數(shù)字孿生應(yīng)用對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的需求
數(shù)字孿生已經(jīng)從科學(xué)研究走進(jìn)了工程應(yīng)用，尤其在智慧醫(yī)療、智慧城市、智能制造和軍事應(yīng)用等領(lǐng)域，數(shù)字孿生已經(jīng)取得了很大的發(fā)展，其中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更是成為數(shù)字孿生擴(kuò)展應(yīng)用場(chǎng)景的孵化床，智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生正向更廣闊的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)空間延伸。
按照生命周期維度，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字孿生應(yīng)用主要有四類：產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝優(yōu)化、虛擬工廠和遠(yuǎn)程維護(hù)。
在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，傳統(tǒng)仿真技術(shù)自上世紀(jì)末就開始向硬件在環(huán)、軟件在環(huán)、人員在環(huán)等方向快速發(fā)展，早在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出之前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)就已經(jīng)成為仿真的底層支撐技術(shù)。仿真技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)的界限已經(jīng)模糊化，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的數(shù)字孿生支撐作用也并不很明顯，對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的數(shù)字孿生起到核心支撐作用的是基于模型的系統(tǒng)工程(Model-Based Systems Engineering, MBSE)。
在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)輔助工程(Computer Aided Engineering, CAE)軟件自20世紀(jì)60年代誕生開始，已經(jīng)在電子、造船、航空、航天、機(jī)械、建筑、汽車等各個(gè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，成為最具有生產(chǎn)潛力的工具。但是傳統(tǒng)CAE也遇到了兩類典型問題，一是所需的數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)模擬工作量大，而且隨著條件的改變需要多次模擬數(shù)據(jù)，計(jì)算效率和計(jì)算時(shí)間都很難令人滿意;二是很多專有領(lǐng)域沒有適合的CAE軟件，工藝優(yōu)化能力還處于較低水平。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可以很好地彌補(bǔ)這兩方面的不足：通過物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，可以大幅提升仿真參數(shù)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建效率;通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以找出工藝參數(shù)和結(jié)果之間的機(jī)理關(guān)系，彌補(bǔ)CAE在某些專有領(lǐng)域能力不足的問題。
在虛擬工廠領(lǐng)域，數(shù)字孿生應(yīng)用的發(fā)展非常迅猛，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的需求迫切度也很高。設(shè)備級(jí)的數(shù)字孿生關(guān)注設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)和制造執(zhí)行的穩(wěn)定性;單元級(jí)或產(chǎn)線級(jí)的數(shù)字孿生關(guān)注生產(chǎn)作業(yè)過程優(yōu)化;車間級(jí)或工廠級(jí)的數(shù)字孿生關(guān)注構(gòu)建中樞大腦來管控整體運(yùn)行;供應(yīng)鏈級(jí)或產(chǎn)業(yè)鏈級(jí)的數(shù)字孿生關(guān)注廣域資源的優(yōu)化配置、上下游的生產(chǎn)協(xié)同。與產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工藝優(yōu)化領(lǐng)域不同，虛擬工廠領(lǐng)域的三維模型很少做定量的幾何分析，三維模型更多扮演乘載指標(biāo)的作用，指標(biāo)也成為數(shù)字孿生的核心所在。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)于數(shù)字孿生的指標(biāo)能夠起到三個(gè)方面的關(guān)鍵作用：一是融合IT和OT數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)的能力;二是提供實(shí)時(shí)、智能分析指標(biāo)的能力;三是基于指標(biāo)驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程的能力。
在遠(yuǎn)程維護(hù)領(lǐng)域，數(shù)字孿生應(yīng)用的發(fā)展同樣迅猛。從技術(shù)角度看，有兩大類技術(shù)路線，第一種技術(shù)路線和虛擬工廠的設(shè)備級(jí)數(shù)字孿生基本相似，已經(jīng)有很多企業(yè)使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)構(gòu)建健康類指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，在提供時(shí)空和經(jīng)濟(jì)綜合最優(yōu)的維護(hù)服務(wù)的同時(shí)，還提升了維護(hù)的遠(yuǎn)程化水平、少人化水平;第二種技術(shù)路線則是將維護(hù)工作提前到產(chǎn)品設(shè)計(jì)乃至需求階段，重新定義維護(hù)的方法和流程，其背后的使能技術(shù)是基于模型的系統(tǒng)工程。
綜合來看，數(shù)字孿生對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的需求迫切度，在虛擬工廠和遠(yuǎn)程維護(hù)領(lǐng)域，迫切度最高;在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，迫切度次之;在產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域，迫切度最低。
以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)支撐數(shù)字孿生的應(yīng)用開發(fā)
數(shù)字孿生有兩大關(guān)鍵點(diǎn)：一是物理實(shí)體和虛擬模型之間的雙向連接;二是雙向連接必須基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)很早就被認(rèn)為是數(shù)字孿生必不可缺的使能技術(shù)。早期的數(shù)字孿生普遍是單體的數(shù)字孿生，需要的僅僅是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)并非強(qiáng)需求。當(dāng)前的數(shù)字孿生應(yīng)用已經(jīng)呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化的特征，應(yīng)用對(duì)象從單個(gè)系統(tǒng)演變?yōu)橄到y(tǒng)之系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)化的背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的作用開始被逐漸放大，以下四個(gè)方面的能力成為構(gòu)建數(shù)字孿生的必備能力。
一是協(xié)議兼容性問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供了統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集與處理的接口，可以降低解決協(xié)議兼容性問題的成本。
二是建模難度問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)不僅內(nèi)嵌了大量的機(jī)理模型，而且提供了層次化、配置化的建模方法，能夠適應(yīng)海量、變化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。
三是實(shí)時(shí)性問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，提供流批一體的數(shù)據(jù)計(jì)算引擎，幫助工程技術(shù)人員快速建立物理實(shí)體和虛擬模型的雙向通道，能夠按需配置數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，可以大幅降低實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)構(gòu)建成本和使用成本。
四是計(jì)算規(guī)模問題。數(shù)字孿生的采集、存儲(chǔ)、模型的設(shè)計(jì)和應(yīng)用都會(huì)變得更加復(fù)雜，對(duì)系統(tǒng)的軟硬件要求也會(huì)越來越高，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)基于云的部署模式可以有效解決這類問題。
面向數(shù)字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)
1. 連 接 生 命 周 期 管理(C o n n e c t i o n L i f e c y c l e Management, CLM)技術(shù)
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的物聯(lián)能力是一項(xiàng)基礎(chǔ)能力，僅僅有豐富的協(xié)議庫只能解決能不能連得上的問題，還遠(yuǎn)不足以解決連接管理是否最優(yōu)的問題。一方面，數(shù)字孿生體處于持續(xù)的演進(jìn)或變化中，連接也處于持續(xù)的變化中;另一方面，連接會(huì)遇到很多異常狀況，比如，如何識(shí)別異常和修復(fù)連接、如何剔除異常數(shù)據(jù)等。因此，如何解決持續(xù)、穩(wěn)定和準(zhǔn)確的連接是保證數(shù)字孿生高可用的關(guān)鍵。
在設(shè)計(jì)思路上，有兩個(gè)設(shè)計(jì)要點(diǎn)，第一是要建立物模型和連接模型的松耦合關(guān)系，以解決連接對(duì)象不變但連接手段變化的問題;第二是要具有復(fù)合物模型的建模環(huán)境，即通過引用物模型用以搭建更高階的物模型，以解決在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上快速復(fù)刻數(shù)字孿生體的SoS架構(gòu)。
在建模工具方面，物模型和連接模型之間不僅要有便捷的屬性映射能力，還要有派生屬性的零代碼或低代碼構(gòu)建能力，從而助力數(shù)字孿生體建立更加完備的信息集合，比如某些PLC并不能直接采集到設(shè)備狀態(tài)是否作業(yè)的信息，而是需要采集2~3個(gè)點(diǎn)位做與、或、非的組合邏輯計(jì)算才能判斷設(shè)備狀態(tài)，這就是一種典型的派生屬性應(yīng)用場(chǎng)景。
在技術(shù)手段上，需要采用事件—條件—動(dòng)作(Event-ConditionAction, ECA)機(jī)制，ECA機(jī)制不僅能夠?qū)崿F(xiàn)派生屬性的快速構(gòu)建，還能夠設(shè)置報(bào)警規(guī)則用以捕獲異常數(shù)據(jù)，診斷連接中的各類問題。
在模型范圍上，不僅僅是連接模型和物模型的管理，所有的資產(chǎn)及其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都要被模型化管理，即建立泛在連接環(huán)境的數(shù)字孿生體，而且建立了時(shí)間拉鏈的概念，所有的變更記錄都可以被追蹤和被管理，所有的變更都能夠自適應(yīng)的完成連接適配，比如某個(gè)網(wǎng)關(guān)發(fā)生更換，連接模型將重新綁定其對(duì)應(yīng)的連接對(duì)象，連接指令(包括協(xié)議和驅(qū)動(dòng))能夠自動(dòng)下發(fā)至網(wǎng)關(guān)，物模型和連接模型能夠自動(dòng)重新關(guān)聯(lián)，物模型的數(shù)據(jù)按時(shí)間點(diǎn)正確合并了舊的連接模型和新的連接模型。
在數(shù)據(jù)鏈路上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)客觀存在多級(jí)數(shù)據(jù)處理問題，在端、邊、云側(cè)可能部署著多套數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-加 載(Extract-TransformLoad, ETL)工具，造成問題數(shù)據(jù)排查分析極為困難，消耗人力。首先，需要避免的是多套異構(gòu)數(shù)據(jù)ETL工具的部署，要使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)統(tǒng)一的ETL工具做按需部署，即使用同一套ETL工具做多級(jí)部署。其次，需要建立監(jiān)控與診斷系統(tǒng)(Monitor and Diagnosis System, MDS)，監(jiān)控計(jì)算資源和計(jì)算服務(wù)的異常狀態(tài)，并在端、邊、云側(cè)差異化的采取四種容錯(cuò)機(jī)制：Fail-Over、Fail-Fast、FailBack、Fail-Safe，比如在邊緣側(cè)，為了應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴問題，會(huì)較多地使用Fail-Back機(jī)制，較少地使用FailOver機(jī)制。
2.從數(shù)據(jù)采集到指標(biāo)呈現(xiàn)的一體化計(jì)算技術(shù)
數(shù)字孿生對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算的能力要求很高，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)本質(zhì)上就是面向物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，有別于其他大數(shù)據(jù)平臺(tái)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)計(jì)算主要有兩大類需求。第一類需求是純粹的工況數(shù)據(jù)聚合，對(duì)于簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)累計(jì)聚合，通過Historian API實(shí)現(xiàn);對(duì)于短時(shí)間內(nèi)的Tubling/Sliding Window聚合，通過Flink的Window機(jī)制，將聚合結(jié)果輸出到指定的數(shù)據(jù)源。第二類需求是面向業(yè)務(wù)對(duì)象的工況數(shù)據(jù)聚合，在計(jì)算模型數(shù)據(jù)時(shí)，首先要將工況數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)對(duì)象進(jìn)行Join，然后進(jìn)行模型計(jì)算，計(jì)算結(jié)果輸出到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)，并提供API訪問接口。
從上述這兩類需求可以分析得出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎重點(diǎn)要突破三大技術(shù)難點(diǎn)：第一是基于滑動(dòng)時(shí)間窗口的計(jì)算性能優(yōu)化，即算法優(yōu)化;第二是流批一體的計(jì)算任務(wù)的編排，按需配置流式計(jì)算，提升計(jì)算資源的使用效率;第三是異常數(shù)據(jù)的處理，如后序數(shù)據(jù)先到、斷點(diǎn)續(xù)傳等物聯(lián)網(wǎng)特有的情況，如果處理不當(dāng)則會(huì)導(dǎo)致滑動(dòng)時(shí)間窗口的水平線產(chǎn)生錯(cuò)誤，這往往需要計(jì)算引擎配合ECA共同解決。
大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)過十多年的發(fā)展后，市面上的大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎已經(jīng)比較成熟，但是市面上此類組件的最大問題是計(jì)算實(shí)時(shí)性依然不足，很多都是偏I(xiàn)T的應(yīng)用組件，沒有從根本上解決上面提到的三大技術(shù)難點(diǎn)。
為了快速開發(fā)數(shù)字孿生應(yīng)用，除了要有大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎，市面上還出現(xiàn)了兩類與之配套的技術(shù)組件：一是AI數(shù)據(jù)分析工具，能夠?qū)ふ疫吔鐥l件、過程參數(shù)和最終指標(biāo)直接的機(jī)理關(guān)系，從根本上優(yōu)化指標(biāo)，目前市面上的開源工具和商業(yè)化工具繁多，工藝優(yōu)化、設(shè)備效能提升等方面的工程應(yīng)用也在大量出現(xiàn)。二是高度配置的可視化工具，基于WebGL技術(shù)使用漫游圖、爆炸圖等豐富的三維手段(如圖所示)對(duì)指標(biāo)做個(gè)性化呈現(xiàn)。對(duì)于上述兩種技術(shù)組件，需要看到的是：雖然AI確實(shí)能夠幫助優(yōu)化指標(biāo)，但還是要鼓勵(lì)發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，在很多場(chǎng)景中使用可視化工具幫助人作對(duì)比對(duì)照，可在很大程度上規(guī)避錯(cuò)誤和改進(jìn)生產(chǎn)，同樣也能起到優(yōu)化指標(biāo)的作用。
工程驗(yàn)證
金航數(shù)碼SuperLink平臺(tái)基于云、邊、端協(xié)同架構(gòu)開發(fā)，是具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，曾在某工程機(jī)械龍頭企業(yè)完成了邊側(cè)和端側(cè)的部署和應(yīng)用驗(yàn)證，在燈塔工廠改造過程中，保證了持續(xù)、穩(wěn)定和準(zhǔn)確的連接，驗(yàn)證了工業(yè)網(wǎng)關(guān)和連接生命周期管理的能力，支撐了燈塔工廠數(shù)字孿生的運(yùn)行;曾在某航空發(fā)動(dòng)機(jī)龍頭企業(yè)成功實(shí)施了面向工藝過程優(yōu)化的數(shù)字孿生應(yīng)用，驗(yàn)證大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎和基于AI的工藝參數(shù)優(yōu)化工具，有效提升了設(shè)備健康管理水平和產(chǎn)品質(zhì)量，降低了設(shè)備能耗水平。
數(shù)字孿生在制造業(yè)的應(yīng)用越來越深入，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)數(shù)字孿生的賦能作用也在不斷加強(qiáng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)架構(gòu)的方法和關(guān)鍵技術(shù)的研究勢(shì)必也會(huì)引起學(xué)術(shù)界和工程界科研工作者越來越多的關(guān)注。
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數(shù)據(jù)分類分級(jí)方法、標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)用實(shí)踐
