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摘要當前,全球工業互聯網發展如火如荼,為數字孿生提供良好孵化床,各種應用場景加速落地,應用領域范圍不斷拓寬,無論是制造業、還是城市管理(智慧城市)等領域都是熱點。

  【儀表網 行業標準】近日,由中國標準化研究院等單位起草,TC159(全國自動化系統與集成標準化技術委員會)歸口的國家標準計劃《自動化系統與集成 面向制造的數字孿生框架 第4部分:信息交換》征求意見稿已編制完成,現公開征求意見。
 
  數字孿生是推進工業互聯網發展實現工業 4.0 的先進使能技術和方法,廣受學術界、產業界關注。當前,全球工業互聯網發展如火如荼,為數字孿生提供良好孵化床,各種應用場景加速落地,應用領域范圍不斷拓寬,無論是制造業、還是城市管理(智慧城市)等領域都是熱點。
 
  據統計,截止目前共有來自美國、中國、德國等40多個國家,超過160家機構的500多位研究人員開展了數字孿生理論與應用研究,并有相關研究成果發表,同時西門子公司、特斯拉公司、ANSYS 公司、通用電氣公司等全球知名企業開展了數字孿生在相關領域的落地應用實踐。如在制造領域,以德國西門子公司為代表的企業研究了將數字孿生技術應用于產品的設計、生產、制造、運營、服務、回收等全生命周期過程。國內北航數字孿生小組在2017年提出了數字孿生車間的概念,闡述了數字孿生車間的關鍵技術,探索了數字孿生與大數據、云計算、人機交互、信息物理系統等技術的關系,開展了數字孿生在設計、制造、服務領域的應用研究,并與國內 12 家單位共同發起了數字孿生會議。在航空航天領域,美國國家航空航天局(NASA)、洛克希德·馬丁公司、美國空軍研究實驗室等開展了數字孿生在飛行器結構優化、狀態監測、壽命預測與健康管理等方面的應用研究。在交通領域,特斯拉公司、DNVGL 船級社公司、SNC-蘭萬靈公司(SNC-LAVALIN)等研究了數字孿生在汽車、船舶、火車等領域的應用。此外,在電力、醫療、智慧城市等領域均有相關企業和科研單位開展數字孿生的應用。與此同時,國內北航數字孿生小組提出了數字孿生五維模型,并和相關企業共同探討了數字孿生五維模型在衛星/空間通信網絡、船舶、車輛、發電廠、飛機、復雜機電裝備、立體倉庫、醫療、制造車間、智慧城市10個領域的落地應用探索。
 
  我國國家發展改革委、中央網信辦印發《關于推進“上云用數賦智”行動培育新經濟發展實施方案》,工業和信息化部出臺《智能船舶標準體系建設指南( 征求意見)》,上海和雄安等地均在城市規劃中提出打造數字孿生城市。Gartner 連續3年將數字孿生列為未來十大戰略趨勢,Global Market Insights 預測數字孿生市場在2020—2026年將保持 30%多的穩定增長,從目前的40多億美元增長到350多億美元。由此可見,發展工業數字孿生意義重大。然而,多年的數字孿生理論研究與應用實踐中,發現存在以下問題:缺乏數字孿生相關術語、系統架構、相關模型、數據等標準的參考,導致不同用戶從不同的應用維度與技術需求層面出發,對數字孿生有不同的理解與認識,模型間、數據間、模型與數據間、系統間集成難、一致性差、兼容性低、互操作難等問題,從而造成數字孿生研究和落地應用過程中存在交流困難、集成困難、協作困難等問題;以上問題嚴重阻礙了數字孿生的進一步發展與落地應用,亟需相關標準的指導與參考。
 
  本文件是《自動化系統與集成 面向制造的數字孿生框架》的第 4 部分,給出了參考體系結構中實體之間信息交換的技術要求。本文件等同采用ISO 23247-4:2021《自動化系統與集成 面向制造的數字孿生框架 第4部分:信息交換》。
 
  本文件做了下列最小限度的編輯性改動:
 
  ——刪去了ISO前言和引言,按照我國國家標準規定重新起草了前言和引言;
 
  ——參考文獻的順序按我國國家標準規定重新進行了編排。
 
  本文件規定了參考體系結構中實體之間信息交換的技術要求。包括用戶實體和數字孿生實體的用戶網絡要求、連接數字孿生實體內子實體的業務網絡要求、將設備通信實體連接到數字孿生實體和用戶實體的接入網絡要求、將設備通信實體與可觀測制造元素相連接的鄰近網絡要求。
 
  本文件的主要技術內容包括:
 
  ——數字孿生參考模型的網絡視圖;
 
  ——用戶網絡中信息交換的要求;
 
  ——服務網絡中信息交換的要求;
 
  ——接入網絡中信息交換的要求;
 
  ——鄰近網絡中信息交換的要求;
 
  ——附錄 A 技術討論—制造用數字孿生框架的實施方案;
 
  ——附錄 B 動態調度使用案例;
 
  ——附錄 C 高級計量用例;
 
  ——附錄 D 材料移除操作優化用例;
 
  ——附錄 E 增強型 G 代碼示例。
 
  本文件的實施可支持創建可觀察制造元素的數字孿生,包括人員、設備、材料、制造過程、設施、環境、產品和支持文檔。數字孿生有助于檢測制造過程中的異常情況,以實現實時控制、預測性維護、過程內適應、大數據分析和機器學習等功能目標。數字孿生通過不斷更新相關的操作和環境數據來監測其可觀測制造元素。通過數字孿生實現過程和執行的可見性,進而增強制造運營和業務合作。

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