该数字孪生体负责实时更新产品的各个组件，使任何一个设计人员在任......
2023-10-30
数字孪生技术在工业互联网中的应用
【摘要】：2014年3月，GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟，推动工业互联网技术的研究和应用。工业互联网应用所需的绝大部分数据均来自企业信息系统和机器设备。图5-2工业互联网体系架构
18世纪以来，人类经历了工业革命和互联网革命两大洗礼，带来工业生产、控制能力的提升和计算以及通信能力的发展，两者的有机融合将给世界带来又一次崭新的变革。2012年11月，美国通用电气公司（General Electric Company，GE）发布《工业互联网：打破智慧与机器边界》白皮书［71］，正式提出工业互联网的概念，认为工业互联网是200多年以来继工业革命、互联网革命之后的影响世界的第三次革命性转折。2014年3月，GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟，推动工业互联网技术的研究和应用。2016年2月，在中华人民共和国工业和信息化部的支持和指导下，中国信息通信研究院联合制造业、通信业、互联网业等企业联合成立了工业互联网产业联盟，共同推进我国工业互联网顶层设计、技术研发、标准制定、产业实践和国际合作等工作。
5.1.1 工业互联网的定义
工业互联网（industrial internet）是指通过网络将工业系统中的智能物体（intelligent objects）、智能分析（intelligent analytics）和人（people）相连接的系统［71］。其中智能物体是指具有通信能力，可以接入网络的物理世界中的物体，包括智能终端、传感器、具有通信能力的机器设备等。智能分析是指人将工业领域的业务流程、专业技术等知识与数据科学相结合，形成面向不同业务目标的工业数据分析模型，分析结果可以部分代替人的脑力劳动。工业互联网的实质是通过工业系统中智能物体的互联，获取智能物体的工业数据，建立面向特定业务场景的工业数据分析模型，进而形成分析结果以优化智能物体的设计、制造与运行等。
推进工业互联网技术研究和深度应用是一项复杂的系统工程，需要各行业的共同努力。通过工业机理和数据科学相结合，将工业领域的业务流程、专业技术等知识转化为工业数据分析模型是工业互联网的价值和核心，也是以制造业为代表的工业企业的努力方向。
5.1.2 工业互联网的数据来源
工业互联网的数据主要有三大来源：企业信息系统数据、机器设备数据和外部数据［72］。PLM，ERP，SCM，CRM，MES等企业信息系统存储了包括产品研发设计、生产制造、供应链、运营支持等大量高价值密度的业务数据，是制造业的核心数据资产。机器设备数据指由传感器、仪器仪表和智能终端等采集的反映机器设备运行状态的数据，既包括企业内部生产设备运行产生的数据，也包括企业交付给客户的智能产品运行和维护产生的数据。例如飞机的飞行参数数据（QAR）、远程故障诊断数据（RD）就是飞机制造商交付给航空公司的飞机产品运行和维护产生的数据。工业互联网应用所需的绝大部分数据均来自企业信息系统和机器设备。以航空制造业为例，按照美国国家标准与技术研究院提出的企业数据分类标准，从企业、产品和价值链三个维度对其拥有的数据类型进行了梳理，如图5-1所示。外部数据则主要包括与制造业发展相关的市场、舆情、社交等信息。数据必须经过“管理”，确保质量达到规定标准，并按照一定结构形式组织，以达到可以分析利用的水平。国际数据管理协会（Data Management Association International，DAMA）提出的数据管理知识体系是目前数据管理领域普遍采用的方法论，对数据管理职能、交付成果、角色和术语等进行了标准化的定义［73］，通过建立数据管理体制机制，明确数据管理责任主体，制定数据管理流程、制度、架构、规范和标准，建立数据管理组织，实现对数据全生命周期的管控。
(www.chuimin.cn)
图5-1 航空制造业数据类型
5.1.3 工业互联网的体系架构
工业互联网通过构建“万物互联”的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析，形成科学决策和智能控制，是制造业智能化、服务化转型发展的必然之路。工业互联网呈现“工业数据+工业云平台+工业应用”的功能层级架构，是由信息技术企业、工业企业、互联网企业和众多应用开发者共同构建的生态体系。立足制造业视角，基于工业互联网产业联盟提出的工业互联网平台通用功能架构，可突出工业企业核心能力和竞争优势，工业互联网的体系架构如图5-2所示。数据采集层收集企业信息系统数据、生产设备和产品运行数据及市场、社交等外部数据，利用协议解析技术实现多源异构数据的互联互通和互操作，利用边缘计算技术实现数据的预处理，减轻网络传输负载和工业云平台计算压力。网络传输层将采集到的数据以有线或无线方式传输到工业云平台。工业云平台自下向上包括基础设施层、平台工具层和数据应用层。基础设施层提供服务器、存储、网络和虚拟化等服务。平台工具层在以Cloud Foundry为代表的通用PaaS（Platformas-a-Service）平台基础上增加工业数据管理、建模和分析功能，将工业数据分析模型固化封装成可移植复用的工业微服务组件。平台工具层本质上是可扩展的开放式工业操作系统。数据应用层用来快速构建基于工业微服务组件的定制化工业应用，针对工业产品全生命周期特定业务场景的需求，把工业产品及相关技术过程中的知识经验、最佳实践封装成应用软件，是工业技术软件化的重要成果。
图5-2 工业互联网体系架构
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