来源:e-works 作者:李璐
国际8大主流厂商对digital twin的理解,很有必要来一次汇总!
据IDC预测,2017年世界上将有40%的大型生产商都会应用虚拟仿真技术来为他们的生产过程进行建模,Digital Twin可以帮助生产商,针对生产系统在早期就建立起生产流程的优化。
自Digital Twin概念诞生以来,如何准确地翻译这个词汇,成为了业界关注的焦点内容之一。各大软件厂商也提出了各自对于digital twin的理解,并将digital twin与自身业务融合,致力于打造出现实世界与虚拟世界融合的解决方案。
01
GE
GE与ANSYS合作,借助Digital Twin这一概念,实现物理机械和分析技术的融合。每个引擎、每个涡轮、每台核磁共振,都拥有一个“数字双胞胎”,工程师可以在电脑上清晰看到机器运行的每一个细节。通过这些数字化模型,可以在虚拟环境下实现机器人调试、试验,优化其运行状态。随后,只需要将最佳方案应用在物理世界的机器上,就能节省大量维修、调试成本。
在GE90发动机上应用数字双胞胎技术后,大修次数减少,节省了上千万成本;在铁路上应用数字双胞胎技术后,大大提升了燃油效率,同时降低了排放。
到2020年,预计将有10,000台燃气轮机,68,000架飞机引擎,1亿支照明灯泡和1.52亿台汽车连入工业互联网。
GE数字部门的Predix分析平台首席架构师Marc-Thomas Schmidt指出:“数字孪生体最令人振奋的一个方面是我们能研究一个单独的产品系统,例如风力涡轮机,并将这个产品孤立起来。这里说的不是一般的涡轮机类别,而是指特定的某个涡轮机。我们可以研究影响产品的天气模式、产品的叶片角度、能量输出,并对这部分机械进行优化。如果我们在现场对所有产品系统进行这样的研究,想象一下这对整体产品性能的影响有多大。这无疑代表了产品工程的一次革命。”
02
PTC
PTC CEO Jim Heppelmann在介绍物联网增强现实技术和大数据分析是如何重新定义竞争力从而使制造业不断进化的时候,他也谈到了Digital Twin的概念。他认为,当产品生命周期管理(PLM)流程能够延伸到产品应用的现场,再回溯到下一个设计周期,就建立了一个闭环的产品设计系统闭环流程,并且能实现在产品出现故障之前进行预测性维修。PTC公司,则将其作为主推的“智能互联产品”的关键性环节:智能产品的每一个动作,都会重新返回设计师的桌面,从而实现实时的反馈与革命性的优化策略。
PTC则希望通过预测变化和交付商业成功所需的正确工具箱使制造业客户更具有竞争力。PTC将技术与解决方案结合在一起来满足制造业对数字化的需求,更强调智能互联产品的开发、产品服务和全球监管,帮助客户克服面临的各种挑战。PTC正在建立一系列覆盖产品全生命周期的解决方案,从产品构建的最初概念到成千上万产品的现场使用情况、最后将信息返回到下一代产品的设计研发阶段。
03
西门子
西门子引用数字化双胞胎用来形容贯穿于产品生命周期各环节间一致的数据模型。
西门子对Digital Twin概念也有独到的理解,西门子工业软件大中华区DER总经理戚锋博士说:“要发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步,这才是Digital Twin的目标所在。”他表示,Digital Twin的实现有两个必要条件,即一套集成的软件工具和三维形式表现。西门子数字化工厂集团首席执行官JanMrosik博士则表示,更通俗地说,Digital Twin就是仿真模拟一些工厂的实际操作空间(如生产线),仿真得非常真实而精确,“它可清晰地告诉我们,最终这个系统是否在现实当中能承受各种条件,取得成功。”
西门子数字化工厂集团工业软件全球资深副总裁兼大中华区董事总经理梁乃明先生认为:制造业变革归根结底要回归到基础,即保证速度、灵活性、效率、质量和安全,而实现这一切的关键驱动力是通过“数字化双胞胎”实现虚拟世界与物理世界的融合,西门子的“数字化双胞胎”则是从产品设计到产线设计,到OEM的机械设计,到工厂的规划排产,到最后制造执行,到最后的产品大数据,对产品、工厂、工厂云,还有产品云的监控。
04
Oracle
Oracle认为数字双胞胎是一个重要的概念,随着物联网在企业中的应用逐步深入,数字孪生将成为企业业务运营的战略。
Oracle物联网云通过以下方式提供数字双胞胎的最全面实施:
a)Virtual Twin - 通过设备虚拟化,超越简单的JSON文档枚举观察值和期望值
b)Predictive Twin-通过使用各种技术构建的模型来模拟实际产品的复杂性来解决问题
c)Twin Projections - 将数字孪生体生成的洞察投影到您的后端商业应用程序上,使物联网成为您业务基础架构的一个组成部分
05
ANSYS
ANSYS致力于和数字孪生体革命中的领军者合作,如与GE密切合作,将领先行业的仿真软件与GE专有的工业数据及分析云端平台Predix进行集成。ANSYS的杰出仿真能力与GE的强大的数据分析功能相结合,帮助企业获得战略性的洞察力信息。
同时,ANSYS还与ThingWorx®(在远程传感器与仿真软件之间建立网关的物联网平台)的研发者PTC公司密切协作。凭借机器学习与增强现实,PTC能显示从物联网收集到的重要信息并将数据连接到ANSYS软件。
06
达索
达索系统公司CEO Bernard Charlès谈到Digital Twin时,他强调了Digital Twin创新协作和验证的流程不仅需要基于产品的数字化表现,而还需要通过三维体验平台,来让设计师和客户在产品诞生之前或制造过程中就能与产品进行互动,进行产品测试,理解产品如何工作等。
达索系统的Digital Twin概念注重在第一步就准确建立复杂产品,由于达索在航空业的起源和优势,这一优先考虑是可以理解的。Charlès认为产品的评估方式是关键。要恰当评估一个产品,其所有的产品特点和产品行为都要进行展现、建模、模拟、和可视化。这些能力总结起来就很好的概括了达索3D体验平台的功能。在达索看来,不论是航空客机、人工心脏或是一整座城市,都可以认为是一种复杂产品。
达索通过打造3D体验平台实现Digital Twin的建立与交互,从而为具有极端复杂系统的客户提供支持。
07
SAP
SAP的数字化双胞胎系统基于SAP Leonardo平台,通过在数字世界中打造一个完整的数字化双胞胎,实现了实时的工程和研发。
在产品的使用阶段,SAP数字化双胞胎系统采集设备的运行状况,进行分析,得出产品的实际性能,再与需求设计的目标比较,形成产品研发的闭环体系。这样的一个闭环体系,对于产品的数字化研发和产品创新有着非常重要的意义。
SAP和三菱机器人共同推出了闭环的数字化产品管理,推动企业的产品创新进程。SAP推出了进行产品需求定义的模块,由此指导对应的产品研发和设计任务,并通过基于内存计算和大数据分析的产品成本测算系统里进行成本分析,从而指导产品的开发。再接着进入到数字化开发阶段,对于机械、电气、电子、设计等系统的集成,然后进入到SAP的网上订货系统,以三维界面的方式实时地进行机器人互动设计。
08
Altair
Altair于今年5月和6月分别完成了电子设计自动化软件供应商MODELiiS和物联网(IoT)技术公司Carriots S.L两家公司的收购。Altair的决心不止于联合行业伙伴,而是醉心打造属于自己的digital twin。凭借自身在虚拟模拟技术上的领先,Altair 将其业务拓展到更广泛的领域。首席运营官Brett Chouinard先生就曾表示:“由于Altair在虚拟模拟技术上的领先,使得Altair在Digital Twin上扮演了一个非常重要的角色。可以说,多物理特性+系统工程的管理(就是系统模型的建立)+物联网平台Carriots,叠加起来使产品具有不一样的特性,从某种程度上讲,这完全能满足工程师对Digital twin的需求。”
作者:赵敏 来源:
目前,针对智能制造热门词汇 Digital Twin 有不同的翻译和理解,走向智能论坛核心专家、英诺维盛公司总经理、中国发明协会常务理事赵敏教授分享了针对数字孪生(Digitl Twin)的一些思考,探讨了数字孪生的来龙去脉,认为数字孪生是指在数字虚体空间中所构建的虚拟事物,与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都相像的虚实精确映射关系,准确理解数字孪生有助于深刻理解智能制造的实现机理 。本文转发自微信订阅号“英诺维盛公司”,推荐大家阅读。
智能制造:数字孪生之我见
中国发明协会常务理事,发明方法研究分会会长,国内著名创新方法专家、两化融合/智能制造专家,《三体智能革命》副主编,《走向智能论坛》核心专家赵敏教授
数字孪生(Digital Twin),简称DT,自从概念诞生以来,如何准确地翻译这个词汇,成为了业界关注的焦点内容之一。往小处说,这是一个技术术语翻译的“信达雅”问题,往大处说,这是一个如何理解智能制造的实现机理之一的问题。笔者希望能借助此文,将个人思考的一些心得分享给读者。
一、数字孪生的起源
数字孪生到底是怎么发展出来的?尚无人给出详细的梳理。根据笔者30多年的制造业信息化经验和长期的观察与思考,大致认为数字孪生与计算机辅助(CAX)软件尤其是仿真软件的发展关系十分密切(详见笔者文章“数字虚体:推动软件定义世界”)。
在工业界,人们用软件来模仿和增强人的行为方式,例如,绘图软件最早模仿的就是人在纸面上作画的行为。发展到人机交互技术比较成熟的阶段后,人们开始用CAD软件模仿产品的结构与外观,CAE软件模仿产品在各种物理场情况下的力学性能,CAM软件模仿零部件和夹具在加工过程中的刀轨情况,CAPP软件模仿工艺过程,CAT软件模仿产品的测量/测试过程,等等。
在信息界,最早的模仿是模拟人脑的思考模式。冯•诺依曼的体系结构是把运算、存储与控制分开来进行,而人的大脑结构是运算、存储和控制一体化的,因此软件界人士不得不花费较多的时间和精力,用知识上更优化的算法和硬件上更快的芯片,来克服这种体系上的先天不足。这种对人脑思维的模拟导致了信息界人工智能学科分支的诞生。近些年新出现的神经突触芯片已经开始突破硬件结构限制问题。
软件仿真的结果,最初是在数字虚体空间产生一些并没有与物理实体空间中的实体事物建立任何信息关联、但是画得比较像的二维图形,继而是经过精心渲染的、“长得非常像”某些实体事物的三维图形。
近些年,当人们提出了希望数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具有可以联接通道、可以相互传输数据和指令的交互关系之后,数字孪生的概念就成形了。伴随着软件定义机器概念的落地,数字孪生作为智能制造中的一个基本要素,逐渐走进了人们的视野。
二、“Digital Twin”原文出处
Digital Twin这个英文术语的重点和难点在于对“Twin”的理解。
根据目前所看到的资料,Digital Twin一词由美国密歇根大学的Michael Grieves教授,于2003年在他所讲授的PLM(产品生命周期管理)课程上引入,并且于2014年在其所撰写的“Digital Twin: Manufacturing Excellencethrough Virtual Factory Replication”白皮书中进行了详细的阐述。
美国国防部、PTC公司、西门子公司、达索公司等都在2014年接受了“Digital Twin”这个术语,并开始在市场宣传中使用。需要指出的是,他们都是使用的“Digital Twin”,而不是“Digital Twins”。
如果查词典,英文Twin的意思有如下选项:
n.孪生儿之一,双胞胎之一;两个相像的人或物之一; 孪晶;双人床
vt.使结成姊妹城市;使(两人或两事物)紧密结合;使偶合;使相连
adj.成对的;成双的;双重的;双联的
n.人名;(英)特温
英文Twins的意思则是“双生子、双胞胎(twin的复数)”的意思。
当然,英文的原意需要作为翻译为中文的参考,但是在翻译一个英文词汇时,对其所附加的前缀词、后缀词、应用场景、特殊用途、言外之意、拓展意思等,都应该加以统筹考虑。
三、DT翻译结果的讨论
任何一个重要的英文术语,在翻译成为中文的时候,都需要慎重考虑。不仅要翻译出来其准确的原意,更要考证其形成和应用的场景,这样才算是一个比较负责任的翻译结果。如果实在翻译不出来原文,就应该采用音译的方式暂时替代。现在翻译得比较失败的例子是“CPS(信息物理系统)”这个术语,因为CPS中的Cyber(赛博)并不是信息的意思,所以“信息物理系统”是一个不准确的翻译结果。笔者希望在DT的翻译上不要再重复CPS的翻译水平。
现在对DT的翻译结果有很多,这些中文术语在含义上高度类似但是互有细微差别,个别翻译甚至差异较大。笔者逐一列出进行分析解读。
数字镜像——几何镜像:在二维空间里,一个物体(或二维图形)在某平面镜中反射出来的虚像。镜像与原实物同样大小,但不尽相同。磁盘镜像:在数据管理中指保留数据完整特征的复制品。如果将二者的意思结合起来,是可以大致说明DT内涵的,但是有一点值得注意:镜像是左右或上下相反的对应关系。而DT并不完全是镜像的意思。
数字映射——作为动词,映射一词既有照射的含义,也指“形成对应关系”的动作。作为名词,在数学上,映射指两个元素集之间具有元素相互“对应”的关系。PTC中国区技术总监纪丰伟博士说:“我们翻译Digital Twin的时候,感觉和照镜子类似,但也考虑到不可能完全一样。DT是要把关键的行为和形态映射出来,所以用了映射。”取其“形成对应关系”的“行为和形态”的意思,这个翻译结果是可用的。
数字双胞胎——这是一个来自英文“Twins”的翻译结果。其实,无论是DT的创始人Michael Grieves 教授,还是三大工业软件公司,都是使用了“Digital Twin”而不是“Digital Twins”。从英文原意来看,似乎不应该把“Digital Twin”翻译成“数字双胞胎”。“双胞胎”是指同一母亲一胞所生的两个孩子,无论其相同或相像,都是指两个实体之间的对应关系。显然,DT并非是两个实体之间的比较,而是虚/实之间所具有的相像、相通与互动关系。
数字孪生体——意思基本正确,数字孪生体就是物理实体在数字虚体中的精确映射结果。但如多一个“体”字,一是在翻译上略显不精简,二是有可能把人们最关注的虚实映射关系引导到了这个数字孪生体上,容易弱化虚实对应的关系。
数字双生——基本意思类同“数字孪生”,较少使用。但是孪生与双生,毕竟有所不同。双生就具化到只有“两个”了。而孪生,则语义上更宽泛,未必是两个(例如一个实体事物对应两个或更多的虚拟事物)。这样为以后的词义拓展留下了空间。
数字孪生——目前看来比较恰当的翻译结果。取Twin的“两个相像的人或物之一”以及“使耦合”的含义,本意就是在数字虚体空间中所构建的虚拟事物,与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都相像的虚实精确映射关系。但需要指出的是,相像归相像,甚至虚拟事物看着就像真的实体事物一样,但是一实一虚,彼此在本质上不是一回事。这是理解该术语的关键点。
由此,数字孪生、数字映射、数字孪生体、数字双生这四个翻译意思相近,都是可以接受的翻译结果。数字孪生和数字映射更为常用一些。数字镜像稍微有一点逊色。数字双胞胎则在原意上偏差大了一些。
四、对DT术语的延伸理解
为了准确理解DT这个术语,笔者与很多专家做过研讨,并经过了近一年的思考,在对DT的理解上延伸到了这个术语更为广泛的“知识场景”上。
任何一个术语,在一个明确的字面意思的背后,其实都有其潜在的、不易见的、甚至是只能意会不可言传的知识场景。例如“创新”一词,不仅在定义上有20多个,人们对其的理解与解读,也是形形色色,千奇百怪。写一个术语容易,建立对该术语的共识(“共同的知识场景”)则很难。对DT的理解,也会大致如此。
关于Twin所具有的“两个相像的人或物之一”的译意,其实还有一些可以辅助理解的词汇,例如复制、克隆、赝品、山寨等。
如果使用“复制”这个词来对比Twin,显然有时序上的问题,Twin具有“同时生成”的意思,而复制是在看到一个物体并且了解了其各方面的特征数据后,以合法或非法的方式,重新制作了一个。像与不像,要看复制的“手艺”了,彼此并非双胞胎的关系。
如果使用“克隆”这个词来对比Twin,也有时序上的先后。尽管克隆是一种生物复制技术,可以通过母体干细胞而培育一个与母体一模一样的生物体。但彼此不可能是双胞胎的关系。
如果使用“山寨”和“赝品”来对比Twin,不仅有时序上的问题,还有法律上的著作权或专利权的问题。如前所述,在物理实体空间,如果复制一个物理实体,有做得像不像的“手艺”问题;在数字虚体空间,并无“手艺”限制,数字化的特性决定了人们可以随时随地来百分之百地复制一个数字虚拟事物(如三维设计模型、微信文章等),但是如果未经许可,则构成偷窃或抄袭。
另外一个必须要考虑的问题,是物理实体和数字虚体的生命周期的问题。物理实体往往都是有年限的,有生命周期的,可以在本体上消亡的,因此,如果一定要使用实体化的“双胞胎”的概念,就难以避免这样的尴尬,双胞胎实体之一死了,另一个也就活不了多久了,因为谁都知道一对双胞胎彼此的寿命是差不多的。而数字化的虚拟事物,则可能远远超越它所对应的、具有数字孪生关系的物理事物,在数字虚体中实现永生——因为一旦把数据写入数字虚体(例如把数据发布或泄露到互联网上),基本上就是无法删除、长久存在的,更何况被人类作为智力资产而精心维护的所有的数字化虚拟事物(如数字化产品、管理数据等)。
虚拟事物与实体事物之间的数字孪生关系如图1所示。
图1 数字孪生示意图
从图1可以清晰看出,“数”对“物”(虚体事物与实体事物)是数字孪生关系,“物”对“物”是物理复制或山寨关系,而“数”对“数”是数字镜像或拷贝关系。
五、小结
数字孪生所对应的英文是“Digital Twin”,而不是“Digital Twins”。“Digital Twin”应该译作数字孪生或数字映射更为贴切。
数字孪生不是指在数字虚体空间中的两个一模一样的虚拟事物,那是数字拷贝或镜像。数字孪生是指在数字虚体空间中所构建的虚拟事物,与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都相像的虚实精确映射关系。但需要指出的是,相像归相像,甚至虚拟事物看着就像真的实体事物一样,但是一实一虚,彼此在本质上不是一回事。这是理解该术语的关键点。
作者简介:赵敏——中国发明协会常务理事,发明方法研究分会会长,英诺维盛公司总经理。国内著名创新方法专家、两化融合/智能制造专家。高级工程师。34年来一直致力于企业如何实现创新、转型的研究与实践,对TRIZ发明方法学、CAI、PLM、KE/KM、精益研发、智能制造、工业4.0等企业技术创新、管理创新和企业信息化专题有着深入的研究和独到的见解,在国内外媒体和国际国内学术会议发表文章和论文百余篇,为企业解决众多技术难题。著有《创新的方法》、《TRIZ入门及实践》、《知识工程与创新》、《TRIZ进阶及实战》、《三体智能革命》等专著、合著。
来源: e-works
从Digital Twin的起源和目前发展来看,其应用主要还是集中在产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴......
但是随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用,以及当前各国先进制造战略如德国工业4.0、美国工业互联网战略和中国制造2025等的提出,数字孪生体已经超出了其传统的产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴。
推荐大家阅读英诺维盛总经理赵敏先生的文章《智能制造:数字孪生之我见》
2003年,Michael Grieves教授提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念,其概念模型具备数字孪生体的所有组成要素,即物理空间、虚拟空间以及两者之间的关联或接口,因此可以被认为是数字孪生体的雏形。其概念模型包括三个主要部分:
1)物理空间的实体产品;
2)虚拟空间的虚拟产品;
3)物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。
伴随着产品数字孪生体,美国空军研究实验室和NASA也同时提出了数字纽带(Digital Thread,也译为数字主线、数字线程、数字线、数字链等)的概念。Kraft提出的数字纽带是一种可扩展、可配置的企业级分析框架。在整个系统的生命周期中,通过提供访问、整合以及将不同/分散数据转换为可操作信息的能力来通知决策制定者。数字纽带可无缝加速企业数据-信息-知识系统中的权威/发布数据、信息和知识之间的可控制相互作用,并允许在能力规划和分析、初步设计、详细设计、制造、测试以及维护采集阶段动态实时评估产品在当前和未来提供决策的能力。
数字纽带也是一个允许可连接数据流的通信框架,并提供一个包含生命周期各阶段孤立功能视图的集成视图。数字纽带为在正确的时间将正确的信息传递到正确的地方提供了条件,使得产品生命周期各环节的模型能够及时进行关键数据的双向同步和沟通。
“工业4.0”术语编写组的定义为:利用先进建模和仿真工具构建的,覆盖产品全生命周期与全价值链,从基础材料、设计、工艺、制造以及使用维护全部环节,集成并驱动以统一的模型为核心的产品设计、制造和保障的数字化数据流。 通过分析这些概念可以发现,数字纽带为产品数字孪生体提供访问、整合和转换能力,其目标是贯通产品生命周期和价值链,实现全面追溯、双向共享/交互信息、价值链协同。
由此可见,产品数字孪生体是对象、模型和数据,而数字纽带是方法、通道、链接和接口。通过数字纽带交换、处理产品数字孪生体的相关信息。产品数字孪生体与数字纽带的关系下图所示:
① 在产品设计阶段,构建一个全三维标注的产品模型,包括三维设计模型+产品制造信息(Product Manufacturing Information,PMI)+关联属性等。
② 在工艺设计阶段,在三维设计模型+PMI+关联属性的基础上,实现基于三维产品模型的工艺设计,最终形成基于数模的工艺规程(Model Based Instructions,MBI),具体包括工艺BOM + 三维工艺仿真动画 + 关联的工艺文字信息和文档。
③ 在产品生产制造阶段,主要实现产品档案 ( Product Memory ) 或产品数据包(Product Data Package)即制造信息的采集和全要素重建,包含制造BOM ( Manufacture BOM,MBOM ) 、质量数据、技术状态数据、物流数据、产品检测数据、生产进度数据、逆向过程数据等的采集和重建。
④ 在产品服务阶段,主要实现产品的使用和维护(Operations and Sustainment,O&S),Operations主要是指操作,Sustainment既包括维修、保养,也包括升级和改造。
⑤ 在产品报废/回收阶段,主要记录产品的报废/回收数据,包括产品报废/回收原因、产品报废/回收时间、产品实际寿命等。为下一代产品的设计改进和创新、同类型产品的质量分析及预测、基于物理的产品仿真模型和分析模型的优化等提供数据支持。
1、映射(模拟)、监控、诊断、预测和控制产品在现实环境中的形成过程和行为;
2、从根本上推进产品全生命周期各阶段的高效协同,驱动企业产品创新;
3、数字化的产品全生命周期档案,为全过程质量追溯和产品研发的持续改进奠定了数据基础;
产品数字孪生体的思想之一就是在虚拟空间为物理空间的每个产品实体建立一个数字复制品,并采用建模和仿真分析等手段,通过产品数字孪生体来模拟和反映对应物理产品的状态和行为,并预测和控制对应物理产品未来的状态和行为,也就是以虚控实。
由于物理产品的状态、组成、行为、材料特性等都是动态变化的,为了确保产品数字孪生体与产品实物在任何时刻的一致性,物理空间与虚拟空间必须深度融合,也即彼此之间的数据和信息交互是双向通畅且实时的。一方面,物理产品行为和状态的改变能动态实时地在产品数字孪生体上展示出来;另一方面,产品数字孪生体能基于物理空间传递而来的环境感知数据、产品状态数据以及产品历史数据、经验与知识数据等进行智能分析与决策,并实时控制产品实物的状态和行为。
采用数字化手段实现闭环的产品全生命周期管理是实现智能制造的重要环节之一。产品数字孪生体从PLM演化而来,是产品全生命周期的数据中心以及单一数据源,其目标之一是实现闭环的产品全生命周期管理,使得产品制造过程和产品使用过程可控、可视和可预测;并允许将产品生产制造和运营维护的需求融入到早期的产品设计过程中,形成设计改进的智能闭环。
工业4.0实施过程中的一个重要组成部分是价值链上下游企业间的数据集成以及价值链端到端集成,本质是全价值链的协同。产品数字孪生体作为全价值链的数据中心,其目标是实现全价值链的协同。产品数字孪生体不仅是要实现上下游企业间的数据集成和数据共享,也要实现上下游企业间的产品协同开发、协同制造和协同运维等。
(1)拟实化——多物理建模
(2)全生命周期化——从产品设计和服务阶段向产品制造阶段延伸
(3)集成化——与其它技术融合
有关本部分,请阅读本号前几天发布的一篇文章国际8大主流厂商对digital twin的理解:《Digital Twin的8种解读!》
有关Digital Twin解决方案的介绍以及本专题详细内容,请点击底部阅读原文链接查看:
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:
重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?
重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?
重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:
精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。
高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。
边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:
创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议:
超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;
迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新
评估未来的知识和技能类型;
制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;
重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临
较高失业风险的人群;
开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
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产业智能官 AI-CPS
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