接上篇博客車間數字孿生解決方案（一）_Laynell的博客-CSDN博客

3、目標

企業通過開展數字孿生能夠賦能基于模型的全生命周期價值鏈，具體能夠實作的目標概況如下：

洞悉資料價值：物體孿生體運行狀態資料全態可視化展示，讓資料創造價值；

追求最優設計：基于模型的正向研發和協同創新，實作最優化產品設計、工藝設計、布局規劃；

護航設備健康：設備狀態資訊的實時監測和健康狀態的預測管理，做設備運行的健康衛士；

自動迭代優化：基于實時運行資料和知識圖譜進行優化演算法的無監督學習，控制物理物體最優作業；

守衛作業安全：通過實時的傳感器資料及時了解現場“不安全狀態”和“不安全行為”；

提供科學決策：基于態勢資料、分析資料、預測資料、經驗資料為決策提供有力支撐；

具體來說包括以下幾個層面：

（1）實作生產流程可視化提高生產管控

圍繞制造業數字化轉型，數字孿生技術應用幫助生產制造企業優化產品生產制造流程，通過滿足制造業企業的生產需求，制定全方位數字孿生服務，形成生產流程可視化、生產工藝可預測優化、遠程監控與故障診斷在生產管控中高度集成，提升企業生產質量，提高對生產制造的管控水平，

（2）建設企業數字業務化降本增效

利用數字孿生技術，通過深化改革、技術改造和現代管理，實作企業數字業務化，以資料流帶動技術流、資金流、人才流、物資流，實作降本增效，在設備方面，數字孿生幫助企業提升設備管理運行效率、降低產品生產設備故障率、降低設備維護成本等以降低企業運營成本，

（3）打造高度協同生產制造價值鏈釋放價值

數字孿生技術促進上下游企業間資料集成和端到端匯聚，打造高度協同的上下游企業間生產制造鏈條，優化資源配置，提高企業效率，協同研發制造，推動企業釋放更大的增值，

（4）構筑數字孿生運營模式賦能轉型升級

數字孿生深入設計、生產、物流、服務等活動環節，貫穿產品的全生命周期，滲透到設備、車間、企業、產業鏈各個層級應用，創造以產業升級、業務創新、全數字化個性化定制為導向的新的運營模式，擺脫舊商業模式束縛，觸發新型生產模式和商業模式的演進，助力企業升級改造，為傳統制造轉型升級賦能，

4、實施路徑

4.1 車間數字孿生技術架構

車間數字孿生通過構建物理物件的數字化鏡像，描述物理物件在現實世界中的變化，模擬物理物件在現實環境中行為和影響，以實作狀態監測、故障診斷、趨勢預測和綜合優化，為了構建數字化鏡像并實作上述目標，需要 IOT、建模、仿真等基礎支撐技術通過平臺化的架構進行融合，搭建從物理世界到孿生空間的資訊互動倍訓，整體來看，一個完成的數字孿生系統應包含以下四個物體層級：一是資料采集與控制物體，主要涵蓋感知、控制、標識等技術，承擔孿生體與物理物件間上行感知資料的采集和下行控制指令的執行， 二是核心物體，依托通用支撐技術，實作模型構建與融合、資料集成、仿真分析、系統擴展等功能，是生成孿生體并拓展應用的主要載體， 三是用戶物體，主要以可視化技術和虛擬現實技術為主，承匯入機互動的職能， 四是跨域物體，承擔各物體層級之間的資料互通和安全保障職能，

4.2 數字孿生系統概念模型

數字孿系統（digital twin system, DTS）的概念模型如下圖所示，包括虛擬車間、車間服務系統、車間孿生資料、連接，

虛擬車間是客觀存在的生產設備、人員、產品、物料等物體的集合，主要負責接收車間服務系統下達的任務，并嚴格按照仿真優化后的預定義的指令，執行生產活動并完成生產任務，虛擬車間的設備、人員、產品、物料等生產要素的實時狀態資料可通過各類傳感器進行有效采集，由于這些資料來自不同資料源，存在資料結構不同、介面不同、語意各異等問題，因此，為了實作對多源異構資料的統一接入，需要一套標準的介面與協議轉換裝置，

虛擬車間是虛擬車間的忠實完全數字化鏡像，從幾何、物理、行為、規則多個層面對虛擬車間進行描述與刻畫，主要負責對虛擬車間的生產資源與生產活動進行仿真、評估及優化，并對實際生產程序進行實時監測、預測與調控等，虛擬車間本質上是由多個幾何、物理、行為及規則模型構成的模型集合，能夠對虛擬車間進行全面地多維度描述與刻畫，根據數字孿生3層結構，虛擬車間中包括人員、設備、工具等單個生產要素的單元級模型，由多個生產要素單元級模型構成的系統級模型，以及包括多個系統級模型及模型間互動與耦合關系的復雜系統級模型，

車間孿生資料是虛擬車間、虛擬車間、車間服務系統相關資料、領域知識，以及通過資料融合產生的衍生資料的集合，是虛擬車間、虛擬車間、車間服務系統運行互動與迭代優化的驅動，融合資料是車間孿生資料的重要組成部分，是通過特定的規則將來自物理和資訊空間的資料聚合在一起得到的，其中，物理空間的資料主要指虛擬車間相關資料，這些資料是物理物體產生的真實資料；資訊空間的資料主要指虛擬車間相關資料和車間服務系統相關資料，這些資料不是從物理空間直接采集得到的，而是在物理資料的基礎上，利用資訊空間模型仿真、演算法推演、系統衍生等程序得到的，是對物理資料的補充，

車間服務系統是資料驅動的各類服務功能的集合或總稱，它將DTS運行程序中所需資料、模型、演算法、仿真、結果進行服務化封裝，形成支持DTS管控與優化的功能性與業務性服務，車間服務系統的運行程序包括子服務封裝、需求決議、服務組合及服務應用，

連接實作DTS各部分的互聯互通，它包括虛擬車間和車間孿生資料的連接、虛擬車間和虛擬車間的連接、虛擬車間和車間服務系統的連接、虛擬車間和車間孿生資料的連接、虛擬車間和車間服務系統的連接、車間服務系統和車間孿生資料的連接，

4.3 數字孿生運行機制

DTS的優化機制主要包括對生產要素管理、生產活動計劃、生產程序控制3個方面的迭代優化，如下圖所示，其中，基于虛擬車間與車間服務系統的互動，可實作對生產要素管理的迭代優化；基于車間服務系統與虛擬車間的互動，可實作對生產計劃的迭代優化；基于虛擬車間與虛擬車間的互動，可實作對生產程序控制的迭代優化，

上圖中階段①是對生產要素管理的迭代優化程序，反映了DTS中虛擬車間與車間服務系統的互動程序，其中車間服務系統起主導作用，當DTS接到一個輸入（如生產任務）時，車間服務系統中的各類服務在孿生資料中的生產要素管理資料及其他關聯資料的驅動下，根據生產任務對生產要素進行管理及配置，得到滿足任務需求及約束條件的初始資源配置方案，車間服務系統獲取虛擬車間的人員、設備、物料等生產要素的實時資料，對要素的狀態進行分析、評估及預測，并據此對初始資源配置方案進行修正與優化，將方案以管控指令的形式下達至虛擬車間，虛擬車間在管控指令的作用下，將各生產要素調整到適合的狀態，并在此程序中不斷將實時資料發送至車間服務系統進行評估及預測，當實時資料與方案有沖突時，車間服務系統再次對方案進行修正，并下達相應的管控指令，如此反復迭代，直至對生產要素的管理最優，基于以上程序，階段①最終得到初始的生產計劃/活動，階段①產生的資料全部存入孿生資料，并與現有的資料融合，作為后續階段的資料基礎與驅動，

階段②是對生產計劃的迭代優化程序，反映了DTS中車間服務系統與虛擬車間的互動程序，在該程序中，虛擬車間起主導作用，虛擬車間接收階段①生成的初始的生產計劃/活動，在車間孿生資料中的生產計劃及仿真分析結果資料、生產的實時資料以及其他關聯資料的驅動下，基于幾何、物理、行為及規則模型等對生產計劃進行仿真、分析及優化，虛擬車間將以上程序中產生的仿真分析結果反饋至車間服務系統，車間服務系統基于這些資料對生產計劃做出修正及優化，并再次傳至虛擬車間，如此反復迭代，直至生產計劃最優，基于以上程序，階段②得到優化后的預定義的生產計劃，并基于該計劃生成生產程序運行指令，階段②中產生的資料全部存入車間孿生資料，與現有資料融合后作為后續階段的驅動，

階段③是對生產程序的實時迭代優化程序，反映了DTS中物理車間與虛擬車間的互動程序，其中物理車間起主導作用，物理車間接收階段②的生產程序運行指令，按照指令組織生產，在實際生產程序中，物理車間將實時資料傳至虛擬車間，虛擬車間根據物理車間的實時狀態對自身進行狀態更新，并將物理車間的實際運行資料與預定義的生產計劃資料進行對比，若二者資料不一致，虛擬車間對物理車間的擾動因素進行辨識，并通過模型校正與物理車間保持一致，虛擬車間基于實時仿真資料、實時生產資料、歷史生產資料等資料從全要素、全流程、全業務的角度對生產程序進行評估、優化及預測等，并以實時調控指令的形式作用于物理車間，對生產程序進行優化控制，如此反復迭代，實作生產程序最優，該階段產生的資料存入車輛孿生資料，與現有資料融合后作為后續階段的驅動，

通過階段①②③的迭代優化，車間孿生資料被不斷更新與擴充，DTS也在不斷進化和完善，

4.4 車間數字孿生推進步驟

數字孿生技術尚處于應用探索階段，不同企業的業務流程、作業模式等各不相同，推進數字孿生切忌貪大，要由點到面，分步驟實施，具體來說，企業在推進數字孿生時可以遵循以下步驟：

設想可能性，第一步，設想并選出數字孿生可產生收益的系列方案，雖然不同企業活不同環境下適用方案會有所不同，但通常都具備以下兩大重要特點：

1. 所設想的產品或生產流程對企業彌足珍貴，因此須投資創建數字孿生，
2. 存在一些尚不明朗的未知流程或產品問題，有望為客戶或企業創造價值，

方案選定后，對每個方案進行評估，以確定可運用數字孿生快速獲得收效的流程，建議集中召開構思會議，由運營、業務及技術領導層成員共同推進評估程序，

確定流程，接下來，確定潛在價值最高且成功概率最大的數字孿生試用模型，綜合考慮運營、商業、組織變革管理因素，以打造最佳試運行方案，與此同時，重點關注有望擴大設備、選址或技術規模的領域，

試運行專案，通過敏捷迭代周期，迅速投入試運行，以加速學習行程，有效管理風險，并實作投資收益最大化，試運行專案可以為業務部門或產品的一個子集，但需能證明其對企業的價值，推進試行專案的程序中，實施團隊應隨時隨刻強調適應性與開放式思維，打造一個未可知的開放式生態系統，該系統可順時應勢，整合新資料（結構化及非結構化)，并接納新的技術與合作伙伴，雖然無須知道資料的各種來源（如新的傳感器以及外部資料源)，但需制定相應解決方案，協助擴展端到端解決方案（涵蓋初期開發至售后服務），一旦在初期實作了價值，即應考慮借助良好的發展勢頭，實作更大的收益，與此同時，應向企業高層匯報所實作的價值，

實作流程工業化，試運行有所斬獲后，可立即運用現有工具、技術與腳本，將數字孿生開發與部署流程工業化，協除錯運行團隊預期，并管理其他試圖采用相同模型的專案，就數字孿生流程提出洞見，并匯報至企業高層，這一程序包括對企業各種零散的實施程序進行整合，實施資料湖，提升績效與生產率，改善治理與資料標準，以及推進組織結構變革，從而為數字孿生提供支持，

擴大數字孿生規模，成功實作工業化后，應重點把味訓會擴大數字孿生規模，目標應當鎖定相近流程以及與試運行專案相關的流程，借鑒試運行經驗，并采用試運行期間使用的工具、技術以及腳本，快速擴大規模，在此期間，繼續向企業高層以及利益相關者匯報運用數字孿生所實作的價值，

監控與檢測，對解決方案進行監控，以客觀檢測數字孿生所創造的價值，確定回圈周期內是否可產生切實收益，提升生產率、質量、利用率，降低偶發事件以及成本，反復除錯數字孿生流程，觀察結果，以確定最佳配置方案，

更為重要的是，與傳統專案不同，數字孿生并不會在有所收效后戛然而止，要長期在市場占據獨特優勢，企業應不斷在新的業務領域再次進行嘗試，

總而言之，能否在數字孿生創建之初識訓成功，取決于是否有能力制定并推進數字孿生計劃，同時確保其持續協助企業提升價值，為了實作這一目標，企業須將數字化技術與數字孿生滲透至整個組織結構，涵蓋研發與銷售，并運用數字孿生改變企業的業務模式及決策程序，從而源源不斷地為企業開創新的收入來源，