智能制造与工业互联网.docx

智能制造
第一章数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网
【字孪生(DT)
内涵:用赛博世界连接物理世界,数字形态传承;
实质:数据+模型+软件,基于数字体验而优化物理产品。
状态感知、数字体验、辅助决策、一次做优
数字孪生智能制造
第一章数字孪生、赛博物理系统、智能制造、工业互联网
【字孪生(DT)
内涵:用赛博世界连接物理世界,数字形态传承;
实质:数据+模型+软件,基于数字体验而优化物理产品。
状态感知、数字体验、辅助决策、一次做优
数字孪生是在软件定义作用下,物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等各种实体要素数字化所形成的结果。因此数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术。
是指物理实体与其数字虚体之间的精确映射的孪生关系;是将具有孪生关系的物理实体、数字虚体分别称作物理孪生体、数字孪生体。默认情况下,数字孪生亦指数字孪生体。
数字孪生是在“数字化一切可以数字化的事物”大背景下,通过软件定义,在数字虚体
空间中所创建的虚拟事物,与物理实体空间中的现实事物形成了在形、态、质地、行为和发展规律上都极为相似的虚实精确映射,让物理孪生体与数字孪生体具有了多元化映射关系,具备了不同的保真度(逼真、抽象等)。数字孪生不但持续发生在物理孪生体全生命周期中,而且数字孪生体会超越物理孪生体生命周期,在赛博空间持久存续。充分利用数字孪生可在智能制造中孕育出大量新技术和新模式,推动智能制造和工业互联网的应用与发展。
数字孪生基本内涵和组成要素如图1所示。表示了"物理信息比特数据数字信息数字知识数字决策”的转换过程,也表示了"状态感知、数字体验、辅助决策、—次做优”的数字孪生作用机制。
模型和数据是评价数字孪生保真度的关键。数据是基础,模型是核心,软件
是载体。
模型是构建数字孪生的核心,在机理模型上,可以由数/理/化模型、因果模型、功能模型、系统模型、详细设计模型、仿真分析模型等组合构成,在数据分析模型上,也可以由机器学习模型、经验模型、降阶模型、故障模型等构成。机理模型与数据分析模型的综合应用,构成了数字孪生的模型来源。
数据是体验数字孪生的基础。数字虚体藉由传感器等获得的数据,能不能实时、准确地反映物理实体设备的工作状态,如果网络有一定的时延,时延到底是多少?如果现场有一定的干扰,干扰数据能不能排除?等等,都是数字孪生技术需要研究和解决的问题。如果这些问题不能解决,体验就变成了表演,仿真也就成了“仿假”,数字孪生体也就变成可以人为设置的数字动画。
数字孪生所要达到的数字体验,必须要让人用五官感受到,其中最主要的感受是让人看到一即模型、数据的可视化,这个任务必须由而且只能由软件来实现。无疑,软件是数字孪生要素的载体。
0
数字体验
△
—次做优
在模型上,先有机理模型,后有基于数据采集与大数据分析的数据分析模型;在数据上,先有基于IT视角的模型数据化,后有基于CT视角的数据通信与传输。最终,模型+数据+软件,发展成为一种基于精准数据的数字体验技术。
二、赛博物理系统(CPS)
内涵:实现数物融合控制;
实质:以“感知-分析-决策-执行”智能闭环,精准控制物理系统的形与态。
状态感知、实时分析、自主决策、精准执行
CPS与数字孪生既有相似之处,也有明显不同。相似之处在于,CPS也会像数字孪
生一样,建立颗粒度不同的虚实对应的映射关系;明显不同在于,在数字孪生中数据是单向从物理实体到数字孪生体的,没有以数据“控制物理设备”的行为发生,而在CPS中,控制指令从数字孪生体下行到物理实体设备,与上行数据形成闭环。另一个明显不同在于,在经过“感知、分析”之后,数字孪生体在软件定义下实现了自主决策,直接操控了物理设备的运行结果。
CPS是智能制造和工业互联网的基本运行机理的抽象与提炼。在智能制造和工业互
联网中,一定会发现CPS的身影
三、■智能制造(IM)
内涵:优化配置制造资源;
实质:实现企内链、价值链和价值网,构建新制造生态。
状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升'
智能制造,基于CPS技术构建‘状态感知实时分析自主决策精准执行学习提升'的
数据闭环,以软件形成的数据自动流动来消除复杂系统的不确定性,在给定的时间、目标场
景下,优化配置资源的一种制造范式智能机理:状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升,系统按照场景而不是
按照固定程序来自主工作;操作对象:数据(信息与知识的载体);使能:软件中的算法与规则(数字化知识);本质:数据自动流动,并因自动流动而形成信息/知识泛在;目的:消除工业复杂系统的不确定性;
约束:给定时空场景;
价值:优化配置制造资源
U
实时分析
精准执行
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四、工业互联网