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智能制造是新質(zhì)生產(chǎn)力形成和發(fā)展的重要驅(qū)動力，是工業(yè) 4.0/5.0 的核心，以及推動實(shí)現(xiàn)高效、靈活、綠色、智能的生產(chǎn)方式。數(shù)字孿生技術(shù)作為智能制造的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過構(gòu)建物理設(shè)備與虛擬模型之間的實(shí)時(shí)映射和同步，為制造業(yè)的智能化、高效化提供有力支持，推動制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。 智能制造數(shù)字孿生是在現(xiàn)代傳感技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、自動化技術(shù)、擬人化智能技術(shù)等技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過智能化的感知、人機(jī)交互、決策和執(zhí)行技術(shù)，對產(chǎn)品、制造過程或整個工廠進(jìn)行虛擬仿真，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)過程、制造過程、管理過程和制造裝備智能化，提高制造企業(yè)產(chǎn)品研發(fā)、制造和管理效率，是信息技術(shù)、智能技術(shù)與裝備制造技術(shù)的深度融合與集成。例如，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面，通過數(shù)字孿生構(gòu)建產(chǎn)品虛擬模型，進(jìn)行產(chǎn)品性能仿真和優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率 ；在生產(chǎn)制造方面，實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)過程，預(yù)測設(shè)備故障，優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低生產(chǎn)成本 ；在供應(yīng)鏈管理方面，基于數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)的集成和共享，優(yōu)化資源配置，提高供應(yīng)鏈協(xié)同效率。 本文首先介紹了智能制造數(shù)字孿生概念模型和技術(shù)框架；其次，闡述了智能制造數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)，最后，對未來技術(shù)發(fā)展進(jìn)行展望。 1 智能制造數(shù)字孿生概念模型 1.1 概念模型要求 智能制造數(shù)字孿生概念模型 ( 以下簡稱“概念模型”) 是在數(shù)字空間實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體及過程的屬性、方法、行為等特性的數(shù)字化建模，是對實(shí)體對象外部形態(tài)、內(nèi)部機(jī)理和運(yùn)行關(guān)系等的整體抽象描述。概念模型主要應(yīng)滿足如下要求 ： (1) 持續(xù)迭代更新。在生產(chǎn)過程中，各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)變化，概念模型應(yīng)能根據(jù)物理實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)和反饋信息持續(xù)更新迭代，保持與物理實(shí)體的同步。 (2) 虛實(shí)交互映射。支持虛擬空間與物理空間的交互，虛擬空間既能實(shí)時(shí)反映制造過程物理空間狀態(tài)，更應(yīng)能通過數(shù)據(jù)融合、分析、優(yōu)化、控制物理空間的運(yùn)行。 (3) 多源數(shù)據(jù)驅(qū)動。制造過程涉及數(shù)據(jù)類型眾多，應(yīng)能融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，以提高概念模型的準(zhǔn)確性。 (4) 自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整。概念模型能根據(jù)不同應(yīng)用場景支持自適應(yīng)調(diào)整參數(shù)設(shè)置，以提高概念模型在不同環(huán)境下的適用性。 (5) 迭代優(yōu)化決策。結(jié)合虛擬仿真與數(shù)據(jù)分析，支持迭代優(yōu)化決策，輔助實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)系統(tǒng)的智能化。 1.2 概念模型架構(gòu) 本文提出由物理實(shí)體、服務(wù)實(shí)體、數(shù)字孿生實(shí)體、數(shù)據(jù)實(shí)體和各部分間的連接實(shí)體組成的五維數(shù)字孿生模型。基于文獻(xiàn)，針對智能制造領(lǐng)域特點(diǎn)，提出如圖 1 所示概念模型架構(gòu)。 圖 1？ 智能制造數(shù)字孿生概念模型架構(gòu) (1) 物理實(shí)體 物理實(shí)體是基礎(chǔ)，對智能制造的每一個數(shù)字孿生應(yīng)用場景，可以進(jìn)一步劃分單元級、系統(tǒng)級和復(fù)雜系統(tǒng)級等不同粒度層次。例如，整個智能工廠的數(shù)字孿生，車間生產(chǎn)線可作為單元級，生產(chǎn)線所在車間可作為系統(tǒng)級，而整個工廠則作為復(fù)雜系統(tǒng)級。如果以車間為數(shù)字孿生對象，則可將構(gòu)成生產(chǎn)線的設(shè)備作為單元級，實(shí)現(xiàn)單個設(shè)備的監(jiān)測、故障預(yù)測和預(yù)警以及維護(hù)；生產(chǎn)線作為系統(tǒng)級，對生產(chǎn)進(jìn)行調(diào)度、進(jìn)度控制和產(chǎn)品質(zhì)量控制；整個車間則作為復(fù)雜系統(tǒng)級，對整個車間生產(chǎn)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)測與調(diào)度優(yōu)化。 (2) 數(shù)字孿生實(shí)體 數(shù)字孿生實(shí)體根據(jù)物理實(shí)體的不同層次和特點(diǎn)，從不同時(shí)間和空間尺度對物理實(shí)體進(jìn)行描述，包括幾何模型、物理模型、規(guī)則模型和行為模型等，支持產(chǎn)品數(shù)字孿生、生產(chǎn)數(shù)字孿生、設(shè)備數(shù)字孿生，貫穿整個智能制造產(chǎn)品生命周期管理價(jià)值鏈。 幾何模型描述物理實(shí)體如工廠、車間、生產(chǎn)線、設(shè)備或設(shè)備元器件等的形狀、尺寸、位置、空間布局或裝配關(guān)系等，一般具有時(shí)空一致性，常用軟件工具通過三維建模方式創(chuàng)建。 物理模型在幾何模型基礎(chǔ)上增加物理實(shí)體的物理屬性、約束和特征等，如結(jié)構(gòu)、流體、電場、磁場建模仿真等，可從微觀和宏觀等不同尺度通過一些工具軟件進(jìn)行數(shù)學(xué)近似模擬和刻畫。 行為模型描述不同層次、不同時(shí)空下物理實(shí)體在內(nèi)外部不同作用因素和作用機(jī)制下的行為和行為演化，是一個復(fù)雜的過程，可采用馬爾可夫鏈、有限狀態(tài)機(jī)等進(jìn)行描述。 規(guī)則模型描述領(lǐng)域、準(zhǔn)則、知識和經(jīng)驗(yàn)，例如設(shè)備操作規(guī)程、設(shè)備調(diào)優(yōu)參數(shù)、生產(chǎn)線運(yùn)行管理規(guī)則、物料投放標(biāo)準(zhǔn)等，隨著規(guī)則的增加和演化，使數(shù)字孿生實(shí)體逐漸形成實(shí)時(shí)判斷、自優(yōu)化、自校正和預(yù)測等能力，對物理實(shí)體進(jìn)行控制和運(yùn)行指導(dǎo)。規(guī)則模型可以通過整合現(xiàn)有知識庫，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來發(fā)掘新的規(guī)則，從而構(gòu)建和完善。通過虛擬現(xiàn)實(shí) (VR) 和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR) 等技術(shù)對幾何模型、物理模型、行為模型和規(guī)則模型等進(jìn)行集成、融合和一致性校核，并與物理實(shí)體虛實(shí)疊加及融合顯示，提高數(shù)字孿生體的真實(shí)性、沉浸性和交互性。 (3) 服務(wù)實(shí)體 服務(wù)實(shí)體對數(shù)據(jù)、模型、算法等進(jìn)行服務(wù)化封裝，為數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)提供服務(wù)支持。根據(jù)服務(wù)類型，可分為數(shù)據(jù)服務(wù)、仿真服務(wù)、業(yè)務(wù)服務(wù)等。數(shù)據(jù)服務(wù)包括數(shù)據(jù)采集、存儲、清洗、關(guān)聯(lián)、融合、挖掘、接入、訪問等各類數(shù)據(jù)管理、處理與訪問服務(wù) ；仿真服務(wù)包括建模仿真、仿真模型組裝、仿真模型融合、仿真模型管理等。業(yè)務(wù)服務(wù)對數(shù)字孿生應(yīng)用過程中面向不同制造領(lǐng)域、不同層次用戶滿足各類制造業(yè)務(wù)需求的服務(wù)進(jìn)行封裝，以各類軟件形式存在，包括面向現(xiàn)場操作人員的服務(wù)、面向管理決策人員的服務(wù)等，按需使用、靈活組合，實(shí)現(xiàn)各類制造業(yè)務(wù)能力。 (4) 數(shù)據(jù)實(shí)體 數(shù)據(jù)實(shí)體集成融合信息數(shù)據(jù)、物理數(shù)據(jù)，滿足信息空間與物理空間的一致性需求，為智能制造數(shù)字孿生提供全要素、全流程和全業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)支持。物理數(shù)據(jù)包括反映各類物理實(shí)體規(guī)格、功能、性能、關(guān)系等的靜態(tài)屬性數(shù)據(jù)與反映物理實(shí)體運(yùn)行狀況、性能、環(huán)境參數(shù)等的動態(tài)過程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)值和各類傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)定和獲取。 信息數(shù)據(jù)包括數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)、知識數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等。模型數(shù)據(jù)反映數(shù)字孿生實(shí)體幾何模型、物理模型、行為模型和規(guī)則模型等孿生模型數(shù) ；知識數(shù)據(jù)包括各類制造業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)則、生產(chǎn)知識、專家知識等 ；生產(chǎn)制造業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)管理、產(chǎn)品管理、物料管理、調(diào)度管理、企業(yè)管理等數(shù)據(jù)。 (5) 連接實(shí)體 連接實(shí)體實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體、數(shù)字孿生實(shí)體、服務(wù)實(shí)體以及數(shù)據(jù)實(shí)體之間的普適化工業(yè)互聯(lián)，支持虛實(shí)實(shí)時(shí)互聯(lián)與融合。通過各種傳感器、嵌入式系統(tǒng)等對物理實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并傳輸?shù)綄\生數(shù)據(jù)實(shí)體，經(jīng)過孿生數(shù)據(jù)實(shí)體處理后的通過相應(yīng)的協(xié)議傳輸反饋給物理實(shí)體，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的運(yùn)行優(yōu)化。物理實(shí)體實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過協(xié)議傳輸?shù)綌?shù)字孿生實(shí)體，進(jìn)行數(shù)字孿生模型的虛實(shí)一致性校正，數(shù)字孿生實(shí)體仿真分析等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為控制指令傳輸?shù)轿锢韺?shí)體，對物理實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)交互控制。物理實(shí)體、數(shù)字孿生實(shí)體和數(shù)據(jù)實(shí)體與服務(wù)實(shí)體實(shí)時(shí)連接，進(jìn)行數(shù)據(jù)、模型、業(yè)務(wù)服務(wù)的實(shí)時(shí)訪問與優(yōu)化。 1.3 概念模型準(zhǔn)確性和可靠性 概念模型的準(zhǔn)確性和可靠性是數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于智能制造的關(guān)鍵。可通過如下手段保障概念模型的準(zhǔn)確性和可靠性。 (1) 數(shù)據(jù)融合。集成不同來源數(shù)據(jù)，通過時(shí)空對齊、格式對齊等數(shù)據(jù)融合的方式，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。 (2) 精確建模。采用精確數(shù)學(xué)模型和算法，模擬物理實(shí)體的行為，使概念模型能夠準(zhǔn)確反映物理實(shí)體的特性。 (3) 概念模型校準(zhǔn)。對數(shù)字孿生實(shí)體和物理實(shí)體進(jìn)行數(shù)據(jù)同步性和一致性檢查，確保數(shù)據(jù)同步和一致。 (4) 閉環(huán)反饋。比較數(shù)字孿生模型的輸出與物理實(shí)體的實(shí)際性能差異，向模型依據(jù)差異情況進(jìn)行模型調(diào)整，建立模型與物理實(shí)體的閉環(huán)反饋機(jī)制。 (5) 概念模型持續(xù)自學(xué)習(xí)和優(yōu)化。通過人工智能等技術(shù)，進(jìn)行概念模型持續(xù)自調(diào)整和自優(yōu)化，持續(xù)提高模型預(yù)測和分析能力。 (6) 概念模型測試和驗(yàn)證。進(jìn)行不同場景下概念模型準(zhǔn)確性和可靠性測試和驗(yàn)證。 (7) 安全性保護(hù)。確保概念模型數(shù)據(jù)安全，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改。 2 智能制造數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu) 智能制造數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)描述了智能制造數(shù)字孿生概念模型不同實(shí)體之間交互的技術(shù)實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)。如圖 2 所示，物理層涉及制造領(lǐng)域人員、設(shè)備、物料、工藝、環(huán)境等生產(chǎn)要素。不同制造領(lǐng)域的物理實(shí)體有所不同。例如，鋼鐵冶煉加工企業(yè)，物理實(shí)體有冶煉高爐、礦石、鑄件、冶煉控制系統(tǒng)等 ；船舶制造企業(yè)，物理實(shí)體有船舶原型、船舶部件、待修船舶等。 圖 2 智能制造數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu) 感知傳輸層提供物理層不同層次之間的互通。數(shù)據(jù)層包括物理實(shí)體的各類靜態(tài)和動態(tài)數(shù)字化信息。 模型層和服務(wù)層為應(yīng)用層提供各類服務(wù)，包括模型服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、仿真服務(wù)和業(yè)務(wù)服務(wù)等。應(yīng)用層利用上述各層能力，靈活構(gòu)建智能制造不同領(lǐng)域、不同粒度的數(shù)字孿生實(shí)體，例如生產(chǎn)過程數(shù)字孿生、設(shè)備數(shù)字孿生、工藝優(yōu)化數(shù)字孿生等，覆蓋產(chǎn)品生命周期管理全價(jià)值鏈和制造全流程鏈。 3 智能制造數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù) 3.1 數(shù)字孿生建模技術(shù) 建模根據(jù)被仿真對象或系統(tǒng)的構(gòu)成要素、運(yùn)動規(guī)律、約束條件和物理特性等，建立形式化的與物理實(shí)體相對應(yīng)的虛擬數(shù)字孿生實(shí)體模型，反映物理實(shí)體的外觀、內(nèi)部的特性、結(jié)構(gòu)和行為。具體在智能制造領(lǐng)域，建模技術(shù)是針對制造中的載體 ( 如數(shù)控機(jī)床 )、制造過程 ( 如加工過程中的熱、力等 ) 和被加工對象 ( 如被制造的飛機(jī) ) 等，應(yīng)用機(jī)械、物理、力學(xué)、計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)等知識，對建模對象的一種近似表達(dá)。 數(shù)字孿生實(shí)體模型在范圍上，有全局結(jié)構(gòu)模型( 例如工廠全生產(chǎn)線 )、局部結(jié)構(gòu)模型 ( 如某一車間生產(chǎn)裝置 )、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型和生產(chǎn)計(jì)劃調(diào)度模型等 ；在方法上，有數(shù)學(xué)解析模型 ( 如狀態(tài)空間模型 )、圖示—解合模型 ( 如 Petri 網(wǎng)模型 ) 等 ；在功能上，有結(jié)構(gòu)描述模型、系統(tǒng)分析模型、系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)施模型和系統(tǒng)運(yùn)行管理模型等。 建模的主要過程包括制造數(shù)據(jù)采集與集成、模型創(chuàng)建、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步、閉環(huán)反饋和持續(xù)學(xué)習(xí)、可視化用戶交互和數(shù)據(jù)安全保護(hù)等。 (1) 數(shù)據(jù)集成與融合 集成多個來源的數(shù)據(jù)，包括各類傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)等。通過時(shí)空對齊、格式對齊、語義對齊、數(shù)據(jù)清洗、誤差矯正等進(jìn)行集成和融合，確保不同來源數(shù)據(jù)基于統(tǒng)一基準(zhǔn)。 (2) 數(shù)字孿生實(shí)體模型創(chuàng)建 基于集成后的融合數(shù)據(jù)，構(gòu)建物理實(shí)體的數(shù)字表示，即數(shù)字孿生實(shí)體模型。數(shù)字孿生實(shí)體模型的創(chuàng)建涉及到多種建模技術(shù)，包括幾何建模、物理建模、行為建模等，使模型能夠真實(shí)地反物理實(shí)體的各個方面。常用的建模技術(shù)主要有多尺度建模、多物理場建模、有限元分析 (FEA)、計(jì)算流體動力學(xué)(CFD)、數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、蒙特卡洛模擬和模型降階等。多尺度建模可以同時(shí)用于模擬物理實(shí)體的整體行為和局部細(xì)節(jié)，可處理從宏觀的系統(tǒng)級到微觀的組件級不同尺度問題 ；多物理場建模能夠模擬多個物理過程如流體力學(xué)、熱力學(xué)和電磁學(xué)等的模型，能夠更準(zhǔn)確反映物理實(shí)體行為 ；計(jì)算流體動力學(xué)(CFD) 可以用于模擬物理實(shí)體周圍的流體環(huán)境，如氣流、水流等 ；有限元分析作為一種求解偏微分方程的數(shù)值方法，可以用于模擬和分析模型中物理實(shí)體的應(yīng)力、應(yīng)變、溫度分布等 ；蒙特卡洛模擬通過隨機(jī)抽樣和統(tǒng)計(jì)計(jì)算來模擬物理實(shí)體的行為，可以用于模擬不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，是一種基于概率和統(tǒng)計(jì)理論的建模方法 ；數(shù)據(jù)驅(qū)動方法采用機(jī)器學(xué)習(xí)等對物理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，學(xué)習(xí)和發(fā)現(xiàn)物理實(shí)體的行為規(guī)律，進(jìn)行物理實(shí)體行為預(yù)測和優(yōu)化。 在智能制造的許多場景中，對實(shí)時(shí)性有很高的要求，同時(shí)計(jì)算資源受限，通過模型降階，降低模型復(fù)雜度，保留模型的主要特征，減少模型參數(shù)和計(jì)算量，提高模型的計(jì)算效率。實(shí)時(shí)性在不同的智能制造場景有不同的需求，應(yīng)在需求與效能、代價(jià)之間取得平衡。 (3) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步 通過高效的數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理，進(jìn)行數(shù)字孿生實(shí)體與物理實(shí)體的數(shù)據(jù)同步。通過高效的傳感器技術(shù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議，以及云計(jì)算或邊緣計(jì)算資源進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的預(yù)處理，提升數(shù)據(jù)傳輸效率。 (4) 閉環(huán)反饋和持續(xù)學(xué)習(xí) 通過閉環(huán)反饋機(jī)制，使模型輸出用于指導(dǎo)物理實(shí)體的操作，實(shí)體反饋用于更新模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。 (5) 可視化用戶交互 使用戶能夠輕松與數(shù)字孿生模型交互，并理解模型的輸出。通過 VR 和 AR 等技術(shù)來提高用戶體驗(yàn)，提供直觀的用戶界面和可視化工具。 (6) 安全性和隱私 通過加密技術(shù)和訪問控制等來保護(hù)數(shù)據(jù)和模型。 3.2 數(shù)字孿生仿真技術(shù) 數(shù)字孿生仿真技術(shù)是建模的延續(xù)。創(chuàng)建和運(yùn)行數(shù)字孿生實(shí)體，在虛擬實(shí)體環(huán)境中模擬和分析物理實(shí)體的行為，保證數(shù)字孿生體與對應(yīng)物理實(shí)體實(shí)現(xiàn)有效閉環(huán)。智能制造領(lǐng)域的仿真技術(shù)主要有： 產(chǎn)品仿真：如系統(tǒng)仿真、多體仿真、物理場仿真、虛擬實(shí)驗(yàn)等 ； 制造仿真 ：如工藝仿真、裝配仿真、數(shù)控加工仿真等 ； 生產(chǎn)仿真：離散制造工廠仿真、流程制造仿真等。 數(shù)字孿生的仿真程度是智能制造數(shù)字孿生成功的關(guān)鍵。制造產(chǎn)品的每個物理特性都有自己的特定模型，如結(jié)構(gòu)動力學(xué)模型、熱力學(xué)模型、應(yīng)力分析模型、疲勞損傷模型和材料狀態(tài)演化模型等。基于多物理集成模型的仿真技術(shù)可以將這些基于不同物理特性的模型關(guān)聯(lián)在一起，更準(zhǔn)確地反映物理實(shí)體在真實(shí)環(huán)境中的狀態(tài)和行為，使虛擬產(chǎn)品取代物理原型成為可能。通過一些多物理場仿真軟件，如ANSYS、COMSOL Multiphysics 等， 可 以模擬多個物理領(lǐng)域，創(chuàng)建復(fù)雜的數(shù)字孿生模型，模擬熱力學(xué)、流體力學(xué)、電磁學(xué)等多個物理過程。 為了使數(shù)字孿生實(shí)體能夠真實(shí)地反映物理實(shí)體的行為，準(zhǔn)確性至關(guān)重要。通常涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和算法，以確保數(shù)字孿生實(shí)體能夠準(zhǔn)確地預(yù)測和模擬物理實(shí)體的性能。 數(shù)字孿生仿真不僅用于模擬物理實(shí)體的當(dāng)前狀態(tài)，還用于預(yù)測未來的行為和性能，進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化和敏感性分析，找出影響物理實(shí)體性能的關(guān)鍵參數(shù)，并優(yōu)化這些參數(shù)以提高性能。 通過如 Unity、Unreal Engine 等 VR 和 AR 工具，創(chuàng)建交互式的數(shù)字孿生仿真實(shí)體，提供沉浸式的用戶體驗(yàn)。 3.3 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 數(shù)據(jù)分析技術(shù)是實(shí)現(xiàn)對數(shù)字孿生實(shí)體數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析的關(guān)鍵技術(shù)，通過數(shù)據(jù)分析，提取有價(jià)值的信息，以進(jìn)行決策制定和物理實(shí)體運(yùn)行控制和優(yōu)化，如運(yùn)行參數(shù)的調(diào)整、故障預(yù)測和預(yù)防、性能優(yōu)化等。 以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，是數(shù)字孿生數(shù)據(jù)分析技術(shù)的重要方向，可以提升數(shù)字孿生實(shí)體的智能水平、預(yù)測能力和自主決策能力，在智能制造數(shù)字孿生領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。 (1) 數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模與學(xué)習(xí)。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析數(shù)字孿生產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)聯(lián)。這些算法可以幫助改進(jìn)數(shù)字孿生實(shí)體的準(zhǔn)確性，并預(yù)測未來的行為。 (2) 特征提取。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取無法通過傳統(tǒng)的物理模型來捕捉的復(fù)雜系統(tǒng)特征，提高數(shù)字孿生實(shí)體的泛化能力。 (3) 優(yōu)化控制。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練數(shù)字孿生實(shí)體的優(yōu)化控制能力，持續(xù)完善數(shù)字孿生實(shí)體的優(yōu)化控制策略生成能力，應(yīng)用于物理實(shí)體，提高系統(tǒng)的效率和性能。 (4) 異常檢測。采用人工智能技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)異常檢測，預(yù)測潛在的故障、發(fā)現(xiàn)異常行為，進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。 (5) 自然語言處理與交互式查詢 ：集成自然語言處理 (NLP) 技術(shù)，允許用戶以自然語言與數(shù)字孿生實(shí)體交互，查詢系統(tǒng)的狀態(tài)，并獲得直觀的反饋。 (6) 計(jì)算機(jī)視覺與狀態(tài)監(jiān)測 ：結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，數(shù)字孿生可以使用圖像和視頻數(shù)據(jù)來監(jiān)測物理實(shí)體的狀態(tài)，并自動識別和分類不同的狀態(tài)或事件。 (7) 生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GANs) 與數(shù)據(jù)增強(qiáng) ：使用GANs 生成新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，以增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，特別是在數(shù)據(jù)稀缺或需要模擬罕見事件時(shí)。 (8) AI 輔助的模型校準(zhǔn)與參數(shù)優(yōu)化 ：利用人工智能算法自動調(diào)整數(shù)字孿生實(shí)體的參數(shù)，以更好地?cái)M合實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，提高數(shù)字孿生實(shí)體的預(yù)測精度。 (9) 自動化決策與自主系統(tǒng) ：將人工智能相應(yīng)算法集成到數(shù)字孿生實(shí)體中，使其能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)自動做出決策，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自主運(yùn)行。 通過這些方法，數(shù)字孿生技術(shù)可以充分利用人工智能的能力，實(shí)現(xiàn)更高級的智能模擬、預(yù)測分析和自主決策，為各種應(yīng)用場景提供更深入的洞察和更有效的解決方案。隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步，數(shù)字孿生與人工智能的結(jié)合將越來越緊密，持續(xù)推動制造領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。 4 未來技術(shù)發(fā)展展望 智能制造代表著當(dāng)今先進(jìn)的制造業(yè)發(fā)展模式。數(shù)字孿生已成為智能制造的核心，以及智能制造不可分割的組成部分。本文提出的智能制造數(shù)字孿生概念模型，已在新能源、電子、鋼鐵等領(lǐng)域應(yīng)用，取得了較好的應(yīng)用成效。在更加精細(xì)化、智能化、高效化的智能制造發(fā)展進(jìn)程中，如何實(shí)現(xiàn)全制造要素的柔性按需組合，全制造流程的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和自進(jìn)化，以及如何根據(jù)制造場景、制造任務(wù)的不同，在大模型日益成為基礎(chǔ)設(shè)施的大背景下，基于交互描述式進(jìn)行數(shù)字孿生實(shí)體的自生成，將為智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生提供無限的發(fā)展空間和可能。 來源：新工業(yè)網(wǎng)本文推薦閱讀 僅供學(xué)習(xí)、交流之目的。版權(quán)歸原作者或機(jī)構(gòu)所有，若涉及版權(quán)問題，煩請留言聯(lián)系，我們將第一時(shí)間更正或刪除。 中服云（www.cserver.com.cn）——長期致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺及工業(yè)APP的研發(fā)和服務(wù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)業(yè)界領(lǐng)先。全力打造自動數(shù)據(jù)采集獲取技術(shù)+數(shù)據(jù)分析價(jià)值挖掘技術(shù)兩個核心技術(shù)，基于“平臺+APPS”的產(chǎn)品架構(gòu)思想。從數(shù)字化底座、到智能化生產(chǎn)、再到生產(chǎn)環(huán)境的智能化，形成了完整的“中服云”數(shù)智化產(chǎn)品品牌。致力于業(yè)務(wù)層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問題。 |
