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国内外学术研究现状
数字孪生的背景在世界上时间都不长，从2010年第一篇的论文开始到现在2020年，也就十年的时间，在世界上做数字孪生的企业也不是特别多，数字孪生技术牵涉的领域是非常广，而且在多领域多技术多管理的角度上去融合形成那个产品的话确实是很难，没有十年的时间甚至没有大量的案例没有很多的应用的一些机会去给你做这样的事情还是需要我们大家去共同探讨共同学习。
2010-2015年发表的数字孪生文献较少，单年论文发表量少于10篇。
2016-2019年数字孪生文献发表数量进入快速增长期，2016年发表24篇，2017年发表12篇，2018年发表321篇。
2019年发表数量超过600篇，其中 2019年占了近10年发表总数量的50%以上，预计在未来几年，数字孪生论文发表数量还将呈现迅猛增长趋势。
GE通用电气Predix
GE通用电气Predix是数字孪生的领军人物，而且对于大飞机的数字孪生做的是非常好。他把整个大飞机的节点、他的里面的一些通讯、他的一些模型，飞机在空中飞行的时候他的整个控制，能掌握到这个飞机的所有的一些参数，能够进行有效的预测这些零器件什么时候换，什么时候去更换，用什么样的方法去更换等等，所以在飞机领域里面他是做的比较好的。
西门子MindSphere
西门子也是近几年在数字孪生里面做的比较好的。西门子从做一个工业控制系统，做工业控制软件最后到IT最后到收购数字孪生的包括设计软件公司、代码公司、包括物联网公司它在大量的收购，实际上从这个发展的趋势来说从做自动化控制这样的企业来说，他们在OT或IT的探索里面来说他是有优势的，因为在整个控制的协议都是他们在制定，所以在整个流向、数据的管理、数据的分析，当这台机器在生产的产品的时候他直接上是把这个机器的产品的工艺质量设备物料都已经用OT的代码程序来实现他的管理。所以在整个的OT和IT的融合中，我感受到在Ot的自动化控制派生出来的管理是比从管理在探索自动化控制，从OT到IT要强很多，而IT里面的大数据在整个的云平台的管理工作流很有优势，所以这就是为什么今后要做系统要做OT和IT的用户。
木星数字孪生平台
木星数字孪生平台是我们华龙迅达11年来的数字孪生的技术，我们20年代的自动化的技术，我们有10几年的数字化的技术，我们有将进五六年和腾讯一起的云平台技术，所以说我们利用这个技术我们打造了从数字孪生设备到数字孪生生产线到数字孪生车间一直到数字孪生工厂的基于云运用的一个数字孪生平台。
数字孪生技术平台
数字孪生它实际上它是一个从数据的获取一次到数据的应用到数据的管理，所以他可以帮助企业解决高质量发展遇到的一些问题，比如说行业的供给侧的结构性改革，比如说全产业链一体化的建设，比如说经济运行质量和效率。在整个的生产过程当中人机料法环属性他是怎样的关系，整个的产品的设计到产品的生产，包括它的参数的管理，包括他的整个的预警预测包括实时的分析，它都是应该依靠模型来做事情，我们建立不同的模型而进行不同的有效的管理，在整个的数字孪生平台它是离不开工业互联网的体系，在整个工业互联网的建设过程当中他是支撑数字孪生的一个核心的一个底座。
数字孪生技术他离不开自动化控制技术， 因为只有在自动化控制领域里面寻找他的模型，他管理才可以继续有效的跟踪分析， 所以说整个工艺过程当中最直接把工艺进行控制的就是装备 所以说这个设备你是不是一个智能装备，是不是一个智能的生产线，你的控制系统是不是智能的取决于你的管理是不是智能的。还有很多像是智能工厂、智能服务、智能赋能技术和工业网络等等。这就是全产业的数字孪生的应用，数字化生产的新模式，网络化协同的新模式，服务化转型的新模式，产业链数字孪生新标准，这都是数字孪生里面要进行有效管理的。还有工业互联网的安全保障 ，大家都知道现在的数据安全比防线很重要，你在生产线上你的数据被人家黑了之后 你的工艺就会改掉，你生产就是那个次产品，所以这个数据安全也是很重要。
自从做了数字孪生之后，我们12个人花了一年的时间，我们现在就可能做到从批次的排产，生产过程之中这个产品生产二维码打码之后，基于二维码打码后的全链条的物流跟踪，在今后他又到了仓库里面入库到出库到零售到消费者，最后这个产买走了，我们12个人一年时间我们就做到了，这就是云平台给我们带来的价值。就是123产业链从原辅料的生产到产品的生产一直到产品的消费形成这个全链条的跟踪，我们现在都用工业互联网平台数字孪生。
整个数字孪生我们理解为就是四个部分，四个部分基于数字孪生可以很好的把产品能够完善起来。首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准。还有一个就是连接，机器端至云端的数据连接，基于规则引擎和产品打通，实现海量设备数据的存储，计算及分析。还有一个是计算，边缘计算与云计算的无边界服务。还有管理，在整个的过程当中实现机器端和管理端的深度融合。所以在这个过程当中把这四个应用过程当中数字链条全部梳理完了，包括管理上的所有的一些业务所有组件所有的工具能够应用上去，那我们的企业一定会做一个很好的产品出来。
数字孪生的定义是什么？我认为数字孪生就是设计者的数据工艺参数在生产线上能很好的把控、贯彻、执行。根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？在整个过程当中，我们建立数字化管理的架构体系，整个原辅料种植，加工数字孪生的应用，工业生产数字孪生应用，商业数字孪生的应用，零售户应用和消费者应用等。这里我们在整个的过程当中我们要进行一个业务的驱动，要进行平台的驱动而且还有一个技术的驱动，还有标准的驱动，所以在整个的体系建设过程当中一定是要一种平台思维，我们用数字化平台的建设一定要把30年的管理思想变成模型，使这个生产的生产线每一台生产线设备都是30年思想的模型。
在整个技术框架过程中，我个人理解，应该把雾计算放在其中，以雾计算技术为核心的数据采集、边缘计算和反向控制，再就是机理模型，工具化数据建模和高性能模型分析求解，还有就是数字孪生，高保真的单级、系统级和SoS级数字孪生，还有区块链，基于金坷垃的产业数据追溯和贯通，最后是赋能工具，生态化赋能工具。
首先我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网；第四个是时序数据库，在整个的工业互联网建设工程当中时序数据库是一个很重要的；第五个是数字建模平台，在整个过程当中数字建模平台是今后所有管理者做工业的一个利器；第六个是数字孪生平台；第七个是微服务平台；最后一个是移动应用平台。基于前面的整个平台架构，我们探索行业智能制造新模式，通过工业互联网云平台，我们利用这个平台之后我们通过数采，建模，仿真构建数字工厂，实现虚拟制造，例如生产前虚拟仿真，生产中实时仿真，生抽回溯仿真，产品制造全过程仿真，设备运行状态监测仿真等。我们在这里打造了一个基础的平台。
在平台的基础建设上我们采用了很好的一个标准配置的底座就包括基础制造云平台从边缘呈层从Laas层到Paas层一直到SaaS层，建立了一个完整的工业互联网平台的一个基础建设。在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。
我们通过数据采集要实现工厂数字化，通过建模实现业务模型化，通过仿真实现制造虚拟化，通过标准实现建设一体化，我们构建五类服务，就数据采集服务，数据建模服务，虚拟制造服务，大数据分析服务包括产品全过程全生命周期服务，设备全过程全生命周期服务，移动应用服务，二维码关联与验证的服务，包括虚拟供应链坚持的服务。实现了四大赋能，就是为快速适应市场变化，快速响应产品需求赋能；为卷烟产品的个性化定制，服务型制造赋能，为提高均质生产能力，促进产品质量水平提升赋能，为卷烟智能制造生态体系，实现卷烟制造转型升级赋能。
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