各位領(lǐng)導(dǎo)、各位專家、各位嘉賓，今天非常榮幸跟大家一起探討工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。今天我與大家一起探討的題目是數(shù)字孿生體在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的作用與意義。

　　近兩年來數(shù)字孿生體受到越來越多的關(guān)注，這反映在對這個詞搜索的次數(shù)，比兩年前急劇上升快10倍，不僅搜索次數(shù)急速上升，相關(guān)頁面的內(nèi)容也快速增加。從相關(guān)搜索來看，大多數(shù)讀者關(guān)注的是數(shù)字孿生體這個概念，也有相當(dāng)多的關(guān)注此技術(shù)以及一些具體的實(shí)施。另一方面，國際著名分析公司Gartner的新興技術(shù)的炒作周期，在這兩年的報告中都連續(xù)列入了數(shù)字孿生體，并在去年的報告里，數(shù)字孿生體逼近頂峰。對這個信息大家可能會覺得有點(diǎn)好奇，數(shù)字孿生體是什么新技術(shù)，為什么突然受到這么多的關(guān)注。

　　在我看來，這是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造發(fā)展的一個很自然的結(jié)果，要從這個方面來理解這個問題，我們可以先回顧一下工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基本技術(shù)和發(fā)展的趨勢。

　　簡單來看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)是對設(shè)備的廣泛連接，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的匯集，繼而利用算法模型，對數(shù)鉆進(jìn)行深度分析，從而獲得對生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行的認(rèn)知，最后通過工業(yè)應(yīng)用結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯，把分析得到的洞察轉(zhuǎn)為最佳的決策、可執(zhí)行的行動，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化。

　　這種優(yōu)化不僅僅限于我們比較熟悉的在單體設(shè)備上實(shí)現(xiàn)，比如說預(yù)測性維護(hù)，也可以在運(yùn)營層實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化，也可以在業(yè)務(wù)層次實(shí)現(xiàn)，比如實(shí)現(xiàn)訂單拉動的生產(chǎn)。從這個角度來看，可以簡單說，數(shù)據(jù)模型和應(yīng)用是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的三大要素，在不同層次上構(gòu)成了不同的閉環(huán)反饋，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。我們將會看到算法模型將在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展中起到越來越重要的作用，將是企業(yè)在未來展開工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個重要的聚焦點(diǎn)。

　　為什么突然間行業(yè)里對數(shù)字孿生體這么關(guān)注，經(jīng)過這幾年的實(shí)踐，不論是國外也好、國內(nèi)也好，不少企業(yè)對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)施已經(jīng)初見成效，在對設(shè)備連接的基礎(chǔ)上，匯聚數(shù)據(jù)，通過一些基本的分析完成了對設(shè)備運(yùn)行的監(jiān)控，甚至實(shí)現(xiàn)了一些預(yù)測性維護(hù)這樣的高級一點(diǎn)的分析。對于這些企業(yè)來講，要進(jìn)一步發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值，進(jìn)一步挖掘工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值潛力，自然會把算法模型推向更深的深度和更廣泛的范疇。

　　比如說能力更強(qiáng)的算法模型，從目前大多數(shù)是基于描述性的分析，向診斷性、預(yù)測性和策略性的方向發(fā)展，讓系統(tǒng)不僅能夠告訴我們設(shè)備裝備生產(chǎn)過程發(fā)生了什么事，而且還能告訴我們事情的根源，還可以預(yù)測將來將發(fā)生什么事，并給出相應(yīng)的應(yīng)對策略。

　　從另外一個維度講，從水平維度講，算法模型也從單體設(shè)備向牽涉到多臺設(shè)備的生產(chǎn)過程的協(xié)同優(yōu)化發(fā)展，以得到更大的優(yōu)化成果。這些的發(fā)展顯然加大了算法模型的復(fù)雜度，同時我們怎么建立有效的算法模型，不少企業(yè)也面臨不同挑戰(zhàn)。首先建模難，缺乏算法模型的專業(yè)人才，工業(yè)知識也不易于挖掘，其次，像一些企業(yè)也有一些挺強(qiáng)的算法專家或者工業(yè)專家，也寫了不少算法模型，寫了不少機(jī)理模型，由于傳統(tǒng)架構(gòu)模式的限制，我們目前很多的工業(yè)應(yīng)用或者工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，算法模型與應(yīng)用是緊偶合的，使得建模工作量大，重復(fù)性工作多，性能很難得到保障，最后導(dǎo)致用模難。另外，由于缺乏算法模型框架，不少模型散落各處，難以管理和更新。

　　這些算法模型方面所面臨的挑戰(zhàn)，也就是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)目前經(jīng)過一個階段的發(fā)展所面臨的新挑戰(zhàn)。由于算法模型是優(yōu)化的核心，是工業(yè)知識沉淀積累、提升復(fù)用的重要手段，我們必須尋找系統(tǒng)性的新的方法論和新的技術(shù)。在我看來，這就是為什么在這兩年行業(yè)對數(shù)字孿生體的關(guān)注大幅增大的一個重要原因，大家都在尋找一個應(yīng)對的算法模型新挑戰(zhàn)的新手段和技術(shù)。

　　數(shù)字孿生體這個概念是什么，做什么，為了什么目的？數(shù)字孿生體的概念第一是在2002年的一篇論文里提出，其后也有大同小異的定義，最近工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟也基于這個概念的重要性提出了一個新的定義。這些定義要么太面面俱全，要么過于精煉，我從三個方面做了一個解析。數(shù)字孿生體是什么，是實(shí)體或邏輯對象在數(shù)字空間的全生命周期的動態(tài)復(fù)制體。用來做什么，基于豐富的歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)和先進(jìn)的算法模型，實(shí)現(xiàn)對對象狀態(tài)和行為高保真度的數(shù)字化表征、模擬試驗和預(yù)測。為了什么目的，對物理和邏輯空間的對象實(shí)現(xiàn)深入的認(rèn)知、正確的推理、精準(zhǔn)的操作，最后還是回到操作這個層次。

　　有幾個重要的要點(diǎn)，首先它是實(shí)體和邏輯對象，不僅是針對物理的對象。數(shù)字孿生體的另一半的孿生不一定都是物理實(shí)體，也可以是邏輯實(shí)體。比如對于生產(chǎn)流程、業(yè)務(wù)流程包括生產(chǎn)的組織結(jié)構(gòu)也都可以建立數(shù)字孿生體。對于物理實(shí)體，包括物理實(shí)體所處的環(huán)境，比如天氣，都可以作為數(shù)字孿生體來定義。

　　簡單說，只要是有數(shù)據(jù)可采的或者能夠安裝傳感器的，可以測量的，能為我們創(chuàng)造價值的都可以創(chuàng)造數(shù)字孿生體。另外一個重要的點(diǎn)，第一個定義里是動態(tài)的復(fù)制品，動態(tài)的意思是說數(shù)字孿生體跟它對應(yīng)的實(shí)體孿生體有雙向連接，但是這個連接不是對稱的，實(shí)物這個孿生體向數(shù)字孿生體上傳他們的狀態(tài)數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生體根據(jù)計算的結(jié)果和業(yè)務(wù)邏輯的要求，向?qū)嶓w孿生體下達(dá)指令，還有雙向的連接是動態(tài)的，最好是實(shí)時的，才能達(dá)到最佳的計算結(jié)果。

　　最后這種雙向連接是全生命周期的，數(shù)字孿生體與實(shí)體的孿生體是與生共有、同生同長，任何一個實(shí)體孿生體發(fā)生的事件都應(yīng)該上傳到數(shù)字孿生體作為計算和記錄，實(shí)體孿生體在這個運(yùn)行過程中的勞損，比如故障，都能夠在數(shù)字孿生體的數(shù)據(jù)里有所反映。數(shù)字孿生體是數(shù)字化的一種思路方法論，是一種技術(shù)體系和技術(shù)能力，目的是為了我們把生產(chǎn)過程和設(shè)備發(fā)生的變化，把這些事物理解透，目的是讓我們把生產(chǎn)、運(yùn)營這些事情做好，目的性也是非常明確的。

　　下面作為背景材料，我們討論一個很有意思的場景，雖然不是跟我們目前所講的數(shù)字孿生體有所聯(lián)系，但是對我們理解數(shù)字孿生體還是有所幫助的。數(shù)字孿生體并不是一個全新的概念，在過去四五十年來多處應(yīng)用過，那時候沒有叫準(zhǔn)名稱，而且只是在特定領(lǐng)域里有零散應(yīng)用，缺乏系統(tǒng)性的廣泛應(yīng)用。目前我們之所以能夠廣泛推廣這種技術(shù)，是因為我們現(xiàn)在可以匯聚大量數(shù)據(jù)，也有了低成本的對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算的能力。

　　在1972年美國的阿波羅13號航天器飛行到月球時發(fā)生故障，航天員被迫放棄服務(wù)航天模組，轉(zhuǎn)入登月球的模塊里，想方設(shè)法返回地球。當(dāng)時事故發(fā)生一個小時之后，地面控制站已經(jīng)能夠開始對飛行器進(jìn)行模擬，計算它整個軌跡和燃燒的時間，新的導(dǎo)航還有飛行控制程序，最后使得飛行員成功返回地球。他們能夠在地球表面，通過一些數(shù)據(jù)，在本地模擬，通過模擬計算理解到飛行器在幾十萬公里之外的距離里對它提供控制的策略，當(dāng)做最初的數(shù)字孿生體的應(yīng)用。

　　數(shù)字孿生體的內(nèi)涵是什么，有哪些功能？我們現(xiàn)在對這個要素做一個討論。數(shù)字孿生體首先是要采集它所對應(yīng)的實(shí)體的孿生體全生命周期的數(shù)據(jù)，包括當(dāng)這個設(shè)備作為產(chǎn)品時的設(shè)計和生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)，還有部署后的使用數(shù)據(jù)和維保的記錄，數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生體的一個根本。數(shù)字孿生體另外一個要素是各種各樣的模型，機(jī)理的模型，數(shù)字的模型，三維的模型，幫助可視化的模型，這是另外一個重要的要素，數(shù)據(jù)模型。

　　這些模型幫助我們通過對我們所采集到的數(shù)據(jù)，特別是在運(yùn)行過程里采到的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，幫助我們對這個設(shè)備有深度的洞察。最后一個要素，數(shù)字孿生體必須提供服務(wù)的接口，讓場景的應(yīng)用、在上層的應(yīng)用，能夠用API的方法，比較方便的調(diào)用各種模型計算的結(jié)果和其他的原始數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生體的基本要素，這些數(shù)據(jù)的采集可以從產(chǎn)品的設(shè)計開始，跨越多個制造和部署的環(huán)節(jié)，這一頁我是在兩年前在介紹數(shù)字孿生體的時候，基于制造業(yè)信息化的三鏈模型來表達(dá)，數(shù)據(jù)采集的范疇顯然是個很復(fù)雜的過程，在我們現(xiàn)在開始初建數(shù)字孿生體的初期也不太可能都面面俱全，把所有的數(shù)據(jù)都能采集到才能做計算。我們現(xiàn)在需要切合實(shí)際的根據(jù)算法模型的需求，根據(jù)業(yè)務(wù)的需求，來決定有哪些數(shù)據(jù)我們是需要去采集的。另外一點(diǎn)，由于工業(yè)設(shè)備在運(yùn)維階段的周期遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于制造周期，數(shù)字孿生體的使用在運(yùn)維階段也占了一個重要的地位，一般一個產(chǎn)品、一個裝備生產(chǎn)最長也就若干年，這種裝備一旦部署，可能會用二十年、三十年，在二十年、三十年里，數(shù)字孿生體一旦建立起來，可以用很長時間。

　　下面簡單討論一下數(shù)字孿生體的組態(tài)，任何可以采得到數(shù)據(jù)的值得算的實(shí)體都可以建立數(shù)字孿生體，包括某些設(shè)備里的組件，正如實(shí)體設(shè)備由很多實(shí)體的組件組成，他們相對的數(shù)字孿生體也是如此。在這頁里列舉了一些常見的數(shù)字孿生體的組態(tài)，比如在生產(chǎn)環(huán)境里組件組成設(shè)備，設(shè)備數(shù)字孿生體也可以組成產(chǎn)線，另外還有其他一些不同的組態(tài)。在每一個層次上，比如層級的組合里，在每一個層級上都可以采集它獨(dú)立的數(shù)據(jù)和建立相應(yīng)的模型，對這些數(shù)據(jù)，對它本身的數(shù)據(jù)、對組件的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。

　　數(shù)字孿生體的使用和部署模式。左邊是設(shè)備實(shí)體的孿生體，右邊是它相應(yīng)的數(shù)字孿生體。數(shù)字孿生體這個詞有時候用起來不一定很準(zhǔn)確，雖然我們有一個主的數(shù)字孿生體，但是在我們用起來的時候，數(shù)字孿生體的模型是可以通過具體的實(shí)例化在多處使用，有時候還并行使用。比如我們要在現(xiàn)場甚至做動態(tài)的尋優(yōu)，數(shù)字孿生體一部分的算法模型可以布在現(xiàn)場附近，來滿足實(shí)時的需求。

　　同時我們可以在遠(yuǎn)端建立一個相應(yīng)的數(shù)字孿生體來做遠(yuǎn)程監(jiān)控，同時我們也可以建立離線的數(shù)字孿生體的實(shí)例，比如進(jìn)行模擬測驗，在數(shù)字孿生體一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域，比如怎么通過數(shù)字孿生體對工藝參數(shù)，先在數(shù)字空間做一些計算，有需要的時候再回到實(shí)體里計算，這樣會大大降低成本，縮短總的周期，建立模型特別是數(shù)字模型，調(diào)整數(shù)字模型，也可以以離線的方法來實(shí)現(xiàn)。有一點(diǎn)很重要的，雖然我們可以有多個數(shù)字孿生體同時進(jìn)行不同形式的計算，他們所依據(jù)的數(shù)據(jù)必須是同一個主數(shù)據(jù)庫。在這種情況下，數(shù)字孿生體并不只是布在一個地方，其實(shí)是可以分布部署的，根據(jù)具體使用的需求。

　　我們從組件開始，構(gòu)造數(shù)字孿生體，用他們的構(gòu)造層，用設(shè)備構(gòu)成產(chǎn)線孿生體，用車間的數(shù)字孿生體一步一步往上走，最后建立的是一個工廠的數(shù)字孿生體，這種情況下每個數(shù)字孿生體都帶有他們獨(dú)特的模型，也有自己獨(dú)特的數(shù)據(jù)，這樣對整個生產(chǎn)環(huán)境都有深度的洞察，我們在這里可以做很多的事情。

　　這里列舉了不少的可能性，比如監(jiān)控實(shí)時狀態(tài)的特征，有了數(shù)字孿生體，對服務(wù)狀態(tài)進(jìn)行調(diào)用，甚至可以重播，因為記錄了所有的歷史數(shù)據(jù)，也可以預(yù)測未來的狀態(tài)，也可以離線的從歷史數(shù)據(jù)中挖掘優(yōu)化的計劃，驗證優(yōu)化的流程和參數(shù)。數(shù)字孿生體其實(shí)是一個比較聰明的孿生體，實(shí)物的是比較老實(shí)的干貨的孿生體。數(shù)字孿生體如果我們建立得好，可以說是這個孿生體的大腦，另外一個實(shí)體的孿生體是肢體，來干活的。

　　下面介紹一下美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟關(guān)于數(shù)字孿生體展開的工作，設(shè)立了一個數(shù)字孿生體互操作性的任務(wù)組，去探索數(shù)字孿生體他們對互操作性有哪些需求。同時我們重構(gòu)了與德國工業(yè)4.0的合作任務(wù)組，新一輪的聚焦點(diǎn)是探討數(shù)字孿生體互操作性的需求以及可行的解決方案。同時探討一下德國工業(yè)4.0的管理在技術(shù)和應(yīng)用場景范疇，數(shù)字孿生體跟管理殼的異同，探索適用性和可行性，管理殼是為了不同的組件、不同的設(shè)備、不同的產(chǎn)線，都能通過一個統(tǒng)一的界面、規(guī)范的界面、標(biāo)準(zhǔn)化的界面進(jìn)行交互整合，里面定義了一系列的數(shù)字模型，來描述這些設(shè)備內(nèi)部的狀態(tài)，也提供了一些標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)接口，讓他們進(jìn)行交互，這種結(jié)構(gòu)也應(yīng)該可以用到在數(shù)字空間的這些數(shù)字孿生體，這個是我們下一步也要展開的工作，探索可行性和適用性。

　　剛才講了數(shù)字孿生體的概念，大家有些可能覺得比較抽象，不太現(xiàn)實(shí)，這是不對的，最后做一個小廣告，我們待會兒會發(fā)布優(yōu)也Thingswise工業(yè)數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，其實(shí)是個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為了制造業(yè)或者運(yùn)營的場景而特制的，根據(jù)數(shù)字孿生體的思路來建立的。