数据驱动【一】 | 数字孪生体的学术实证研究

导读：数字孪生体数据派的认识比较独特，工业4.0研究院为了推进数据派的体系，启动了系列研究。本文翻译自学术论文，作为系列的一部分，供行业人士参考。

数字孪生体（Digital Twin）是一个比较新的名词，最早是由Shafto等人公开提出的（2010、2012；Schroeder等人，2016，p.13）。然而，在2000年代初期，诸如Grieves（Grieves & Vickers, 2017, p.13）和Främling等人（2003）已经提出了与数字孪生体非常相似的想法。

本文介绍了数字孪生体概念前身的一些情况。这些概念与数字孪生体的当前愿景有一些相似的特征，但还不能称为数字孪生体。

Brussel等人（1999）描绘了“holons”概念，意即子整体/亚系统/整体元，是“Holonic制造系统”（HMS，或称全能制造系统/合弄制造系统）的具有分布式控制结构以及自治和协作的构造模块。Holonic制造系统是 IMS计划中提出的新一代制造系统（译者注）。

日本Holonic制造系统图示

这种holon模块可以合作实现共同的目标，对干扰作出反应并优化流程。

HMS保护三个基本构造模块：

（1）产品holon，包含有关产品本身的信息，例如有关产品本身的信息，例如有关产品生命周期和物料清单的最新信息；

（2）资源holon，用于资源分配，由物理（资源）部分和信息处理部分组成；

（3）指令holon，是“一个负责按时且准确执行工作的活跃实体”。

Wong等人（2002）介绍了智能产品的概念，并研究了其对产品生命周期的影响。

他们将智能产品定义为至少具有以下某些特征：

1) 独特的特性

2) 与环境沟通的能力

3) 可以保留或存储有关自身的数据

4) 可以表述其特征、生产要求等

5) 参与或作出与自身命运相关的决定的能力

软件代理程序使得智能产品能够解决上述第4和第5项功能。Wong等人将软件代理（software agent）定义为“一个独特的软件过程，可以独立推理、对其它代理程序及其环境引起的变化作出反应，以及能够与其它代理程序协同合作”。

相关图例显示了罐装酱料带标签的示例。该标记用于通过本地或远程网络将产品连接到有关其自身及其软件代理的信息。（Wong等人，2002）

Hribernik等人（2005）采用了Wong等人（2002）的上述定义描述“产品虚拟形象”（Product Avatar）概念的属性。在虚拟现实中，每种产品都有一个称为“Avatar（译音名为：阿凡达）”的数字化副本。

Avatar具有自主决策的能力，并且本身是一个独立存在的对象。一种以产品为中心的方法（Hribernik等人，2005，2006）被提出，旨在让产品本身来管理与产品相关的信息，并充当与自身相关的信息之间的链接。

在传统方法中，信息是由各方存储的，因此不容易获得。通过访问产品生命周期中收集的数据，可以优化操作、维护和维修。

Främling等人（2003）提出了一种基于代理程序的体系架构来管理产品在其整个生命周期中的信息。每个产品都有一个对应的称为“代理”的“虚拟配对”（Främling等人，2003，p.5），这是一个与其它代理（可能还有人）交互的资助软件组件，会对产品的变化作出反应，并为实现特定目标而行动（Wooldridge@Jennings,1995; Holmström等人,2002,p.41）。可以通过Internet访问产品代理，并且可以访问产品信息（Främling等, 2003）。

Grieves（2005）引入了镜像空间模型（MSM, Mirrored Spaces Model）概念，该模型由真实空间、虚拟空间和空间链接组成。虚拟空间中的对象链接到真实空间中的物理对象，并翻译其状态。镜像空间模型（MSM）通过在整个生命周期内提供产品数据来实现产品生命周期管理。

MSM先是更名为IMM（信息镜像模型），后来才演变为Digital Twin这个名称（Grieves & Vickers, 2017, p.93-94）。Grieves（2011）在他的书中以PLM（产品生命周期管理）为基础，展示了虚拟产品的价值，并进一步发展了IMM概念（Grieves & Vickers, 2017, p. 93）。

Grieves通常被误认为是数字孪生体概念的创造者，即便是Shafto等人（2010）首先提出了“Digital Twin”这个术语。

Kiritsis等人（2011）将智能产品定义为“包含不同智能级别的传感、内存、数据处理和通信功能的产品系统。”

产品的智能分为四个级别：第1级的产品没有任何智能，到第4级的产品则具备决策和通讯能力，并能够与环境进行沟通。智能产品可实现数据采集，进而实现PLM的信息闭环。由于可持续获取产品的最新状态，因此制造企业可以从产品的实际使用中获取数据并改善维护操作。智能产品将重点从产品类型转移到单个产品。

信息物理系统（CPS, Cyber-Physical Systems）的概念与数字孪生体紧密相关，因为数字孪生体也可以被视为“信息物理系统中的信息部分”（Autiosalo, 2018, p.243）。

Lee（2008, p.363）将CPS描述为“计算机与物理过程的集成”。在CPS中，传感器数据会被采集和分析，以控制物理过程（Alam & El Saddik, 2017, p.2050-2051）。

从Scopus数据库可以看出，CPS概念比数字孪生体早出现了几年，与CPS相关的出版物数量是数字孪生体的20倍。信息物理系统可以看作是引向数字孪生体发展的另一条路径，因为CPS可以使用数字孪生体来处理传感数据，以及控制物理系统（Alam & Saddik, 2017）。

对CPS概念及其与数字孪生体概念的相似性，进一步的研究不在本文的讨论范围之内。

作为结论，数字孪生体的前身解决了以下问题：

1) 在哪里存储产品数据？

2) 如何在各利益相关方之间共享数据？

3) 如何存储和管理与PLM相关的数据？

4) 如何赋予产品智能？

5) 产品之间如何通信？

数字孪生体的当前愿景也解决了这些问题，而且自21世纪初以来，技术已经取得了相当大的进步，因此将功能扩展到新的水平。

值得注意的是，产品代理的后期概念，例如Främling等人（2013）提出的概念与当前的数字孪生概念非常相似，这对于数字孪生体研究中心正在进行的“数字孪生制造”（Digital Twin Manufacturing）非常有帮助，可以在工程上逐渐逼近理想状况。

数据驱动作为数字孪生体数据派的核心特征，需要对范式有深入认识，本文作为第一篇引经据典的文章，便于严肃的学者继续相关研究。