智能制造下產品數字孿生體全生命周期研究

陸劍峰，夏路遙，白 歐，余 濤，李兆佳

(1.同濟大學電子與信息工程學院CIMS研究中心，上海 201804；2.智能云科信息科技有限公司，上海 200082；3.企業數字化技術教育部工程研究中心，上海 201804)

0 引言

隨著數據采集技術、信息技術、互聯網技術的發展，制造業進入數字化時代。在數字化的背景下，制造業領域面臨著新的挑戰[1]。美國、德國、和中國相繼提出美國智能制造領導力聯盟計劃、工業4.0和中國制造2025等先進制造戰略。其共同目標是實現智能制造[2-5]。智能制造是指具有信息自感知、自決策、自執行等功能的先進制造過程、系統與模式。從產品整個生命周期來看，通過將數據的實時傳輸、基于模型的仿真和優化、大數據分析和預測等手段與制造過程的各個環節深度融合，實現對物理制造世界中實體的了解、分析和優化，以創造出能對制造業的各個方面產生積極影響的“制造智能”[6-7]。信息物理融合是智能制造的重要使能技術之一。而作為實現信息物理融合的首選手段，數字孿生得到了工業界、學術界和政府的高度重視[8]，并被應用于解決實際的工程問題。自2016年以來，全球權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner一直將數字孿生技術作為十大戰略科技發展趨勢之一[9]。在此背景下，本文從數字孿生的概念及其發展出發，基于數字孿生在制造各領域全生命周期中的應用提出數字孿生體全生命周期，進一步利用產品數字孿生體全生命周期的運行機制對其進行驗證闡述。

1 數字孿生概述

1.1 數字孿生概念的發展背景

數字孿生的概念雛形起源于1969年美國國家航空航天局(national aeronautics and space administration，NASA)在阿波羅項目中構建的“物理孿生體”，它反映了正在執行任務的空間飛行器的狀態[10]。數字孿生的概念模型是由美國密歇根大學的Michael Grieves教授在其產品生命周期管理(product lifecycle management,PLM)課程中提出的“與物理產品等價的虛擬數字化表達”概念。該概念采用數據虛擬表達物理世界中特定裝置形成數字復制品，希望以此進行真實環境、條件和狀態的模擬仿真測試和分析[11]，并于2005年被稱為“鏡像空間模型”[12]，于2006年被稱為“信息鏡像模型”[13]。2011年，Grieves教授與NASA專家John Vickers共同提出數字孿生的概念，即三維模型，包括物理實體、虛體以及二者之間的連接。該三維模型一直沿用至今，同時Grieves教授認為數字孿生是在設計與執行之間形成緊閉的閉環[14]。至此，數字孿生概念初步形成。但是Grieves教授并沒有對其進行具體定義，數字孿生具體定義是NASA在面向飛行器/系統撰寫的空間技術路線圖中呈現的。數字孿生是一種面向飛行器或系統的高度集成多科學、多物理量、多尺度、多概率的仿真模型，能夠充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，在虛擬空間中完成映射，從而反映實體裝備全生命周期過程[15]。此后，該概念得到國內外學者不斷地補充和完善。比如國內陶飛等認為數字孿生是以數字化方式創建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環境中的行為，通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優化等手段，為物理實體增加或擴展新的能力[16]。同時，陶飛對Grieves提出的三維模型進行了擴展，增加了孿生數據和服務，形成數字孿生的五維模型，包括：物理實體、虛擬實體、服務、孿生數據和各組成部分間的連接[17]。

1.2 數字孿生的概念解析

上述數字孿生的概念和特征傳達給研究者的是某個產品、某個流程在其生命周期中的一個具象表達，是一個包括物理實體、虛擬實體以及虛實之間的交互迭代，并最終以實體對象或行為到虛空間全要素層級映射、虛控實為目標的體系，所以稱之為Digital twins(區別于Digital twin)。其實，從上述數字孿生概念的最初描述到概念模型的成型和完善，可以看出在這個體系中都是以某一物理實體對象進行孿生映射。這里的物理實體對象不僅關注其本身屬性及行為規則，還關注該實體對象從產生到目前時間節點所累積的迭代信息，可以被稱為面向對象的數字孿生。比如，Grieves給出更廣泛的面向對象數字孿生定義，即為一組虛擬信息結構，充分描述從微觀原子水平到宏觀幾何水平的潛在或實際物理制造產品[18]。莊存波等對產品數字孿生體的內涵進行系統闡述，提出產品數字孿生體的體系結構，并給出在產品設計、產品制造、產品服務階段數字孿生體的實施途徑[19]。陶飛等提出數字孿生車間的概念，闡述了數字孿生車間的系統組成、運行機制、特點、關鍵技術等[20]。

面向對象和面向過程的數字孿生演化過程如圖1所示。

圖1 數字孿生演化過程

通過數字孿生技術構建物理對象某一時間段的數字孿生體。該數字孿生體是虛擬空間中物理對象屬性、行為規則等靜態與動態數據的集成，并且與物理對象進行雙向交互。這種雙向交互僅限于物理實體的這一段時期。但是在客觀世界中，物理對象是不斷發展的，物理對象所需承載的信息不斷累積并由前一階段傳遞到下一階段，其信息具有流動性、時變性、迭代性特征。因此，物理實體對象的數字孿生過程需要考慮數字孿生體在其全生命周期中一直處于動態演變狀態。這個孿生過程可被稱為面向過程的數字孿生，包括“以虛擬實”、“以虛映實”和“以虛控實”。同時，制造企業希望的是將廣義的數字孿生技術應用于產品設計、制造與服務管理等產品全生命周期中，以提高產品研發效率和質量、降低研發成本、實現快速響應市場的目的。經上述分析，面向過程的數字孿生體是對物理對象全生命周期的全過程進行跟蹤描述[21]。此時，數字孿生體成為物理對象在虛擬空間中的另一條生命線，不會隨物理對象的消亡而消亡。

2 數字孿生體全生命周期

數字孿生是利用數字化技術對物理實體對象的特征、行為及性能等進行描述和建模的過程和方法，也稱為數字孿生技術。而數字孿生體是指與現實世界中的物理實體完全對應和一致的虛擬模型，可實時、精準模擬和預測自身在物理空間中的行為，是一種精準映射模型。因此，可以說，數字孿生是技術、過程和方法，數字孿生體是對象、模型和數據[22]。

分析物理對象全生命周期的數字孿生體，需要將面向對象和面向過程的數字孿生相結合。從面向過程的角度出發，每一個階段的數字孿生體都與物理實體交互，且不同階段數字孿生體間彼此交互。從面向對象的角度出發，物理對象不斷地迭代更新，其數字孿生體在生命周期中的每一個階段都承載著上一階段傳遞的信息。隨著信息技術的發展，物理對象的數字孿生體逐漸聚焦于將物聯網、人工智能、云計算等新一代信息技術與其每一個階段相融合。數字孿生體作為物理對象在其生命周期中的另外一個虛擬的“生命體”，在與物理對象相對應全生命周期的每個階段會被賦予特定的功能。

本文根據數字孿生體的特征和功能，將其生命周期分為三個階段。第一個階段為數字孿生體前期階段，即數字化胚胎階段，其功能為以虛擬實；第二個階段為數字孿生體中期階段，即數字化映射體階段，其功能為以虛映實；第三個階段為數字孿生體后期階段，即孿生體互長階段，其功能為以虛控實。數字孿生體全生命周期如圖2所示。

圖2 數字孿生體全生命周期

2.1 數字胚胎階段

由上文分析可知，數字孿生體是物理實體對象在其生命周期中的另一個“生命體”。生命體的最初狀態是胚胎，因此數字胚胎是數字孿生體的最初始狀態。

數字胚胎是在物理實體對象設計階段產生的。此時，物理實體對象不存在于物理世界中。數字胚胎先于物理實體對象出現，所以用數字胚胎去表達物理實體對象的設計意圖是對物理實體進行理想化和經驗化的定義。這個數字胚胎可以看作是對物理實體對象進行理性及經驗性物理屬性和功能屬性認知后的一種虛擬表達。而這種理想化的定義和設計會一直延續存在于物理實體對象和數字孿生體的整個生命周期，在物理實體對象生命周期的下一個階段將會被制造成物理實體。這是由虛到實的實現過程，所以數字胚胎在這一階段的功能是“以虛擬實”，即用基于經驗或上一代物理實體對象構建的虛體，去擬化將要被實現的物理實體對象，從靜態表達展示物理實體對象幾何信息上升到也能反映物理實體的功能和性能的動態領域[23]。同時，數字胚胎經過不斷地設計修改后高度逼近真實物理實體，雖還會和未來實現的真實物理實體有差距，但也可以指導物理實體對象的實現過程。

2.2 數字化映射體階段

數字化映射體階段的功能主要是“以虛映實”，通過對物理實體對象的多層級數字化映射，建立面向物理實體與行為邏輯的數據驅動模型。孿生數據是數據驅動的基礎，可以實現物理實體對象和數字化映射對象之間的映射，包括模型、行為邏輯、運行流程，并且這個映射模擬會根據反饋，隨著物理實體的變化而自動作出相應的變化。

數字化映射體除了集中物理實體對象的幾何模型和機理模型，數據是其最核心的要素。理想狀態下，數字化映射可以自我感知多重的反饋源數據進行自我處理、自我存儲及可視化，從而幾乎實時地在數字世界里呈現物理實體的真實狀況，實現全面呈現、精準表達和動態監測。而數字化映射的前提是物理實體對象實現數字化改造[24]。這些數據源于數字胚胎階段的數據傳遞、物理實體、運行系統、傳感器等，涵蓋仿真模型、環境數據、物理對象設計數據、維護數據等，貫穿物理實體對象實時運轉過程的始終。數字化映射體作為模型和數據存儲平臺，采集各類原始數據并將數據進行融合處理后，可通過模型定義、數據綁定、可視化等手段，動態驅動可視化對象狀態變化，從而真實反映物理對象的狀態和行為，實現信息縱向和橫向貫通及信息流在物理空間的透明可視。

2.3 孿生體互長階段

孿生體互長階段是數字孿生體全生命周期最后階段，也是數字孿生體成型和具備智能化的階段。該階段數字孿生體繼承了前面兩個階段的數據、模型和功能，同時借助大數據挖掘、智能算法以及新一代信息技術，按照“知識模型-智慧決策-精準執行”的方式精準控制物理實體對象，以達到“以虛控實”的功能目標。

在此階段，數字孿生體可以根據物理實體對象的運行機理和服務需求，進行機理和數據驅動建模[25]。由機理和數據演化的知識模型可以增加物理實體對象的智能性。知識模型一方面是根據現實世界中物理實體和過程的內部機制、物質流的傳遞機理建立起來的精確數學模型；另一方面是通過對系統釆集的大量觀測數據運用模式學習和統計學等理論進行充分分析，建立系統輸入變量、可觀察變量以及預期輸出變量之間的模型，即以數據為基礎發現系統模型[26]。數字孿生體機理和數據雙驅動的知識模型除了可以依賴物理實體對象的先驗知識、實際經驗和運行機理，也可以通過傳感器的實時反饋信息歷史數據進行深度學習、精確模擬及分析預測。最終實現對物理實體對象當前狀態的評估、對其過去發生問題的診斷，以及對未來趨勢的預測。這些都可為實體對象的指令下達、流程體系的進一步優化提供全面、精準的決策依據，大幅提升分析決策效率，實現對物理空間中實體對象的精準控制和執行。

3 智能制造中產品數字孿生體全生命周期的應用

物理產品作為實體對象在其生命周期內的演化是一個多層級、分階段，且相互交互協同的立體反饋模型，經歷概念設計、產品工藝設計、產品制造、產品使用和維護以及產品報廢和回收。在智能制造的背景下，物理產品是物理域和信息域的結合體，需要完成數據收集、處理、分析、決策、預測等功能[27]。因此，通過構建能精準和完全描述物理產品的產品數字孿生體對物理產品進行全面細致的分析、決策和預測，發現物理產品在設計、制造和使用階段的缺陷或問題，然后解決這些缺陷和問題，加速了智能產品的創新設計[28]。

從數字孿生體的起源和發展現狀來看，其應用集中于物理產品的設計和運維階段；但從上述分析的數字孿生體全生命周期來看，產品數字孿生體的作用不局限于設計和運維階段。本文從產品數字孿生體在設計、制造和使用階段發揮的作用來理解其全生命周期。

在物理產品設計階段，首先需要充分理解用戶的需求或意愿，需求決定產品的結構、配置、功能以及產品微小的差別[29]。而產品是由多個零件配置而成，因此需要建立用戶需求與產品配置之間的關系。客戶給出的需求通常是文字版本，產品在設計階段的模型是虛擬的。這種對應關系需要在虛擬空間中進行映射。在實際的制造場景中，新一代的產品通常會根據需求在舊一代的產品上迭代改進，作為生命不會終止消亡的上一代產品數字孿生體已經在研發、制造、使用、報廢階段中迭代優化并附積了大量信息。這會給新一代產品的設計和研發提供借鑒模型。作為先于物理產品“出世”的數字胚胎也是產品生命周期數據積累的伊始和唯一模型，集成了產品的三維幾何模型、產品關聯屬性信息、工藝信息等。同時，需要專業工藝人員根據經驗知識總結和工藝理論進行工藝流程的編制，即將產品設計模型轉變為制造方法及步驟和工藝參數，然后將產品數字胚胎模型和設計文檔傳遞到制造階段。如果產品直接進入物理生產系統進行生產，產品生產的容錯度比較低，所以可以通過構建生產數字孿生系統對產品數字胚胎進行生產仿真，形成產品真實尺寸、裝配參數和次品信息等反饋到產品設計階段，對產品的設計研發進行再優化。產品數字孿生體全生命周期如圖3所示。

圖3 產品數字孿生體全生命周期

產品數字胚胎經過生產數字孿生系統生產仿真后，進入真實的生產制造車間進行生產。此時，生產數字孿生系統是物理生產車間的數字孿生體。生產數字孿生系統是生產過程中全部生產要素、生產流程及其邏輯關系等在虛擬空間的真實再現[22,30]。生產數字孿生系統也是遵循數字孿生體生命周期的發展過程，在產品生產制造階段，通過傳感器采集產品實時變化數據和生產實時數據，經生產系統傳輸到生產數字孿生系統中的數字孿生引擎[31]中進行數據處理、數據存儲和數據分析。這樣實現物理生產系統生產過程和生產數字孿生系統的實時映射和精準決策達到以虛控實的功能，最終交付給用戶的是實例產品和唯一產品模型。此時，作為唯一模型的產品數字孿生體，經過生產系統制造完成后，已經具備和物理產品一樣的實例行為。

在產品使用和運維階段，物理產品的所有使用狀態變化、組件變更信息、產品性能的退化信息都將反饋到產品數字孿生體。物理產品在進入使用服務階段，往往隨著使用時間推移和使用次數增加，會出現零組件故障、磨損或損壞的情況而去更換部分組件。而產品數字孿生體與物理產品始終保持一致，會自動響應產品的組件變更信息[21]。同時，也會根據用戶平時使用產品的習慣數據去分析對哪些行為和使用狀態會增加對產品的損耗，以給出用戶使用建議，幫助用戶更好地維護物理產品。產品數字孿生體會實時跟蹤檢測產品的性能參數并分析這些性能參數在物理產品使用過程中的變化規律，以便和性能退化標準進行比對，得出性能偏差指向。這樣研發設計人員根據性能偏差指向在新一代產品的研發設計過程中進行改進。

4 產品數字孿生體的發展趨勢

產品數字孿生體是產品的另一個特點鮮明的生命體。本章根據對產品數字孿生體全生命周期的分析并結合目前產品數字孿生體的發展現狀，得出未來產品數字孿生體值得研究的問題和發展趨勢，主要包括全價值鏈化、高度實體化和信息技術集成化。

4.1 支撐全價值鏈的優化。

目前，產品數字孿生體的發展已經趨向全生命周期的覆蓋，從產品設計階段到產品制造階段到產品服務階段都有一定程度的研究，但是產品數字孿生體全生命周期的演化過程也只是以時間為前提的生命線。正如上文所述，面向對象的產品的實現是一個在多層級演化下價值集成的過程。本文在分析面向對象的產品數字孿生體演化過程是以產品價值完成集成為前提的，并沒有詳細分析產品數字孿生體在價值集成的過程中充當的角色。可以預見，未來產品數字孿生體也會將向產品全價值鏈化方向發展，產品數字孿生體將會發展成產品全價值鏈的信息集成信息。這不僅僅是共享產品的信息，也是在空間上基于唯一信息模型的全價值鏈服務模型協同，最終形成以產品數字孿生體為唯一模型在產品全生命周期和全價值鏈中交互的發展模型。

4.2 虛實的深度融合化。

數字孿生體一直被定義為物理實體對象在虛擬空間中的完全映射體，但是目前無論是產品數字孿生體還是生產系統數字孿生體，都是研究人員根據實際需求進行局部建設。這是因為目前的信息技術手段不能夠支持實體對象的完全信息化。但是在某些領域(比如航空航天領域的發動機)，其數字孿生體應用的成功程度取決于產品數字孿生體的逼真程度，即虛實的深度融合[19]。復雜產品系統具有多物理性、多領域性及多學科性，其數字孿生的過程將變得復雜困難(比如航空發電機需要在其內部部署千個傳感器完成采集數據工作)。因此，如何將基于多物理性、多領域性的數據和模型都集成到產品數字孿生體，是建立產品數字孿生體繼而發揮產品數字孿生體精確模擬、智慧決策、精準預測和控制的關鍵[32-33]。

4.3 新興信息技術的集成應用。

在應用技術層面，目前實體對象的數字孿生體或系統空間并沒有新興信息技術，如虛擬現實(virtual reality,VR)、增強現實(augmented reality,AR)、移動計算等融合的很好。例如，在產品制造過程中，AR是根據服務需求獲取物理空間信息并推送更有價值虛擬信息的信息通道，因此數字孿生體應該充當處理AR獲取到的信息，然后進行加工的角色，再通過AR將加工好的虛擬信息推送到物理空間中。所以AR和產品數字孿生體的技術架構融合可以達到智慧決策和精準執行的目標。而通過將VR技術和移動計算基數引入到產品的設計過程和制造過程中，研發人員和生產人員將完全沉浸式的虛擬空間中實現產品設計研發階段和虛擬產品的互動，在虛擬場景中獲得物理世界中一樣的感知和反饋。因此，類似于AR和VR這樣的新興信息技術與產品數字孿生體的融合以實現更高層次的虛實融合將是產品數字孿生體的發展方向之一[34-35]。

5 結論

數字孿生解決了虛實空間孤立存在的問題。數字孿生體在物體對象的全生命周期中實現數據閉環并與物理對象進行雙向流動，充分挖掘、利用了物理空間全生命周期中產生的數據。本文從實體對象本身和實體對象發展過程兩個維度，分析數字孿生和數字孿生體的定義，進一步給出數字孿生體全生命周期的概念和特征，最后用產品數字孿生體全生命周期詮釋和映證數字孿生體全生命周期的概念。