■ 賽迪智庫(kù) 張朝 徐靖 王剛

在新冠肺炎疫情防控關(guān)鍵時(shí)期，全國(guó)眾多企業(yè)面臨勞動(dòng)力短缺等經(jīng)營(yíng)困境，難以穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)。數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)物理空間和賽博空間交互映射的一項(xiàng)通用賦能技術(shù)，將在推動(dòng)制造企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)進(jìn)程中發(fā)揮積極作用。

一、數(shù)字孿生助力制造企業(yè)有序復(fù)工復(fù)產(chǎn)

疫情防控期間，諸多制造企業(yè)因受原材料不足、用工短缺等問(wèn)題的困擾，難以迅速?gòu)?fù)工復(fù)產(chǎn)，而采用數(shù)字孿生技術(shù)可以在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理等方面重組原有業(yè)務(wù)流程，優(yōu)化企業(yè)資源配置，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。

提升產(chǎn)品全生命周期管理水平

一是實(shí)現(xiàn)研發(fā)協(xié)同，聯(lián)合研發(fā)、生產(chǎn)和采銷(xiāo)等部門(mén)在賽博空間構(gòu)建產(chǎn)品數(shù)字孿生體，多物理場(chǎng)、多維度模擬展示產(chǎn)品在物理空間中的狀態(tài)變化，完成產(chǎn)品外觀(guān)、結(jié)構(gòu)、裝配等設(shè)計(jì)，避免線(xiàn)下聚集辦公，縮短產(chǎn)品上市周期。

二是實(shí)現(xiàn)工藝優(yōu)化，將產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中涉及到的機(jī)器設(shè)備、工作環(huán)境、工藝原理等要素映射到賽博空間進(jìn)行仿真測(cè)試，并在線(xiàn)上完成工藝優(yōu)化，形成生產(chǎn)工藝可行性報(bào)告，降低產(chǎn)品工藝迭代成本。

三是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能調(diào)配，通過(guò)在賽博空間中模擬工廠(chǎng)布局、物料流動(dòng)、機(jī)器產(chǎn)能等，結(jié)合產(chǎn)品需求，確定合理工廠(chǎng)布局、物流策略和生產(chǎn)計(jì)劃，降低接觸傳染風(fēng)險(xiǎn)，提高對(duì)市場(chǎng)的適應(yīng)能力。

提高企業(yè)生產(chǎn)智能化水平

一是提高機(jī)器設(shè)備智能化水平，實(shí)時(shí)采集機(jī)器設(shè)備的變形程度、刀具軌跡、溫度等數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新賽博空間中機(jī)器設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)設(shè)立數(shù)據(jù)閾值評(píng)估設(shè)備狀態(tài)，減少人為檢查頻次，實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)。

二是提高制造車(chē)間柔性化水平，整合企業(yè)的人員、機(jī)器、物料、環(huán)境等生產(chǎn)要素并構(gòu)建獨(dú)立的數(shù)字孿生體，分析產(chǎn)品生產(chǎn)所需設(shè)備、環(huán)境、時(shí)間等，在賽博空間搭建虛擬車(chē)間，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)布置、產(chǎn)能分配的線(xiàn)上調(diào)整，提高車(chē)間柔性化水平。

三是提高產(chǎn)品質(zhì)量管理水平，根據(jù)以產(chǎn)品全生命周期數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的數(shù)字孿生體模型，對(duì)有質(zhì)量缺陷的產(chǎn)品進(jìn)行溯源檢查，排查產(chǎn)品材料、加工等環(huán)節(jié)的漏洞并補(bǔ)全，減少質(zhì)檢部門(mén)現(xiàn)場(chǎng)操作時(shí)間，強(qiáng)化產(chǎn)品質(zhì)量保障體系。

提高員工健康管理水平

一是動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)員工生理特征，通過(guò)員工智能手環(huán)等可穿戴智能化設(shè)備，動(dòng)態(tài)采集、監(jiān)測(cè)員工的體溫、血氧飽和度等生理指標(biāo)數(shù)據(jù)，建立員工健康數(shù)字孿生體模型，及時(shí)發(fā)現(xiàn)員工健康問(wèn)題，及時(shí)排查密切接觸人群，減少交叉感染帶來(lái)的危害。

二是準(zhǔn)確記錄員工行為軌跡，通過(guò)員工手機(jī)等設(shè)備，實(shí)時(shí)采取員工工作期間的位置信息，必要時(shí)征得員工同意，采集員工全天的位置信息，結(jié)合全國(guó)新冠肺炎確診地圖，實(shí)現(xiàn)員工分級(jí)分類(lèi)管理，提高員工健康管理水平，并防止疫情擴(kuò)散。

二、當(dāng)前存在的問(wèn)題

當(dāng)前，我國(guó)數(shù)字孿生的應(yīng)用范圍正迅速擴(kuò)展，但在應(yīng)用推廣過(guò)程，數(shù)字孿生存在的問(wèn)題也在日漸凸顯，主要集中在專(zhuān)用模型供給能力不足、數(shù)據(jù)支撐能力不足、安全問(wèn)題突出等方面。

專(zhuān)用數(shù)字孿生模型供給能力較差

從行業(yè)看，制造業(yè)是一個(gè)極其龐大的領(lǐng)域，涵蓋了30個(gè)大類(lèi)行業(yè)、191 個(gè)中類(lèi)行業(yè)、525 個(gè)小類(lèi)行業(yè)。由于涉及的行業(yè)、領(lǐng)域眾多，不同行業(yè)及領(lǐng)域的企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯千差萬(wàn)別。

從環(huán)節(jié)看，在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、運(yùn)維維護(hù)等環(huán)節(jié)，關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域和解決的問(wèn)題各不相同，需要構(gòu)建專(zhuān)用的數(shù)字孿生模型。

然而，我國(guó)制造企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)，由于資金有限，難以投入大量的人力物力，對(duì)特定細(xì)分行業(yè)及環(huán)節(jié)的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、工業(yè)機(jī)理、運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯進(jìn)行系統(tǒng)梳理，整合構(gòu)建出獨(dú)屬于特定場(chǎng)景的專(zhuān)用數(shù)字孿生模型，專(zhuān)用數(shù)字孿生模型較為缺乏。

數(shù)字孿生數(shù)據(jù)支撐能力不足

從數(shù)據(jù)采集來(lái)看，我國(guó)中小型制造企業(yè)的數(shù)字化水平普遍不高，生產(chǎn)設(shè)備沒(méi)有完成數(shù)字化改造，導(dǎo)致實(shí)時(shí)生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集困難。

從數(shù)據(jù)分析來(lái)看，數(shù)字孿生數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性高、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)源異構(gòu)性強(qiáng)等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的單純依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析模型難以滿(mǎn)足數(shù)字孿生的需要，必須將基于物理實(shí)體第一性原理構(gòu)建的機(jī)理模型與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)分析模型融合統(tǒng)一，而我國(guó)目前對(duì)“數(shù)據(jù)+機(jī)理”的新型數(shù)據(jù)分析模型的重視不夠，數(shù)據(jù)分析能力不足導(dǎo)致數(shù)字孿生的輔助決策作用大打折扣。

數(shù)字孿生安全問(wèn)題顯現(xiàn)

從安全環(huán)境來(lái)看，數(shù)字孿生將物理世界和數(shù)字世界融合起來(lái)，打破了傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域相對(duì)封閉、可信的環(huán)境。

數(shù)字孿生擁有著工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行的所有核心數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生體極易被攻擊和竊取。

賽博世界的網(wǎng)絡(luò)攻擊可以直接到達(dá)物理世界的生產(chǎn)線(xiàn)，造成生產(chǎn)崩潰、污染物泄漏、爆炸性損傷等安全問(wèn)題。

從安全技術(shù)來(lái)看，我國(guó)傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域的安全能力不足，應(yīng)對(duì)新型攻擊的安全技術(shù)儲(chǔ)備不夠，缺乏行業(yè)認(rèn)可的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行工業(yè)安全產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)的審查評(píng)估，尚未形成國(guó)家級(jí)、有組織的安全事件監(jiān)測(cè)、檢測(cè)、準(zhǔn)確預(yù)警、快速處置和有效追溯技術(shù)。

三、下一步工作建議

為進(jìn)一步加快數(shù)字孿生在制造企業(yè)中的推廣應(yīng)用，助力制造企業(yè)有序復(fù)工復(fù)產(chǎn)，提高制造企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，我國(guó)應(yīng)做好以下三方面工作。

分行業(yè)分領(lǐng)域編制數(shù)字孿生模型全景圖譜

一是培育行業(yè)通用模型。支持產(chǎn)學(xué)研用各方匯聚數(shù)字孿生生態(tài)資源，重點(diǎn)圍繞研發(fā)仿真、業(yè)務(wù)流程、工業(yè)原理、算法模型等重點(diǎn)領(lǐng)域，通過(guò)政府購(gòu)買(mǎi)服務(wù)方式，建設(shè)多標(biāo)簽分類(lèi)、智能化搜索的行業(yè)通用模型庫(kù)。

二是培育企業(yè)專(zhuān)用模型。支持制造企業(yè)聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、科研院所等建設(shè)數(shù)字孿生企業(yè)專(zhuān)用模型庫(kù)，圍繞企業(yè)產(chǎn)品全生命周期優(yōu)化、產(chǎn)線(xiàn)全過(guò)程管控優(yōu)化、業(yè)務(wù)和管理優(yōu)化等重點(diǎn)領(lǐng)域，建設(shè)功能完備的企業(yè)專(zhuān)用模型庫(kù)。

三是開(kāi)展模型測(cè)試驗(yàn)證。統(tǒng)籌利用現(xiàn)有財(cái)政資金，支持產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)合作共建數(shù)字孿生模型測(cè)試驗(yàn)證平臺(tái)，開(kāi)展技術(shù)驗(yàn)證與測(cè)試評(píng)估，加速數(shù)字孿生模型的優(yōu)化迭代和完善升級(jí)，加快數(shù)字孿生在制造企業(yè)各環(huán)節(jié)的普及推廣。

深入應(yīng)用新一代信息技術(shù)提高數(shù)據(jù)流通效率

一是夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力。采取財(cái)政支持等手段，引導(dǎo)企業(yè)加快建設(shè)智能傳感器、工業(yè)以太網(wǎng)等新一代基礎(chǔ)設(shè)施，提高數(shù)據(jù)獲取和流通的低時(shí)延、高可靠的保障水平，拉動(dòng)企業(yè)全鏈條數(shù)字化改造，加強(qiáng)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化應(yīng)用和數(shù)據(jù)的集成共享，夯實(shí)數(shù)字孿生應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

二是提高數(shù)據(jù)分析智能化水平。以疫情防控帶來(lái)的業(yè)務(wù)流程線(xiàn)上化為契機(jī)，鼓勵(lì)企業(yè)深化工業(yè)云、工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能、5G 等技術(shù)的綜合應(yīng)用，加快構(gòu)建基于數(shù)字孿生的智能決策分析模型，強(qiáng)化對(duì)企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理等環(huán)節(jié)的指導(dǎo)意義。

三是開(kāi)展創(chuàng)新應(yīng)用試點(diǎn)。鼓勵(lì)有基礎(chǔ)、有需求、有動(dòng)力的企業(yè)深度開(kāi)展數(shù)字孿生應(yīng)用，加快形成一批基于數(shù)字孿生優(yōu)化企業(yè)資源配置的優(yōu)秀解決方案和典型案例，帶動(dòng)和引領(lǐng)數(shù)字孿生在制造企業(yè)中的應(yīng)用推廣，全面提升制造企業(yè)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)流通效率。

構(gòu)建數(shù)字孿生綜合安全保障體系

一是建設(shè)安全技術(shù)保障體系。依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展等國(guó)家重點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)，加強(qiáng)數(shù)字孿生核心安全技術(shù)攻關(guān)，補(bǔ)齊技術(shù)短板，強(qiáng)化安全技術(shù)手段建設(shè)，開(kāi)展數(shù)字孿生安全技術(shù)研發(fā)、測(cè)試評(píng)估等工作。

二是建立安全監(jiān)管檢查機(jī)制。加快建立數(shù)字孿生安全管理制度和法律法規(guī)，明確各方主體的權(quán)責(zé)利，規(guī)范數(shù)字孿生安全檢查工作，著力構(gòu)建起企業(yè)負(fù)主體責(zé)任、政府監(jiān)管的安全管理體系。

三是強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全人才培育。創(chuàng)新安全人才培養(yǎng)機(jī)制，鼓勵(lì)地方政府、行業(yè)組織、科研院所等加強(qiáng)合作，加強(qiáng)“新工科”人才培養(yǎng)，增設(shè)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)安全等相關(guān)專(zhuān)業(yè)點(diǎn)，加快培育一批復(fù)合型領(lǐng)軍人才和骨干人才。