數字孿生與工匠精神

張靖笙

     筆者第一次接觸數字孿生（Digital twin）這個概念是2017年伊始，筆者的好朋友、北京航空航天大學的陶飛教授給筆者發來了他和研究團隊最新發表的一篇論文《數字孿生車間------一種未來車間運行新模式》，陶教授的最新研究成果讓我眼前一亮，當時有種經過漫長的航海后看到了新大陸的感覺。

     建模仿真和圖形學等計算機輔助設計（CAD）方面的理論與技術筆者早年也是接觸過的，這源于本人在上世紀九十年代初期的大學本科考上的是工科華南重鎮---華南理工大學，所學的就是一個徹頭徹尾的工科專業-----船舶工程，雖然我就讀是一個關于大型工程和機械的專業，而我當年對計算機產生了異乎尋常的濃厚癡迷，在華工良好的學習氛圍和實習條件（華工當時就有成體系的小型機到微機的機房供我這樣的窮學生上機實習）的支持下，我這個計算機愛好者的相關技能也在與日俱增，當時我自學計算機知識并沒有轉行的考慮，本來是想結合本專業將來搞CAD方面的工作，在那個信息科技還很稀缺的年代，工作上能沾點電腦的光也是很酷的事情，當然隨著我在校期間考過了高級程序員的計算機水平考試，我在船海系還真成了這方面稀缺的人，所以畢業設計也是真的搞了CAD的課題。回想當時我們的水平，除了編程解算各種工程方程式外，也只是能用計算機輔助做一些制圖和圖形化輸出的工作，記得我當年在AutoCad軟件里面打開一個不知道從哪里找回來的美國航天飛機的三維結構圖矢量模型，旋轉不同的角度來觀察這個航天飛機的結構，充滿了膜拜的感覺，這恐怕也就是當年我國工程師水平和夢想巨大差距的體現了，當然，后來我參加工作去了仿佛更熱門的銀行崗位，從此也偏離了自己CAD工程師的想法，近些年在緣分的使然下，我能和包括陶飛教授在內的工業界專家和朋友發生了一些合作交集，讓我這個務“虛”多年的IT人也重拾了當初工程師的夢想。

     美國Michael Grieves教授指出，物理對象具有信息的等效性，所有的物理對象都包含用于描述自身的信息，如幾何性質、材料特性、功能用途等，人類智慧使我們有能力從物理對象中找到和提取信息，以滿足我們的特定需求，正是由于產品信息等效性的價值，產品信息可以作為避免生產過程中浪費的物理資源的替代品，諸如時間、能源和材料，正是由于產品在本質上具有雙重性-----它們既是物理的，也是信息的，所以在工業制造過程中創建物理產品的同時，可以通過有效的信息采集而同時創建與之如影隨形的虛擬產品，從產品的全生命周期的角度，我們可以通過產品的信息屬性來完成很多特定的任務，這樣就可以在許多情況下顯著地減少物理資源的使用，虛擬產品雖然不是物理產品的替代品，但擴大這些虛擬產品的使用范圍和程度，可以有效地減少物理資源的浪費，而虛擬產品的成本，也就是信息的成本，雖然初期應用信息的成本也可能是巨大的，由于使用信息并不會帶來信息資源的損耗，而物理資源總是有限的，所以長期來說使用虛擬產品的信息成本肯定是會大大低于物理資源的浪費的。數字孿生的概念最初正是Grieves教授于2003年在美國密歇根大學的產品全生命周期管理課程上提出，并被定義為三維模型，包括實體產品、虛擬產品以及二者間的連接，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。作為一種充分利用模型、數據、智能并集成多學科的技術，數字孿生面向產品全生命周期過程，發揮連接物理世界和信息世界的橋梁和紐帶作用，提供更加實時、高效、智能的服務。

     搞過工業的朋友就知道，嚴謹細致是所有做工業的人都應該具備的基本素質，所謂工匠精神就是對產品高品質的持續追求，“工匠精神”的基本內涵包括敬業、精益、專注、創新等方面的內容。德國工業給我們帶來的啟迪，遠不止生產和制造，如何保證企業的可持續性發展，才是最大的挑戰，成就世界頂級產品質量，是需要幾代人專注在產品品質上孜孜不倦的追求和堅持。而對于一個組織來說，一個持續性的壓力來自如何用最少的資源做更多的事情，理論上每種產品的生產可以找出完成物理任務的最小資源數，而在實際執行任務過程中在這個基礎上還會消化更多的其他物理資源，精益的理念是希望用信息資源替代掉這些其他物理資源的消耗，從而讓生產剛剛好沒有浪費，當然最小數量的物理資源是信息不能替代的。而實際上，尋找和確定最小資源消耗量是個反復探索和實踐的過程，大自然中要找到完成任務最有效的做法是在實踐中嘗試任務的所有可能的組合，這個過程必然需要有更多的物質資源耗費來配合，所以，過去在沒有有效信息技術配合之前，生產活動中的物理資源的信息存儲于個人的頭腦之中，豐富經驗的熟練技術工人是實現精益理念的核心，如何通過組織管理和職業培訓來實現工人滿足精益生產的要求是關鍵。

      而如果已經生產很長時間的產品很少或者沒有變化，可能幾乎不需要通過信息的手段來同時創建虛擬產品，實際上，這種情況下所依賴的信息都是過去事件的歷史，如果假定現在、將來跟過去一樣，那么確實不需要任何額外的信息了，因為我們知道怎么設計、怎么生產、供應商如何執行，因為我們有生產歷史，有和供應商長時間的合作記錄，所需要的信息都包含在歷史記錄之中，當然我們也非常清楚用最小資源數完成生產任務的方法。

     而在互聯網帶來的新時代，新的需求、新的機會層次不窮，這帶來的問題是，用戶可能更喜歡競爭對手的新產品帶來的新體驗，滿足21世紀需求的商業模式，我們也可以稱之為“工業互聯網”，越來越多的工業生產能力和資源通過互聯網與客戶、供應商和合作伙伴結合成協同創新和生產的緊密聯系，這種情況下產品光有精益對用戶來說不再有任何作用，產品也必須是創新的，而創新意味著變化，原來生產中所掌握的信息和經驗很可能也過時了，因為創新要進入一個未知的領域，因此肯定會有資源的浪費，信息可以用來減輕風險和減少不確定性，在原先耗用物理資源的地方，只要有可能，都應該盡量使用信息，例如：

ü  在產品設計階段，我們需要對產品設計的所有方面有更高的預見性，需要執行更多產品性能分析和仿真，還需要提前進行產品的集成和概念驗證工作；

ü  在產品制造階段，我們需要更多仿真與產品設計相結合的過程，為了盡可能早地捕獲潛在的制造過程問題和產品質量缺陷，我們也需要知道供應商制造過程狀態的持續信息；

ü  在產品售后服務階段，我們需要了解更多產品在實際使用中的各項狀態信息，越早發現關于質量問題的信息，就越能采用更低成本的方式來補救和解決。

     通過信息資源來降低物理資源的消耗讓創新和精益從財務的角度找到了相互兼容的目標，只追求創新而不追求精益的企業，存在消耗了大量的資源反而得不償失的巨大風險；追求精益而不追求創新的企業，雖然能維持短期的盈利水平，但最終肯定會被追求創新的競爭對手所超越。所以在這個劇烈變化的世界了，工匠精神所追求的產品生產過程不但是精益求精的，還必須是不斷創新的，我們不僅需要關注在當前產品制造中如何減少資源的浪費，同時也要不斷創建新的信息和知識，用這些新的信息和知識支持我們對產品的持續的創新，包括新的設計、新的工藝、新的生產方式和新的商業模式等等，產品的信息屬性在新工業時代中越來越重要的情況下，“工匠精神”的基本內涵還必須加上“信息意識”這樣一條素養。

    如何通過信息來實現工業生產中的創新與精益的要求，成為新工業時代發揚“工匠精神”的一個新命題和新要求，我們分析普遍的工業的生產過程中的信息需求，我這里提煉成三個方面，第一個是生產要素方面，第二個是生產計劃方面，第三個是生產活動方面。

    首先是生產要素方面，生產要素就是為了滿足生產的需要的一些物理資源的要素，包括了人員、設備、工具、環境、物料這樣一些我們在生產的過程中需要消耗的物理資源，生產的過程需要對這樣一些生產要素的靜態和動態的物理屬性、狀態、關系、能力等等的信息進行采集，在這個信息采集、存儲、加工處理、傳播、分析和應用的基礎上來支撐我們生產過程中的生產計劃的編制和生產活動中的各項工作的管理決策和控制的需要，這個就是生產要素層面管理的信息需求；

    其次是生產計劃方面，現代化工業大生產都是需要有組織有計劃的，生產計劃需要考慮在滿足對產品的時間、成本、質量等等要求和約束條件前提之下，全面了解和綜合考慮與計劃的生產活動有關的各種生產要素本身及其能力的限制，根據生產要素的實際情況來對將要開展的生產活動進行合理的組織規劃和任務安排；

      然后就是生產活動方面，生產活動就是在訂單驅動、在生產計劃的指導下把生產要素按照一定的關系和流程組合起來，完成特定的生產任務這樣一個過程，這個過程要滿足產品的質量需求、用戶功能和其他的客戶需求、還有企業自身的其他需求，我們在生產活動的過程控制里邊需要對過程中各種生產要素，包括人員、設備、物料、環境、產品等等，以及和這些生產要素相關的生產活動進行檢測、分析和動作控制，比如我們要對生產設備的動作控制，對于產品的質量檢查，對于物料的加工等等，這里面都涉及到了圍繞著這些生產要素在生產活動中，我們要通過對物理資源的檢測手段來獲取一些能夠支持這些生產活動信息的過程。

      我們可以從這三個方面去看工業生產過程中的信息需求，然后回顧工業信息化的一個演變過程，就是可以從生產要素、生產計劃、生產活動這三個方面的信息管理工作來回顧演變過程。

      第一個階段就是完全沒有信息化，沒有電子計算機之前，其實我們整個工業的生產都是在物理空間中完全都是靠人工來完成信息管理的工作，生產要素信息主要是通過人工的記錄在一些紙上,通過紙或者口頭這樣的方式來傳遞,這樣一種方式,自然就很難做數據統計分析了,而且這種信息的準確率和準備性和使用效率也比較低, 生產計劃主要就憑人的經驗來制定, 用手工的方式來完成,那么制定生產計劃本身對于計劃者的能力和經驗的要求就很高,選擇余地也很少,也很難去優化它；而在生產活動里面，我們對于產品的質量檢測也好，對于生產過程的管理也好，基本上是靠人的感官去完成監測，依據人的經驗來判斷，然后控制的過程也是靠人工操作來調整，包括操作設備等等，所以我們可以看到在工業信息化的第一個階段，生產過程中只有物理空間，一切的信息都依賴于物理空間里邊的人工處理。

     第二階段的時候，我們在工業生產里面引入了一定的計算機信息處理系統，比如我們對生產要素的信息管理就引入了人力資源管理、設備管理、物料倉儲管理、產品數據管理這樣一些信息系統，但是這些信息系統的數據采集錄入基本上也是人工的方式，跟第一階段相比的信息系統，就是把原來用紙來記載的一些生產要素信息電子化的過程；然后在生產計劃方面雖然已經引入一些計算機建模技術，可以開展一些基于數據模型的生產計劃的形成，但是這種生產計劃基本上都只是局限在產前，就是靜態條件下產生的，相對來說是在比較理想化假設的情況下做出生產計劃，在實際的生產過程中有可能受到各種干擾，各種干擾讓這種生產計劃遇到很大執行上的困難，就有一句話叫做計劃跟不上變化快，計劃調整不能支撐變化要求，計劃很容易就過時了；生產活動中雖然也引入了數字化儀表技術，可以結合這種數據化的儀表和計算機處理的綜合應用，可以提高監測結果的科學性和準確性，提高控制的精度，但這種控制過程還是人工干預,所以必然在信息的傳遞上會出現較大的延遲,很容易造成了和實際生產環境相脫節。第二階段雖然已經出現了信息的空間，但是信息空間和物理空間之間還是要靠人工來完成連接，就是用人工輸入的方式把物理空間的一些信息錄入到計算機系統的信息空間里面。

      后來工業也走了這么多年的兩化融合，其實完成第三次工業革命要求的信息化工業化的融合，我們需求生產要素信息現在通過物聯網的技術，可以實現生產要素信息的數據自動化采集，例如用RFID和傳感器可以實時地去采集一些數據，然后通過物聯網可以替代原來數據人工錄入信息系統，從這個層面來說生產活動中信息空間和物理空間有了一定的交互了，通過物聯網技術來實現這種數據的自動采集和錄入，解決了數據的實時性問題，然后我們在生產活動上可以將這些實時采集的生產要素數據，根據一些擾動的情況來動態調整和優化生產計劃，以此來改進生產過程，物聯網提高了生產過程控制的實時性，但是我們還是看到整個生產過程的智能性和一體化協同生產全局協調能力還是不夠的。

      經過前面三個階段，現在第四次工業革命也進入了工業信息化的第四個階段，就是如何實現生產活動中物理空間和信息空間的進一步融合的問題，雖然當前工業生產中信息空間和物理空間存在一定的交互，但是這種交互還不能滿足智能化生產的需要，一方面是預測性不夠，第二方面智能工廠需要通過互聯網協調這么多的企業內外部的生產的能力和資源，這種全局的一體化協同制造能力需要更大范圍的信息空間和物理空間有更加實時的交互和融合，所以我們從全球的范圍來看如何實現工業生產中物理空間和信息空間的進一步融合是當前各國共同面臨的難題，是實現智能制造的迫切的需要。

數字孿生的概念就是能夠有效地實現物理世界和信息世界實時交互和融合的有效方法，數字孿生是一種集成的多物理、多尺度、多學科屬性，具有實時同步、忠實映射、高保真度特性，實現物理世界和信息世界交互與融合的技術手段。因為前文提到的滿足新時代創新和精益要求的智能制造目標，是需要多種物理資源生產要素的實時融合和集成，所以要先解決生產活動過程中代表物理資源的信息實時交互和融合的問題，數字孿生的概念是一種很好地解決智能生產過程中的多種要素、能力、資源的融合以及協同制造的機制，它有三方面特點：

第一特點是數字孿生所提出的信息空間里面的虛擬對象，比如虛擬產品、虛擬設備、甚至虛擬的人、虛擬場所，它們都是對應物理空間里面物理對象的忠實映射，而因為物理空間里面各種類型的對象很多，所以在信息空間里面對物理對象的各項狀態的數據進行有效的集成，才能解決是物理對象的忠實映射，就是鏡像這樣一個概念，我們這里可以看一個例子，就像現在我們發射到太空的衛星，同時有一個虛擬的衛星可以實時地反映一個物理衛星的運行狀態；

第二個特點是在信息空間里面存在的虛擬對象的生命周期是跟物理空間的物理對象的生命周期是重合的，換句話說，信息空間里面的虛擬對象和物理空間里邊的物理對象的變化是同步的，是共同進化的，并且能夠不斷地通過這樣的手段來積累相關的知識和信息；

第三個特點是我們在信息空間里面的虛擬對象不僅能夠對物理對象進行忠實映射、進行描述，它更大的作用是在于我們可以在信息空間里面基于對模型的優化來優化我們物理空間里面的物理對象，這樣來實現更加合理的生產計劃和活動控制。

     驅動我們越來越多使用信息空間中的虛擬產品和實施產品全生命周期管理還有另外一個原因是：我們將持續改進對物理世界的理解以及模擬物理對象的能力，隨著一切皆可數據化的工業大數據積累，我們對物理世界的理解每天都在增長，而且能夠持續地建構不斷增長的關于物理世界如何運轉的知識和信息，與此同時，我們的計算能力也將繼續呈指數級增長，這意味著不僅能增加仿真的粒度和精確性讓我們可以尋找更精益的生產方案，并且用新增長的知識和信息嘗試設計更多新的產品。

      因此我的結論是，在數字孿生的實踐中不斷學習，在基于工業大數據的深度學習中持續創新，是大數據新時代“工匠精神”必須的表現。

（本稿完成于2018年10月7日，如需要引用，請注明出處，同時祝愿中國繁榮富強）