數字孿生是基于模型的體系工程

文/邢 軍 安世亞太科技股份有限公司

隨著新一代通信技術以及人工智能等IT和OT技術的融合發展應用，數字孿生技術代表著數字化轉型和智能化升級的實現途徑，在工業、城市、軍事等眾多領域得到了迅速并且廣泛地應用。

1 數字孿生是體系級的虛實映射

數字孿生是綜合運用智能感知、計算、數據建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測和決策，進而實現物理空間與虛擬空間的交互映射。具體體現為，數據是基礎、數據模型是核心、軟件實現是載體。

在實際生產中，生產的問題是由人、機、料、法、環、測等因素共同作用，包括其內在的因素和外部的環境，是內外的失效機理共同作用的結果，在實現數字孿生系統的時候，不僅考慮具體的物理實體，而且其所在的物理環境也會在虛擬空間中得以模擬仿真。

數字孿生的基本定義如圖1所示，物理世界作為基礎和前提條件，需要有一個針對物理世界的業務目標，基于業務目標來構建數字孿生體，這是數字孿生存在的價值基礎。

圖1 數字孿生的基本定義

對一臺裝備的運行過程狀態進行監控，并依據它的健康狀態預測進行維保，那就需要建立一個基于該裝備PHM模型的數字孿生體及應用。也就是說，基于要預測裝備健康狀態的業務目標，需要建立裝備的數字孿生世界，并在數字世界中構建對應業務目標的模型和模型組合，通過裝備物理實體和孿生世界的數據傳輸，實現模型的融合與演進來描述、指導、預測甚至是控制裝備物理實體，這就是數字孿生的本質。

綜上所述，數字孿生是物理實體的虛擬映射，不僅能夠實時反映其各種真實狀態，而且能夠有效預測其未來趨勢。同時，數字孿生也能生成反饋控制信號，對物理實體進行實時驅動控制和持續優化改進指導。數字孿生是綜合運用智能感知、計算、數據建模等信息技術，通過軟件定義，對物理空間進行描述、診斷、預測和決策，進而實現物理空間與虛擬空間的交互映射。

數字孿生是體系級思維的體現，實體產品在物理空間中產生相互作用，虛擬產品在虛擬空間中表現為模型的動態融合和互動共智演化。

孿生體成熟度、時間和空間可以觀察、評價數字孿生體發展及應用水平，構建數字孿生體三維發展范式矩陣，如圖2所示。在成熟度維度，安世亞太率先提出了數字孿生體“數化、互動、先知、先覺、共智”五級成熟度進化模型。

圖2 數字孿生體的三維發展范式

2 數字孿生（體）深度拆解

安世亞太數字孿生體的概念定義和體系構成如圖3所示。

如上所述，數字孿生體是基于一個物理實體建立一個孿生體對象，二者依業務目標起始驅動和價值實現，即圖3中所描述的用途：針對業務目標進行數字孿生體的構建。構建的數字孿生體包含基礎和擴展兩個層面。

基礎指對象在業務活動中演化的數字化表達。結合圖3的三維坐標系能夠看到：不同類別的業務對象在不同的業務場景活動中，基于時間維度的發展演化，整個過程中通過對應業務目標的不同模型和模型組的融合與演進來進行數字化表達，這就是數字孿生體的本質基礎。

擴展指基于業務需要的深層次知識獲取與表達。數字孿生體的基礎是針對用戶的業務目標在數字世界中進行綜合建模并給出對實體世界的描述、預測和控制，而面對在數字世界推演出來的孿生結果需要針對用戶進行顯性化和知識化的封裝與呈現，讓數字孿生體的用戶能夠理解并且可以復用。

從圖3中（孿生）對象的維度可以看出，實際應用中數字孿生體的對象有不同的類型和層次，如實體、功能、行為模式等。例如，當對象的應用深度從零件到部件到組件直至整機，這已經到達系統級，可用基于模型的系統工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）來描述和解決相關問題。然而實際的應用需求并不會止步于此，基于多臺整機構成的整個生產線，由多條生產線及包括人機料法環測環境構成的整個工廠，甚至城市等，這已經不是系統工程所能夠描述和解決的場景了，因此需要進入更高一級的應用范疇，即體系工程。

圖3 安世亞太數字孿生體的概念定義和體系構成

與此對應，數字孿生體也必須是對一個體系的映射，可依據應用的技術和對應的成熟度從三個層次對數字孿生體進行表征。

基礎級是實體快照，在數字孿生體中映射實體對象的系統構成和行為狀態，技術支撐以系統建模為主，實現的成熟度為1~2級，即數化和互動。

當業務目標需要數字孿生體擴展到精確性程度予以支撐，在此層次要進行較精確的機理建模和仿真，成熟度等級3級，即先知。

對應業務目標更高的要求，需要進行數據建模以及整體的系統仿真，并對結果進行知識的體系化與封裝，支持用戶體系從知識向智慧的進化。對應的成熟度為4~5級，即先覺到共智。

數字孿生體的三級層次匯總了不同的技術體系、各類建模手段，以數字孿生體的各層次構型對應著其應用成熟度從第一級到第五級的進化，因而可以說，數字孿生是一個綜合技術集成體。

3 數字孿生是基于模型的體系工程

3.1 體系工程的產生背景以及與系統工程之間的關系分析

與傳統系統工程理論相比，體系工程在分析和解決不同種類的、獨立的、大型的復雜系統之間的相互協調與相互操作問題時更具有針對性。體系工程是對系統工程的延伸和拓展，它更加關注將能力需求轉化為體系解決方案，最終轉化為現實系統。

體系工程以解決體系的構建與演化問題為目標，其研究對象是體系，區別于系統工程所針對的簡單系統對象，在過程原理上兩者間存在本質的差異。體系工程過程存在需求分析循環、設計分析循環與設計驗證循環，除此之外，還存在對體系環境與邊界能力的分析。體系環境與邊界能力分析同需求分析循環、設計分析循環和設計驗證循環并行進行，體系工程四個方面的過程分析通過體系分析與控制活動進行平衡，通過平衡找到體系設計的合適方案。

3.2 MBSoSE及其業務架構

安世亞太數字孿生業務架構如圖4所示。綜上分析，可進一步提出數字孿生業務架構，包括如下四個維度。

圖4 安世亞太數字孿生業務架構

1）首先是基于業務場景化的定義，即必須是業務目標驅動的數字孿生；

2）然后通過不同的模型和模型組構建對應業務目標的數字孿生體；

3）接著經由與實體世界的數據傳輸通過多輪數字孿生體模型的融合與演進，對實體世界進行描述、預測甚至控制，實現業務目標；

4）最后把數字孿生體動態融合演化和預測的孿生結果封裝成用戶能夠接受和可以復用的知識體系，實現智慧表達并形成一個完整的數字孿生業務閉環。

在此業務架構中，其實際應用環節還包含了兩次降維和一次升維過程，這也是傳統的信息化和時下的數字化本質差別之一。

最初是基于用戶的業務驅動來描述業務場景和形成數字孿生體的，但由于用戶的業務目標是復雜的，所以需要先把復雜的業務目標通過模型和模型的組合來形成數字孿生體，實現從業務驅動到模型驅動的第一次降維；第二次是將模型驅動降維成數據驅動，通過實際的數據用仿真推演給出用戶業務目標的分析結果。于用戶而言，紛繁復雜的數字孿生的業務、技術、架構等難題全部包含在黑盒里，通過兩次降維過程，僅僅依據業務目標和實際數據，就可以達成業務價值，這是降維的化繁為簡。

一次升維過程指的是通過兩次降維過程獲得的數字孿生體的分析結果，以用戶所能接受和理解、可以復用的知識體系，通過知識結構化的融合與表達，形成智慧的應用，這是升維的聚水成涓。

最終通過這兩次降維和一次升維過程，經由數字孿生過程實現了業務的完整閉環，展示了數字化的價值邏輯。

數字孿生體構建過程示例如圖5所示，從上圖5可以看到，該場景包含了從組件到系統、到體系，不同對象并對應著不同的業務目標——業務驅動，數字孿生實現從業務驅動降維到不同的模型來支撐，也就是模型驅動。進而到再往下降維到數據驅動，就可以通過收集和獲取到的不同數據及數據組合，驅動模型的實例化，并通過模型實例化預測出結果，來實現具體的業務目標。所以通過綜合建模和廣義仿真，實現從數據到模型，從模型到業務價值，完整的數字孿生體構建就是一個體系工程的實現。

圖5 數字孿生體構建過程示例

至此，提出數字孿生是基于模型的體系工程（MBSoSE）的核心概念，其實質是通過綜合建模和廣義仿真構建數字孿生體，來實現用戶的業務目標與價值。

4 數字孿生的產品架構

基于對上述數字孿生業務架構的實現，進一步給出安世亞太從業務視角透視的數字孿生產品整體架構，如圖6所示，從下到上共分為四層。

圖6 安世亞太的數字孿生產品架構

1）第一層是數據源，包含了數字孿生體構建所需要的IT和OT數據。

2）第二層是統一數據管理平臺，通過數據匯聚平臺工具將所有的數據源匯聚起來進行統一的數據治理和大數據處理。

3）第三層是產品架構的核心層，主要包括兩個核心的數字孿生產品平臺：一是綜合建模平臺，它支撐各種不同方法、不同維度包括機理建模、數據建模和體系統建模等各類建模技術，也包含不同的模型算法，通過可視化的建模過程，實現數字孿生的快速構建和部署；第二是模型調度和運行平臺，也是我們的Model OS模型操作系統，支持用戶將各種模型進行融合和演進，并通過數據的實例化進行廣義仿真及給出相應的運行結果。

4）第四層是各類業務平臺，通過產品核心層的綜合建模和廣義仿真給出的最終運行結果，采取知識化的封裝形式傳遞至各類業務系統，以實現用戶業務的智慧化應用。

5 數字孿生在工業領域的應用

在前文提出的數字孿生體三維發展范式矩陣中，以工業數字孿生應用為例進行分析。

數字孿生體在工業領域基于時間維度的應用發展如圖7所示，以民用飛機的應用為例，可以看出數字孿生的應用，從最前端的設計研發至生產制造、測試驗證，直到最后的報廢回收，覆蓋了產品的全生命周期過程。

圖7 數字孿生體在工業領域基于時間維度的應用發展

數字孿生體在工業領域基于空間維度的應用發展如圖8所示，以圖8為例，進行孿生體空間維度的展開。從飛機的部件，到不同整機的系統，再到航空公司層級的體系，不同層次對象的數字孿生體對應不同的業務目標，比如部件故障預測、裝備的OEE，航空公司降低運維成本等；從最右側的業務驅動往左側降維到了模型驅動，進而降維至數據驅動，用不同的數據來支撐實現不同的業務目標。

圖8 數字孿生體在工業領域基于空間維度的應用發展

而孿生體成熟度維度含在了時間、空間兩維應用中了，因為不同業務對象的不同業務目標是對應著不同的數字孿生體成熟度等級。

在工業領域的體系化應用和工業客戶所關注的業務目標中，還可以有一個不同的關注維度，即工業場景常提到的人機料法環測（5M1E）。雖然5M1E的應用場景在三維發展范式矩陣中基本能夠被覆蓋，但面對工業用戶從5M1E這六個維度入手的業務目標更能體現工業企業運營和產品持續改進需求，也更容易瞄準數字孿生體在工業領域的應用價值，因而數字孿生體覆蓋5M1E的體系化應用如圖9所示，列舉出了針對場景的業務 驅動。

圖9 數字孿生體覆蓋5M1E的體系化應用

6 結束語

綜上所述，數字孿生作為基于模型的體系工程，將持續動態改進物理世界和數字空間的交互與融合，在眾多領域具有廣泛應用的潛力，其應用與價值的展現才剛凸顯。安世亞太將會持續優化數字孿生業務、產品和技術體系架構，構建合作伙伴生態，并在工業制造、智慧城市和國防領域的數字化轉型與升級過程中貢獻自己的力量。