数字孪生开启传统行业数字化转型升级之路

今天介绍的数字孪生开启传统行业数字化转型升级之路就是我们在我们公司20年的产品，从技术的角度来诠释数字孪生使用怎样技术、使用怎样的路径而生产出数字孪生产品，现在向大家汇报一下我们这么多年的一些小小的一点点心得。

分五个部分来介绍。

1、数字孪生的背景

2、数字孪生技术平台

3、数字孪生智能装备

4、数字孪生生产车间

5、数字孪生应用案列

1、数字孪生的背景

（1）国内外学术研究现状

数字孪生的背景在世界上时间都不长，从第一篇的论文开始2010年到现在这2020年，也就十年的时间，在世界上做数字孪生的企业也不是特别多，数字孪生技术牵涉的领域是非常广，而且在多领域多技术多管理的角度上去融合形成那个产品的话确实是很难，没有十年的时间甚至没有大量的案例没有很多的应用的一些机会去给你做这样的事情还是需要我们大家去共同探讨共同学习。

2010-2015年发表的数字孪生文献较少，单年论文发表量少于10篇。

2016-2019年数字孪生文献发表数量进入快速增长期，2016年发表24篇，2017年发表12篇，2018年发表321篇。

2019年发表数量超过600篇，其中 2019年占了近10年发表总数量的50%以上，预计在未来几年，数字孪生论文发表数量还将呈现迅猛增长趋势。

（2）GE通用电气Predix

GE通用电气Predix是数字孪生的领军人物，而且对于大飞机的数字孪生做的是非常好。 他把整个大飞机的节点、他的里面的一些通讯、他的一些模型，飞机在空中飞行的时候他的整个控制，能掌握到这个飞机的所有的一些参数，能够进行有效的预测这些零器件什么时候换，什么时候去更换，用什么样的方法去更换等等，所以在飞机领域里面他是做的比较好的。

（3）西门子MindSphere

西门也是近几年在数字孪生里面我们看西门子的这些板楼你会看得到西门子从做一个工业控制系统，做工业控制软件最后到IT最后到收购数字孪生的包括设计软件公司、代码公司、包括物联网公司它在大量的收购，实际上从这个发展的趋势来说从做自动化控制这样的企业来说，他们在OT或IT的探索里面来说他是有优势的，因为在整个控制的协议都是他们在制定，所以在整个流向、数据的管理、数据的分析，当这台机器在生产的产品的时候他直接上是把这个机器的产品的工艺质量设备物料都已经用OT的 代码程序来实现他的管理。所以在整个的OT和IT的融合中，我感受到在Ot的自动化控制派生出来的管理是比从管理在探索自动化控制，从OT到IT要强很多，而IT里面的大数据 在整个的云平台的管理工作流很有优势 所以为什么今后要做系统要做OT和IT的用户。

（3）特斯拉Gigafactory

大家都看到特斯拉是一个新兴的一个汽车制造商，而且他这个汽车制造商，他的这个理念 颠覆了整个汽车的工业革命，他们在短短的十年就可以在整个汽车的几十年甚至上百年的工业基础要把它打破平衡。 特斯拉把它整个汽车它的整个运行是用双系统来进行运行的，他一个系统是在满足预测的所有性能，而另一个系统它是数字孪生，再把所有产生的数据产生的模型，用大脑来计算预算，预算过之后的把数据传到云端，反过来修正他车子的所有的无人驾驶。这个车真正实现了人工智能。它是用大数据用所有的航天数据，超前的计算来用在这个车上，所以他的车是用的非常好的，他是这个完完整整数字孪生体的一个表现。

（5）达索波音数字孪生

达索波音开始研究大数据的飞机，从设计软件开始设计的信号、设计的参数、设计的工艺全部要提炼出来之后，给管理者在申请过程当中来和设计的各项指标来进行对标进行监测，进行分析和进行纠偏，最后他会为大飞机的整个运行过程当中，服务当中提供了很好的支持。

（6）木星数字孪生平台

木星数字孪生平台是我们防迅达11年来的数字孪生的技术，我们20年代的自动化的技术，我们有10几年的数字化的技术，我们有将进五六年和腾讯一起的云平台技术，所以说我们利用这个技术我们打造了从数字孪生设备到数字孪生生产线到数字孪生车间一直到数字孪生工厂的基于云运用的一个数字孪生平台。

2、数字孪生技术的路径

数字孪生它实际上它是一个从数据的获取一次到数据的应用到数据的管理，所以他可以帮助企业解决高质量发展遇到的一些问题，比如说行业的供给侧的结构性改革，比如说全产业链一体化的建设，比如说经济运行质量和效率。在整个的生产过程当中人机料法环属性他是怎样的关系，整个的产品的设计到产品的生产，包括它的参数的管理，包括他的整个的预警预测包括实时的分析，它都是应该依靠模型来做事情，我们建立不同的模型而进行不同的有效的管理，在整个的数字孪生平台它是离不开工业互联网的体系，在整个工业互联网的建设过程当中他是支撑数字孪生的一个核心的一个底座。数字孪生技术他具体不开的是自动化控制技术， 因为只有在自动化控制领域里面寻找他的模型，他管理才可以继续有效的跟踪分析， 所以说整个工艺过程当中最直接把工艺进行控制的就是装备 所以说这个设备你是不是一个智能装备，是不是一个智能的生产线，你的控制系统是不是智能的取决于你的管理是不是智能的。还有很多像是智能工厂、智能服务、智能赋能技术和工业网络等等。这就是全产业的数字孪生的应用，数字化生产的新模式，网络化协同的新模式，服务化转型的新模式，产业链数字孪生新标准，这都是数字孪生里面要进行有效管理的。还有工业互联网的安全保障 ，大家都知道现在的数据安全比防线很重要，你在生产线上你的数据被人家黑了之后 你的工艺就会改掉，你生产就是一大费的那个次产品，所以这个数据安全也是很重要。这里你们会看得到我们以前是做自动化控制，做信息化，做数字孪生，我们一直都是在做工业 我们从来没有做商业 然后我们自从做了数字孪生之后，我们12个人花了一年的时间，我们现在就可能做到从批次的排产，生产过程之中这个产品生产二维码打码之后，基于二维码打码后的全链条的物流跟踪，在今后他又到了仓库里面入库到出库到零售到消费者，最后这个产买走了，我们12个人一年时间我们就做到了，这就是云平台给我们带来的价值。就是123产业链从原辅料的生产到产品的生产一直到产品的消费形成这个全链条的跟踪，我们现在都用工业互联网平台数字孪生。

整个数字孪生我们理解为就是四个部分，四个部分基于数字孪生可以很好的把产品能够完善起来。首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准。还有一个就是连接，机器端至云端的数据连接，基于规则引擎和产品打通，实现海量设备数据的存储，计算及分析。还有一个是计算，边缘计算与云计算的无边界服务。 还有管理，在整个的过程当中实现机器端和管理端的深度融合。所以在这个过程当中把这四个应用过程当中数字链条全部梳理完了，包括管理上的所有的一些业务所有组件所有的工具能够应用上去，那我们的企业一定会做一个很好的产品出来。

数字孪生的定义是什么？我认为数字孪生就是设计者的数据工艺参数在生产线上能很好的把控、贯彻、执行。根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？在整个过程当中，我们建立数字化管理的架构体系，整个原辅料种植，加工数字孪生的应用，工业生产数字孪生应用，商业数字孪生的应用，零售户应用和消费者应用等。这里我们在整个的过程当中我们要进行一个业务的驱动，要进行平台的驱动而且还有一个技术的驱动，还有标准的驱动，所以在整个的体系建设过程当中一定是要一种平台思维，我们用数字化平台的建设一定要把30年的他的管理思想变成模型，使这个生产的生产线每一台生产线设备都是30年思想的模型。在整个信息化的建设当中，我们要进行工业互联网平台架构，大家会看得到整个的控制系统所有的工业通信我们用怎样的机器来把数据排上来，而且用尽量最少的机器能采多的协议，需要我们在采终端来做一个智能终端收集这些机器的所有的数据，现在目前来说在整个的工业部量平台的建设过程当中收取数据是最难的，这是全世界的一个难题。在整个的基础制造云平台现在目前来说腾讯、阿里、华为还有亚马逊，世界上他们在这个这条路上已经领先我们很多年了，而且他们的技术都是世界级的，所以说在基础制造云这一带都是非常好，但是现在最缺的是下面数据采集单元的，在上面直接长还缺什么，建模平台，代码开发平台，包括管理软件，包括区块链的技术，所有的一些工具的软件等等，上面的管理应用，实际上管理的应用只要下面那个自动化层Saas和PaaS,如果做的非常好的管理非常容易做，现在我们公司做APP我们做的一些应用过程当中很多以前我们涉及不到的我们就觉得走了捷径。在整个技术框架过程中，我个人理解，应该把雾计算放在其中，以雾计算技术为核心的数据采集、边缘计算和反向控制，再就是机理模型，工具化数据建模和高性能模型分析求解，还有就是数字孪生，高保真的单级、系统级和SoS级数字孪生，还有区块链，基于金坷垃的产业数据追溯和贯通，最后是赋能工具，生态化赋能工具。首先就是我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网；第四个是时序数据库，在整个的工业互联网建设工程当中时序数据库是一个很重要的；第五个是数字建模平台，在整个过程当中数字建模平台是今后所有管理者做工业的一个利器；第六个是数字孪生平台；第七个是微服务平台；最后一个是移动应用平台。基于前面的整个平台架构，我们探索行业智能制造新模式，通过工业互联网云平台，我们利用这个平台之后我们通过数采，建模，仿真构建数字工厂，实现虚拟制造，例如生产前虚拟仿真，生产中实时仿真，生抽回溯仿真，产品制造全过程仿真，设备运行状态监测仿真等。我们在这里打造了一个基础的平台。

在平台的基础建设上我们采用了很好的一个标准配置的底座就包括基础制造云平台从边缘呈层从Laas层到Paas层一直到SaaS层，建立了一个完整的工业互联网平台的一个基础建设。在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。我们通过数据采集要实现工厂数字化，通过建模实现业务模型化，通过仿真实现制造虚拟化，通过标准实现建设一体化，我们构建五类服务，就数据采集服务，数据建模服务，虚拟制造服务，大数据分析服务包括产品全过程全生命周期服务，设备全过程全生命周期服务，移动应用服务，二维码关联与验证的服务，包括虚拟供应链坚持的服务。实现了四大赋能，就是为快速适应市场变化，快速响应产品需求赋能；为卷烟产品的个性化定制，服务型制造赋能，为提高均质生产能力，促进产品质量水平提升赋能，为卷烟智能制造生态体系，实现卷烟制造转型升级赋能。这是我们在这里打造的一个这样的平台。最后是行业数字化基础和特点，可用一个平台，五个关键和一批范例概括。，一个平台即初步打造了可复制，可推广的企业工业互联网平台。五个关键是数据采集方案解决状态感知问题，数据建模解决虚实映射，模型驱动问题，数字孪生解决OT与IT融合问题，解决产品全过程追溯和数据反馈问题和解决行业推广应用的问题。一批范例是云南、浙江、福建、四川和安徽等。数据采集服务组件，大家可以看到我们做数据采集的时候我们已经就开始做边缘计算了，进行数据的交互，设备的交互，管理的交互，车间的交互等都可以在这里做交互，再一个就是可以在进行边缘计算，数据的管理。

在传输上来之后实际上就通过工业物联网平台，我们从03年-13年花了十几年打造了一个全年度的整个工业物联网平台，这个工业物联网平台完全是我们独创的，我们自己的，当然也参照了世界上最先进的工业不物联网平台的思想理念，我们打造了一个这个工业物联网平台。同时实现这里面他数设备的互联，数据建模，收集实时数据，数据清洗，系统管理和开放共享，在这里我们有模板的创建，属性的定义，服务的定义，事件的定义。同时你的数据采集上来了，那你要放到整个的云上怎么办？那我们要建模，所以说根据我们的企业里面从设计的模型的建立到我们的整个的生产过程当中，他的理论模型，他的逻辑模型布线的模型，工艺的模型，故障的模型，产品物流的模型，数据分析AI的模型这些模型都是需要建模工具来建模，您打造的这个工业物联网平台能够支撑多行业应用的这个工业平台一定是比一个领域里面工业物联网平台要好。在整个建模平台过程当中他是依托工业分档平台在他上面建的。对在每个模型过程当中他是不同的行业它可以产生不同的产品 他的模型。在这个模型过程当中举两个例子，我们整个数据建模的一个服务组件一个概念模型，概念模型你看整个过程人机料法环测来进行我们整个业务的一个逻辑，它去建它的模型，整个的它的一个HR的模型他的调动模型，概念模型。你们看得到人员是HR里面哪个部门的，他坐在哪个工作他是挡车工还是质检员，他工作的消息就是他的指标今年考上的指标是哪些，考核指标你检验的方法。基于这样的模型，它是操作对物料的操作，还是对检验标准的操作，还是得设备的操作，这里面的模型大家会看得到基于这个概念模型它与组织机构有关系，与人员有关系，与供应商有关系,与设备有关系，而且这些模型过程当中你只要建一次后面他就会用大数据自己训练，训练去这个管理流程是对的，那个管理流程是要修正的，它是一个可迭代的模型，所以它有一个可复用的能力，应用的能力，部署的能力，拖拽式建模的能力，存储的能力等，就能够把他的整个管理能够做起来，所以在这里了我们一致都在做这件工作。再就是大家会看得到我们利用现磨的模型，我们利用实体模型，利用它的温度控制模型，利用他的统计分析模型，利用他的曲线模型，利用他的开关模型等我们就可以一个中专生毕业给他培训一个月，他下一个月就能花70个头来，而且这个头他不要写一行代码。在这过程当中可以快速的做整个界面出来。那在整个设备的仿真模型当中，就是我们在工业互联网研究院我们在那个工业物联网平台的那个实验室里面 贵州烟草专卖局的一台设备，你只要在对面的云上就可以看到它实施的过程，他的预警预测，在世界上的任何一个有权限的人打开这个平台都能看得到这台设备的运行情况。再就是就是基于生产排产模型，在整个模型的部件过程当中一定是要依据我们企业的工艺标准 生产过程包括人的行为包括他每个企业的管理思想要建立一个行业的企业里面的相同的模型。还有就是数据预处理智能规则库模型。这里还有一个服务组件，在生产前我们要做虚拟制造，生产前虚拟制造仿真，进行生产预演，提升资源配置能力，生产中的虚拟制造仿真，即监控诊断，提升制造管控能力，还有就是生产后虚拟制造仿真，即在生产后进行评估优化，提升制造创新能力。再就是大数据，大数据人工智能。AI的算法是现在有很多工具，但是我们怎么用大数据这些工具的那个模型来和我们生产过程当中实时过程的模型能够对应起来能够训练去他的一个标准的参数模型它的整个工业符合性模型，包括他的整个上下游关联度的模型等等这些模型，这是需要很多的大公司和这些企业里面懂工业的一起联合起来去做这些攻关。再就是在整个的业务过程当中首先要大家说要数据及业务中台，实际上数据中台重要，但是我认为业务中台更重要。再就是数字孪生服务平台，产前，生产中，生产后我们都管理了，那就设备重新厂资产进来，以前西门子公司或西门子做的最多的就是设备的预警预测，设备的监控,设备的整个的管理，我们把设备从采购开始就建模型再进行资产管理，资产管理过程当中你今天生产的每一包烟，你生产的每一个物料你生产的每一个产品，工艺指标我们都建模型，那你这个设备的过程当中最后会再去一个我们买哪样的设备才是适合于我们的。在整个的产品的生命周期过程当中我们把我们的生产配方产品的工艺到底有多少个节点，要进行有效的管控把它打通，通过二维码给他关联起来，通过区块链标识起来，这就是一个产品完整的从设备从生产从物料管理的一个产品。

3、数字孪生智能装备

前面说了我们这个管理平台的搭建，那搭建之后怎么落地，落地怎么落到装备上面， 装备上面我们怎么去进行有效的管理。CPS的数字孪生他实际上就是个实体工厂，实体工厂的管理我们就有基础有数据，那我们把我们的管理的基础和数据我们变成了虚拟的工厂，我们右上角这个数字的车间就是我们实时采集数据，状态感知，虚实映射，把他们俩之间对比，对比之后下面的要把数字车间，整台设备变这个数字设备，他有数字的标签，数字的链条，数字的标准，最后反馈过来我们的管理者，我们的管理者再给他实时的进行调优监视，为他提供服务。这就是一个CPS状态感知，实时采集，虚实映射的精准控制型的这个。那我们利用这个原理，这就是我们的软件，我们的系统所以我们的单元级的CPS数字孪生。我们通过这么多年的研究，我们和这个中国机械共同开发智能控制系统，这个控制系统这个设备的24000多个零件我们全部都给他建模，而且全部都有标识，都有参数，它每一个模型的生命周期我们都有管理。而且关键他的人机料法环测，他的所谓有效的管理，包括他的培训，他的所有的HMI，而且这个产品的所有平台使我们目前工业物联网平台的一个建模平是我们木星的建模平台，数字孪生平台我们进行配置，就能把这个界面配置。这个就会看得到我们每一台装备我们进行数字孪生建设之后，在装备的生产线上只要发现问题只要出现偏差，我们都可以在远程调出来他的偏差在哪里，它的工艺指标在哪里，他的整个的曲线的异常在哪里，它的工艺的过程当中这台设备他的蒸汽什么颜色，热气什么样，能耗是怎么样的在这里我们都可以用它进行有效的管理。在单机的当中他可以拆装培训，一台设备一个多月的设备以前他几年可能打不开我们都不知道里面是卖的原因，什么样的过够，都不知道而我们现在把整个构造都已经分解了，而且你这样手指轻轻的一点，你第一步先开什么螺丝，差什么挡板，拆什么那个轴承，在就是在整个的过程当中生产的他整个的工艺指导操作方法，以前的要使用这个设备要五年的师傅，还要到德国还要到意大利去学习才能开这个机器。现在有个系统他们不用去国而且他们完完全全可以开这个机器，而且他们也不要学国外的系统，因为在这个基础上已经没有老外的系统了，都是我们中国人自己开发的系统，能够把这个设备开起来那就是在里面秀这个设备你不用带接口也不用再电器头在这里可以快速的操作指点你按一下这个零件，这个零件上面仓去货物放在哪个位置，安装什么样的原因区间，怎么样的故障，它是怎么样的最后哪个物料对他有影响这里面全有，都是在经验库知识库问题不在这个平台里面全有同时呢在整个操作指导培训过程当中这台设备上面有大概有200多个超过培训就是每一道工具操作操作方法，你不会开这个机器没关系，你只要点击它就会告诉你精准的开，怎么去操作，而且参数怎么设置，项位设置，以前的产品是十年的师傅开的项位才是最好的，现在我们把十年的师傅项位都已经放到系统里面去了，他的就是标准，你今天来你调的也是十年的项位。

再一个就是技术特点它的特点是哪些，清晰有效的管理，我们要关注的地方在哪里 都在这里，同时生产过程当中这个开始开的不长我们先看一下 所以你出现一个问题，就会报警，报警的过程当中我们可以快速发现他的问题在哪里，看面板，它的生产环节，它的整个一些指标都看出来。

4、数字孪生生产车间

数字孪生生产车间实际上它分成了四个阶段。第一个是一切依赖物理空间，第二个是信息空间功能不断加强，第三是信息空间和物理空间存在一定交互，最后是信息空间与物理空间实时交互与融合。在整个物理车间和虚拟车间交代的过程当中，他实现车间孪生数据 ，车间的服务的系统包括其他信息化系统都可以有有效集成，同时他也一些生产过程的指令 他可以和生产的指令进行进行交融他实现他实时的调空指定的一些指令，进行车间的服务进行分析，有效的管理。 这个是数字孪生车间的关键技术，这里面是非常清晰的，陶飞教授他们谈对非总的一些这些数据这个数据是为我们的整个搜索栏是的建设是很好的帮助和借鉴，能够指导我们做数字孪生。

下面是数字孪生车间--—智能排产，以优化目标为导向，通过资源调整和虚拟仿真优化，解决交代，成本，产能，库存，供应等仿真要素之间的矛盾，提升资源配置能力。可以生产车间的排产要素管理，清单工艺质量原辅料保障设备，安排生产订单报告，设备的维保计划等这些都是支撑我们排产的。当我们的排产仿真的时候如果这个车间里面全是绿颜色，那说明生产是很好的，如果在这里面有红色就代表那些设备的产能不行，质量不行那我马上进行有效的把控进行有效的管理。在生产中进行有效的实时的跟踪和有效的管理。 这里生产的数字化可以看得到右边是一个实体的车间，左边这个是虚拟的车间。实体车间的特点你就会看得到他一个人在那里，但是虚拟的车间看到他的所有的数字孪生。而且它的一些各项指标实施对标我们的生产过程当中他的完整的模型驱动的一些有效的管理。 可以为用户进行生产现场全景还原，追踪历史生产，质量等信息提供数据支撑。一个产品扫一个二维码，可以看到他有4800多数据在这小小的手机上全部能看得出来，而且它的分析的统计分析的报表，他确认谁产生的工作流，谁在仓库里维修，维修的原因是什么，谁领的料这里面一步一步小手机全部能管理起来。再就是基于二维码我们整个的过程当中每个环节数据项是哪些，怎么设定，那就生产过程当中他的一些工艺过程当中他的超级回传产生它的工业发生的变化，这次在机器上和那个是同步的那个看起来 同时呢在设备我们有严格的编码体系标识解析体系，整个的设备的体系都已经编码。数据采集点的编码是以设备零配件（传感器）编码的基础上组合传感器关联数据点标识的组合编码。我们在生产过程当中每一个环节全部汇聚在一起，您就会从一个局限能查到其他的一些数据。

5、数字孪生应用案列

这里从目前来说我们给曲靖卷烟厂之前指标是他们经过统计之后，他们原来的设备综合利用率从89%上升96%，产能利用率从91%上升92%，万元产值综合能耗从0.01下降到0.007。再就是我们利用所有的生产过程的这个产品，我们下发下来到集团到工厂到商业公司到零售端到消费者的一个完整的链条，进行二维码的管理，在管理过程当中就会在我们的生产环节从工业端到商业端能进行完全打通，他的整个产品的一些数据，生产的数据，消耗的数据 消费者的数据，大家可以看到这里是一个城市里面的销售平台，销售平台过程当中哪一个零售户在怎么样的时间是买了卖了一包什么样的产品在这里面全都有，而且他的年龄性别都有，进行全链条，这是在生产线上进行二维码的在线的和条件关联进行关联起来，他一分钟1000包在线打码或在线布玛都是可以的。再就是整个销售端，能够工厂及能够查到他的所有的一些管理数据进行有效的管理。在在整个的物流单每一辆车它都会和订单关联和车关联，和人观关联，所以说在整个的物流过程当中只要点这台车，在车上的所有物流号处在哪里，送到哪个城市在哪个位置全部都管理起来，管理起来之后他进行有效的管控。再就是在只要用企业微信扫这包烟，马上就能看出来这包烟是真还是假，这烟是在哪里买的，这包烟的价格是多少，再进行扫码，进行有效的管理。这是我们我腾讯一起共同打造的这一个平台。

这是基于物流的配送 同时呢我们对不仅仅在烟草行业我们进行这样的有效的管理。，还有其他行业汽车行业等等。总结一下所以说在整个数字孪生它是一个ot和it的融合。它是从智能控制到工业物联网到数字孪生到工业物联网平台的一个的建设，在这个生态体系建设过程当中还有很多路要去探索，我们只是在这条路上前进了一点点，但是可能我们的前进的路上也走了一段弯路，但是我希望我们和全国的有资质是全国的做数字孪生感兴趣的企业工厂我们一起为中国的数字孪生平台我们往前走一步。