“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統：助推新型工業化

楊華勇王峰王柏村謝海波

（1.浙江大學機械工程學院，浙江杭州 310058；2.浙江大學高端裝備研究院，浙江杭州 311106；3.無錫雪浪數制科技有限公司，江蘇無錫 214131）

黨的二十大報告提出：“建設現代化產業體系”“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國”[1]。《“十四五”規劃和2035年遠景目標綱要》中指出了加快發展現代產業體系的具體內涵，也就是構建實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的現代產業體系[2]。工業特別是制造業，是實體經濟的主體。推進新型工業化是建設現代化產業體系的必由之路，也是高質量發展的應有之義。

要走出一條科技含量高、經濟效益好、資源消耗低、環境污染少、人力資源優勢得到充分發揮的新型工業化道路，充分發揮我國的比較優勢和后發優勢。按照黨的二十大工作部署，建設現代化產業體系的具體任務包括：建設制造強國、推動戰略性新興產業融合集群發展、構建優質高效的服務業新體系等幾方面。這也是進一步推進新型工業化的重要任務和重要內容。新一輪產業革命和科技變革為我國經濟發展特別是實體經濟發展提供了難得的歷史機遇，也為我國推動新型工業化、推進傳統制造業轉型升級提供了重要途徑。當前，我國在智能制造和工業互聯網等領域取得了顯著成效，但不同地區、不同行業、不同企業的發展水平仍有較大差異，大量傳統產業和企業仍需持續推進數字化改造、智能化升級[3-5]。同時，廣大制造業企業在數字化轉型、智能化升級過程中經常遇到自身信息化建設能力不足、傳統知識難以軟件化、對改造升級成本較敏感等共性問題，亟需創新解決思路和解決方案。

一、“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統

針對廣大制造業企業在數字化轉型過程中遇到的信息化建設、知識軟件化、改造成本等方面的共性問題，浙江大學高端裝備研究院與雪浪云深度合作，面向新型工業化進程中管理數字化、知識服務化、軟件平臺化等現實需求，以平臺型、通用型的系統級軟件解決行業的共性問題，以服務型、定制型的工業APP解決行業的個性問題，打造“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統，并逐步在工業界推廣應用，獲得了顯著的經濟效益和社會效益。數字底座系統為制造業數字化、智能化提供1個工業數據智能底座平臺、多套基于平臺的通用工具箱。通過數字底座系統研發的新型工業軟件，具備自治、協同與智能進化的特性，是獨立自治的軟件智能體，能夠與其他同源的工業軟件自動組網、數據互通，形成工業軟件/工業APP的“星鏈”，并逐步實現群體智能，用得越多，釋放的數據價值就越多。

“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統架構主要由底層支撐系統、核心引擎服務層、上層應用組件開發環境構成，如圖1所示。

圖1 “工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統

底層支撐系統主要提供分布式計算與存儲的系統級服務，為高效的算力和存儲使用提供堅實的保障；核心引擎服務層在底層支撐系統之上提供服務治理、監控告警、數據傳輸、數據存儲、資源調度等核心基礎服務，配合聯合仿真、并行計算、邊緣計算、數據開發、系統集成等應用開發基礎框架，支撐制造業智能設計、制造、運維全流程中的上層應用開發；上層應用組件開發環境，提供各種豐富的功能性內置組件庫，用戶通過可視化應用開發平臺對組件進行拖拉拽式編排，即可高效完成細分工業領域應用的搭建。

在核心功能方面，數字底座系統底層支撐計算資源與存儲資源的分布式調度、負載平衡、高性能讀寫、多副本存儲和多系統兼容等基礎性功能，為上層高效的新工業軟件與工業APP開發和運行提供易擴展、高可靠、高性能和高可用算力存儲保障。同時，基于模型化、組件化的開發范式，通過首創的高性能混合流計算核心技術，數字底座系統構建云邊端智能協同計算的一體化平臺，搭建數據采集與集成、數據建模與業務建模、算法訓練與部署、生產過程仿真與可視化應用、模型服務化和低代碼應用等功能模塊。數字底座系統對設計、制造和運維環節進行基于數據、云原生及新算力引擎的重構，實現新一代面向數字空間的新工業軟件與工業APP高效研發，不斷優化底層工業場景的混合建模與算力調度的能力，深度融合高校與新型研發機構知識以及企業自身數字化轉型經驗，逐步完善數字化轉型生態圈。

目前，數字底座系統已成功服務300多家制造業企業，并且面向國家重大戰略需求，在智能產品研發、產品智能設計、產品智能生產、產品智能運維和區域中小企業云平臺領域構建智能制造典型案例。

二、數字底座系統典型應用案例

（一）智能產品研發——智能盾構機

1.需求分析

盾構機，全名叫盾構隧道掘進機，是隧道掘進的專用工程機械，對其可靠性要求極高。盾構法施工具有掘進速率快、施工質量高、噪聲小、安全性較高等優勢，但因盾構施工工藝流程復雜、地質環境多變、作業條件差、對操作人員經驗和素質要求高、勞務作業人員匱乏、施工標準不一等原因，經常造成施工過程不當，導致地面沉降或隆起、中心線偏離、管片破損、隧道滲漏、非正常停機、設備損壞等后果。因此，以工業互聯網、大數據、人工智能等為代表的新一代信息技術正逐步與盾構裝備和隧道施工技術深度融合，實現了隧道無人化運輸、管片無人拼裝、駕駛輔助決策等功能。未來還將實現自主感知、自主學習、自主掘進、智能決策并自主解決異常問題，有效解決盾構機隧道施工過程中掘不準、掘不穩、掘不快等問題。

2.解決方案

基于數字底座系統構建的復雜地質隧道施工盾構全生命周期數字孿生平臺，突破盾構虛實空間內全要素信息的采集融合傳遞技術，構建復雜數字孿生系統，可實現盾構機全生命周期性能預測、優化、控制與監測運維，讓盾構機更“聰明”。通過集成設備運行、地形地質勘測信息，利用數字孿生引擎，搭建施工環境與掘進設備的孿生模型，實時跟蹤和分析掘進設備運行位置和風險源信息，協助用戶分析項目風險，提高用戶風險防范水平和能力。通過采集、感知、融合裝備運維過程中施工參數，利用5G、邊緣計算和云計算等技術，實現物理產品與后臺數字孿生體之間的實時交互與驅動，監控、分析并預測裝備的狀態和性能，實現地下工程裝備智能運維決策。通過部署多類型傳感器動態感知鉆機關鍵參數，基于健康預測算法實時分析和打造健康監測平臺，實時監測健康狀態。通過集成各項目的進度信息、報警信息、設備運行狀態信息構建盾構機遠程指揮中心，對設備運行情況進行統計分析，實現對不同項目現場的集中管控和遠程指揮。

3.應用成效

針對盾構機隧道施工中存在的掘不準、掘不穩、掘不快等問題，基于數字底座系統完成了300多臺/套設備連接，積累了3.27萬億條數據、3000多注冊用戶，成功打造一體化集成控制的盾構機復雜工況自適應控制中樞，突破掘進效率和壽命瓶頸。主軸承失效、滑靴磨損等異常預警準確率達70%～85%；泵、閥、缸故障診斷準確率達85%～97%；工程地質與掘進參數預測準確率達70%～85%，全面提升隧道施工精細化管理水平；隧道掘進效率1%～3%，助力掘進裝備企業提升國際競爭力。

（二）產品智能設計——燃氣輪機智能設計

1.需求分析

燃氣輪機是一種以連續流動的氣體作為工質、把熱能轉換為機械功的旋轉式動力機械，是一種先進、復雜的成套動力機械裝備。在燃氣輪機傳統的設計過程中，存在系統仿真與場仿真關聯弱、場仿真計算耗時長、仿真模型與實物關聯弱、物理試驗周期長及難度大等問題，導致燃氣輪機研發設計仿真模型實用性不足、迭代優化困難，影響整體研發設計效率。因此，通過模擬仿真、監控分析、診斷預測、優化控制等手段，研究真實工況與復雜環境下燃氣輪機樣機高保真建模、數字孿生虛實鏡像與感知交互、全生命周期性能預測與優化的數字樣機與數字孿生技術，可為解決復雜、真實工況下燃氣輪機研發設計問題提供新的途徑。

2.解決方案

基于數字底座系統，開發燃氣輪機研發測試所需的實時數據交互、分布式異構聯合仿真、模型標定分析優化、模型降階、三維實時動態可視和機器學習等數字孿生系列工具集。采用分布式異構聯合仿真工具集完成關鍵模型的遷移適配，并設計搭建燃氣輪機關鍵部件和整體系統仿真計算模板，基于數字樣機計算模板開展關鍵不確定參數模型標定、多參數模型分析和設計參數自動優化等研究工作，并形成相應的計算模板。同時，采用模型降階工具集搭建壓氣機全場和各級各截面葉型的降階模型，獲得具備準實時求解性能的高保真模型；采用三維可視化工具實時、動態呈現燃氣輪機三大關鍵部件及整機的結構運動與流場分布，完成燃氣輪機數字孿生體構建；采用實時交互工具集實現燃氣輪機數字孿生體與燃氣輪機實體雙向連接交互。基于燃氣輪機數字樣機和數字孿生開發狀態識別、維保預警、故障診斷、壽命預測和智能維護決策等智能應用，實現了燃氣輪機管理、研究、測試中的人員和設備等全要素管控，助力燃氣輪機研發測試的高效協同和創新升級。

3.應用成效

系統以燃氣輪機設計全流程一體化為主線，便捷連通產品設計、仿真分析、孿生模型構建和開發運維應用等業務流程，研發階段的設計和測試效率提升30%以上，實現燃氣輪機的共享研發、迭代優化和運維管理的智能化。

（三）產品智能生產——汽車生產仿真與優化

1.需求分析

目前我國整車制造企業已經具備較為完善的信息化和自動化系統，如MES、ERP、PLM和WMS等，但仍面臨零部件復雜多樣難以管理、生產制造流程繁復導致制造周期長、軟件眾多難以整合導致數據孤島無法消除、業務復雜多樣導致管理不足等問題。主要表現在：生產規劃和驗證困難、生產規劃與計劃準確性低且無法驗證、意外頻發、庫存積壓多；實時優化決策難、決策方法不夠科學；實時總控調度難、沒有統一的調度中心、設備繁多通信難、異步控制調度不便；生產狀態評估難、多源異構數據治理分析難、生產和管理關鍵指標無法實時評估。

2.解決方案

數字底座系統研發的生產仿真與實時優化軟件，通過生產過程海量數據與工藝知識的深度融合實現了建模、分析、決策和執行的閉環鏈路構建。打通制造系統的核心工藝設備、ERP、MES、LES和SRM等，建立單車級訂單BOM，為虛擬制造的孿生模型提供產品與物料消耗關系，為后續業務場景提供統一視角的數據支撐；結合車間生產仿真能力，通過組件拖拽搭建產線高保真建模，對生產過程進行預演，快速發現現存和潛在問題，基于智能優化算法的應用，快速對問題進行優化分析，推薦最優解決方案至自動化設備側，實現設備的智能化調度。同時，可快速開發與沉淀汽車生產制造關鍵業務流程、工藝經驗、制造知識和方法的典型工業應用。

3.應用成效

汽車生產仿真與實時優化將信息融入完整業務流中，將計劃排產、生產調度和智能控制等功能與業務深度融合，避免在實際生產時出現的瓶頸問題對出貨造成影響，減少計劃外的停機時間，最大化提升生產效率與產能。以某汽車整車制造企業為例，數字底座系統連接了超過1500個生產單元和2000多名現場人員，當生產條件發生變化時，通過系統快速計算后可重新配置生產要素，實現原材料庫存資金占用下降18%，倉儲和管理成本下降22%，電能消耗每年減少1000萬元以上。

（四）產品智能運維——柴油發動機的智能運維

1.需求分析

柴油發動機是工業發展中常見的配套裝備，是汽車、農業機械、工程機械、船舶、地質和石油鉆機等的主要配套動力。傳統的柴油發動機的性能監測主要以人工監測為主，對發動機狀態監測不充分，缺乏對柴油發動機運行過程的可視化管理；在柴油發動機發生故障時無法及時、準確定位，其故障診斷主要依賴相關技術人員的經驗和現場檢測，費時費力；柴油發動機大量歷史運行數據有待發掘，運維服務體系不完善，缺乏體系完善的智能運維服務平臺。柴油發動機的性能監測急需從建模仿真、孿生融合、預測優化等角度出發，研究真實工況與復雜環境下柴油發動機數字樣機高保真建模、數字孿生虛實鏡像與感知交互、全生命周期性能預測與優化技術，建立面向柴油發動機運行維護全生命周期問題解決方案。

2.解決方案

基于數字底座系統開發的分布式異構聯合仿真接口、模型標定分析優化、模型降階、實時數據交互、機器學習、三維動態可視化等數字孿生建模工具，在發動機數字孿生的基礎上可開發故障診斷、壽命預測與輔助決策等運維服務，搭建柴油發動機數字孿生與智能運維一體化平臺。首先，利用數字孿生建模工具，從發動機機理模型從發，利用模型降階工具構建發動機關鍵部件數字孿生體，包括發動機DPF和四配套的數字孿生體，通過實時交互工具接入發動機實時運行數據，實現發動機DPF（壓差、溫度場、積灰、積碳等）和四配套（機油耗、漏氣量、環/缸套磨損等）性能的實時孿生監測。其次，結合發動機關鍵部件數字孿生和發動機歷史運行數據，構建發動機積碳故障診斷模型、積碳/積灰/磨損壽命預測模型、最佳清灰決策模型，完善發動機運維服務。最后，開發發動機智能運維平臺，實現發動機全生命周期數字孿生、數據管理、運維服務的一體化。

3.應用成效

柴油發動機智能運維平臺實現了復雜柴油發動機模型在運維階段的高度復用，通過柴油發動機孿生模型與物理實體的實時同步交互，保證發動機運維階段模型的高可信度和高保真度，以孿生模型預測結果驅動最優決策，提高發動機運行質量。基于混合孿生數據的性能與故障預測技術、運維決策管理技術構建發動機智能運維體系，提高了發動機可靠性和可用性。

（五）區域中小企業云平臺領域

1.需求分析

中小企業是中國經濟的“毛細血管”，創造了全國50%的稅收、60%的GDP、70%的技術創新、80%的勞動就業以及90%的企業數量，是制造業數字化轉型的“主戰場”。2021年12月，工業和信息化部會同多個部門聯合發布了《“十四五”促進中小企業發展規劃》和《“十四五”智能制造發展規劃》，明確指出要通過提升中小企業的創新能力和專業化水平來推動企業的高質量發展，同時提到智能制造、數字化轉型是中小企業改革創新、提升綜合實力和核心競爭力的根本動力和必由之路。

2.解決方案

針對中小企業在數字化轉型過程中遇到的常見問題，基于數字底座系統研發和建設面向中小企業管理數字化、知識服務化、軟件平臺化的工業互聯網云平臺。云平臺以N+X模式為導向，通過平臺型、通用型的系統級軟件解決行業的共性問題（N），并通過服務型、定制型的工業APP解決行業的個性問題（X）。數字底座系統基于工業大規模全量、多源多維數據的實時計算，打通數據孤島，深度融合工業機理、人工智能、運籌優化與圖計算技術，實現數據價值的深度挖掘與分析，不斷自學習形成完善的工業知識新體系，從數據被動驗證決策轉變為數據主動引導決策，助力中小企業節約整體生產和運營成本，提升生產和運營效率。

3.應用成效

截至目前，平臺已對接客戶150余家，為中小企業提供定制服務方案80余份。以某中小企業為例，通過區域中小企業云平臺的賦能，數字化升級改造推動生產成本降低23%、生產效率提升40%、產品良率提升至97%、產品研發周期下降20%。區域中小企業云平臺創建以規模效應降低企業工業軟件應用門檻和成本的新模式，將全面賦能區域內制造業企業數字化轉型。

三、結束語

黨的二十大報告提出“推進新型工業化”，為新時期推動制造業數字化轉型、深化兩化融合發展指明了方向。綜合來看，“工業數據+工業機理”驅動的數字底座系統的研發和應用，對于建設制造強國、加快發展現代產業體系、推進新型工業化、發展工業互聯網、打造工業APP等具有積極的助推作用。充分發揮數字底座系統優勢，聯合產教研用等多方生態，驅動產業鏈、人才鏈、創新鏈的多鏈協同、融合發展，運用工業知識、數據和算力重構工業體系，將有力推動制造業在數字空間的變革與升級。