在圖中,前部的是登月艙模擬器,后部的是指令艙模擬器(圖片來自NASA)
NASA在其特定的工程實踐中,首先認識到了建設物理孿生的重要性。隨著計算機、網(wǎng)絡技術的高速發(fā)展,特別是軟件技術與仿真技術的高度發(fā)展,使得各種物理孿生對象,從功能上、行為上完全可以用計算機系統(tǒng)進行仿真替代,在此基礎上,提出數(shù)字孿生的理念,就成為水到渠成的事了。
NASA基于其成功的工程實踐,在之后2010年發(fā)布的Area 11技術路線圖的Simulation-Based Systems Engineering部分中,首次提出了數(shù)字孿生(Digital Twins)的概念。其定義為:“一個數(shù)字孿生,是一種集成化了的多種物理量、多種空間尺度的運載工具或系統(tǒng)的仿真,該仿真使用了當前最為有效的物理模型、傳感器數(shù)據(jù)的更新、飛行的歷史等等,來鏡像出其對應的飛行當中孿生對象的生存狀態(tài)”。
2010年NASA提出數(shù)字孿生概念,有明確的工程背景,即服務于自身未來宇航任務的需要。NASA認為基于Apollo時代積累起來的航天器設計、制造、飛行管理與支持等方式方法(相似性、統(tǒng)計模式的失效的分析、原型驗證等),無論在技術方面還是在成本方面等,均不能滿足未來深空探索(更大的空間尺度、更極端的環(huán)境、更多未知因數(shù))的需要,需要找到一種全新的工作模式,稱之為數(shù)字孿生。
在其Area 12技術路線圖中,列舉出來材料、結構、機構等多方面的技術探索內(nèi)容,其中的一個重要內(nèi)容就是對應任務的各種各樣的仿真,見下圖這些仿真要能夠對運載工具全生命周期提供支持。而將這些仿真集成到一起,再加上實時狀態(tài)數(shù)據(jù),歷史維護數(shù)據(jù),以及機載健康管理(IVHM)等,就是其數(shù)字孿生含義,一種NASA追求的全新的工作模式。
NASA數(shù)字孿生的用途如下: 第一,發(fā)射前的飛船未來任務清單的演練??梢杂脕硌芯扛鞣N任務參數(shù)下的結果,確定各種異常的后果,減輕故障、失效、損害的策略效果的驗證。此外,還可以確定發(fā)射任務最大概率成功的任務參數(shù)。第二,鏡像飛行孿生的實際飛行過程。在此基礎上,監(jiān)控并預測飛行孿生的狀體。第三,完成可能的災難性故障或損害事件的現(xiàn)場取證工作。第四,用作任務參數(shù)修改后,結果的研究平臺。
NASA的數(shù)字孿生,基于其之前的宇航任務實踐經(jīng)驗,以及未來的宇航任務要求,極其重視仿真的作用。NASA要完成的宇航任務,涉及天上、地下、材料、結構、機構、推進器、通訊、導航等眾多專業(yè),是一個極其復雜的系統(tǒng)工程,所以,NASA更強調(diào)上述內(nèi)容的集成化的仿真,從某種意義上,是其系統(tǒng)工程方法的落腳點。換個看問題的角度來講,NASA的數(shù)字孿生,就等同于其基于仿真的系統(tǒng)工程。 AFRL更具工程應用含義的數(shù)字孿生 2009年,AFRL(美國空軍研究實驗室)發(fā)起了一個“機身數(shù)字孿生”項目,簡稱ADT。該項目綜合了,每架飛機制造時的機身靜態(tài)強度數(shù)據(jù),每架飛機的飛行歷史數(shù)據(jù),以及日常運維數(shù)據(jù),采用仿真的方法,來預測飛機機身的疲勞裂紋,實現(xiàn)了飛機結構的壽命管理,有效地提高了機身運維效率,以及機身的使用壽命。
該項工作發(fā)表在2011年Tuegel EJ等人撰寫的文章《Reengineering aircraft structural life prediction using a digital twin》中。文獻中指出,該ADT項目發(fā)起于2009年。所以有部分學者認為,是AFRL首先提出了數(shù)字孿生的概念。我個人的意見是,考慮到文章公開發(fā)表的時間,以及之前的工程實踐規(guī)模及帶來的影響力,還是認為NASA首先提出了數(shù)字孿生的概念更為科學。 更具理論色彩的數(shù)字孿生 2002年Michael Grieves在密歇根大學為PLM(產(chǎn)品生命周期管理)中心成立而向工業(yè)界發(fā)表演講而制作的幻燈片中,首次提出了PLM概念模型,模型中出現(xiàn)了現(xiàn)實空間,虛擬空間,從現(xiàn)實空間到虛擬空間的數(shù)據(jù)流,從虛擬空間到現(xiàn)實空間的信息流,以及虛擬子空間的表述,見下圖。
按Michael Grieves自己后來的說法,這已經(jīng)具備了數(shù)字孿生的所有要素。該模型在隨后的PLM課程中,被稱之為鏡像空間模型(Mirrored Spaces Model),而在其2006年發(fā)表的著作-Product Lifecycle Management:Driving the Next Generation of Lean Thinking中,被稱之為信息鏡像模型。
2011年,Michael Grieves在其發(fā)表的著作-Virtually Perfect:Driving Innovative and Lean Products through Product Lifecycle Management中,PLM概念模型仍然被稱之為信息鏡像模型。
在2014年,Michael Grieves寫的一份白皮書-Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication 中提到,其在2011年的書中引入了術語“數(shù)字孿生“,歸功于與他一起工作的NASA的John Vickers。
而在2016年,Michael Grieves 與 John Vickers合寫的Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems 文章中聲稱,2011年的書中仍然使用了信息鏡像模型這一表述,但也就是在這里,“數(shù)字孿生”這個術語,以引用描述信息鏡像模型的合作者的方式,附屬于該信息鏡像模型。
盡管Michael Grieves在2016年文章中稱其首先給出了數(shù)字孿生的概念,但行業(yè)內(nèi)對誰先提出這個概念還是存在一些爭議的。事實上,Michael Grieves 2014年發(fā)表的白皮書,以及2011年出版書的時間落后于NASA的技術路線圖的發(fā)表時間(2010年)。其中的緣由,恐怕只有當事的兩人能說清楚。但這一切,抹殺不掉Michael Grieves在Digital Twin抽象而清晰表述方面,所做出的貢獻。
還是在2016年的這篇文章中,他與John Vickers提出了數(shù)字孿生的類型-Digital Twin Prototype(DTP) 、數(shù)字孿生的實例-Digital Twin Instance(DTI)、數(shù)字孿生的集合-Digital Twin Aggregate(DTA)、數(shù)字孿生的環(huán)境-Digital Twin Environment(DTE)等概念。同時將數(shù)字孿生可以解決的問題進行了分類:第一類是predicted desirable(PD),預計得到的期望的結果;第二類是predicted undesirable(PU),預計得到的非期望的結果;第三類是unpredicted desirable (UD),未預料到的期望的結果;第四類是unpredicted undesirable(UU),未預料到的非期望的結果。
雖然將Michael Grieves作為首先提出數(shù)字孿生的研究者,從公開發(fā)表的資料方面看存在爭議,但我們不可否認Michael Grieves在數(shù)字孿生的理論方法方面做出的突出貢獻,尤其是其歸納總結出了的現(xiàn)實空間、虛擬空間、兩個空間的數(shù)據(jù)或信息的交互,以及映像或鏡像,構成了數(shù)字孿生方法論方面的基礎。到目前為止,各種數(shù)字孿生方法論方面的工作,還沒有超出Michael Grieves給出的框架。特別是他對數(shù)字孿生可以解決的現(xiàn)實問題的劃分,非完美且優(yōu)雅,基本上覆蓋了數(shù)字孿生的作用范圍。
Michael Grieves在數(shù)字孿生方面的理論方面的工作,對數(shù)字孿生的普及應用,起到了至關重要的作用。 Gartner數(shù)字孿生 Gartner在 2017年、2018年連續(xù)將數(shù)字孿生列為十大技術趨勢之一,對數(shù)字孿生的火熱起到了推波助瀾的作用。其將數(shù)字孿生定義為對象的數(shù)字化表示。進而將數(shù)字孿生分為了三類: ◆離散數(shù)字孿生(Discrete digital twins):單個產(chǎn)品/設備,人或任務的虛擬復制品,用于監(jiān)視和優(yōu)化單個資產(chǎn)、人和其他物理資源。 ◆復合數(shù)字孿生(Composite digital twins):用于監(jiān)視和優(yōu)化關連在一起的離散數(shù)字孿生的組合使用,如轎車和工業(yè)機器這樣的多部件系統(tǒng)。 ◆組織數(shù)據(jù)孿生(Digital twins of organizations - DTOs):DTOs是復雜與大型實體的虛擬模型,由它們組成部分的數(shù)字孿生構成。DTOs用于監(jiān)視與優(yōu)化高級業(yè)務的性能。 Gartner在實踐中更為重視IOT領域中數(shù)字孿生的應用。據(jù)其內(nèi)部的一個調(diào)查統(tǒng)計,在所有有實施IOT意愿的企業(yè)中,59%已經(jīng)實施了或正在實施的數(shù)字孿生。這個比例,與Gartner在2017年、2018年新興技術成熟度曲線中將數(shù)字孿生的定位相比較而言,落地得實在是快了些,讓人感到一些詫異。
Gartner收購的咨詢公司Software Advice的分析師Gitanjali Maria在一篇公開發(fā)表的博文中,給出了實現(xiàn)數(shù)字孿生的三種方式。 1、采購數(shù)字孿生使能的應用 銷售商: GE Digital, Oracle, IBM, SAP, and Bentley Systems 2、客戶自行開發(fā) 數(shù)字孿生使能的技術供應商: Accenture, Atos, IBM, Microsoft, and Mavim 3、基于商業(yè)化的數(shù)字孿生模板 銷售商: ANSYS, SAP, GE Digital, Uptake, and Hitachi
我們不能確定的是,Gitanjali Maria是否能夠代表Gartner的意見。如果是,就可以解釋,Gartner沒有將數(shù)字孿生列入2020年的十大技術趨勢的原因了。由此可見,Gartner不是神,也有走眼的時候。 國內(nèi)數(shù)字孿生方面的理論研究工作 在2004年,中國科學院自動化研究所的王飛躍研究員發(fā)表了《平行系統(tǒng)方法與復雜系統(tǒng)的管理和控制》的文章。文章中首次提出了平行系統(tǒng)的概念。平行系統(tǒng)(Parallel Systems),是指由某一個自然的現(xiàn)實系統(tǒng)和對應的一個或多個虛擬或理想的人工系統(tǒng)所組成的共同系統(tǒng)。通過實際系統(tǒng)與人工系統(tǒng)的相互連接,對二者之間的行為進行實時的動態(tài)對比與分析,以虛實互動的方式,完成對各自未來的狀況的“借鑒”和“預估”,人工引導實際,實際逼近人工,達到有效解決方案的以及學習和培訓的目的。我們完全可以將平行系統(tǒng)中的人工系統(tǒng),理解為物理系統(tǒng)的數(shù)字孿生這樣的結論。需要強調(diào)的是,王飛躍是將平行系統(tǒng)(數(shù)字孿生)作為解決復雜系統(tǒng)問題的方法論而提出來的。
走向智能研究院的趙敏與寧振波在《鑄魂-軟件定義制造》一書中,對數(shù)字孿生有著如下的認識和定位:“數(shù)字孿生是在’數(shù)字化一切可以數(shù)字化的事物‘的大背景下,通過軟件定義,在數(shù)字虛體空間所創(chuàng)立的虛擬事物與物理實體空間的現(xiàn)實事物形成了在形、態(tài)、質地、行為和發(fā)展規(guī)律上都極為相似的虛實精確映射,讓物理孿生體和數(shù)字孿生體之間具有了多元化的映射關系,具備了不同的保真度(逼真/抽象等)。個人認為,作者提出的“虛體測試,實體創(chuàng)新”,是對數(shù)字孿生的作用機理的最簡潔概括。
南山工業(yè)書院的林雪萍在“知識自動化”微信公號上發(fā)表的《數(shù)字孿生:第四象限的崛起》一文中,使用二維象限工具,完美地詮釋了一個產(chǎn)品,從設計,到制造,再到使用與運營,全生命周期的數(shù)字孿生的動態(tài)演變過程,依據(jù)象限的不同,生動形象地指出了數(shù)字孿生的重要作用,見下圖。其中的三條信息新通道,正是數(shù)字孿生的不斷豐富、不斷豐滿的發(fā)展過程。我認為,還可以將林雪萍給出的二維象限結構,發(fā)展為三維螺旋式上升結構,表達出數(shù)字孿生在產(chǎn)品升級換代、不斷提高方面的作用,就更加完美了。