數(shù)字孿生：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支點

數(shù)字孿生：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支點

文 | 龍小昂

工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要面臨制造理念、組織方式和商業(yè)模式的多種變革。一個產(chǎn)品，從設(shè)計理念開始，經(jīng)歷了制造、使用和報廢，跨越了時空，呈現(xiàn)出一個完整的生命周期。如果設(shè)想這種產(chǎn)品有一本履歷表，那么它將忠實地記錄了這個產(chǎn)品的各階段生命周期相關(guān)的數(shù)據(jù)。各種健康狀況和風(fēng)險，都會一目了然，然而事實卻并非如此。對于制造商而言，各階段的數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)孤立、分散的特征，尤其是用戶對于產(chǎn)品使用過程中，基本就是黑匣子。數(shù)據(jù)的分裂，讓產(chǎn)品的各個階段，都成為一座座孤島而互不相連，數(shù)據(jù)失去了流動性，大大約束了人們的洞察力。

數(shù)字孿生，作為連接實體與數(shù)字空間的一種高保真、實時互動的可視化模型，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，成為一種全新而有效的解決方案。工廠的設(shè)備，可以通過實時可視化的數(shù)字孿生，模擬機器在生產(chǎn)系統(tǒng)中的表現(xiàn)，通過虛實交互、數(shù)物融合和知識自動化，形成一線操作者和管理者的決策支撐系統(tǒng)，提供更加實時、高效、智能的服務(wù)[1]。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，圍繞著數(shù)據(jù)驅(qū)動而來。而數(shù)據(jù)要真正產(chǎn)生的價值，需要靠企業(yè)知識體系來提供。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，首先需要面對的是企業(yè)知識的梳理。但是傳統(tǒng)的知識體系，往往呈現(xiàn)非常僵化的狀態(tài)。例如，工程圖檔往往是企業(yè)的重要知識資產(chǎn)，但很多制造企業(yè)都是采用傳統(tǒng)的圖紙檔案管理方式，以“底圖”或“藍(lán)圖”的形式，進(jìn)行分類、分密級歸檔保存。而代表企業(yè)重要的知識體系，如工藝說明、操作手冊、工程文件等，已經(jīng)隨著企業(yè)信息化應(yīng)用的逐步發(fā)展，一般都是通過掃描后進(jìn)行管理。

然而這些圖紙、電子文檔所保存的知識，都是靜態(tài)、分散和割裂的。顆粒度太大，缺乏語義的連接，無法實現(xiàn)相互之間的關(guān)聯(lián)，流動性很差。這種知識體系，只是被收藏起來，但卻無法高效重復(fù)使用。對于資深工程師而言，這只是一種儲存方式而已，因為信息查找而言，仍然非常低效；而對于經(jīng)驗不足的員工而言，這些知識則像是被隱藏起來。

面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型，由于缺乏系統(tǒng)性的知識體系支撐，因此工業(yè)企業(yè)呈現(xiàn)出如下的困境：

1）工業(yè)場景復(fù)雜，存在海量多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)，多樣性、復(fù)雜性的工業(yè)數(shù)據(jù)，造成工業(yè)場景信息孤島化，數(shù)據(jù)利用價值低。

2）工業(yè)場景中，存在顯性知識與隱性知識，各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識，知識關(guān)聯(lián)性弱。

3）人工智能（AI）正在逐漸成為大數(shù)據(jù)分析的重要技術(shù)，但是傳統(tǒng)AI訓(xùn)練，過度依賴人工開發(fā)算法。它無法關(guān)聯(lián)自然語言所對應(yīng)的概念、屬性、關(guān)聯(lián)性等。

4）隨著工業(yè)數(shù)字化普及，海量的CAD、CAE文件以及數(shù)字化的各類文檔、說明書、操作手冊等，信息量暴增，給用戶決策帶來新的痛點。

5）工業(yè)知識專業(yè)性強，且涉及技術(shù)領(lǐng)域廣。零散化的知識晦澀難懂，工業(yè)術(shù)語解釋專業(yè)性強，經(jīng)驗知識傳播、傳承困難。

而通過知識圖譜，可以將各種概念，通過編碼連接的方式，形成語義連接，將隱形的知識顯性化；而數(shù)字孿生技術(shù)，則可以在傳統(tǒng)靜態(tài)模型中，增加了實時運行數(shù)據(jù)的反饋，動態(tài)記錄，并且用可視化的方式進(jìn)行展現(xiàn)。這將徹底改變原有的知識管理方式，激活沉默的知識資產(chǎn)，從而幫助人們重新認(rèn)識、管理和控制機器世界。

構(gòu)建機器數(shù)字孿生，不僅僅是信息組織和表現(xiàn)形式的圖形化，更在于構(gòu)建過程中，是將企業(yè)的知識體系貫穿其中，信息上下游之間的背景鏈路清晰明了。而在構(gòu)建數(shù)字孿生的過程中，可以采用“雙模數(shù)字孿生”的方式，就是將幾何模型和和機理模型相互嵌套。結(jié)合不同的設(shè)計、制造和運維的階段，知識體系嵌入其中，最終在使用的時候，就可以實現(xiàn)知識自動化。

構(gòu)建物理幾何模型，首先是從零配件開始。例如，一臺煙草包裝機，有1.5萬個零件，需要一一建模，并且建立設(shè)備零部件庫。這些零部件庫的最小單位為零件級別，如螺絲、螺母。主要數(shù)據(jù)獲取方式，包括從CAD軟件、數(shù)據(jù)表以及現(xiàn)場測繪開始，構(gòu)建實體等比的數(shù)字化模型。

機理模型，就是要將幾何空間的零部件，跟控制系統(tǒng)的機器動作進(jìn)行匹配。機器的真實運動軌跡，在幾何模型都有對應(yīng)描述作。這其中，都是通過數(shù)據(jù)標(biāo)簽，來標(biāo)識零部件的狀態(tài)，并且跟控制邏輯相對應(yīng)。例如，薄膜紙會剔除那些無法包裝的煙支和煙包。而煙支無法包裝的原因會有幾十種：薄膜褶皺、煙支重量不夠、圓周不夠圓、空投、漏氣、重量等。需要深入了解這些機理，然后將其做成模型和算法，并與幾何模型相對應(yīng)。

第一種是設(shè)計類。要設(shè)備的設(shè)計資料出發(fā)，運用數(shù)字孿生技術(shù)，全面刻畫設(shè)備的物理屬性，實現(xiàn)虛擬設(shè)備對物理設(shè)備的真實映射，最終完成對物理設(shè)備的完全鏡像。

第二類是制造知識模型的構(gòu)建。運用數(shù)字孿生技術(shù)全面的刻畫設(shè)備與產(chǎn)品之間的屬性，實現(xiàn)虛擬設(shè)備與物理設(shè)備的數(shù)字模型真實映射。制造階段所涉及的知識按其特性可分為三類：

（1）基礎(chǔ)知識：為裝備制造企業(yè)核心數(shù)據(jù)，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)、崗位、工種、人員、存貨檔案、固資編碼、供應(yīng)商等信息。

（2）生產(chǎn)管理知識：如生產(chǎn)計劃、產(chǎn)品指標(biāo)、原材料清單、績效考核指標(biāo)等。

（3）設(shè)備知識：如供應(yīng)商、規(guī)格型號、操作說明、操作規(guī)程等。

第三類是運維知識模型的構(gòu)建。基于設(shè)備服務(wù)知識模型，在采集的實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)及領(lǐng)域知識等，共同實現(xiàn)設(shè)備的多維數(shù)字孿生模型構(gòu)建。建立各種故障代碼、維修對策庫，并且提前通過虛擬模型，進(jìn)行仿真驗證，從而實現(xiàn)對機器狀態(tài)檢測、故障預(yù)測以及維修策略建議等功能。

以上三種知識模型的建立，都離不開一套表達(dá)各種物品之間關(guān)系的知識圖譜，這是構(gòu)建在行業(yè)規(guī)則之上的編碼體系，具有很強的支撐作用，能夠快速建立知識模型，并且用可視化的方式，將背后的知識體系表達(dá)出來。

在知識體系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了高保真的數(shù)字孿生，就可以在現(xiàn)場，提高員工的判斷力，從而提升工廠的運營效率。

機器作為工業(yè)生產(chǎn)的必備工具，可視化管理是工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必經(jīng)階段。而數(shù)字孿生，則更勝一籌，不僅僅讓使用者對設(shè)備有形象具體的圖形理解，對設(shè)備現(xiàn)實的狀況及所有參數(shù)數(shù)據(jù)等信息一目了然，而且以非常體系化的方式，引導(dǎo)用戶輕松使用機器。

設(shè)備數(shù)字孿生，可以將一臺機器以3D的形式，展示設(shè)備整機、部套、零件之間的層次關(guān)系。用戶可以借助于導(dǎo)航樹，在煙機的不同零部件之間進(jìn)行自由切換，深度了解。數(shù)字孿生會呈現(xiàn)出拆分動畫，逐級遞進(jìn)，用戶可以直接與場景中的3D對象進(jìn)行交互，用層層“爆炸圖”的方式，查看機械零件、子部件的詳細(xì)信息。

圖1：機械結(jié)構(gòu)層層分解圖

設(shè)備的元器件、油路、氣路等，都是等比例建模，攜帶各種屬性信息。設(shè)備數(shù)字孿生，就像為操作者提供了一臺CT機，看到機器的各種結(jié)構(gòu)和屬性，從而對機器有著深刻的了解。

基于數(shù)字孿生技術(shù)創(chuàng)造出來的3D互動模擬的在線培訓(xùn)系統(tǒng)，可以實現(xiàn)現(xiàn)實與虛擬仿真的統(tǒng)一。它突破了“分別翻看圖紙說明書“的傳統(tǒng)培訓(xùn)模式的限制，而是直接“在線手把手”。各種不同的操作規(guī)范、說明手冊等，都被統(tǒng)一集成到一個界面上，每一步行動都有說明和提示。在大大縮短培訓(xùn)周期的同時，豐富了培訓(xùn)內(nèi)容，并減少了現(xiàn)場實訓(xùn)的成本損耗和危險性。以前一臺進(jìn)口的高端煙草機械，即使是成熟的工人，完全掌握一臺機器，需要用兩三年。而現(xiàn)在生手工人，只需要3-6個月就可以完全上手，大大減少了對熟練工人的依賴性。

圖2：虛擬專家引導(dǎo)操作培訓(xùn)

傳統(tǒng)設(shè)備管理工作中，設(shè)備監(jiān)管、設(shè)備控制、設(shè)備維護(hù)、庫存管理等各個業(yè)務(wù)模塊之間數(shù)據(jù)不互通互聯(lián)，存在信息孤島。同時還存在設(shè)備管理效率較低、設(shè)備維護(hù)成本高等問題。而基于數(shù)字孿生的設(shè)備管理應(yīng)用，能夠讓現(xiàn)場發(fā)生故障的時候，不僅僅是知其然，而且知其所以然。

例如機器如果發(fā)生停機故障，傳統(tǒng)方式需要統(tǒng)治維修人員，然后去現(xiàn)場排查，排查往往又需要半天時間，找到故障原因。機器非計劃停產(chǎn)，會給企業(yè)帶來很大的損失。但這種現(xiàn)象，在車間里非常普遍。

而通過機器數(shù)字孿生，就可以在車間的任何一臺人機界面上，直接就可以看到什么位置、何種部件、發(fā)生了何種故障。如圖3中所示意。

圖3：設(shè)備數(shù)字孿生自動完成故障報警及診斷

這種基于設(shè)備服務(wù)知識模型，能夠?qū)υO(shè)備狀態(tài)進(jìn)行評估，準(zhǔn)確預(yù)警，從而幫助優(yōu)化設(shè)備檢測、維修計劃安排和人力資源分配，大大提高了設(shè)備的運行效率與可靠度。

這種應(yīng)用，也可以在云平臺上，對多個系統(tǒng)實時遠(yuǎn)程管理，并且可以細(xì)化到產(chǎn)線級、設(shè)備級、零部件級的運行狀態(tài)，了解設(shè)備故障問題嚴(yán)重程度、故障描述、處理方法等

而下一步，設(shè)備數(shù)字孿生將進(jìn)一步推動智能機器的進(jìn)化，實現(xiàn)自適應(yīng)的機器控制。根據(jù)故障情況，可以直接反向去控制機器。

從圖紙到零件，從制造商到最終客戶，從決策者到管理者再到操作者，數(shù)字孿生的應(yīng)用貫穿在整個設(shè)備的全生命周期之中。而知識作為指導(dǎo)人和機器學(xué)習(xí)及做事的指令集合和規(guī)則體系[4]，為高保真、實時互動的數(shù)字孿生提供了核心支撐。通過數(shù)字孿生技術(shù)，實現(xiàn)工業(yè)知識模型化、模型軟件化、軟件云端協(xié)同化，推動業(yè)務(wù)流程與機器效率的提升，真正實現(xiàn)了知識自動化。

實際上，數(shù)字孿生的應(yīng)用并不限于機器，往上它還有車間級、企業(yè)級和城市級。不同層次的數(shù)字孿生，對應(yīng)不同的決策判斷，從而使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以逐層切入。高保真、實時交互的數(shù)字化孿生，成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支點。

作者介紹

龍小昂

深圳華龍訊達(dá)信息技術(shù)股份有限公司CEO，全國信息化和工業(yè)化融合管理標(biāo)準(zhǔn)化委員會專家委員、中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)委員會專家委員、深圳市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專家委員會專家。

擁有多年自動化控制和信息化管理的研究和實踐經(jīng)驗，運用數(shù)字孿生技術(shù)在制造企業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展有深刻領(lǐng)悟和研究。帶領(lǐng)團(tuán)隊自主研發(fā)數(shù)據(jù)采集、數(shù)字孿生、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù)，獲得170多項專利及軟件著作權(quán)。