概要：本系列评述性文章记录了作者近期关于数字孪生的思考结果。首先回顾并评述了数据孪生概念的起源，其次回顾并评述了各大工业软件巨头是如何定义和使用数字孪生的，之后从“数字世界”基本的工作原理角度重新审视了数字孪生，在前述工作的基础上给出了个人关于数字孪生的观点，并对想进入该领域的后来者给出了本人的忠告。
01
西门子与数字孪生
西门子既是工业自动化领域的巨孽，更是工业软件的巨头。西门子是比较早将数字孪生理念引入到其产品战略中的，在市场上具有巨大的影响力。
在Realize your digital transformation now——The Digital Enterprise Suite for Product Manufacturers文章中，西门子数字工厂业务部门认为，数字孪生是产品或生产工厂的精确虚拟化模型，它展示了产品和生产全生命周期的演进，允许使用人员预测行为，优化性能，并从设计经历和生产经历中获得的洞察力。
△ 图源：Siemens
西门子认为，通过使用数字孪生，实现“如果怎样-会怎样”的场景，进而预测出未来的绩效，会获得巨大的价值。数字孪生的终极目标是实现由产品开发和生产规划构成的虚拟世界，与由生产系统和产品绩效构成的物理世界之间形成闭环连接。通过这种连接，人们可以从物理世界获得切实可行的洞察力，在产品和生产运营的全生命周期做出明智的决定。
西门子的数字孪生由三种形式构成：产品数字孪生、生产数字孪生，以及产品和生产绩效数字孪生。产品数字孪生，提供了虚-实连接，使企业可以分析一个产品在各种条件下性能如何，在虚拟世界里做出调整，以确保将来在现场使用的物理产品的性能表现得如同规划中一样。生产数字孪生可以在实际生产发生之前帮助企业验证一个制造过程工作得如何。通过使用数字孪生来仿真生产过程，使用数字主线来分析事情为何会发生，企业能够创建一个生产规程，在各种环境条件下依然有效。绩效数字孪生获取来自运行中的产品与工厂的数据并进行分析，通过深入洞察做出有充分依据的决策。
西门子认为，自己能够提供一体化解决方案，也就是端到端的数字孪生。见下图：
理念非常完美！但必须清楚，支持上图的基础还是西门子的CAD、CAE、仿真建模软件、PLM、MES、工业物联网平台等业界耳熟能详的软件。在数字孪生的助推下发出更加耀眼的光芒。个人认为，如果把数字孪生去掉，也丝毫无损于西门子的伟大。该图最大的价值在于，用数字孪生的概念实现了数字化设计与设计交付物在概念上的紧耦合，借助于数字主线的概念实现了其众多系列化软件产品的概念集成和在战略上的完美统一。
个人认为，西门子将数字孪生作为一个说明其软件运行机制的工具，但还没有将其作为一种技术对其数字化工厂业务涉及到的软件产品进行改造或重构。
那么，在没有数字孪生概念之前的数字化工厂战略整体上是如何表达的呢？相对而言体现的是更加具体的技术框架。见下图：
西门子认为，数字化企业套件是独一无二的集成化软件与自动化工具箱，用于把传统的企业转变为数字化企业。在一个完全虚拟的环境中进行仿真、测试与优化，减少投入市场的时间，提高灵活性、质量和效率。借助于MindSphere平台获得的洞察力，能够反馈给整个价值链，使真实世界的生产与产品不断优化成为可能。
02
Dassault Systemes与数字孪生
Dassault Systemes（达索系统）是可以与西门子比肩的另一个工业软件巨头，通过自主开发和并购，其产品线覆盖了设计、仿真、PLM、ERP、MES、VR/AR等诸多制造业业务。
或许因为以3D起家，又深得VR/AR的精妙，所以达索系统其用三维体验理念为其产品系列打上了与众不同的标签。自然而然地，在达索系统，数字孪生被称为三维体验孪生——3DEXPERIENCE Twin，与数字孪生相比，除了更具想象力之外，也确实更具感染力，显示出要高出其竞争对手一头的姿态。
与其他厂家不同的是，达索将3DEXPERIENCE Twin作为其使用三维体验平台——3DEXPERIENCE platform的核心内容。依托其3DEXPERIENCEplatform，可以创建产品或物理对象的虚拟复制品或模型。值得强调的是，这些复制品或模型既可以用平台自身提供的工具创建，也可以用平台本身的集成功能，从达索基于3DEXPERIENCE理念开发的自有产品或第三方应用中集成而来。在此基础上，使用平台工具进行三维体验式的应用展示。
达索系统认为，三维体验平台基于单一的数据源，基于模型，可以用全数据的方式打通产品全生命周期的各个环节，打破文件孤岛和部门墙，粉碎文件黑盒子，实现产品全生命周期的数字化连续。基于模型塑造单一的数字化孪生，支持产品全生命周期各项业务、实现多学科知识的数字化表达。
上图看起来比较复杂，体现出3DEXPERIENCE platform是达索系统三维体验战略的核心、系统集成的关键，而3DEXPERIENCE Twin又是3DEXPERIENCE platform的核心。达索的应用软件种类繁多，能够将这么多的应用通过3DEXPERIENCE Twin集成吗？我认为极具挑战。
03
PTC的数字孪生
PTC非常有个性，将Digital Twin译为数字映射。
在白皮书Digital Twin: A Primer ForIndustrial Enterprise中，PTC认为数字映射是虚拟化表示物理对应物的数字模型。一个物理产品、一个运作过程或一个人的虚拟化表示被用于理解或预测物理上的对应物，通过融合，定义了其自身的业务系统数据与通过传感器感知的物理世界相互映射。
PTC将数字映射视为是将各种不断涌现出来的新技术集成起来的自然结果，而这种集成指的就是与数字映射共生的另一个理念——数字主线。
数字主线用于同步相关的上下游信息的连接。数字主线建立了对某个公共数据集合的连续可访问能力，该数据集定义了企业范围内的产品、过程和人员。
PTC认为，数字主线（Digital thread）是基础，可以将数字化转型中常常遇到的困境——螺旋式上升的成本和复杂性，转变为更快地获取价值、更灵活地变革管理以及做出更多数据驱动决策的机会。
而数字映射则是一个模型，用于场景化、分析、实现数字主线的价值。该方式使得数字映射能够被采用，被浓缩，跨越多个解决方案和前端应用。换句话讲，数字主线的价值是通过串联起来的由数字映射支撑的具体应用体现出来。
在David Immerman撰写的博文——The Evolution of Digital Twin – and How Emerging Tech Is DrivingAdoption 中，给出了数字映射与数字主线的演进过程，见下图：
PTC将数字映射划分为如下几种类型：基本、完全、增强和下一代。划分的依据是看集成了多少种新技术。
PTC对数字映射的理解和应用具有鲜明的特点，没有强调用数字映射的理念来重构已有的基础的数字化应用系统，而是在已有系统之上，通过集成已有系统中的数据，建立新的更高层次的应用系统，作为其推进企业数字化转型工作的战略。
这体现了PTC实用主义哲学。如果将这么多年积累起来的各种产品与系统推倒重来，按数字映射理念进行重构，代价难以估算。
04
Ansys的数字孪生
作为全球工程仿真领域的领先企业，Ansys在众多产品创新的过程中扮演着至关重要的角色。在其白皮书——How Simulation-Based Digital Twins and the Industrial Internet ofThings Can Improve Product and Process Performance中，Ansys认为，IOT以近乎实时、即时或重放方式，将仿真与产品或过程连接起来，有助于产品或过程的运作与维护。基于仿真的数字孪生概念融合了物理产品或过程、仿真模型和连接，有助于它们之间的交互。
数字孪生可以由一个仿真模型构成，该模型用于重现了产品或过程当前的状况，比如可以将磨损或退化的性能指标融合于仿真模型之中。而来自连接到产品或过程的传感器数据，可以被用于向数字孪生提供实时的边界状况。数字孪生给出的仿真结果，可以基于实际产品或过程的运作情况进行标定，从而使数字孪生的预测能力远远超出了产品设计过程中获得的能力。由数字孪生做出的预测可以被用于确定性能问题的根源，评估当前控制策略的效果，确定优化后的维护日程等。数字孪生也可以提供产品或过程的不可能通过传感器测得的相关信息，诸如通过内部通道的流速。结果是，数字孪生能够被用于持续增加产品或过程的性能和可靠性，同时又降低它们的运作成本。
Ansys给出了数字孪生的体系如下图：
Ansys以仿真著称于世，但并没有给出显性的数字孪生的定义。除了指出数据孪生的益处之外，其同时强调，在数字孪生中引入IOT后，对仿真技术本身的改进作用。
在我看来，即使没有数字孪生概念，利用IOT完善仿真模型也是仿真厂家必须要经历，或许正在经历着的必由之路。
Ansys 发布了一款针对数字孪生的产品软件包——Twin Builder，能够帮助工程师快速构建、验证和部署物理产品的数字化表示形式。这款开放式解决方案可以集成任何IIoT平台，从而能够在运行过程中持续监控所用的每台资产设备。在Twin Builder的支持下，工业资产的连接功能与整体系统仿真充分结合，能帮助客户开展诊断和故障排除工作，确定理想的维护程序，优化每个资产设备的性能，并获得极富洞察力的数据，从而改进新一代产品。
05
GE Digital与数字孪生
GE Digital在其官网（https://www.ge.com/digital/applications/digital-twin）的定义如下：数字孪生是资产、过程的软件表示（software representations），用于理解、预测和优化其绩效，进而达到改进业务结果的目标。数字孪生可以提高可靠性和可用性，降低风险，减少维护成本，改进生产，更快地获取价值。数字孪生由三个组件构成：一个数学模型、一组分析方法或算法，以及知识。
数字孪生使用历史环境数据与运行结果数据以理解过去发生的一切，使用直接的和间接的数据来看待当前的状态，并应用机器学习和知识来预测未来。
GE Digital定义了一般意义下的数字孪生的层次化结构：组件、资产、系统和过程。通过了解一个数字孪生当前的状况、预测其未来的状态，人们可以有效地监控、仿真和控制一个资产或过程，并进行全生命周期的优化，无论其是否在线还是离线。
那么，GE是如何看待其当家花旦Predix平台与数字孪生之间的关系呢？在文章The Digital Twin -Compressing time-to-value for digital industrial companies中，给出如下的Predix体系结构图：
Predix平台是以资产（即高端装备）为核心的，而数字孪生成为资产描述的工具。数字孪生将关于资产的过去状况、现在状况和未来预测等信息规范化表达出来。应用可以利用这些规范表达，交付运维和设备健康，预防性维护，以及运营优化。
GE应用数字孪生理念已经取得了实实在在的效果，但似乎数字孪生还没有深入GE Digital的骨髓，其数字化工厂相关的软件产品还没有进行基于“数字孪生”的重构。
06
工业４.0与数字孪生
工业4.0平台直接将其资产管理壳定义为数字孪生，而且强调，未来的数字孪生是工业4.0时代的数字孪生。
工业4.0平台认为，数字孪生包含了从设计、物流、运营、维护到再利用与销毁的资产全生命周期的有用信息。未来的数字孪生可以包含一个3D仿真模型，数百个属性，历史数据，手册，安装指南，专有的功能快，互锁，状态模型，报警与事件定义等等。数字孪生储存在未来的工业4.0基础设施中，与真实的对应物相关联与连接。数字孪生将不会隐藏于专用的仿真工具中，数字孪生也可以独立于真实的对应物而存在。总体结构如下：
未来的数字孪生/资产管理壳：一个在物理资产之上的包含数据与接口的软件层
数字孪生将成为包含接口的功能强大的电子数据对象。未来的数字孪生包含数据与接口，类似于一个软件的驱动程序。
需要思考的是，将资产管理壳等同于数字孪生，究竟能给工业4.0平台带来什么益处呢？
07
IIC与数字孪生
在2020年2月，IIC（工业互联网联盟）发布了Digital Twins for Industrial Applications白皮书。其给出的定义如下：数字孪生是一种资产、过程或系统的形式化数字表示，这种表示包含了这些实体的属性和行为，用于在某个上下文环境中通讯、存储、解释或处理等工作。
数字孪生包括但不限于下列分类的组合：基于物理的模型与数据、分析模型与数据、时间序列数据与历史数据、交易数据、主数据、虚拟模型，以及计算。
白皮书中，给出了一个系统中数字孪生之间的关系，见下图：
单个或原子数字孪生可以构成复合数字孪生，复合数字孪生可以构成一个系统。在一个复合数字孪生中，原子数字孪生可以构成层次化复合数字孪生，关联复合数字孪生，点对点复合数字孪生。见下图：
在实体对象生命周期中，下图给出数字孪生跨制造商与客户边界的信息的流动过程：
下面这张图表示了数据孪生是由数据、计算模型和服务接口够撑，就像面向对象程序设计语言中，一个对象由成员数据、方法和接口构成。
而下面这张图意味着数据孪生的中间件属性，解释了上图所示的数据孪生的中间件属性。
下图给出了数字孪生涉及的各种技术。
下图告诉我们，数字孪生可以根据需要部署在从边缘到云端的任何地方。
个人认为，IIC除了对数字孪生之间的各种关系进行提炼总结之外，彻彻底底地将其工业物联网的理念用数字孪生概念和面向对象的思想重新包装了一遍，但并没有用数据孪生的思想解决新的问题。
08
无处不在的数字孪生
本回顾仅仅将视野限定在工业或制造业，但数字孪生之花不仅仅在制造业中开放，也开始在智慧城市、智慧交通等领域开放。数字孪生概念无处不在，遍地开花。
我们需要思考的是，这些数字孪生之花的根基何在？是四季常开？还是昙花一现？
推荐课程：澄清概念，轻装前行——数字化主线、CPS和数字化孪生关系再思考；数字孪生技术发展趋势与安全风险探析；用数字重塑世界：工业互联网与数字孪生发展；连接制造物理世界和数字虚拟世界的数字孪生技术；从智能制造企业发展看数字孪生新趋势；云计算、雾计算、霾计算、边缘计算以及认知计算；区块链技术未来发展与应用场景；对国家虚拟仿真实验教学项目建设的理解与思考等
■培养对象：企业中高层管理人员
■培训时间：9月21日-9月25日共5天学习（滚动开班）
■研修费用：7500元/人
■学员规模：40人
■培训地点：浙江大学
■培训方式：主题学习+移动课堂+结构化研讨汇报
（来源：“数据工匠俱乐部”微信公众号）
本文由浙江大学培训官网整理编辑发布
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