如何在数字化转型中推进和实施数字孪生？

从2017年和2019年Gartner将数字孪生（Digital Twin）作为十大战略性技术发布以来，数字孪生正在从虚拟产品生命周期管理、工业物联网专业技术，发展为企业数字化的核心通用技术。作为企业数字化通用技术，数字孪生为企业的运营创新、产品与服务创新、商业模式创新、管理创新带来了新的机会，本文结合PLM、工业互联网及企业领域数字孪生技术的发展演进探讨如何规划和实施企业数字孪生战略。

数字孪生的技术演进：从虚拟产品技术到数字化战略技术

2021年上海车展特斯拉车主维权事件中，特斯拉分别向市场监管部门、维权的张女士发送了整理为Excel表格的48页6697组后台服务器数据，详细记录了车主在事故前30分钟的车辆状况和驾驶动作。

特斯拉的用户不仅可以通过特斯拉的数字孪生追溯设备的过去和当前使用状况，还可以发现，在使用过程中，特斯拉 汽车 的功能似乎越来越智能，特斯拉 汽车 似乎会越来越懂你。特斯拉通过数字孪生给用户提供了一种“持续智能”，可以持续适配用户、持续优化。特斯拉通过这种服务，每年可以从每辆特斯拉获得超过1200美元的收入。

要构建类似特斯拉这样的数字化产品、服务和商业模式，首先需要理解数字孪生技术的由来、发展及持续演进。数字孪生迄今经历了三个演进阶段：

1、虚拟产品管理发展阶段

2003年迈克尔·格里夫斯（Michael Greives）第一次提出将数字孪生（Digital Twin） 作为PLM的一个概念模型，将虚拟产品纳入PLM的管理范畴，重新定义了PLM。到2011年NASA将“数字孪生”（Digital Twin）列入美国航空航天发展规划，这个阶段是数字孪生的概念形成阶段。这个阶段数字孪生主要被定位为下一代PLM系统的“虚拟完美模型”（Virtually perfect Model）。

2、工业互联网发展阶段

2011年以来，GE公司发布雄心勃勃的工业互联网计划，随后，在GE和西门子、PTC等公司的倡导和支持下，数字孪生作为工业互联网的核心技术得到了前所未有的重视，这个阶段，无论是GE、PTC还是西门子，都不仅将数字孪生用于CAD、CAE、PLM等虚拟产品系统工程，还在设备（APM）、过程控制、网络等工业互联网各个领域以数字孪生和数字主线作为核心技术支持，各个厂商分别发布了设备、网络、过程、产品、生产、运营等不同应用场景数以百万计的数字孪生体。数字孪生通过工业互联网的发展进入到商用阶段，不过迄今大约只有1%的企业资产应用了数字孪生技术。

3、数字化战略技术发展阶段

2017年Gartner将数字孪生列入10大战略技术趋势，数字孪生从工业互联网的核心技术进一步发展为基于物联网的智慧城市和企业数字化的核心战略技术。数字孪生作为战略技术，从复杂系统工程（iMBSE）和工业互联网等特定领域发展为智慧城市和企业的数字化基础设施。Gartner数字孪生分为离散数字孪生、组合数字孪生、组织数字孪生三个基本类型。产品数字孪生也好，设备数字孪生也好，实际都是一种离散的数字体，这样的数字孪生的作用是局部的，Gartner的建议实际是将这种离散的数字孪生能力“组装”起来，打造具备特定的业务模式和运营模式的组织数字孪生（DTO），让企业具备数字孪生的持续智能能力。这样，数字孪生就成为企业数字化的一种核心战略技术。

数字孪生实施路线：从离散可视、数据驱动到持续智能

数字孪生的概念虽然出现已久，但是在企业数字化转型中的应用还刚刚开始，即使引入数字孪生的企业也还处于试点和 探索 阶段。但是在未来一年内，65%的大型企业都表示会投入启动数字孪生项目。未来两到三年，是企业数字孪生建设的战略机遇期，有的放矢的拟定数字孪生战略，无疑将获得先行优势。

目前推行数字孪生的制造企业，基本有两条战略实施路线，一条是从产品数字孪生开始，基于产品数字孪生，实现虚拟样机、虚拟仿真，缩短产品研发周期，降低产品研发成本。典型代表是中车集团如中车株机；一条是设备和车间数字孪生开始，基于设备和车间数字孪生，实现透明化的装备生产、运维和服务。典型代表是树根互联参与的三一重工8号工厂；

从企业战略发展角度，为了实现通过数字孪生构建未来的竞争优势，企业的数字孪生的战略可以按照四个步骤展开：

1、第一阶段：实现离散数字孪生的连接与可见

离散数字孪生,是实现设备、人员等单一的资源数据连接和数据可视以实现资源优化的单一数字孪生体。这一阶段，基于边缘网络技术、设备及资源管理系统，通过选定的设备、流程、系统的数字化连接和数据采集、数字化标识、数字化监测，实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析和预测；目前在不少企业推行的RPA（流程机器人）其实也是一种离散数字孪生的应用。设备的离散数字孪生未来将主要通过设备供应商提供；流程的离散数字孪生主要通过应用软件服务商提供；

2、第二阶段：实现复合数字孪生的互联与数据驱动

复合数字孪生是基于内部离散数字孪生和外部数据资源复合而成的数字孪生体，如一条产线，一个端到端的服务线。数字孪生的复合过程不是简单的数据互通，包括基于 历史 数据的机器学习和模型训练、基于实时数据的模型实时运行和监测。所以复合数字孪生的能力是需要通过一个包括AI和大数据能力在内的物联网平台实现的。符合数字孪生一般通过企业个性化定制实现。

3、第三阶段：实现企业数字孪生的数据驱动与持续智能

企业数字孪生（DTO）重点是面向企业全流程，通过数据孪生监测和驱动的业务运行，形成一种可以持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。在2020年的战略技术趋势预测中，Gartner提出了一个“持续智能”的新概念刚好可以解释企业数字孪生的价值。持续智能指的是基于数字化在线平台实时获取数据流，实时进行情景分析并给出响应方案，实现决策与运营的一体化。企业数字孪生的的建设是一个系统工程，基本的建设内容包括全价值链的数据获取、模型构建、数据监测及支持持续智能的数据与分析平台建设。这种需求很多企业都是存在的，不过大多数企业因为不了解企业数字孪生的概念，可能将这个项目简单等同于大数据中心。

4、第四阶段：实现数字孪生的生态服务与价值共生

将产业上下游的数字孪生组织集合起来，就成为以链主为核心的产业数字孪生，如 汽车 制造商上下游数字孪生体集合起来就可以构成一个包括消费者、供应商、4S店及 社会 服务资源在内的 汽车 产业数字孪生。产业数字孪生将改变传统的产业协同关系，衍生出全新的基于数据和智能的生他服务和价值共生模式。个性化订制、网络化协同最终将体现在客户参与数字孪生、生态伙伴共享产业数字孪生的价值。

数字孪生的创新策略：模型驱动、架构引领， 探索 中前进

从离散数字孪生，复合数字孪生到企业数字孪生、生态数字孪生，数字孪生在企业的应用深度不断加深、实施的复杂性和应用的难度也会逐级加大。在实施的过程中必然面临不确定的风险，在行业内实际还缺少行之有效的数字孪生实施方法。

在复杂系统工程领域，有基于模型的系统工程方法（iMBSE）对产品定义、领域建模与仿真给出了方法论指导；

在虚实融合的数字化方法论层面，德国工业40参考架构、中美工业互联网参考架构也已经发表了发表了相关的架构框架。

但是在企业数字孪生领域，在面向企业运营和流程优化领域，原有的BPM（业务流程管理）的方法论已经不能支持模型驱动、虚实融合的数字化业务模式和运营模式创新需求，企业需要新的业务和运用模式优化方法论。

作者：金蝶软件（中国）有限公司

组稿：李艾离

本文内容仅代表作者观点，不构成购买或投资建议。

简单的说，数字孪生是物联网设备的数字化。数字孪生通过使用传感器收集有关物理项目的实时数据，充当物理世界和数字世界之间的桥梁。然后，这些数据用于创建项目的数字副本，从而允许对其进行理解、分析、 *** 作和优化。

多年来用于描述数字孪生技术的其他术语包括虚拟原型、混合孪生技术、虚拟孪生和数字资产管理。即物理对象的虚拟映射，在问题发生之前先发现问题，监控在虚拟模型中物理对象的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。Hightopo 作为数字孪生技术的排头兵，致力于通过新一代科技手段，提升城市科学化、精细化、智慧化的治理及运行。

拥有三维仿真技术，自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。

在工业领域，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。一 一应对虚拟资产的实际资产，使资产管理三维可视化运营维度更加直观。全域感知、运行监测，并整合历史积累数据进行运算，还要做到快速及时地输出信息。

通过数字孪生技术，不仅能够对工厂设备进行监测，实现故障预判和及时维修，还可以实现远程 *** 控，远程维修，极大降低运营成本，提高安全性。

值得关注的是，在国家新基建政策推动下，5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等通讯网络基础设施以及人工智能、云计算、区块链等新技术基础设施正在高速发展与完善，这样的发展会极大促进中小企业集体性加快信息化的步伐和自动化水平的提升，并给中小企业带来虚实结合的平台基础，特别工业互联网的发展给中小企业应用数字孪生技术带来了更多的可能性。相信用不了多久，中小企业也一样可以用数字孪生技术来为企业赋能，降本增效！

且由于数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点，所以在 5G 技术下，数字孪生将更容易落地。

近年来，伴随着互联网等新技术的加速涌现，物联网、云计算、大数据等技术运用到农业生产各环节，数字农业、智慧农业应运而生。我国智慧农业呈现良好发展势头，但普及程度仍然较低，其中一个原因便是缺少让大多数农民能够直观理解、使用的可视化数据交互方式。

数字孪生是指通过各种传感器，如温度、湿度传感器等集成物理反馈数据，并辅以人工智能、机器学习和软件分析，在信息化平台内创建一个数字化模拟，这个模拟会根据反馈做出相应的变化。

山海鲸可视化通过数字孪生技术， 将物联网设备获取到的数据和3D空间渲染相结合，不仅可以直观的观察大棚种植中的常见的指标信息， 而且可以通过大屏管理中的开关对物联网设备进行直接控制，实现一站式的智慧大棚管理。

整个智慧蔬菜大棚系统分为四个模块，分别是园区概览，环境监测、设备服运维和安防管理，各个模块的数据可以通过山海鲸内置数据源接口和IOT协议与大棚系统进行对接。数据源支持实时刷新，模块内容支持自定义修改和定制化开发。

园区概览通过鸟瞰的形式整体呈现了多个大棚的位置和状态，同时周边图表展现了蔬菜种植的种类，种植的分布，产量分析和产值占比。

昼夜切换

通过点击昼夜切换按钮实现了白天和夜晚效果的切换，通过白天的动态光影和夜晚的灯光展现了蔬菜大棚在不同时间的外观。

区域联动

在3D模型中可以动态配置多个兴趣点位，并且可以对点位进行具体详情的设置。展现中通过点击标记点来展示不同蔬菜种植的具体位置和信息。

由于农业系统中对于大棚种植最重要的信息是大棚的整体环境和天气环境，因此环境信息通过对热力传感器和天气数据的整合，实时向管理人员呈现了当前大棚的环境状态，以便决定是否需要通过控制补光灯和风机对环境进行调节。

管理人员通过观察环境模块中的信息后，可以通过设备管理模块，直接对风机和补光灯进行 *** 作。不同大棚的风机和补光灯通过各自按钮可以实现独立的开关控制。

对于整个园区的安防摄像头进行统一的实时状态监测，通过ONVIF标准实时接入监控信息，并且在3D模型中展现了不同监控点具体的位置。对于管理人员更好的掌握园区当前的真实状况有着很好的辅助作用。

现今，科技已经成为农业不可分割的一部分，在农业智能化已成为我国现代农业发展新方向的背景下，智慧农业正在成为乡村振兴发展的重要路径。在这条路径之中数字孪生技术作为让智慧农业走近群众的关键技术环节，在未来还会有更加光明的发展前景。

斌哥与你一道，盘点2021物联网十大热词，共创2022新未来

物联网的2021年，极不容易的一年。年初，做IoT平台toB业务的涂鸦巨亏上市；年末，做IoT共享出行toC业务的滴滴美国退市。大半年，ofo押金没退多少，还花样作死；一整年，围绕芯片，停产、断供、涨价、囤货、断货，多少做IoT集成的亟待续命。

物联网的2021年，极不平凡的一年。疫情常态化的背后，是5G远程医疗/云监工、非接触式防控/时空伴随者报备、无人驾驶/配送/零售等物联网技术与场景支撑。中美贸易战的核心，是5G/6G等国际标准话语权、数字经济运作规则制定权、数字产业全球占地圈地、新型类OS平台与杀手级应用生态扶植等云大物智链孪下的新 科技 +新应用+新模式之争。

斌哥这就带大家梳理一下，十大热词下的物联网2021年。
一、非接触式防疫

年初到年末，疫情常态化，大伙儿时刻备战、时刻战役。在防疫过程，甚于物联网的非接触式技术，功劳不小。

非接触式通道，把 健康 码、红外测温、身份核验、自助消杀等集成，3－5秒结束全流程。

非接触式物流，可通过无人货车、AGV+机械臂自助卸货，通过机械臂自助消杀，实现货物无人运货、配货的全流程。

这些非接触式场景，均需要物联网的端（温湿度/机械臂/AGV/货车定位等采集）、管（4G/5G/Wifi等）、云（各类应用）能力。
二、5G远程医疗/云监工

从去年起，移动成功落地“5G远程医疗”在武汉火神山医院及多家医院，采集现场视频、环境与患者状态数据，助力一线医务人员将本地医疗数据共享远程专家，实现专家远程诊断。

医生远程问诊，而线上的伙伴们远程观看火神山、雷神山医院直播，为此云监工一词也成了去年年底的网络热词。
三、自动驾驶+网联车

2021的自动驾驶又在坎坷中，前进了一步。

特斯拉的纠纷不断，数据采集风险曝光。蔚小理们、传统车企与BATH等造车大厂缺芯得厉害，交付压力颇大，但他们都在努力创新中。阿里丰富了小蛮驴的无人配送场景，小鹏出了无人马玩具、无人飞行器，华为在不断积极调整车联网战略。
四、Cat1/NB-IoT+5G标准

7月9日，国际电信联盟ITU会议将我国的NB-IoT写入5G技术标准，为此NB-IoT正式纳入5G标准，这是我国在国际领先的标准制定组织的又一话语权的体现。

同样是ITU标准，Cat1作为4G通信LTE网络用户终端的标准，充分发挥其低成本、低功耗、较低时延、较广范围、较高速率优势，已在近两年得到爆发性的增长。
五、无源物联网

无源就是无电源/能量来源的物联网。物联网碎片得很，场景很碎片，所需要采集的传感器种类、功耗需求、区域位置均很多样、分散，为此，可自己获取能源的传感器、物联网装置就非常重要。当然，太阳能、动力转换都可以作为无源的来源。今年快速进步的新型无源，则是通过电磁/辐射转换来实现。比现有的RFID功耗更低，应用场景更广，当然市场价值更大。
六、卫星物联网

目前，物联网仅在陆地覆盖20%，海洋5%，天/太空基本为0，卫星物联网就是通过卫星，把卫星变成基站，要与未来的6G、量子通信等，补足剩余的网络覆盖，与传输速度与带宽的持续提升。
七、双碳+碳追踪

实现国家的双碳战略，碳追踪是关键环节。碳追踪是啥，就是监测碳排放，搞明白碳从哪儿排放的，怎么排放的，排放多少。有碳追踪才能有更好的对碳排放、回收、交易管理。而监测碳排放，用的是物联网的各种传感、传输、云与数据分析能力。
八、数字虚拟人+数字孪生+元宇宙

这几个一并来。物联网的动作捕捉、表情采集，将实体人（虚拟人替身）与数字虚拟人联结；物联网的端管云，将数字孪生的设备、产线、车间、工厂、园区、街道、城市等物体、场景实体与数字体联结；而数字虚拟人+数字孪生就是融合人+物的CPS世界，将人与物与元宇宙的雏形联结。

年初数字孪生（数孪）当道；年中元宇宙火爆（斌哥翻了下朋友圈，在8月初受邀写《元宇宙》一书的荐语，随后元宇宙大爆发）；年末数字虚拟人喷发，表面看得热闹，而物联网便是其技术的里子。
九、物联网安全

年中的滴滴退市事件，可谓物联网安全/网络安全的里程碑式事件。滴滴通过物联网技术，数采近10亿用户，多年的、全国绝大多数的位置、语音信息。这些海量的数据如果没有牢牢掌握在国人手中，国家数据谈何安全。 同样的，越是物联网平台类公司，越是要在保障其平台与生态的物联网数据安全上，慎之又慎、如履薄冰。
十、芯片荒

最后讲芯片荒，因为部分芯片现在还荒着呢。车联网的雷达、动态控制、影像芯片，物联网/5G场景通用的USB、网卡、模拟芯片，价格暴涨10倍、50倍，甚至100倍。天灾、人祸，已道不清。

芯片这事，不被掐脖子的话，还得国产当自强，国人当团结。
2022年的物联网，斌哥期望有三：

一、杀手级应用不再搁又搁。物联网杀手级应用一直在说，却一直耽搁。斌哥希望，2022年产业互联网杀手级应用真正涌现，特别是在与垂直产业结合的5G、工业互联网、车联网三个方向。

二、新技术概念不再割又割。年初起，不知多少吃瓜群众，在股市K线上、投资圈内、传销窝里，被区块链、量子技术、数字孪生、数字货币、NFT、虚拟数字人、元宇宙……割韭菜。斌哥希望，来年物联网与VR/AR、区块链进一步融合，进一步夯实数字孪生底座，支撑元宇宙框架搭建，促进电商30（虚拟直播）、数字虚拟人、产业数孪的真正落地。

三、半导体芯片不再鸽又鸽。最后，由衷希望2022年，现在还囤着芯片的，有一定利润，就抓紧出吧，见好就收。切记：吃相=死相。
罗胖在今年的跨年《时间的朋友》为百度5G云代驾（通过5G远程 *** 控无人车，实现代驾）代言，期待5G云代驾能成为新一年的杀手级应用。
来自专栏

数字孪生可以完全绕过现实实物，直接通过 *** 控数字孪生体进行模拟、仿真和预测。能够解决困扰已久的虚拟世界和现实世界连接交互的问题，充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，面向产品全生命周期过程，具有可观的应用价值。

数字孪生技术可模拟出螺丝、设备、城市，也能复现精密复杂如人体的内在结构。

在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行仿真测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，还有参数调整带来的变化。数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。

可以实现对物理设备的几何形状、功能、历史运行数据、实时监测数据（如轴承震动、转轴转速、定子电流、功率等）进行数字孪生建模，改变了传统的实体设备运行的“黑箱”状态，可实时监测设备各部件的运行情况。

将实体设备的历史故障与维修数据、实时工况数据，与故障诊断知识库相连，利用机器学习技术和知识图谱技术分析数字孪生体的情况，实现实体设备的故障检测、判断、定位与恢复。

同时在预测性维护方面，售后维护人员通过数字孪生体实时收集产品的各项内在性能参数关系曲线，分析各项性能偏差，提前预判产品零部件的损坏时间，以便主动、及时和提前提供维护服务，避免设备非计划停机带来的损失。

在新产品投入使用之前，可以利用数字孪生预先对生产计划排程，订单管理，质量管理，物料管理和设备管理，进行建模测试，找出最优方案，帮助企业缩短新产品导入周期，提高产品交付速度。缩短设计开发时间。数字孪生技术运用起来已经熟练掌握的Hightopo拥有独立自主研发、高性能引擎组件、一站式协同作业链以及可视化赋能产业生态的多项优势。

多年来始终坚持国产化，不依赖第三方商业或开源库，其自主研发核心产品可满足工业物联网现代化、高性能，不局限于单一平台的跨平台数据可视化需求；在技术领域追求极致性能，组件可承受万级甚至十万级别数据量。支持低代码完全贯穿全产业链做数字孪生产品，依托工业互联网平台实现装备的预测性维护与健康管理，已实现智能化、无代码、可配置的产业数字化管理。

在网络化协同方面，创建供应链流程和供应链上所有相关业务信息的镜像，可以实时监控执行情况，识别具有差异或结构故障的低效运行的供应链流程，提出针对具体企业及整个供应链物理资源和人力资源的最佳利用方案，提升运营效率，实现产业价值链的增值。例如，斯凯孚构建了全球供应链网络的数字孪生模型，员工通过分析实时同步的、可视化的供应链运行情况，就可以协调全球供应商的生产规模和运营计划，实现供应链的全球化协同。

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