工业互联网中的“数字孪生”的发展需要哪些基础？

随着”新基建“政策的落地开花，全国范围内的物联网和工业大数据技术的发展，实现数字孪生的许多关键技术都已成熟，如多物理量和多维度建模、健康预测分析模型等。但要实现对产品或系统的全面预测分析，数字孪生还需要大量的数据支撑。

这些数据包括来自 PLM的CAD/CAE模型和设计数据，来自ERP/MES的制造履历和供应商数据，来自服务系统的备件、维修记录等数据，以及来自物理产品的性能、工况和环境参数等。实际数据还远远不止这些。

另外，数字孪生代表的是实例化的物理产品，与物理产品的数量是1:1的关系，那么构建其数字孪生体的数据一定也是特定的、实例化的。这就需要集成和融合跨领域、跨专业、跨组织和跨系统的数据及专业知识，而这正是数字主线的核心能力。数字孪生和数字主线是企业数字化转型的两大核心技术，两者相辅相成、相互促进。

数字主线是一个连续、无缝的数据链，把从用户需求、产品设计到生产和服务等业务环节的数字模型有机衔接起来；而数字孪生所展示的就是通过数字主线中各具体业务环节的数字模型，结合相应的算法模型进行仿真、分析和优化，并通过视觉化形式推送给前端用户，充分发挥数字化优势。

在当前我国制造业转型升级的大背景下，MBD已成为企业数字化的基础，是大势所趋。MBD是指用集成的三维实体模型来完整表达定义产品的各类信息的方法，这些信息包括尺寸公差、材料及工艺制造等。产品MBD模型将作为生产制造的唯一依据，改变了传统的以二维工程图纸为主、三维模型为辅的生产制造方法。

我国大型装备制造业，包括航空航天、汽车和工程设备等行业，都已经率先实现了基于MBD的数字化产品定义。这为数字孪生技术的应用奠定了坚实的基础。而且，软件在产品中的比例越来越高，软件定义产品已经成为现实，这使产品的定制化、智能化程度越来越高。海量的各种产品工况、性能数据正在不断涌入企业的数据中心。

令企业头疼的是如何让这些数据流动起来，实现与研发、制造和服务等业务的融合。数字孪生技术的出现，瞬间点燃了企业的热情。