数字孪生技术及企业的智能化（一）
眼球经济是依靠吸引公众注意力获取经济收益的一种经济活动，我相信很多人并不熟谙如何把公众注意力转化为Money，但在增强或减弱公众注意力这个问题上，绝大多数人的选择都趋于一致。所以当一项技术产生的开始，会出现大量的专家，站在不同的角度，不同的立场，对新技术进行诠释或是重新定义技术的外延和内涵。
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从业十几年，和很多客户一起探索如何提升企业研发能力，国外的企业我不知道，但是中国这块土地上，我确信没有一家企业真正的建立起系统的数字孪生技术架构。而当“数字孪生”逐渐成了一个时髦的名词时，也涌现出一大批关于数字孪生的技术专家，写过很多相关的文章，对数字孪生技术的外延和内涵也不尽相同。
数字孪生（Digital Twin）最早应该追溯到NASA的John Vickers对物理实体和其数字镜像的命名。而其概念的来源，业界一般认为，是由密西根大学Michael Grieves教授于2002年针对产品全生命周期管理(PLM)提出的，当初并不叫Digital Twin，而是叫镜像空间模型 (Mirrored Space Model, MSM)。
工业仿真软件巨头ANSYS对数字孪生的定义：“从高层次来说，它是创造物理对象的数字化表达形式；从根本上讲，它是为真实世界的资产设备创建数字模型，并将实际的性能数据与企业所拥有的与该特定资产设备有关的整套数字信息充分结合。”
图一 Digital Twin（图片来源，ANSYS）
ANSYS趋向用数字化技术去动态镜像真实世界的资产设备，以期预测和优化资产设备的运行状态并提供预警。ANSYS期望使用数字原型和数字探索技术，不仅仅在产品的研发范畴，更要逐渐扩展到依托仿真驱动的工程领域。CAE在传统上一直被用于产品开发和虚拟实验，而结合数字孪生技术，CAE将在整个产品的生命周期过程中，发挥其蕴藏的巨大价值。
2007年，工业自动化巨头西门子收购了PLM软件UGS，从此一直没有停止并购的脚步，其背后的重要原因之一，也是因为西门子深刻认识到数字孪生的价值。西门子把数字孪生分成三大部分，产品数字孪生，生产数字孪生和设备数字孪生。西门子认为：数字孪生技术是“将带有三维数字模型的信息拓展到整个生命周期中的影像技术，最终实现虚拟与物理数据同步和一致”，它可以“发现潜在问题、激发创新思维、不断追求优化进步”。“数字孪生技术帮助企业在实际投入生产之前即能在虚拟环境中优化、仿真和测试，在生产过程中也可同步优化整个企业流程。”
图二（图片来源，西门子）
西门子按照产品的生命周期，从研发，生产及产品使用的角度，去定义数字孪生技术，实际上是沿用信息化的概念，产品数字孪生是把实验室搬进电脑，生产数字孪生是把工厂搬进电脑，设备数字孪生是把产品维护搬进电脑。而原先的这几个系统相对独立，形成信息孤岛，西门子通过系统整合，使得产品相关数据在产品的整个生命周期中保持统一，把原先相对孤立的信息化子系统连接起来，消灭信息孤岛，再辅助云计算，大数据，虚拟现实等技术，从而形成一个完整的闭环系统，使得企业的整体智能化运营成为可能。
而另一个PLM软件巨头达索在诠释数字孪生时则更注重于知识管理。达索认为，无论时什么行业的产品，都可以通过数字孪生技术建立虚拟世界的产品设计模型，从而优化物理世界的产品实体。
图三 (图片来源，达索)
达索3D EXPERIENCE平台利用知识管理和相应专业技术将所有技术和功能集成到统一的数字化系统当中以应对日趋复杂的创新挑战，实现从概念设计，详细设计，生产制造直至产品维护、回收等产品的全生命周期的数字连续性，企业集成该平台的应用，创建数字孪生，从整个生态系统中获取创新动力和专业知识，从而评估和预测工业资产的绩效，并以智能化的方式帮助企业优化自身的运营。
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尽管角度不同，概念上也存在一些差异，但是我们可以提取出数字孪生技术的几个重要的关键词：仿真，集成，全生命周期，创新，智能化。
也就是说数字孪生技术最终指向的是企业智能化，在这个点上，所有对数字孪生的定义都是一致的。
而企业智能化的定义和数字孪生一样，也有不同的外延和内涵。我们现在也无法给出企业智能化的一个准确定义，尽管如此，业内在企业智能化水平决定企业的未来这一论断上，毫不怀疑。
百度制造业的定义——是指机械工业时代利用某种资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的大型工具、工业品与生活消费产品的行业。随着市场供求关系的演变，企业的创新能力逐渐成为企业核心竞争力的关键甚至是决定性的因素。
而知识积累，知识管理乃至知识工程是企业创新能力提升的最主要的方法。达索的数字孪生技术的解释正是从这个角度切入的。
最早的知识传承是人传人（不是冠状病毒），俗称传帮带，老师傅积累的经验，看着哪个徒弟比较顺眼，倾囊相授，一代一代的积累。即使在现代企业中，这种传帮带依然存在，一些Know How，不能用言辞表达的技艺，师傅教 徒弟还是主要的传承方式。从企业的角度，企业具备行业经验，可以少走弯路，做出高质量的产品。
然而传帮带的效率太低，不易流转，企业开始建立相应的项目文档，希望尽可能的记录企业的各种知识。对具体技术或者产品，分门别类，形成各种各样的技术文档，希望后来人可以学习和借鉴，记得大学里学过一门课叫《文献检索》，主要的技术就是如何快速准确解决问题需要的信息和知识。
书本或者文献作为知识传承的主要载体，是有很多缺点的：
l 长时间保存困难；
l 可流传性依然不够理想；
l 对知识的表达不够完备，会损失很多有效的信息；
l 人们在学习这些知识的时候，会带上主观的认识，从而不能忠实的重现原知识；
l 太多的知识，学习也非常困难；
l 知识都有一定的局限性，很少有文档会记录如何使用这些知识。
于是人们用信息化的手段去弥补上述不足，大规模的磁盘阵列不仅仅可以记录结果数据，还可以按照要求记录中间数据。数据库和搜索引擎的开发，提高了文献的有效性和针对性，有一些还有智能学习和自动推送的功能。
信息化，自动化，知识管理，这样的企业还做不到智能化。若是企业想实现智能化，需要知识管理到知识工程的转变。
什么是知识工程？
“知识工程的主要研究方向包含知识获取，知识表示和推理方法等，其研究目标是挖掘和抽取人类知识，用一定的形式表现这些知识，使之成为计算机可操作的对象，从而是计算机具有一定的人类智能”。（施荣明赵敏 孙聪 著 《知识工程与创新》航空工业出版社，P25）
而“数字孪生技术”是知识工程最完备的知识表现形式。
简单总结数字孪生技术的特点：
l 数字孪生技术对物理实体各类数据进行集成，数字模型是物理实体的忠实镜像；
l 数字孪生技术作用于物理实体的全生命周期，与其共同进化，并不断积累相关知识；
l 数字模型不仅仅是物理实体的数字化描述，而且能够基于数字模型优化物理实体，从而提高创新的效率，提升产品的性能。
可以看出，数字孪生技术的核心，是CAE（这里的CAE泛指包含结构，流体电磁等各物理场和多物理场的数字仿真技术）和V&V技术。通过仿真建立物理实体的数字模型，通过V&V保证数字模型的精度，我们用仿真来做虚拟实验，而只有在精度可控的前提下，仿真才有其实际的物理意义。
而V&V技术又包含几个条件：
l 统一的测试标准和精准的测试设备——保证测试结果的重复性；
l 稳定而鲁棒性好的工具软件——保证仿真结果的重复性；
l 对物理实体的原理性的理解——保证仿真流程的合理性；
l 理解各种边界条件和仿真结果之间相关性——快速得到可重复，可再现的等效参数。
在V&V的过程中会需要和产生大量的高附加值的知识，我们用数字孪生技术将这些知识会封装在数字模型里面，用这些动态的知识来准确预测物理实体的未来，到这个时候，我们才揭开数字孪生技术所蕴藏的巨大价值的面纱。
图四 Digital Twin的实际应用
数字孪生技术的道路其实很漫长，我们要做大量的V&V项目，建立不同等级的数字模型，把确认的流程的知识编成程序，最终用知识工程技术去挖掘，流传，重用这些知识，逐步实现企业的智能化。
