【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》014-数字线程技术

🚀前言

在数字化转型的浪潮中，数字线程技术作为连接物理世界与数字世界的重要纽带，正在引领行业的变革与创新。数字线程通过实现产品开发、生产、运营和维护等各个环节之间的数据互通与协作，形成了一条贯穿全生命周期的信息链条，为企业提供了更深层次的洞察与决策支持。

🚀一、数字线程技术

数字线程是指可扩展、可配置和组件化的企业级分析通信框架。基于该框架可以构建覆盖系统生命周期与价值链全部环节的跨层次、跨尺度、多视图模型的集成视图，进而以统一模型驱动系统生存期活动，为决策者提供支持。本节将详细介绍数字线程技术的相关内容。

🔎1.概念

数字线程与数字孪生密切相关，它们共同构成了工业数字化转型的重要技术体系。数字线程通过先进的建模与仿真工具建立起一条技术流程，提供了访问、综合和分析系统全生命周期各阶段数据的能力。可以说，数字孪生是对象、模型和数据的结合，而数字线程则是通道、链接和接口的实现。

🦋1.1 数字线程的核心作用

数字线程技术是数字孪生技术体系中最关键的核心技术之一。它可以提升数据集成的能力，确保产品从设计、制造到使用、维护等各阶段的数据能够无缝连接和流通。通过数字线程，产品设计商、制造商、供应商、运行维护服务商和最终用户能够基于高逼真度的系统模型，充分利用各类技术数据、信息和工程知识，进行无缝的交互与集成分析。这一过程使得项目的成本、进度、性能和风险能够实时分析和动态评估。

数字线程为企业提供了：

• 全面的数据支持
• 实时监控和控制能力
• 优化和改进的潜力

它促进工业数字孪生向更高效、智能化的方向发展，为企业的可持续发展提供强有力的支持。

🦋1.2 数字线程的目标与PDM/PLM技术的联系

数字线程的目标是在产品全生命周期内，在正确的时间、地点，将正确的信息传递给正确的人。这一目标与20世纪10年代PDM（产品数据管理）/PLM（产品生命周期管理）技术和理念的目标非常相似，只不过数字线程要在数字孪生环境下实现这一目标，确保在产品的整个生命周期内数据能够得到有效流通和管理。

🦋1.3 数字线程的生命周期管理

数字线程贯穿产品的整个开发和生产过程，包括：

• 从产品概念和最初设计、3D原型，到测试和设计验证，再到完整合理的产品设计；
• 直到智能工厂中的生产，以及产品交付、安装和运行；
• 它还包括供应链的管理，确保产品能够按时交付并上线运行；
• 在产品的使用阶段，数字线程负责监测和管控产品的健康状态，以及收集运行性能数据。

通过数字线程，企业能够实现复杂产品全生命周期的管理，确保数据、流程、分析方法和应用工具在各阶段的结构化分类和无缝衔接，最终形成贯穿全生命周期的流程、模型和集成视图。

🦋1.4 数字线程的智能化决策支持

数字线程为企业提供了信息技术（IT）与运营技术（OT）架构中的数据、流程、分析和决策支持工具。通过数字线程，企业可以在任何位置访问并分析数据，获得更高层次的智能决策支持。这种智能不仅是可操作的，还可以用于：

• 识别潜在问题
• 优化运营
• 实现生产或供应链的持续改进

数字线程为产品的虚拟表示提供支持，帮助企业实现智能化监控与决策，提升产品和服务的整体性能。

🔎2.技术体系

🦋2.1 数字线程技术概述

数字线程技术在工业数字孪生中的应用可以分为正向数字线程技术和逆向数字线程技术两种类型。它们分别以不同的方式支持数字孪生的构建和数据流通，推动工业领域的智能化发展。

☀️2.1.1 正向数字线程技术

正向数字线程技术以基于模型的系统工程（MBSE）为代表。它从数据和模型构建的初期开始，采用统一建模语言（UML）来定义各类数据和模型的规范，进而为后期数据和模型在数字空间中的集成融合提供基础支持。正向数字线程技术的特点在于：

• 它在设计之初就确保了数据和模型的标准化，使得所有数据和模型可以无缝集成。
• 这种技术能够有效提升系统的设计效率和减少工程变更。例如，空客通过MBSE设计和制造A350飞机，实现了比A380工程变更数量降低10%的目标，并大幅缩短了项目周期。

☀️2.1.2 逆向数字线程技术

逆向数字线程技术以管理壳技术为代表，主要面向数字孪生的构建，专注于数据、信息和模型的互联、互通和互操作的标准体系。与正向技术不同，逆向数字线程是在已构建完成或规范已定义的数据和模型基础上进行“逆向集成”，即将已有的数据和模型进行整合，形成虚实映射的解决方案。其特点包括：

• 数据互联与信息互通：例如，德国在OPC-UA网络协议中内嵌信息模型，实现了通信数据格式的一致性。
• 模型互操作：德国依托戴姆勒Modolica标准开展多学科联合仿真，并使该标准成为全球仿真模型互操作的主流标准。

逆向数字线程的目的是通过构建统一的标准，使不同系统、不同模型可以互通互操作，从而更好地支持数字孪生技术的应用。

🦋2.2 数字线程在工业数字孪生中的应用需求

在工业数字孪生环境下，数字线程有以下关键需求：

1. 区分类型和实例：数字线程能够明确标识不同类型和实例的数据和模型，确保准确的数据管理。
2. 支持需求分配、追踪、验证与确认：数字线程支持跨生命周期的需求管理，确保所有需求得到有效的跟踪和验证。
3. 跨时间尺度的模型视图管理：数字线程支持不同时间尺度下模型视图的实际状态记实、关联和追踪，确保时间维度的数据同步。
4. 跨空间尺度的模型视图关联：它还支持在不同空间尺度下模型视图的关联，以及与时间尺度模型视图的相互关联。
5. 记录属性变化：数字线程能够记录不同模型视图中属性及其值随时间变化的情况。
6. 记录系统过程与动作：它能记录系统中的各种过程和动作，包括系统功能和属性的变动。
7. 支持文档和信息管理：数字线程能够记录与系统相关的文档和信息，确保信息的完整性。

🦋2.3 数字线程与数字孪生体的关系

数字线程是多个数字孪生体之间的沟通桥梁，数字孪生体反映了物理实体的不同侧面和模型视图。通过数字线程，工业数字孪生中的物理实体和虚拟模型可以进行实时、准实时的双向连接、双向映射和双向驱动，形成动态互动过程。具体关系如下：

• 物理实体驱动虚拟模型更新：在设计、生产、使用和运行过程中，物理实体的全生命周期数据、状态等及时反馈到虚拟端，虚拟端进行模拟、监控和可视化呈现。这些虚拟模型是物理实体的真实、同步刻画，记录了物理实体的进化过程，保持虚实一致性。
• 虚拟模型优化物理实体决策：虚拟模型通过结合物理实体的数据和深度学习等智能优化算法，对物理实体行为进行分析、预测，从而优化物理实体的决策过程。在虚拟端完成预演后，优化结果可以反向传递给物理实体，主动引导和控制其变化。

🦋2.4 虚实融合与虚控实

虚拟与实体的闭环交替、迭代进行，形成了虚实融合的过程。虚实融合的前提是实现以虚控实。这一目标的核心要求包括：

• 没有物理实体侧的数据、状态信息的采集，虚拟端的模型更新与决策生成无法进行。
• 没有虚拟端的仿真分析、推演预测和优化，物理实体侧的系统功能也无法得到有效优化。

在这一过程中，物理实体和虚拟模型共享智慧、相互促进，协同发展与进化。最终，虚拟模型通过实时的优化和分析，能够驱动物理实体的运转，从而实现智能系统的自感知、自认知、自分析、自决策、自优化、自调控和自学习。

🔎3.总结

🦋3.1 数字线程技术的拓展

数字线程技术在工业数字化转型中扮演了重要角色，它拓展了数字孪生数据的集成范围和深度，推动了从局部互联到全面互联的发展。数字线程不仅在数据集成能力上做出了进步，还扩展了其应用的领域和维度。具体可以从以下两个方面进行详细说明：

☀️3.1.1 从局部互联到全面互联

传统的产品生命周期管理（PLM）和商业流程管理（BPM）系统的集成通常局限于特定领域。PLM系统通常专注于产品数据的集成，BPM系统则侧重于商业数据的集成。而借助物联网（IoT）平台的跨领域数据集成能力，数字线程技术能够实现更加全面的数据互联和集成，覆盖产品全生命周期和全业务流程。这种演进的一个典型例子是PTC公司利用ThingWorx平台实现了多种系统的实时数据同步，包括Creo（CAD）、Windchill（PLM）、Vuforia（AR）等软件，从而构建了一个全流程的数字线程，确保了跨系统的数据集成和协同工作。

☀️3.1.2 从单一领域到多领域集成

数字线程技术的发展不仅局限于某一领域，而是向多个领域的集成发展。传统的PLM系统主要管理机械领域的数据，应用生命周期管理（ALM）系统则管理IT软件领域的数据，电子设计自动化（EDA）系统关注电子电控领域的数据。然而，数字线程技术通过将这些不同领域的数据进行深度集成，突破了单一领域的局限，实现了跨机械、软件、电子等多个领域的数据融合。例如，西门子Xcelerator平台综合集成了产品的全PLM、EDA、ALM、MOM（制造运营管理）、嵌入式软件和物联网（IoT）数据，从而实现了跨领域的数字线程集成。

🦋3.2 数字线程在制造业中的重要性

数字线程技术在制造业数字化转型过程中具有核心地位，特别是在数字孪生的应用中，它与数字孪生体共同构成了制造业数字化转型的基础。数字线程支持产品从设计、生产到维护、报废的整个生命周期，涉及多个层面的信息，例如：

• 基本产品特性：产品设计和功能的初步信息。
• 预期效能的进阶信息：产品在实际应用中的表现和功能。
• 建议维护周期：基于数据分析，提供产品的维护建议。
• 生命周期结束的处理：产品生命周期结束后的处理和回收。

随着工业物联网和工业4.0理念的普及，数字线程的重要性进一步凸显。物联网设备的广泛应用使得设备不仅是单独的产品，而是整个大系统的一部分。数字线程技术使得这些设备的数据得以全面收集、分析和利用，推动了制造企业的数字化转型。

🦋3.3 数字线程技术的挑战

尽管数字线程技术为工业领域带来了诸多机遇，但在实际应用中仍然面临若干挑战，主要包括：

1. 数据安全和隐私保护undefined数据在传输和存储过程中面临泄露和非法使用的风险。因此，需要采取严格的安全措施来确保数据的机密性和完整性，防止黑客攻击和数据泄露。
2. 数据集成和标准化的挑战undefined工业系统通常非常复杂且多样化，涉及不同的硬件、软件和设备。因此，将来自不同来源的数据进行有效集成和标准化是一项巨大的挑战。不同设备和系统之间的数据格式和通信协议差异，使得数据的集成过程变得更加困难。

🦋3.4 数字线程技术的前景

综上所述，数字线程技术作为工业数字孪生的核心组成部分，具有实时数据采集、数据分析与挖掘、虚拟仿真与预测模拟等多项功能。它不仅在推动工业数字化转型方面发挥了重要作用，还为制造业带来了更多创新的机遇。然而，数据安全、集成和标准化等问题仍需解决。随着技术的不断进步和应用的深入，数字线程技术有望在未来发挥更加重要的作用，进一步推动工业转型升级，助力制造业向智能化、数字化方向发展。