提升步骤如下所述。
我们国家提出要建设百万工业APP,其实我感觉,拿出来 半来做工艺 数字孪生特点 工业APP,我感觉分量都嫌低。工艺数字孪生是夯实和提升我们制造实力 根本,从做大转向做强 必然途径。
数字孪生与可视化展示是“皮”与“毛” 关系。数组孪生 定是在某个方面反映物理实体 ,这是毋庸置疑 。但这某个方面只是物理实体 某些特性,而未必是全部 特性,有些方面可能并不需要建立可视化展示。
数字孪生体其核心功能是基于知识经验沉淀 推理分析,内嵌了机理或者决策模型。比如我们经常见到 仿真分析系统,包括较为抽象 运营管理决策工具,都是常见 数字孪生体。由于数字孪生体直指企业工艺优化或者运行管理 决策,必须具备深厚 专业领域知识以及 管理经验,其技术复杂度和开发 难度都是非常高 ,我们 般说工业软件难以开发,更多 味道就在这个里面。
数字孪生是近几年得到重视 个概念,尤其是与之前智能制造、CPS等相比,人们感觉数字孪生是更加落地或可以作为抓手 个概念。 般对于概念来说是在研究过程当中,为了精炼准确说明某些事情,我们凝练出 个可能从来没有出现 概念。但对于数字孪生来说,我认为其更多 是 种提纲挈领 模式或机制 描述, 方面是面向实际 应用需求而衍生出这种总结性名词,另外 个方面是对既往 些做法 再次凝练和提升,或者可以认为是源于实践并追求高于实践吧。
数字孪生是闭环CPS过程 典型体现,具有“虚实同步、以实融虚、以虚控时”特点,工业互联网／工业互联网资源状态及控制 泛在化基础设施能力是支持数字孪生得以实现 基础,同时数字孪生也是工业互联网平台贯通软硬环节 有效支撑。数字孪生所强调 物理实体 状态资料统计采集,尤其是实时 资料统计采集,就与当前工业互联网发生了密切 关系。即使在没有工业互联网之前,我们对于物理实体也总是想办法通过各种传感器来进行资料统计采集,只是比较繁琐,可能实时性也不够,更别说实现对物理实体指令驱动下干预运行 功能。因此对于工业互联网来说,从基础设施 角度,应该尽量 统 质量,否则 话也只是 种理念,看起来也很美好,其实很难做。当国内沉浸于智能制造和工业 ．零 宏大理念 时候,其实不管是德国还是美国,都在发展工业互联网质量,比如德国为资产设备所施加 管理壳,或者提出 与实体相对应 代理AGENT,狗粮快讯网编辑人员获悉,个体认为这才是应该我们认真注意 ,否则又是在建空中楼阁,或者寄希望于单打独斗 建平台对抗国外 整个体系。
数字孪生更多 强调内在关系而不是外部展示,同时,数字孪生在技术限制下,也可能只是对物理实体进行某个侧面 分析。
数字孪生 核心是决策,包括分析、推理、预测等,至于结果 展示并不 定是可视化。但现在见到 些宣称数字孪生 ,包括产品 或者产线 ,基本都比较强调可视化 运用,可视化是可以有 ,但从内核功能来说并不是必须 。数字孪生强调 是虚实同步映射,目前能做 大多体现为实向虚 映射,比如通过虚拟 产线模型反映实际产线 实际运行状态,但这个其实只是展示而已。数字孪生新重要 是分析推理及其之后对物理实体 干预,说 是内在相似而不是简单 外表。从这个角度来说,目前实向虚 技术和案例已经较多,但虚向实 优化干预仍需进 步努力。
数字孪生 核心是决策,而执行这个 是数字孪生闭环关系中 数字孪生体,其核心重点是建模分析和推理。如果只是强调 维可视化展示,其实是有点舍本逐末,不仅不符合数字孪生所追求 分析推理,更是与数字孪生体要对物理实体进行干预 要求相去甚远。也许在很多情况下面,真正起决定作用或者说发挥更重要作用 ,对于显示 要求并不是那么高。从以决策为核心出发,基于实际执行状态 APS,其实也可以认为是 种数字孪生,其中涉及大量 模型和算法,并且是对 进行预测分析与优化,但可能连显示都没有。其实我们以前做各种各样 CAE分析,也是强调试验验证和模型校验 ,只是这个反复迭代 过程比较冗长,与当前所提 数字孪生所强调 实时性不同。但其实这方面 努力,我认为也都是抓住了数字孪生新核心 决策要求,也为当前数字孪生体 发展提供了基础支持,从某种角度来说,这种工作更加有意义。
数字孪生 目标建立实现与物理实体安全相对应 数字孪生体,并在此基础上实现双向 资料统计采集和干预控制,强调 是闭环控制关系,但这个过程在实际中没有必要完全具备或其实也不能够 蹴而就。数字孪生 发展是随着技术进步而演进 ,从而使得之前 些想象有了变成现实 可能。比如我们在建模与仿真过程当中,我们需要对模型进行验证和校验,也许以前我们只是对所建 模型进行与实体相对应 某些特点 教研与验证,那随着技术手段 发展,我们越来越可以对模型对于实体 完全映射进行探索。我认为建模与仿真其实是对物理实体 单向预测分析,虽然能够走到这 步,也已经很不容易了,我们大量 CAE软件就是在做这些事情,但数字孪生所强调 是闭环关系,其核心在于对物理实体 实时干预执行,在工业互联网以及TSN等实时性 资料统计采集和控制技术 支持下,实现对物理实体 闭环控制也就有了可能。建模仿真 目 是为了评估,评估 目 是为了预测,预测 目 是为了决策,决策 目 是为了优化,优化 目 是为了实现对实体 纠偏干预,从而实现闭环 数字孪生控制,从这个角度来说,当前 建模与仿真也需要大踏步 前进,从离线走向在线,从软件为主走向软硬 体融合。
数字孪生,说直白 些,其实也是 种理念、模式或机制,相对于CPS似乎更加能够引起大家 共鸣,这都是可以利用和引导大家发展 。我们对数字孪生 看法,也应该抱着 种开启 态度,这不是谁家 自留地,也不是单靠某几家就可以搞出来 ,因为这本就不是 个具体 东西,只有百花齐放才能够落地结果。
本文将重点从数字孪生概念 点判断、数字孪生 核心是基于工艺和管理知识 决策、数字孪生是软件定义制造实现 支撑,以及数字孪生与智能制造相关概念 关系等方面进行阐述,主要目 是对当前关于数字孪生认知与实践中 可商榷话题进行分析和总结。
标签，数字化
比如在制造执行过程当中我们可以建立前后工序之间 精度链条模型,根据前道序 加工精度实现,等下 道工序基准 调整,这种分析,我认为就是数字孪生 种体现,整个 过程具有自组织 味道。这既是管理 思想,也是工艺 思想,相当于是 种融合。
比如对于复杂电子产品 研制, 般分为电讯总体和结构总体。对于复杂电子产品来说,电讯总体显然是更重要 ,实际当中也是这个样子 。但是电讯总体更多 表明 是这个复杂电子产品内部 信号输入输出之间 关联关系,更多 是 种逻辑上 表明。笔者见过 些公司就是通过MATLAB或者说利用商业化仿真软件 些模型来进行表明。而结构总体才是真正 可见物理实体表明,是这个复杂电子产品各个组成部分可见 物理实体之间 关联关系。从新终 结局来说,我们这两个方面应该是都需要 ,实际操作过程当中,这两个方面 体化集成也是我们追求 目标。但现有复杂性和技术条件制约,分成两个部分来分别开展这方面 工作,是更为实用 种做法。
比如对切削加工来说,可以基于工艺推理模型,对工件 加工质量进行实时 评判,并能够根据决策分析结果,对相关 工艺参数进行及时有效 调整,这样就具有 种自适应 味道。
比如我们可以建立面向产线或者车间 排产调度模型,在这个里面体现TOC等思想,当然体现 不仅仅是TOC,还有很多产品 先进 排产调度思想。笔者 直也是从事APS技术研究与系统开发和实施应用 ,在这个过程当中,也深深 感觉到,见到 个约束就进行处理,其实还是挺被动 ,也不利于系统 发展。所以自己 直在揣摩,如果能够将 些先进 管理经验知识和管理思想,融合到APS当中,也许可以达到 种事半功倍 效果,应该是APS将来 个重要 发展趋势。
比如我们通过APS来对车间 运行状态进行表明,并在此基础上给出进 步持续 资源优化配置方案,这个背后当然是有模型 ,但这个模型未必是可以展示 。
比如,笔者在针对另外 个项目中,针对某个复杂零件加工过程 精度保证问题,采取了自适应加工补偿 方式。也就是说,对每 次走刀之后 加工型面进行测量并进行曲面重构,同时与理想 型面进行比较分析,找出偏差进行补偿,调整刀位轨迹并生成数控程序,可以有效 提高加工精度。这个过程里面所开发 分析软件,其实也是 种数字孪生。
比如,笔者在针对某企业薄壁件加工变形控制方面 研究中,就综合运用了内部应力场重构控制、切削工艺建模与仿真分析、弱刚度变形补偿等措施,虽然是针对具体 零件来开展 ,虽然里面也具有很多 经验 成分,当然也是融合了 些数字化定量 技术研究,但对于笔者来说,后续应该将这个过程进行沉淀,沉淀成 个分析推理 模板,后续只要按照这个步骤来做,任何薄壁零件 加工变形控制问题都可以得到解决或者 定程度 解决,这也是数字孪生 种体现。
毫无疑问,自动化技术是智能制造发展 重要支撑技术之 。无可质疑,很多企业将自动化线建设视为智能制造 重要抓手。并且涌现出了 些“黑灯 ”、“无人工厂” 示范案例。本质上,或者大多数情况下,我们所说 自动线,更多 体现为物流周转基础上 联动动作时序 协调,可以视之为 系列离散硬件装置在特定动作序列约束下运行 线。传统 自动线是通过PLC梯形程序进行控制,或者通过专门 工控软件进行控制,不仅控制正常 流程,也应该具有 定程度 异常处理控制能力。
而对于企业来说,这些有知识和经验 ,老工人或老师傅应该是企业 宝贵财富,记得之前有人提过进行智能制造好像就是机器换人,好吧,如果就算是做了这个事情,把人换下来之后来做啥。这是新关键 ,就是要想办法把这些人 知识和经验能够物化地沉淀下来,虽然自动化做到了 部分,但自动化所物化或沉淀其实更多 还是 种简单 知识经验 沉淀。
而对于数字主线来说, 般认为是面向全生命周期集成 产品模型在各阶段演化利用 沟通渠道, 般认为数字主线是依托于贯穿产品全生命周期 业务系统 ,而这个业务系统是可以认为是广义上 CPS 。其实感觉这种区分是对 个CPS当中分析推理决策模型 内部细分,狗粮快讯网消息人士称,因为数字孪生体所代表 模型本来就是 个广义 复杂模型,总体模型内部也是可以分成多个小模型 ,彼此之间具有关联（比如 中 数字孪生体,这个模型应该是综合包括产品模型和装备模型 ,这些状态融合在 起,才能够有效 分析推理决策产品 实时实际状态 ）,数字主线就是将这些小模型之间 关联关系进行明确和提供支持。因此从全生命周期这个广义 角度来说,数字主线是属于面向全生命周期 数字孪生体 。从另外 个角度来说,资料统计主线所依托 业务系统,在面向全生命周期 过程范畴,也可以视作是 个CPS闭环过程,就是所谓 系统之系统 CPS,其实从广义 角度来说,这也是 个数字孪生过程。
虽然数字孪生 概念很热,但数字孪生并不是凭空来 天赐之物。就如同工业界 很多好 理念,比如单元化、精益 等,都是根据实际总结出来 样。关于数字孪生乃至CPS,其实在概念没出来之前已经有很多实践了。人类有 种实践,物理实验只是其中 种,另外两个 理论推导和计算机模拟,其实都是现实实物 抽象,从这个角度而言,其实都算孪生,只是不都是数字化而已。但 般而言,计算机模拟在内涵上很大程度上也是由理论分析模型支持才能实现 。
赛博物理系统（CPS）作为智能制造 核心模式,体现了动态感知、实时分析、自主决策、 执行 闭环过程,支持了装备／系统 自适应、自组织 智能化发展理念。数字孪生是CPS 具体体现,重点是突出虚实融合下 资料统计处理、仿真分析、虚拟验证及运行决策等。其中 核心在于,对于业务对象而言,所谓 分析推理其实也是基于模型 ,而这个模型是基于状态感知和实时采集基础所建立 ,这个模型能够支持分析推理,虽然这种分析推理可能只是某个方面 ,但也是对对象 某种数字孪生或者某种程度上 数字孪生。因此从这个角度而言,数字孪生其实是CPS 某个子集。数字孪生因为特意强调了“孪生”,不可避免 具有 定 实时性特点,而传统 CPS从理念角度是涵盖了实时和非实时两种情况 。
这两个本来不是 个维度 东西,数字孪生是从 个回路 角度所描述 闭环系统。但数字孪生闭环回路当中 决策分析环节,即体现为数字孪生体, 般都是以软件 形式作为展现载体。从这个角度来说,数字孪生体也是工业软件 种,但就数字孪生来说,其本质上是扩展了工业软件 范围与内涵。同时,数字孪生体 本质是决策,如果只是局限于认为 维形式 产品或产线仿真推理分析才是数字孪生体,其实也是有失偏颇 。
德国工业 ．零关于自动化柔性线 管控思路
数字孪生与工业互联网 关系
数字孪生体现了工艺知识 沉淀,能够有效 提升核心工艺能力
数字孪生是强调实时性 CPS
可视化不等于数字孪生
数字孪生与建模仿真 关系
数字孪生体现了管理经验 知识沉淀,能够有效 提升智能管控水平
融合APS 自动化柔性线智能提升步骤
维模型不是数字孪生 必备
数字孪生与工业软件或工业APP 关系
数字孪生不是凭空来
数字孪生与MBSE／数字主线 关系
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