2023数字孪生技术理念白皮书

R 互时科技 RZONTECH 数字李生技术理念 白皮书12023 信息模型在数字李生应用中的基石作用 互时科技出品2023.08 R豆时利热数字生技术理念白皮书（2023) 目录 /Catalogue 摘要，引言. 2 、企业数字化战略 3 二、数字李生一企业数字化转型的支点 4 三、数字李生应用成熟度 镜像层与描述层应用的显著差异 6 四、信息模型 数字李生的基石 8 1.数字李生信息模型的概念8 2.数字李生信息模型包含的信息9 3.数字李生信息模型的研究与推厂10 4.数字李生信息模型相关规范及标准11 5.数字李生信息模型好坏的评据12 6.数字李生信息模型更新、维护及应用13 五、数字李生信息模型客户价值14 结束语16 参考文献 17 R时利技数字李生技术理念白皮书（2023） 摘要/Abstract 本白皮书围绕过程制造业、基础设施及高端装备等行业需求，系统性讲述数字李生及作为其基石的信息模型相关概念、技术、应用场景及客户价值。白皮书分析了传统信息化与数字化的差异，并认为数字李生技术在企业数字化转型过程中能发挥支点作用。数字李生应用具有不同成熟度等级，目前国内主要应用处于镜像层与描述层，这两个层级的应用及在功能、应用场景、客户价值上存在显著差异。信息模型通过构建单一数据源的数字底座，实现高质量的工业数据治理和分发，支持特定场景的减负增 效以及跨场景的数据流转，是数字李生技术的基石，对于推动企业数字化转型具有至关重要的价值。 R时科技数字李生技术理念白皮书（2023） 引言/Introduction 不确定性是当前人类社会环境的重要特征。对企业尤其是制造业企业而言，无论是在供应链、市场需求、研发、制造等环节下，还是在宏观经济、社会及地缘政治环境等要素下，都面临着不确定性、不稳定性、复杂性及模糊性的巨大挑战，业内也基于这些特征将当下定义为VUCA时代。而 想要化解不确定性，企业需要向数据驱动的模式进行转型，从而具备快速感知、分析及决策的能 力。正如中国工程院院士邬贺所总结的，“数字化转型是应对不确定性最有效的举措”。企业必须通过数字化转型在不确定的时代赢得相对的确定性，才能得以生存发展。 国家在政策层面对于企业数字化转型也给予了高度重视。2023年2月，党中央、国务院联合发 布的《数字中国建设整体布局规划》将数字中国建设的意义提升到了新的高度，极大推动了国内企 业数字化转型的步伐。2023年4月，国家发改委发布的《政府投资项目可行性研究报告编写通用大纲2023年版》中，也首次在国家层面明确提出政府投资项目应考虑实施数字化交付。 与此同时，随若数字化转型应用的规模化及深入化，包括数字李生、大数据、人工智能、云计算、5G、物联网等在内的数字化转型相关支撑技术也备受关注，其中数字李生技术更被视为数字化转型的重要支点，成为当下的应用热点。 本白皮书主要围绕过程制造业、基础设施及高端装备等行业需求，系统性讲述数字李生及作为其基石的信息模型相关概念、技术、应用场景及客户价值，以期望为国内企业数字化转型提供助 力。 引言(02) 数字生技术理念白皮书（2023） 01章 DigitalStrategy 企业数字化战略 探讨数字李生技术之前，需要先提及企业的数字化战略。企业数字化战略是企业整体战略的子集，它与产品战略、销售战略、市场战略、人才战略等属于并列关系。数字化战略的根本诉求是通过对IT和数据的利用，支撑企业战略目标的实现，其最终仍是为业务所服务。 为实施数字化战略，企业需要搭建出数字化基础，来支择企业的诸多数字化行为。数字化基础主要包括研发、生产、供应链等环节的数字化资产信息，信息的质量与可用性，员工的数字化能力和数字化转型意愿，以及相应的企业文化等。现实中，企业往往会低估数字化基础的价值[1] 第1章企业数字化战略（03) R时利技数字李生技术理念白皮书（2023） 02/章 DigitalTwinKeystoneofDigitalTransformation 数字李生--企业数字化转型的支点 国内信息化建设推进近30年来，廉置疑在提升企业运营效率等领域发挥了可观的价值。但在实施过程中，传统信息化模式也暴露出一定的局限性：业务驱动及点状建设模式容易导致信息孤岛；聚焦于点状、局部的效率提升，而无法实现全局优化；以及在实践过程中更多关注人，而较为忽视物这一关键生产要素等等。数字化转型的意义就在于去突破传统信息化的局限，实现企业从信息化向数字化的跃进，更大程度上发挥数据价值。 要想实现这一跃进，首先需要了解下信息化与数字化二者之间的差异。这两个概念紧密相关，但也存在显著不同，在现实中往往容易被混淆。 信息化、数学化概念的相关性主要体现在两者是一脉相承的。数学化是信息化发展的高级阶段：数字化并不是对信息化的革命，而是一种进化，是通过对企业以往信息化系统的整合优化，满足企业数字化时代的生产运营需求[2] 同时，信息化、数字化在特征上也存在显著差异。具体如表1所示。 信息化敌字化 企业更多只湿将原先线下的模心业务流程搬到线上：等物理世界完全解器，重构，净模至数宇世界，企业业务可驻立 业务运行世界企业业务本质上还是在物理健界内开属，信息系统仅提供支择， 行在政字理界：企业验大品服分的沟用协作，设计，生产，销 美活动器可以在数字世界甲实现， 数据谱义 没有解决数退语义的闻照，随有语文内客均由人来定义与解读。初步解决了数据语文的问题，系说的识宽判断，动作控制、反值 监别等都已具备了一定的语义内客， 参与度高，全业业务量由人主导的，分析决策整于人工经验：参与童任，人尺需要确应敢字世界的指令；数据自动流转很大程 改错、事美的分析决属，而非人工控验， 人的参与度同时季在大量的手动数据录入，扫得、拍脱等繁余工作量。图上避免了签究的手动歌报录入，数据查询等工作量：更多基于 数据角色业务流理恶核心，数据只量信息化系统退行过程中的副产物。数提量核心，数据作为全业数字资产，赋能业务活营、决策， 典型例子传疮OA、ERP、MES等敏件件。 递过数字化建领，基于全量全检度信惠模型的新一代工业软件 例IM5D4D管速施工管理系统等 ，表1：数字化与信息化特征差异 第2章数字李生=企业数字化转型的支点（04） R时利技数字李生技术理念白皮书（2023） 换个视角，从生产力与生产关系的维度来分析，也能很好辨别出信息化与数字化的差异。在信息化时代，企业生产力的核心是人，在数据的获取、整合、使用等环节依旧需要人的深度参与，随之带来的自然是高昂的人工和时间成本。 而当企业实现数字化转型之后，以往难以获取或需消耗大量人工、时间成本才能获取的数据，可以被更高效率、低成本地获取；以往依赖于人工经验的数据分析、洞察手段，升级为专业高效的数字化分析工具；以往需要人工发现、解决的问题，在数据驱动模式下可以被智能识别，并自动找到科学的解决方法。企业的核心生产力已从信总化时代的人，转变为数据及其相关的分 析、应用工具。 同时，在信息化时代，企业内部不同专业、部门以及不同企业之间都存在着一定边界，也就是所谓的“信息孤岛”，造成彼此间的信息隔离。而数字化转型则打破了这些边界，实现了数据的有效贯通；这意味着跨专业、部门及企业内外部的协同成为可能，企业的生产关系将被重构。 因此，从本质上来说，数字化转型实现了企业对于其生产力和生产关系的重构，并基于此产 生更高的业务价值。 需要注意的是，数字化转型的前提是将物理世界完全解耦、重构、建模至数字世界，得以构建一个独立于物理世界的数字世界，而其中的核心支点就是数字李生技术。而相较金融、零售等服务型行业而言，过程制造业、基础设施、高端装备等都属于资产密集型行业；其实体对象复杂，物理属性丰富，可复制性差，实现数字李生的难度也随之提高。 第2章数字李生-=企业数字化转型的支点（05) RE时机技数字李生技术理念白皮书（2023） 03/章 DigitalTwinApplicationMaturitySignificantDifferencesBetweenApplicationsofMirrorLayerandDescriptionLayer 数字李生应用成熟度 一镜像层与描述层应用的显著差异 根据现有国际标准，数字李生应用被分为不同的成熟度等级。按照IEEEP3144数字李生成熟度 模型标准草案，基于成熟度不同，数字李生应用可分为镜像、描述、诊断、预测及自治5个等级 层次逐级提升（详见表2)[3]。 Level5具备自治能力，完全由系统自主决策、执行、反馈形成闭环，对自然人的依赖 Autonomous|自适险降为0. Level4Predictive|预测 融合数理模型，基于历史数据和当前生产条件，模拟和预测未来状态 辅助用户决簧 数理模型持续修正，确保模型实例与目标对象行为模式一致。 Level3 信息模型不但需要描送实体现状，还需要集成设计要求，配置管理成为关键诉求；融合第一性原理模型，分析战诊断特定场景的间题成因，辅助用户分析和决策： DiagnosticI诊断同时，基于真实数操持续修正第一性原理模型实例，确保模型实例与目标对象 行为模式一致。 Level2 构建目标实体复系、具有语义的统一信息模型，以指述其现状；信息模型及时更新与维护，以保证实例始终与目标对象保持一致； Descriptive|描述同时，提供多维度、多尺度的数据分发能力，在模型对象化管理的基础上实观 情换化信息展示，辅助用户分析间题。 Level1建立2D、3D或VR模型，叠加有限的应用场景数据，例如设备OEE、HSE等， Mirror|镜像实现目标实体在特定应用场票下的信息可规化表达， 表2：数字李生应用成熟度5个层级及对应模型 自前国内的数字季生应用主要集中在镜像层，描述层应用也开始逐新增多。二者及其分别对应 的可视化模型、信息模型，在具体功能、应用场景、客户价值等多个维度存在显著差异（详见表3）。 第3章数字季生应用成熟度==镜像层与描述层应用的显著差异（06） RE时利技数字李生技术理念白皮书（2023） 镜像层（可视化模型）描述层（信息模型） 颖域(domain)一般仅账集在日标实体特定，单一领域，例如机械， 腰盖度 空间、时间空调继质，一股仅累焦于日标实邻特定组度或害单一组件， 不考感情量化及关联关系。 时阅装度一般仅景售案个时阅节点，或者装室的时阅区间 要差日标实体光整领减，及各领域之润的互动 空阅维度，聚集目标实体完整约组度，及与其性系统的互动。时间组室，量道日标实体全生命用期。 自能力一般离不开人的与，具有半自治能力，可以自主完成部分工作及业务决策；当然，复车操作仍感离不开人， 集成及男立系统，与目标实体及其他系姚不沟通，或非常有限的 互操作能力集成、通信，具有与目标实体及其他系就的通信及数据交换能力。 一股仅用于直观展示实体对象的形状、位置信惠，多作为企业单一数据源的数字医摩，并可自动分发经过治课的数据 应用场景 给其信系，是企业数字化转型的关健， 以加强人机交互，应用烯景单一。应用场限广阔， ?表3：镜像展、描述层应用存在显著差异 概括来说，可视化模型与信息模型最大的差异体现在局部与全局的区别上。可视化模型好比 于“盲人摸象”，能“摸”到的永远只是局部信息；这些信息无法实现与目标实体保持一致的完整描 述，无法解决目标对象的能观性。而信息模型则与生俱来就包含全局的概念，它将所有的局部信息进行关联使之成为场景化信息，实现目标实体在领域、时间、空间等各个维度的完整描述。当然，二者之间的差异性还体现在是否全生命周期覆盖、集成及互操作能力、应用场景等诸多方面。从这些差异性中可以看出，相较于信息模型而言，可视化模型的客户价值较为局限。 目前国内多数企业对数字李生的认知，尚停留在镜像层的可视化应用上。这一认知现状对于企业进行数字化转型顾有阻碍。因此，突破这一认知并完成信息模型的构建，可以说是当前数字李生工作的核心任务，也是推动企业实现数字化转型的