数字孪生概念体系架构

导读：

从根本上讲，数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现，有助于提升企业绩效。数字孪生以针对众多层面持续、实时开展的大量物理世界数据检测为基础。该等检测可通过数字化的形式对某一物理实体或流程进行动态呈现，从而有效反映系统运行情况。企业可根据所获得的信息采取实际行动，例如调整产品设计或生产流程。

数字孪生概念体系架构可视为制造流程数字孪生模型组成部分的扩展视图或内部视图，相同的基本原则也可应用于任何数字孪生设置。该概念性体系架构可分为更易于理解的六大步骤，如下：

1.创建：创建步骤包括给物理过程配备大量传感器，以检测获取物理过程及其环境的关键数据。传感器检测的数据大体上可分为两类：（1）生产性资产（包括多种在建项目）的物理性能标准的相关操作数据，如拉伸强度、位移、力矩以及色彩均匀度；（2）影响物理资产运营的环境或外部数据，如周围环境温度、大气压力以及湿度。这些检测数据利用编码器转换为受保护的数字讯息，并传输至数字孪生。传感器的信号可利用制造执行系统、企业资源规划系统、CAD模型以及供应链系统的流程导向型信息进行增强。这可为数字孪生提供大量持续更新的数据用以分析。

2.传输：传输步骤有助于实现流程和数字平台之间进行无缝、实时的双向整合/互联。网络传输是促使数字孪生成为现实的重大变革之一，包含三大组成部分：

a.边缘处理：边缘接口连接传感器和流程历史数据库，在近源处处理其发出的信号和数据，并将数据传输至平台。这有助于将专有协议转换为更易于理解的数据格式，并减少网络传输量。过去这方面领域的许多瓶颈限制了数字孪生的可行性，然而近期技术方面的重大突破消除了这些障碍。

b.传输接口：传输接口将传感器功能获取的信息转移至整合职能。鉴于产生洞见的传感器依数字孪生的设置可放置于几乎任何地点，该领域需要多种方案以供选择：放置在工厂里、家中、采矿场或停车场以及其他各类地点。

c.边缘安全：新型传感器和传输设备带来了新的安全问题，并且仍在不断增长。最常用的安全措施包括采用防火墙、应用程序密钥、加密以及设备证书等。随着互联资产愈加增多，实现数字孪生安全应用的新解决方案需求便愈显迫切。

3.聚合：聚合步骤可支持将获得的数据存入数据储存库中，并进行处理以备用于分析。数据聚合及处理均可在现场或云端完成。驱动数据聚合及处理的技术领域在过去数年获得了极大的发展，使设计人员得以创造大规模的延伸架构，具有更高的敏捷度，而成本仅及过去的一小部分。

4.分析：在分析步骤，将数据进行分析并作可视化处理。数据科学家和分析人员可利用先进的数据分析平台和技术，开发迭代模型，发掘洞见，提出建议，并引导决策过程。

5.洞见：洞见步骤中，分析工具发掘的洞见将通过仪表板中的可视化图表列示，以一个或以上的维度突出显示数字孪生模型和物理世界类比物性能中不可接受的差异，标明可能需要调查或更换的区域。

6.行动：行动步骤是指之前几个步骤形成的可执行洞见反馈至物理资产和数字流程，实现数字孪生的作用。洞见经过解码后，进入资产流程上负责移动或控制机制的促动器，或在管控供应链和订单行为的后端系统中更新——这些均可进行人工干预。这个互动完成了物理世界与数字孪生之间的闭环连接的最后一环。

数字孪生应用程序通常以企业的主系统语言编写，通过以上步骤复制物理资产和流程。此外，在整个过程中，可应用标准和安全措施进行数据管理和可互操作的连接。

大数据引擎的计算能力、分析技术的广泛适用性、聚合领域大量且灵活的储存可能性以及标准数据的整合，使数字孪生能够创建比以往更为丰富、互动程度更高的环境。而这些发展将可能推动更加复杂和真实的模型开发，并具有降低软硬件成本的潜力。

需要注意的是，上述概念体系架构的设计应具备分析、处理、传感器数量和信息等方面的灵活性和可扩展性。这样，该架构便能在持续甚至指数级变化的市场环境中快速发展。

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