數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造的技術(shù)路徑，如何驅(qū)動智能制造進(jìn)一步發(fā)展

2020年9月18日，中國工程院在機(jī)械運(yùn)載領(lǐng)域發(fā)布了工程研究前沿（一共9個領(lǐng)域，184個前沿研究與開發(fā)），題目是：數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造。數(shù)字孿生是當(dāng)前的熱點(diǎn)，智能制造走到了現(xiàn)在，數(shù)字孿生已經(jīng)被大家認(rèn)為是一個普遍的抓手。這個還是有道理的。下面筆者就結(jié)合自己的認(rèn)識和理解，對這個題目進(jìn)行一下初步的分析，僅供大家參考。

（1）數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系

對于智能制造，我們有一個普遍的模式概念，就是涵蓋：感知、識別、采集、分析、推理和執(zhí)行，形成這么一個閉環(huán)，其核心的理念就是賽博物理系統(tǒng)（CPS）。

CPS的對象是產(chǎn)品或者制造資源。我們可以建立面向產(chǎn)品的CPS。不管是從產(chǎn)品的功能性能，還是說運(yùn)行服役，也可以在這個過程當(dāng)中加入產(chǎn)品形成過程所需要的制造資源，甚至現(xiàn)在也有一些直接面向制造資源的，比如設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測與維護(hù)等等。這些都是從不同的層次或者維度對CPS各種應(yīng)用形式的一種延伸。

在CPS的各種應(yīng)用方式上來說，其背后的關(guān)鍵都是要構(gòu)建與物理實(shí)體相對應(yīng)的或者部分相對應(yīng)的軟件層次的分級推理決策模型。其實(shí)這個也不是說，好像數(shù)字孿生是完全全新創(chuàng)造出來的概念，而更多的是一種既有一些應(yīng)用方式的總結(jié)，當(dāng)然了，概念清楚之后，其內(nèi)涵可以得到更大的明確和發(fā)揮可以指導(dǎo)我們后續(xù)的工作。比如我們一直在進(jìn)行的各種獨(dú)立的物理場或者多個物理層融合的CAE分析，雖然這個CAE分析，很大程度上，在傳統(tǒng)當(dāng)中是一種離線的或者說是一種脫離了實(shí)體所進(jìn)行的（或者結(jié)合對一部分實(shí)體的抽象，比如半實(shí)物仿真等等），后來進(jìn)一步發(fā)展之后，我們加入了實(shí)驗(yàn)測試來完善我們的CAE析模型，使得結(jié)果能夠更加的準(zhǔn)確或者得到修正。比如我們經(jīng)常對于產(chǎn)品來進(jìn)行一些遙操作，而這種遙操作的本質(zhì)是建立了物理實(shí)體產(chǎn)品的行為動作模型，我們可以將我們的指令干預(yù)進(jìn)去，使得實(shí)體產(chǎn)品能夠按照模型所表達(dá)的以及與實(shí)物相對應(yīng)的行為方式進(jìn)行運(yùn)行。其實(shí)這些也都是CPS的一些傳統(tǒng)應(yīng)用，而其中所見的非物理實(shí)體這一部分?，F(xiàn)在將其稱之為數(shù)字孿生體。

其實(shí)不管是CPS還是數(shù)字孿生，其表現(xiàn)形式上來說，是基于物理實(shí)體附加軟件或者賽博層面的系統(tǒng)進(jìn)行融合，其目的是為了能夠更加精準(zhǔn)精確精細(xì)的描述物理實(shí)體的行為內(nèi)涵，也有利于我們對物理實(shí)體的功能性能和行為進(jìn)行更加準(zhǔn)確的分析和預(yù)測。

在融合的基礎(chǔ)上，這個鏈條其實(shí)是一個閉環(huán)的鏈條。我們可以借助于工業(yè)互聯(lián)或者物聯(lián)來獲得產(chǎn)品或者產(chǎn)品制造過程當(dāng)中的各種狀態(tài)數(shù)據(jù)，并進(jìn)一步的構(gòu)建基于這些狀態(tài)數(shù)據(jù)的分析推理模型，在做出分析推理決策之后，對物理實(shí)體或系統(tǒng)進(jìn)行干預(yù)，這是一個完整的閉環(huán)控制過程也是典型的賽博物理系統(tǒng)所追求的要點(diǎn)。而在這個鏈條當(dāng)中，最重要的是所構(gòu)建的分析推理模型。其核心的目的是決策。一般來說這種決策都是比較復(fù)雜的，這種分級推理決策模型也是很難建立的，但這正是我們努力的方向。

智能制造不管是從字面的含義，還是說是從技術(shù)的角度來說，其落腳點(diǎn)都是制造，都是在為制造賦予智能化或者說賦能。而制造的對象就是產(chǎn)品積極制造過程以及產(chǎn)品的服役運(yùn)行，圍繞著這些來開展GPS或者數(shù)字孿生，是非常貼切的，也是直接面向了問題。

從產(chǎn)品本身來說。這個產(chǎn)品都是對物理規(guī)律的某種運(yùn)用。我們所做的CAE分析，也是在試圖。主動的掌握產(chǎn)品背后的物理機(jī)理模型。而這些物理機(jī)理模型。目前在實(shí)際運(yùn)用過程當(dāng)中，主要還是掌握在產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員的頭腦之中的，也就是他們的知識與經(jīng)驗(yàn)。因此這種物理機(jī)理模型的構(gòu)建一定是需要非常好的專業(yè)背景機(jī)器，多專業(yè)的一種綜合。這是企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)。如果是簡單的事情，可能大家也會發(fā)現(xiàn)，就沒有必要使用那么多設(shè)計(jì)分析人員了，正是因?yàn)檫@些設(shè)計(jì)分析人員的知識和經(jīng)驗(yàn)無可替代或者說難以替代。才為我們的技術(shù)發(fā)展指明了方向，這是與實(shí)際業(yè)務(wù)直接密切相關(guān)的。

而對于產(chǎn)品的形成過程來說。最主要涉及到兩個方面，一是管理決策，二是工藝決策。這個一般來說也是企業(yè)的核心競爭優(yōu)勢重點(diǎn)，否則的話，也就無從來區(qū)分各個企業(yè)之間的差別了。數(shù)字孿生的提出，其本意或者說出發(fā)點(diǎn)更多的是面向工藝決策（建立產(chǎn)品形成過程當(dāng)中，各個工藝環(huán)節(jié)的工藝推理決策時間類似自適應(yīng)加工等等典型的智能制造的特點(diǎn)），是對我們之前關(guān)于智能制造或者說CPS更多地關(guān)注于管理層是方面或者說過于關(guān)注管理層次方面的一種糾正。當(dāng)然了，我們也不能走向極端。因?yàn)閷τ谥圃爝\(yùn)行過程來說。管理也是極其重要的。面向管理所構(gòu)建的這種模型與我們傳統(tǒng)的工藝機(jī)理分析決策模型相比來說?？赡茉陲@示度上面要差一些，但是這個也是絕對必要的，比如我們面向產(chǎn)線車間或者工廠運(yùn)行所構(gòu)建的APS模型，其實(shí)也是一種數(shù)字孿生在管理決策方面的一種體現(xiàn)。

通過上面的一些分析和描述，我們可以看到。數(shù)字孿生所關(guān)注的東西與智能制造所應(yīng)該關(guān)注的東西其實(shí)是高度契合的。因此將數(shù)字男生當(dāng)做智能制造的抓手是很有必要也是非常正確的。

多說一句，既然大家都接受了數(shù)字孿生這個東西，其實(shí)也沒有必要非的糾結(jié)于說數(shù)字孿生與CPS沒有本質(zhì)上的區(qū)別，我們干脆就用CPS來說吧，其實(shí)這些都是無所謂的，可能數(shù)字孿生更加平易近人或者這個詞語就能夠比較明要做哪些事情，而賽博物理系統(tǒng)相對來說比較抽象，雖然賽博物理系統(tǒng)更加學(xué)術(shù)化一些或者嚴(yán)謹(jǐn)一些，但不可否認(rèn)，數(shù)字孿生這個詞兒還是比較形象的。

（2）數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造的技術(shù)路徑

首先是面向閉環(huán)鏈路的工業(yè)互聯(lián)或物聯(lián)技術(shù)。不管是智能制造本身的模式，還是CPS所具有的理念，數(shù)字孿生既然是繼承演變的概念，這些東西當(dāng)然也是要繼承過來的，其中最關(guān)鍵的是體現(xiàn)的那種閉環(huán)鏈路。如果不能夠基于物理實(shí)體采集數(shù)據(jù)之后做出分析，并對物理實(shí)體進(jìn)行干預(yù)，那其實(shí)跟傳統(tǒng)的那種制造，這里說的是包括設(shè)計(jì)分析生產(chǎn)運(yùn)行等在內(nèi)的大制造的概念其實(shí)并沒有太多的區(qū)別。我們之前發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，其實(shí)核心的目的是為了能夠?qū)崿F(xiàn)快速的準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)采集。但是如果只是做到這一步，其實(shí)是無法來支撐數(shù)字孿生的，這些物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還應(yīng)該能夠支持這些物理實(shí)體能夠接受來自上層的指令實(shí)現(xiàn)對物理實(shí)體的干預(yù)和調(diào)整，相當(dāng)于將物理實(shí)體的執(zhí)行也納入到物聯(lián)網(wǎng)的范疇之內(nèi)。而在物聯(lián)技術(shù)基礎(chǔ)之上進(jìn)一步發(fā)展的工業(yè)互聯(lián)技術(shù)，尤其是在軟件層面上的互操作和柔性集成方面來說，對于設(shè)計(jì)分析當(dāng)中的多物理場演變需求下的多系統(tǒng)耦合集成，其實(shí)是很有幫助的，這也是數(shù)字孿生與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的一個方面。在制造過程及其運(yùn)行運(yùn)營方面來說，結(jié)合運(yùn)行運(yùn)營的指標(biāo)建立各種各樣的分析推理決策模型，而這些一般都涉及到多系統(tǒng)的綜合，這也是數(shù)字孿生與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的另外一個重要方面。綜合上面的這些說法，筆者認(rèn)為，在數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造背景下，工業(yè)物聯(lián)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)。應(yīng)該以一種基礎(chǔ)設(shè)施的角度，來為數(shù)字孿生和智能制造提供基礎(chǔ)設(shè)施尤其是技術(shù)上的支持。

第2點(diǎn)是基于知識工程的多物理場產(chǎn)品耦合建模與分析技術(shù)。對于數(shù)字孿生來說，產(chǎn)品的研制如果能夠?qū)崿F(xiàn)完全的在數(shù)字空間就實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)精確的表達(dá)與分析，這當(dāng)然是一種理想目標(biāo)，或者說無物理模型的一次成功，也是數(shù)字孿生的一種使命。雖然剛開始數(shù)字孿生是需要與物理實(shí)體融合的，但其最終的目標(biāo)是要脫離物理實(shí)體的，或者說實(shí)現(xiàn)所建立模型的深度演變與復(fù)用。在這個過程當(dāng)中，最重要的是建立面向產(chǎn)品功能性的行為的分析推理決策模型。這個知識體系是比較龐大的。企業(yè)當(dāng)中的研發(fā)設(shè)計(jì)人員的知識和經(jīng)驗(yàn)是一個很好的工作重點(diǎn)或者對象，如果能夠?qū)崿F(xiàn)基于知識工程的沉淀，形成物理化的可見的載體則善莫大焉。

第3點(diǎn)是基于MBSE和數(shù)字主線的深度集成。數(shù)字孿生當(dāng)中的孿生，應(yīng)該從更大的視野范圍內(nèi)來看，而不是僅僅糾結(jié)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)分析的多物理場耦合，當(dāng)然了這也是一個方面。對于整個產(chǎn)品的研制來說，應(yīng)該貫徹MBSE的思想，與其相關(guān)的比如 MBD、數(shù)字主線等等都是可以納入到這個范圍里面的。但無論如何。應(yīng)該強(qiáng)化系統(tǒng)工程的這種理念，也許對于企業(yè)來說，甚至可以起到事半功倍的效果。這個方面。是以模型為載體，這是可見的，以數(shù)字主線為支撐，這個可能是不可見的，來實(shí)現(xiàn)對整個研制過程的一種數(shù)字孿生。其實(shí)現(xiàn)在很多企業(yè)都在建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心，或者說集成數(shù)據(jù)平臺，其中也包括業(yè)務(wù)流程方面的協(xié)同，其目的都是將企業(yè)現(xiàn)有的研制，在進(jìn)行深化提高以后，進(jìn)行某種形式的固化和提升，其中最核心的也是體現(xiàn)了系統(tǒng)工程的思想。

第4點(diǎn)是面向制造執(zhí)行或者運(yùn)營的數(shù)字孿生，這其中包括兩部分內(nèi)容，一個是管理層面上的，一個是工藝層面上的。管理層面上面可以結(jié)合制造運(yùn)營的某個指標(biāo)或者說多個指標(biāo)。一方面實(shí)現(xiàn)跨數(shù)字化業(yè)務(wù)系統(tǒng)的綜合，另外一個方面就要構(gòu)建面向這些指標(biāo)的分析推理模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)際制造運(yùn)營狀態(tài)的一種抽象描述。并且這個分析推理的結(jié)果，最終會反映和落實(shí)到企業(yè)制造運(yùn)營系統(tǒng)當(dāng)中的各項(xiàng)改進(jìn)或者調(diào)整當(dāng)中。比如我們經(jīng)常見到的是建立基于APS的資源優(yōu)化配置分析推理決策模型，我們可以基于這個模型實(shí)現(xiàn)對制造執(zhí)行過程當(dāng)中所有指導(dǎo)要素的統(tǒng)一優(yōu)化配置可以實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前制造要素優(yōu)化配置也可以實(shí)現(xiàn)未來可預(yù)計(jì)或不可預(yù)計(jì)的各種生產(chǎn)擾動下的制造要素的優(yōu)化配置。工藝層面上的數(shù)字孿生，這是我們之前比較忽視（之前很大程度上我們在智能制造這個語境下面過于偏重于管理了），但是應(yīng)該極為加強(qiáng)的一種數(shù)字孿生。比如我們耳熟能詳?shù)拇髧そ?，或者說高技能人才。他們的工作基本上都是和工藝直接和密切相關(guān)的。如果能夠?qū)⑺麄兇竽X中的工藝機(jī)理決策模型沉淀下來，這個其實(shí)是數(shù)字孿生閉環(huán)當(dāng)中最重要的分析推理決策環(huán)節(jié)所要形成的依據(jù)也是看得見的抓手。工藝的類型是多種多樣的，這也是企業(yè)最核心的一種優(yōu)勢重點(diǎn)，我們經(jīng)常說的人是最重要的資產(chǎn)在很大程度上，其實(shí)在表達(dá)的是這個意思。

其實(shí)數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造還有很多條技術(shù)路徑，但所有的這些技術(shù)路徑最根本的一個思考出發(fā)點(diǎn)就是：和業(yè)務(wù)結(jié)合以及實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)改進(jìn)，按照這種基本的原則來結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況推進(jìn)數(shù)字孿生驅(qū)動的智能制造，一般來說都不會走偏。

啰里啰嗦的說了很多，語音輸入，錯誤和疏漏在所難免。一己之見，僅供參考。

作者信息：王愛民，北京理工大學(xué)數(shù)字化制造研究所所長，長期從事MES、APS等技術(shù)研究、系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)施應(yīng)用。

責(zé)任編輯：PSY