25 数字孪生从自动化数字化到智能化追求日臻完美的复杂系统数字孪生模型.docx
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25数字孪生从自动化数字化到智能化追求日臻完美的复杂系统数字孪生模型
【数字孪生】从自动化，数字化到智能化，追求日臻完善的简单系统数字孪生模型
微信号ai-cps
功能引见OT技术（工艺+精益+自动化+机器人）和IT技术（云计算+大数据+物联网+人工智能）深度融合，在场景中构建：
形态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的机器智能认知系统，实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新制造的产业互联生态链。
2020-03-25原文
收录于话题
方志刚 数字化工业软件技术期刊
关于畅想，Linux创始人LinusTorvalds可谓一针见血：
“Talkischeap.Showmethecode”，“能说算不上什么，有本事就把你的代码给我看看”。
在buzzwords（概念）创新充斥各个角落时，我们可能需要坚持“能畅想‘智能+’算不上什么，有本事就把你的数字孪生模型给我看看”。
换句话说，您所谈的“孪生”，是犹如《龙兄鼠弟》里面的“孪生”，还是犹如镜中完善的“孪生”？
2013年德国提出的第四轮工业革命“工业4.0”，比我们想象的速度更快地变成当下的现实。
云、大、物、移、智等新技术和制造业的交融，自动化和数字化的“两化融合”，机器学习深化到包括语音识别、图像识别、数据挖掘等诸多领域并取得了注目的成果，新材料、新工艺、新能源的技术突破，正在让制造业变得“更柔”（大规模柔性定制），“更软”（软件定义一切），“更美”（绿色环保）。
一个物质极大丰富、全面智能化的新时代，正在加速到来。
制造业企业要在“工业4.0”时代生存进展，必需成功地进行数字化转型，转型成为一个软件定义的平台型企业，把产品重构为软件定义的可重构平台。
制造平台型企业的核心是产品、工厂、企业的数字孪生模型，有了“数字孪生”，才能通过并行工程和快速迭代，用数字的消耗替代能源的消耗和物质的消耗，才能“多快好省”地（T、Q、C、S、E综合优化）实现产品创新和精益生产，以可接受的成本为消费者供应尊贵的共性化消费体验，才能实现可持续盈利性增长，构成强大的市场竞争力量。
工业科技的进展是累进的，让我们简约回顾一下历史。
“二战”前后，工程师生疏世界和改造世界的“三论”——系统论、把握论、信息论逐渐成熟，在机械化和电气化的基础上，引发了第三轮工业革命。
自动把握理论也从经典把握，逐渐进展到现代把握、计算机把握，直到今日衰亡人工智能第三轮浪潮。
“工业4.0”时代，如何对企业系统进行建模和仿真——开发其“数字孪生”模型？
有名科学家钱学森先生在1990年发表了一篇文章《一个科学新领域——开放的简单巨系统及其方法》中，为我们指明白方向。
“当前人工智能领域中综合集成的思想得到注重，计算机统筹制造系统（ComputerIntegratedManufactureSystem,简称CIMS系统）的提出与问世就是一个例子。
在工业生产中,产品设计与产品制造是两个重要方面,各包括若干个环节,这些环节以现代化技术通过人、机交互在进行工作。
以往设计与制造是分开各自进行的。
现在考虑把两者用人工智能技术无机地联系起来,准时把制造过程中有关产质量量的信息向设计过程反馈,使整个生产机警无效,又能保证产品的高质量。
这种把设计、制造,甚至管理销售统一筹划设计的思想恰恰是开放的简单巨系统的综合集成思想的体现。
”
到了2002年，MichaelGrieves博士在Michigan高校和NASA研讨会上第一次提出“DigitalTwin数字孪生”的理念。
他认为，随着简单性日益添加，现代产品系统、生产系统、企业系统本质上均都属于简单系统。
为了优化、猜测简单系统的功能，我们需要一个可观测的数字化模型，一个产品的综合性的、多物理场的数字表示，在产品的整个生命周期中便于维护并能反复使用在产品设计和制造期间生成的数字信息。
数字孪生在设计和制造过程中建立，但在产品生命周期中持续演进增长。
一旦产品投入现场使用，其全寿期历史包括形态数据、传感器读数、操作历史记录、构建和维护配置形态、序列化部件库存、软件版本以及更多供应服务和维护功能有完整的产品图像。
通过数字孪生可以分析产品的当前形态和功能，以调度预防和猜测维护活动，包括校准和工具管理。
结合维护管理软件系统，数字孪生可以用于管理修理部件库存，并且指点技术服务人员完成现场修理、升级或修理。
通过积累数据库中的足够实例，工业大数据分析工程师可以评估特定系列设备及其部件，反馈给产品设计和工艺设计，用于产品和工艺的持续改进，构成闭环数字孪生（ClosedLoopDigitalTwin）。
作为工业数字化全球领军企业，2007年，西门子明确了“融合物理世界和虚拟世界”的战略愿景。
通过一系列研发投资和战略并购，具备了支持“从芯片到城市”、综合性的、多物理场、闭环数字孪生技术（Comprehensive,Multi-Physics,Closed-LoopDigitalTwins），挂念客户转型为MBE（ModelBasedEnterprise，基于模型的数字化企业）。
为了衰退研制过程中各种铺张，MBE使用3D数模和TDP（TechnicalDataPackage，技术数据包）作为产品全寿期的单一模型。
3D数模由MBD（ModelBasedDefinition，基于模型的产品定义）生成，加上PMI（ProductManagementInformation，产品管理信息），理论上可以从三维拓展到无穷维，这个单一模型TDP可以在全企业范围内进行共享和自在流淌，保障产品全寿期快速、无缝、自在的数据流淌。
假如一个企业实现了TDP在其企业内部部门间以及其生态系统的自在流淌，我们即称之为MBE（基于模型的数字化企业）。
实施针对简单系统MBE企业的闭环数字孪生，需要分别支持产品系统、生产系统、运转系统的数字孪生模型，并实现三大系统模型的一体化整合。
欲高精度、高可信度地建立这三类模型，编者认为，需要理论和实践的创新：
1.在产品系统数字孪生领域，要进展新一代MBSE（ModelBasedSystemEngineering，基于模型的系统工程），用于猜测物理结构和特征、物理绩效特征、环境响应、失效模式等；
2.在生产系统数字孪生领域，要利用PSE（ProductionSystemEngineering，生产系统工程），对各生产系统要素、产线、车间、供应链系统进行建模和仿真，用于优化物理规划和特征、产能和利用率、产出和节拍；
3.在运转系统数字孪生领域，要打造IIoT（IndustrialInternetofThings，工业物联网），供应物理系统的实时运转形态，优化运营水平，猜测维护，并对设计进行验证。
由光机电软液控系统的简单产品系统，其数字孪生从“形似”到“神似”，旨在加速产品创新过程，过去40~50年间全球CAD/CAM/CAE领域做出了持续的努力。
如今三维CAD数模和几何样机渲染已经完全做到逼真水平，按下不表。
编者重点关注如何把简单系统数字孪生做到“神似”，无效地帮忙利益攸关者生疏、猜测和优化简单系统。
要做到“神似”，需在“基于文档”系统工程提升到“基于模型”系统工程的基础上，进一步演进到“新一代MBSE”。
编者认为，新一代MBSE该当是多层次的（零件系统功能架构，领域系统架构，领域模型）、多物理场的、动态的、闭环的数字孪生，由计算机对设计空间自动寻优，并由一个数字线索（DigitalThread，或称数字神经）系统支持设计方案快速迭代。
模型的简单度，精确度，和实时性随着产品生命周期的演进逐渐提升。
要实现基于数字孪生的正向研发的研发理念，需要建设两个基础平台：
全寿命周期的管理平台，基于云和物联网的资源共享平台；并且供应三个维度的技术支撑：
不同研发阶段的协同，不同子系统之间的集成，不同领域不同学科之间的耦合。
在系统架构建模层面，MIT教授EdwardCrawley领衔著作的《系统架构：
简单系统的产品设计和开发》深刻地从形式和功能两个方面讲解了如何分析系统，并指出了如何创建良好的系统架构的指点准绳。
而国际系统工程师协会INCOSE列明白各种主流的建模言语、方法论和工具。
本书实例接受西门子公司供应的SystemModellingWorkbench，接受西门子Simcenter1D，3D和Test支持FMI/FMU2.0标准的实现。
在领域模型层面，随着计算力量服从摩尔定律指数进展，包括无限元方法（FEA，无限单元法）、无限差分法、边界元方法、无限体积法的数值分析（计算数学）工具的成熟，可以处理工程中遇到的大量问题，其使用范围从固体到流体，从静力到动力，从力学问题到非力学问题。
现实上，无限单元法已经成为在已知边界条件和初始条件下求解偏微分方程组的一般数值方法。
无限单元法在工程上的使用属于计算力学的范畴，而计算力学是依据力学中的理论，利用计算机和各种数值方法，处理力学中的实际问题的一门新兴学科。
它横贯力学的各个分支，不断扩大各个领域中力学的争辩和使用范围，同时也在渐渐进展本人的理论和方法。
例如，柔性多体动力学仿真考虑实际系统中某些运动部件的弹性无法忽视，甚至是次要动力学行为的来源，利用西门子SimcenterLMSVirtualLab可以将FEM与多体动力学仿真（MBS）软件深度整合起来，只需要定义相关部件的受力和边界条件，其余的都是内部作用，节省工作量又较为真实可信。
其它学科包括多物理场分析仿真Simcenter3D，复材Fibersim，电气Capital，软件Polarion，功能平安MADE，电磁Infolytica，流体力学和传热学STARCCM+等等。
有一个重要问题，近几年衰亡的机器学习（人工智能）能否用于简单系统“数字孪生”模型？
机器学习是人工智能的一个分支，简约地说，就是通过算法，使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对将来进行猜测。
常见的机器学习算法如神经网络（NeuralNetwork），支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）Boosting，决策树（DecisionTree），随机森林（RandomForest），贝叶斯模型（BayesianModel）等。
其实，在深度学习浪潮掀起之前，力学和工程领域早已开头在计算力学争辩中结合神经网络模型，开发出更优的算法，一个典型的例子便是无限元神经网络模型。
由于在实际工程问题中存在大量的非线性力学现象，如在结构优化问题中，需要依据需求设计并优化构件结构，是一类反问题，这些非线性问题难以用常规的方法求解，而神经网络恰好具有良好的非线性映射力量，因此可得到比一般方法更精确的解。
将无限元与神经网络结合的方法有很多，比如针对简单非线性结构动力学系统建模问题，可以将线性部分用无限元进行建模，非线性构件用神经网络描述（如输入非线性部件形态变量，输出其恢复力），再通过边界条件和连接条件将无限元模型部分和神经网络部分结合，得到hybrid混合模型。
另一种方法是首先通过无限元建立多种不同的模型，再将模态特性（即最终需要达到的设计要求）作为输入变量，将对应的模型结构参数作为输入变量，训练神经网络，利用神经网络的泛化特性，得到设计参数的修正值。
结合MonterCarlo方法，进行多组无限元分析，将数据输入神经网络中进行训练，可以用来分析结构的牢靠度。
PSE生产系统工程，经受了从人的手工劳动变为接受机械的、自动化的设备，并进而接受计算机。
值得一提的是，70年月衰亡的DCS（DistributedControlSystem，分布式把握系统，或称集散把握系统）实现从单机到联网是一个巨大飞跃。
DCS系统是一个由过程把握级和过程监控级组成的以通信网络为纽带的多级计算机系统，综合了计算机、通信、显示和把握等4C技术，其基本思想是分散把握、集中操作、分级管理、配置机警以及组态便利，在大型简单工厂运转管理方面获得广泛使用。
80年月末90年月初，CIMS系统（ComputerIntegratedManufacturingSystem,计算机集成制造系统）被寄予厚望。
CIMS是通过计算机硬软件，并综合运用现代管理技术、制造技术、信息技术、自动化技术、系统工程技术，将企业生产全部过程中有关的人、技术、运营管理三要素及其信息与物流无机集成并优化运转的简单的大系统。
本质上，CIMS基于简单系统工程理论，试图建立整个企业系统的“数字孪生”模型，它面对整个企业，掩盖企业的多种运营活动，包括生产运营管理、工程设计和生产制造各个环节，即从产品报价、接受订单开头，经方案支配、设计、制造直到产品出厂及售后服务等的全过程。
一般地，CIMS需要五大子系统，包括产品生命周期管理系统（PLM）、企业资源方案系统（ERP）、制造执行系统（MES）、自动化物流系统和自动化产线系统。
PLM系统又可以分为计算机协助设计和分析系统（CAD/CAE）、计算机协助工艺设计系统（CAPP）、计算机协助制造系统（CAM），而自动化产线次要包括柔性制造系统（FMS），以及数控机床（NC，CNC）、机器人等。
CIMS将信息技术、现代管理技术和研制技术相结合，并使用于企业全生命周期各个阶段，通过信息集成，过程优化及资源优化，实现物流、信息流、价值流的集成和优化运转，达到人（组织及管理）、运营和技术三要素的集成，从而提高企业的市场应变力量和竞争力。
为了推动CIMS系统集成，MESA协会制定了ISA-95标准框架。
ISA-95把企业系统分成L0（现场/机台层），L1（把握层,PLC，传感器和作动机构），L2（操作层，SCADA/HMI）,L3工厂层（MES,批记录，历史数据），L4企业层（ERP，PLM，工艺）。
一般地讲，L1~L2是自动化层，L3~L4是数字化层。
在自动化层，比如说在西门子成都电装工厂、汽车焊接车间，最关键在于报警、平安，都是要实时处理的。
自动化要求能够在L1~L2处理实时处理优化数据。
通过L3MES数采上来以后，然后分析、推断、进行处理。
MES是IT和OT“两化融合”的一个结合点，关键点在于数采。
现在，从数字化制造为什么还要进化到智能化制造？
智能化制造在数字化已经格外强大的平台上还能带来什么效益？
它的关键点在哪里？
智能化制造最根本的点就是让工业生产，产线和次要的设备有自学习、自顺应和自推断力量。
这就是智能制造和数字化制造的最根本的区分。
人工智能、边缘计算、和网络数据信息平安，这三个关键点缺一不行。
网络和数据平安也格外关键。
由于纵向集成，一网到底，黑客侵入以后直接可以破坏你底层的传感器和执行机构。
假如对黑客攻击的防备略微不到位，包括底层的设备和自动化有可能被破坏。
西门子智能制造平台已经具备了智能化。
西门子今年初正式发布了边缘计算和人工智能。
AI处理器是并行在自动化底层总线上面。
以西门子成都工厂为例，它是生产PLC的电子拆卸工厂。
该厂次要生产PCB板，然后封装，测试，构成PLC把握器的模块接到总线就开头运转。
PCB板的最终一个重要工位是检测，或者叫质量门。
PCB板里边，前面十几道工序下来，为了检测焊接质量，最终要上一个X光机，机器视觉，拍照，然后检验这个PCB板全部的焊接点是合格的，pass，然后封装，测试。
X光机是一个瓶颈，而且每一台X光机是特殊贵的。
每天一万片PCB板从流水线上下来到总装这个检测工位，需要四台X光机并行，才能符合它这个节拍。
通过西门子和Intel合作研发的人工智能芯片，并行在PLC过程两头。
这个芯片起什么作用呢？
前面十几道工序采集全部焊接焊点的工业参数，包括压力、温度、电压、电流等等，通过大数据分析，然后和X光机拍出来的每一张照片进行比对。
在云端通过深度学习的训练，建立工业参数和最终合格率的规律关系，转化成一种算法，植入到AI芯片里，和PLC并行，它相当于最终一道工艺前面的总把握开关。
这个芯片要依据前面十几道工序焊接下来的这个PCB板和照片比对的这个数据做出决策，发觉40%的板实际上不用上X光机。
依据前面的工艺参数打算了这40%的板直接旁路，就封装测试就完了。
这样能大幅度少用X光机，大大提升了产线效率。
而且削减了X光机的投入。
要提产能，要加快节拍，就不需要再加X光机。
既节省了投资，又提高了效率，这就是人工智能的作用。
进一步调查，对愈加简单的汽车制造业而言，人工智能到底是怎样回事呢？
实际上，现在的制造，整车制造，焊接工艺也好，总卸车间也好，其实上更简单一些。
由于它有很多手动工位，半自动工位，混合的人机协作，等等。
需要大量的数据，直接就在现场就要处理，让机器做出推断，机器要做出决策，不能等到L3再做决策，这个就不是实时了。
需要实时做决策，然后加快提高产能和效率。
笼统的说说人工智能边缘计算，没有实际效益。
举个例子，电池制造行业。
电池里边电芯制造有一道工艺是裁布。
裁布以后涂布，涂布以后卷绕，然后切割，构成电芯，然后加电极，焊接等等。
裁布这道工艺是格外重要的。
由于裁布的金属不是通常布料，金属布料裁了以后毛刺可能有各种陈列，假如有尖峰，它卷绕以后就会戳破绝缘层，然后这个电芯就不合格。
怎样处理？
不行能再等MES，需要机器视觉，而且这个机器视觉是高速的，一分钟两米布，高速的机器视觉就推断，这一段布裁下来以后，这个毛刺到底合格还是不合格，这需要一个大数据的分析。
对于过去的几万米布，分析裁下来的毛刺，用最小二乘法拟合，然后放到AI处理器里边，AI处理器在下一个工位就要做出决策，这段布裁下来的毛刺可以通过还是不行以通过。
这是要在一两分钟内就要决策的事情。
还有很多特殊需要在现场决策的，比如说汽车的焊接工艺中的激光焊。
假如说十五厘米的焊缝，有一千个焊珠，激光焊枪打过去，几秒钟的事情。
合格还是不合格，到下一道工序之前，要做出快速的推断，要通过机器视觉。
机器视觉这种数据就不是PLC把握的一个程序，PLC程序编了程在PLC里边运转，规律把握就可以。
必需要通过人工智能，要通过边缘计算来处理这些问题，做出推断，提高效益。
所以这不是很遥远的事情，在汽车制造行业就格外多。
这几个关键点打算了能否能够提高效益和产能，同时削减人力人工。
由于这些是完全不行能由人来胜任的。
削减人工不在于少发了几个人工资，次要在于削减了差错，提高了效益。
这个差错率理论上是降低为零。
某德国奢华车总卸车间，几个月以前已经开头了试点，它把总装全部的拧紧工序，包括一个角度参数和一个力矩参数，在工厂里边通过AI，在不同的工位进行安排然后进行推断，然后在底层实时处理这样的数据。
现在通过OPC协议，数据打包然后传送上去。
这种简单程度用于整车制造目前还没有看到。
但就是拧紧拧松这样格外清楚的数据的话，通过简约的边缘计算和人工智能的模块，就完全可以在现场处理掉。
这就是智能制造，就是从数字化工厂到智能制造的一个升级。
PSE另外一个重点是工艺数字化模仿仿真，包括虚拟调试，对现在的数字化企业来说已经成为一个格外成熟格外基本的工具和平台了。
西门子在平台上研发投入巨大，只专注供应平台，然后集成商和用户可以在平台上开展你本人的想象。
客户懂工艺，他们可以提出算法的要求；西门子懂平台，可以集成这样的算法。
然后双方在这个算法上达成全都以后，植入到边缘计算和处理芯片里边，在工艺上进行验证，验证好了实施。
全部算法靠线体商、集成商和最终用户一起争辩打算。
最终可以构成由线体商，或者最终用户自主学问产权的算法和工艺流程，就是优化了的工艺流程。
第三个是基于云的工业物联网。
与处理大量的实时数据不同，它可以把边缘计算，把人工智能，把MES里边的数据放在云上面。
然后它要进行大量的数据分析，反馈到工艺产线，甚至反馈到原始设计端来进行产品的生命周期优化，来进行产线、工艺过程和运营生产管理的优化。
这就是一个更大的开放平台的概念。
西门子工业物联网MindSphere已经于4月份入驻阿里云。
在这个云平台上，它已经打成数据包了，直接可以通过边缘计算，可以通过AI处理，可以直接上升到云端，由于edge通过Ping口，直接就接到互联网。
实际上，这个互联网需要云存储和云计算，由于它数据量太大，本地服务器根本处理不了这些问题。
所以接受开放式的开发平台。
这个操作平台的架构，操作系统，和推举的编程言语都已经定下来了，是Java和C++。
包括这个主机厂、集成商、线体商，现在也在招很多IT的人才，都是懂这些高级言语的，本人可以做很多的使用开发，也可以托付第三方，当然也可以托付西门子。
这样就构成一个完整的闭环，就是智能制造的一个平台。
当然智能制造也不是说整个工厂全部的机器都能够自学习了，全部的人和机器都可以相互直接协作，机器都能读懂人的每个动作，等等。
这个还不到这个程度，可能也没必要到这个程度。
真正说的话，能通过边缘计算和人工智能带来真正的效益，能提高生产效率，能削减设备投入，能够真正减轻人员的负担，降低错误率，就达到了整个智能制造的要求。
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