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数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网四个术语之辨析

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数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网这四个术语是新工业革命实践活动中频繁使用的重要概念  。尽管这四个术语在各种场合被经常分别提及  ,但是鲜见同时讨论四个术语的分析文章  。本文分析了四个术语的来源、组成、内涵、运行逻辑和相互关系 。它们在发展上一脉相承  ,在内涵和实质上有不少共同点  ,但是也有明显区别  。

清晰辨析异同  ,抓住内涵实质  ,有助于引导企业做好智能制造、工业互联网的顶层设计和实践落地 。

一.前言

数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网这四大术语  ,是近几年业界当红热词  。在国内业界  ,赛博物理系统兴于2014年  ,智能制造热于2015年 ,工业互联网火于2017年  ,数字孪生则红于2019年 。

四大术语是各自独立  ,还是彼此相关  ?可能绝大多数人认为彼此相关  ,但是四个术语之间的异同是什么  ?相关内涵有多少  ?运行逻辑之间到底是什么关系 ?可能确实不太好说清楚 。笔者根据长期的业务实践和理论研究结果  ,结合《三体智能革命》中的“20字箴言”——“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升”[1] ,尝试分析、比较一下四个术语的内涵和实质  。

在研究方法上  ,笔者采用了抽象的图示方式:用一条水平线将画面分为上下两个空间  ,上半部分是赛博空间(包含数字逻辑、电磁频谱和网络)  ,下半部分是物理空间(包含机器/设备/业务活动/流程等物理系统)  。用四个大圆圈来分别描述每个术语的基本内涵、组成要素和运行逻辑  。

 
 
 
 

 

二.数字孪生的基本内涵

数字孪生是在软件定义作用下  ,长期的要素数字化所形成的结果  。此处要素泛指物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等各种实体要素  。因此数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术  。

笔者认为数字孪生有两层意思 ,一是指物理实体与其数字虚体之间的精确映射的孪生关系;二是将具有孪生关系的物理实体、数字虚体分别称作物理孪生体、数字孪生体  。默认情况下 ,数字孪生亦指数字孪生体 。

数字孪生一词据称是由迈克尔·格里夫(Michael Grieves)教授于2003年在密歇根大学执教时提出[2]  。目前尚无业界公认的数字孪生标准定义  ,概念在不断发展与演变中  。

数字孪生概念被提出后  ,很快被美国国防部应用于航空航天飞行器的健康维护与保障  。德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司也积极跟进 ,特别是近些年  ,随着智能制造等概念的推进  ,数字孪生已成为智能制造的通用技术  ,在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用 。

国内一些学者对数字孪生也进行了深入研究  。北京航空航天大学陶飞教授团队较早开展了数字孪生研究 ,在国际上首次提出了“数字孪生车间”概念  ,并在《Nature》杂志在线发表了题为《Make More Digital Twins》的评述文章  。笔者在《三体智能革命》、《机·智:从数字化车间走向智能制造》等著作中及多篇文章中对数字孪生进行了研究与解读  。西门子公司出版了《数字孪生实战:基于模型的数字化企业》有关数字孪生的专著  ,Gartner、德勤等咨询公司也对数字孪生做了深入研究与技术发展评估  。《德勤2020技术趋势》将数字孪生作为今后的五大趋势之一 。这些研究成果对数字孪生的理论研究与工程实践起到了很大的推动作用 。

笔者认为:数字孪生是在“数字化一切可以数字化的事物”大背景下  ,通过软件定义  ,在数字虚体空间中所创建的虚拟事物 ,与物理实体空间中的现实事物形成了在形、态、质地、行为和发展规律上都极为相似的虚实精确映射  ,让物理孪生体与数字孪生体具有了多元化映射关系 ,具备了不同的保真度(逼真、抽象等) 。数字孪生不但持续发生在物理孪生体全生命周期中 ,而且数字孪生体会超越物理孪生体生命周期  ,在赛博空间持久存续  。充分利用数字孪生可在智能制造中孕育出大量新技术和新模式  ,推动智能制造和工业互联网的应用与发展  。数字孪生基本内涵和组成要素如图1所示  。

 
 
 
 

 

图1 数字孪生的基本要素和作用机制

图1大圆圈中表达的内容有三种:第一是数字孪生基本要素 ,第二是物理实体和数字虚体之间的映射关系 ,第三是数字孪生作用机制和运行逻辑  。

笔者用“△○□”这三个彼此相邻的实线几何图形表示不同类型的物理实体要素  ,用其虚线几何图形表示这些物理实体要素在赛博空间的数字映射(数字虚体或数字孪生体)关系 ,用“数据”表示从物理实体感知/采集到的物理信息转化为比特数据  ,单向上行进入到数字虚体  ,虚线箭头表示虚实之间的数据流动方向 ,四个顺时针转的大箭头 ,既表示了“物理信息-比特数据-数字信息-数字知识-数字决策”的转换过程 ,也表示了“状态感知、数字体验、辅助决策、一次做优”的数字孪生作用机制 。

模型和数据是评价数字孪生保真度的关键  。

模型是构建数字孪生的基础  ,在机理模型上 ,可以由数/理/化模型、因果模型、功能模型、系统模型、详细设计模型、仿真分析模型等组合构成  ,在数据分析模型上  ,也可以由机器学习模型、经验模型、降阶模型、故障模型等构成  。机理模型与数据分析模型的综合应用  ,构成了数字孪生的模型来源  。

数据是体验数字孪生的基础  。数字虚体藉由传感器等获得的数据  ,能不能实时、准确地反映物理实体设备的工作状态  ,如果网络有一定的时延  ,时延到底是多少  ?如果现场有一定的干扰  ,干扰数据能不能排除  ?等等  ,都是数字孪生技术需要研究和解决的问题  。如果这些问题不能解决 ,体验就变成了表演  ,仿真也就成了“仿假”  ,数字孪生体也就变成可以人为设置的数字动画  。

仅有模型和数据这两个关键要素  ,仍然不足以完整描述数字孪生 。数字孪生所要达到的数字体验  ,必须要让人用五官感受到 ,其中最主要的感受是让人看到——即模型、数据的可视化  ,这个任务必须由而且只能由软件来实现  。无疑  ,软件是数字孪生要素的载体  。因此 ,在笔者参与赛迪研究院研究的数字孪生模型中  ,表达了如下观点:数据是基础  ,模型是核心 ,软件是载体[10] 。