面向數(shù)字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建技術(shù)研究

張倫彥

（中國航空工業(yè)集團(tuán)公司信息技術(shù)中心，北京 100007）

1 數(shù)字孿生應(yīng)用對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的需求

數(shù)字孿生已經(jīng)從科學(xué)研究走進(jìn)了工程應(yīng)用，尤其在智慧醫(yī)療、智慧城市、智能制造和軍事應(yīng)用等領(lǐng)域，數(shù)字孿生已經(jīng)取得了很大的發(fā)展，其中工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更是成為數(shù)字孿生擴(kuò)展應(yīng)用場景的孵化床，智能制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生正向更廣闊的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)空間延伸[1]。

按照生命周期維度，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字孿生應(yīng)用主要有四類：產(chǎn)品設(shè)計、工藝優(yōu)化、虛擬工廠和遠(yuǎn)程維護(hù)。

在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，傳統(tǒng)仿真技術(shù)自上世紀(jì)末就開始向硬件在環(huán)、軟件在環(huán)、人員在環(huán)等方向快速發(fā)展，早在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念提出之前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)就已經(jīng)成為仿真的底層支撐技術(shù)，仿真技術(shù)和數(shù)字孿生技術(shù)的界限已經(jīng)模糊化，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對于產(chǎn)品設(shè)計的數(shù)字孿生支撐作用也并不很明顯，對產(chǎn)品設(shè)計的數(shù)字孿生起到核心支撐作用的是基于模型的系統(tǒng)工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）。

在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，計算機(jī)輔助工程（Computer Aided Engineering，CAE）軟件自上世紀(jì)60年代誕生開始，已經(jīng)在電子、造船、航空、航天、機(jī)械、建筑及汽車等各個領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，成為最具有生產(chǎn)潛力的工具。但是傳統(tǒng)CAE也遇到了兩類典型問題，一是所需的數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)模擬工作量大，而且隨著條件的改變需要多次模擬數(shù)據(jù)，計算效率和計算時間都很難令人滿意；二是很多專有領(lǐng)域沒有適合的CAE軟件，工藝優(yōu)化能力還處于較低水平。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以很好的彌補(bǔ)這兩方面的不足：通過物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，可以大幅提升仿真參數(shù)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建效率；通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以找出工藝參數(shù)和結(jié)果之間的機(jī)理關(guān)系，彌補(bǔ)CAE在某些專有領(lǐng)域能力不足的問題。

在虛擬工廠領(lǐng)域，數(shù)字孿生應(yīng)用的發(fā)展非常迅猛，對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的需求迫切度也很高。設(shè)備級的數(shù)字孿生關(guān)注設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)和制造執(zhí)行的穩(wěn)定性；單元級或產(chǎn)線級的數(shù)字孿生關(guān)注生產(chǎn)作業(yè)過程優(yōu)化；車間級或工廠級的數(shù)字孿生關(guān)注構(gòu)建中樞大腦來管控整體運行；供應(yīng)鏈級或產(chǎn)業(yè)鏈級的數(shù)字孿生關(guān)注廣域資源的優(yōu)化配置、上下游的生產(chǎn)協(xié)同。與產(chǎn)品設(shè)計、工藝優(yōu)化領(lǐng)域不同，虛擬工廠領(lǐng)域的三維模型很少做定量的幾何分析，三維模型更多起到承載指標(biāo)的作用，指標(biāo)也成為數(shù)字孿生的核心所在。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對于數(shù)字孿生的指標(biāo)能夠起到三個方面的關(guān)鍵作用：第一是融合IT和OT數(shù)據(jù)構(gòu)建指標(biāo)的能力，第二是提供實時、智能分析指標(biāo)的能力，第三是基于指標(biāo)驅(qū)動創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程的能力。

在遠(yuǎn)程維護(hù)領(lǐng)域，數(shù)字孿生應(yīng)用的發(fā)展同樣迅猛，從技術(shù)角度看，有兩大類技術(shù)路線，第一種技術(shù)路線和虛擬工廠的設(shè)備級數(shù)字孿生基本相似，已經(jīng)有很多企業(yè)使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建健康類指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)，在提供時空和經(jīng)濟(jì)綜合最優(yōu)的維護(hù)服務(wù)的同時，還提升了維護(hù)的遠(yuǎn)程化水平、少人化水平；第二種技術(shù)路線則是將維護(hù)工作提前到產(chǎn)品設(shè)計乃至需求階段，重新定義維護(hù)的方法和流程，其背后的使能技術(shù)是基于模型的系統(tǒng)工程。

綜合來看數(shù)字孿生對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的需求迫切度在虛擬工廠和遠(yuǎn)程維護(hù)領(lǐng)域最高；在工藝優(yōu)化領(lǐng)域，需求迫切度次之；在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，需求迫切度最低。

2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺支撐數(shù)字孿生應(yīng)用開發(fā)的必要性

數(shù)字孿生有兩大關(guān)鍵點：一是物理實體和虛擬模型之間的雙向連接；二是雙向連接必須基于實時數(shù)據(jù)[2]，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被認(rèn)為是數(shù)字孿生必不可缺的使能技術(shù)[3]。早期的數(shù)字孿生普遍是單體的數(shù)字孿生，需要的僅僅是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺并非強(qiáng)需求。當(dāng)前的數(shù)字孿生應(yīng)用已經(jīng)呈現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)化的特征，應(yīng)用對象從單個系統(tǒng)演變?yōu)橄到y(tǒng)之系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)化的背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的作用開始被逐漸放大，以下四個方面的能力成為構(gòu)建數(shù)字孿生的必備能力。

第一是協(xié)議兼容性問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供了統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集與處理的接口，可以降低解決協(xié)議兼容性問題的成本。

第二是建模難度問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺不僅內(nèi)嵌了大量的機(jī)理模型，而且提供了層次化、配置化的建模方法，能夠適應(yīng)海量、變化的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

第三是實時性問題，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，提供流批一體的數(shù)據(jù)計算引擎，幫助工程技術(shù)人員快速建立物理實體和虛擬模型的雙向通道，能夠按需配置數(shù)據(jù)計算服務(wù)，可以大幅降低實時計算服務(wù)構(gòu)建成本和使用成本。

第四是計算規(guī)模問題。數(shù)字孿生的采集、存儲、模型的設(shè)計和應(yīng)用都會變得更加復(fù)雜，對系統(tǒng)的軟硬件要求也會越來越高，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺基于云的部署模式可以有效地解決這類問題。

3 面向數(shù)字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)方法

2016年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟提出了《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)1.0》，后續(xù)又發(fā)布了2.0版本[4]。許多工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廠商也對外公開了自己的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)架構(gòu)，劃分方式基本相似，有的劃分為邊緣層、平臺層、應(yīng)用層；有的劃分為邊緣層、IAAS層、PAAS層、SAAS層。

在網(wǎng)絡(luò)化背景下，針對數(shù)字孿生呈現(xiàn)出的系統(tǒng)之系統(tǒng)（System of System，SoS）架構(gòu)特征，尚未有過哪家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提出過快速、高效實現(xiàn)SoS架構(gòu)的研究或報道。本文將提出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺面向SoS的部署架構(gòu)方法，通過多種典型的數(shù)字孿生應(yīng)用場景驗證部署架構(gòu)方法的正確性，基于部署架構(gòu)的要求論述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)架構(gòu)的升級方向及其必要性。

傳統(tǒng)認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺部署架構(gòu)分為端、邊、云三級，本文提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺部署架構(gòu)如圖1所示，將端側(cè)繼續(xù)細(xì)分為設(shè)備側(cè)、硬網(wǎng)關(guān)側(cè)、軟網(wǎng)關(guān)側(cè)。這套部署架構(gòu)具有靈活配置的特點，即可以根據(jù)應(yīng)用需求短路其中的任意個層級，但短路后至少應(yīng)當(dāng)保留圖1中的兩個層級。比如：某大型集團(tuán)型制造企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以完整覆蓋圖1中的所有層級；某型飛機(jī)運營保障平臺直接從設(shè)備側(cè)聯(lián)通云側(cè)，短路了中間所有的層級；某中型制造企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在試點階段只涉及設(shè)備側(cè)、硬網(wǎng)關(guān)側(cè)和邊緣側(cè)，推廣階段對邊緣側(cè)做了水平擴(kuò)展，最終將邊緣側(cè)自然演進(jìn)為云側(cè)。

圖1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺部署架構(gòu)圖

3.1 端側(cè)架構(gòu)分析

端側(cè)被細(xì)分為設(shè)備側(cè)、硬網(wǎng)關(guān)側(cè)、軟網(wǎng)關(guān)側(cè)。設(shè)備側(cè)是被認(rèn)為不具備獨立采集和通信能力的層級，但是隨著微控制單元（Microcontroller Unit，MCU）技術(shù)的日趨成熟，越來越多的硬件具備了MCU，以設(shè)備出廠為時間切分點又可以細(xì)分前裝和后裝，后裝MCU還需要搭配安裝傳感器或流量計，看起來就是一個更廉價的定制版通信盒子，后裝MCU的存在會弱化或取消硬網(wǎng)關(guān)。

硬網(wǎng)關(guān)是最傳統(tǒng)的端側(cè)技術(shù)，一般認(rèn)為軟網(wǎng)關(guān)能夠在功能上替代硬網(wǎng)關(guān)且經(jīng)濟(jì)性更好，因為兩者的區(qū)別只是將采集轉(zhuǎn)發(fā)程序的部署從盒子改到了局域網(wǎng)服務(wù)器上。這種替代關(guān)系并不能絕對化，在實際工程應(yīng)用中，硬網(wǎng)關(guān)和軟網(wǎng)關(guān)有時候是并行使用的，因為有時候兩者處理對象的層級是不同的，某等離子切割機(jī)的采集拓?fù)鋱D如圖2所示，這個生產(chǎn)單元有10臺等離子切割機(jī)，總共配置了兩個硬網(wǎng)關(guān)和一個軟網(wǎng)關(guān)，第一個硬網(wǎng)關(guān)是解決10臺電源的數(shù)據(jù)采集問題，第二個硬網(wǎng)關(guān)是解決10塊氧氣流量計的數(shù)據(jù)采集問題，軟網(wǎng)關(guān)解決的是切割機(jī)內(nèi)存單元的數(shù)據(jù)采集問題，以及按時間戳合并兩臺硬網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)并做轉(zhuǎn)發(fā)的問題。軟網(wǎng)關(guān)不僅要扮演直接采集的角色，還要發(fā)揮作為高階物模型的復(fù)合作用，如計算每次作業(yè)的引弧時間，因為硬網(wǎng)關(guān)直接采集的引弧時間是累加值，需要在軟網(wǎng)關(guān)里根據(jù)作業(yè)狀態(tài)計算每次作業(yè)開始到結(jié)束的引弧時間。因此，傳統(tǒng)認(rèn)為軟網(wǎng)關(guān)只是把采集轉(zhuǎn)發(fā)功能的部署從盒子改到局域網(wǎng)服務(wù)器是非常狹隘的，軟網(wǎng)關(guān)本質(zhì)是云平臺接入與建模組件在局域網(wǎng)服務(wù)器的一種部署形態(tài)，而硬網(wǎng)關(guān)未來的發(fā)展趨勢也是云平臺按需將指令下發(fā)到盒子，端側(cè)的技術(shù)棧與平臺的技術(shù)棧正在一體化發(fā)展，即同一套組件可以進(jìn)行簡化或拆分后做各類不同形態(tài)的部署。

圖2 某切割機(jī)的采集拓?fù)鋱D

3.2 邊側(cè)架構(gòu)分析

在智能制造場景下，邊側(cè)更多指的是園區(qū)側(cè)，針對大型集團(tuán)型企業(yè)，往往需要在園區(qū)級部署工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺；在后市場服務(wù)場景下，邊側(cè)更多指的是某個細(xì)分領(lǐng)域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，比如在某地市工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺部署到當(dāng)?shù)卦粕烫峁┑脑品?wù)器上。

邊側(cè)的存在不一定是必須的，邊緣側(cè)的厚?。雌脚_組件配置的多少）也是要根據(jù)應(yīng)用場景需要來設(shè)定的。在智能制造的背景下，制造運行管理（Manufacturing Operation Management，MOM）軟件與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺是強(qiáng)交互關(guān)系，MOM的指令需要依靠工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺下達(dá)，MOM一般都部署在園區(qū)級，在異地網(wǎng)絡(luò)條件不足以保障高可用的情況下，將與MOM交互頻繁的組件部署到園區(qū)級是一個明智選擇。對于集團(tuán)級的設(shè)備互聯(lián)來說，有一項重要的功能是從組織架構(gòu)和工藝維度來統(tǒng)計設(shè)備的利用率，厚的邊緣側(cè)會將指標(biāo)計算服務(wù)從云側(cè)（集團(tuán)側(cè)）下沉到邊緣側(cè)（園區(qū)側(cè)），集團(tuán)級的指標(biāo)通過跑批任務(wù)來計算，計算的實時性和準(zhǔn)確性會下降、計算資源的利用率也會下降，這時候采用薄的邊緣側(cè)方案將只在園區(qū)側(cè)保持異常數(shù)據(jù)處理和消息隊列的功能，將指標(biāo)計算服務(wù)上浮到集團(tuán)側(cè)，計算的實時性和準(zhǔn)確性會上升、計算資源的利用率也會上升。

3.3 云側(cè)架構(gòu)分析

某個領(lǐng)域的服務(wù)商或某個大型集團(tuán)型企業(yè)會存在多套工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，就如同使用了多個廠家的MOM一樣，如何將它們互聯(lián)互通也是一個不容忽視的問題，這就是云側(cè)需要解決的核心問題。

從部署形態(tài)上看，云側(cè)平臺既可以單獨部署在集團(tuán)側(cè)，也可以部署在距離本部最近的園區(qū)側(cè)，讓其扮演“聯(lián)邦首都”的角色。從架構(gòu)上看，集團(tuán)側(cè)需要建立完備的資產(chǎn)臺賬，所有的物模型要在集團(tuán)側(cè)建立鏡像，根據(jù)業(yè)務(wù)需要選擇接收全量數(shù)據(jù)或者只接收指標(biāo)結(jié)果數(shù)據(jù)，必要時可以按需調(diào)度原始數(shù)據(jù)入湖做指標(biāo)分析；集團(tuán)側(cè)需要建立人員和賬號的訪問權(quán)限控制，并與各園區(qū)側(cè)做訪問集成控制。

4 面向數(shù)字孿生的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺關(guān)鍵技術(shù)

4.1 連接生命周期管理技術(shù)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的物聯(lián)能力是一項基礎(chǔ)能力，僅僅有豐富的協(xié)議庫只能解決能不能連得上的問題，還遠(yuǎn)不足以解決連接管理是否最優(yōu)的問題。一方面數(shù)字孿生體處于持續(xù)的演進(jìn)或變化中，連接也處于持續(xù)的變化中；另一方面連接會遇到很多異常狀況，如何識別異常和修復(fù)連接、如何剔除異常數(shù)據(jù)。因此如何解決持續(xù)、穩(wěn)定和準(zhǔn)確的連接是保證數(shù)字孿生高可用的關(guān)鍵所在。

在設(shè)計思路上，主要有兩個設(shè)計要點，第一是要建立物模型和連接模型的松耦合關(guān)系，以解決連接對象不變但連接手段變化的問題；第二是要具有復(fù)合物模型的建模環(huán)境，即通過引用物模型用以搭建更高階的物模型，以解決在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上快速復(fù)刻數(shù)字孿生體的SoS架構(gòu)。

在建模工具方面，物模型和連接模型之間不僅要有便捷的屬性映射能力，還要有派生屬性的零代碼或低代碼構(gòu)建能力，從而幫忙數(shù)字孿生體建立更加完備的信息集合，比如某些PLC并不能直接采集到設(shè)備狀態(tài)是否作業(yè)的信息，而是需要采集2~3個點位做與、或、非的組合邏輯計算才能判斷設(shè)備狀態(tài)，這就是一種典型的派生屬性應(yīng)用場景。

在技術(shù)手段上，需要采用事件-條件-動作（Event-Condition-Action，ECA）機(jī)制，ECA機(jī)制不僅能夠?qū)崿F(xiàn)派生屬性的快速構(gòu)建，還能夠設(shè)置報警規(guī)則用以捕獲異常數(shù)據(jù)，診斷連接中的各類問題。

在模型范圍上，不僅僅是連接模型和物模型的管理，所有的資產(chǎn)及其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都要被模型化管理，即建立泛在連接環(huán)境的數(shù)字孿生體，而且建立了時間拉鏈的概念，所有的變更記錄都可以被追蹤和被管理，所有的變更都能夠自適應(yīng)地完成連接適配，比如某個網(wǎng)關(guān)發(fā)生更換，連接模型將重新綁定其對應(yīng)的連接對象，連接指令（包括協(xié)議和驅(qū)動）能夠自動下發(fā)至網(wǎng)關(guān)，物模型和連接模型能夠自動重新關(guān)聯(lián)，物模型的數(shù)據(jù)按時間點正確合并了舊的連接模型和新的連接模型。

在數(shù)據(jù)鏈路上，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)客觀存在多級數(shù)據(jù)處理問題，在端、邊、云側(cè)可能部署著多套數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)換-加載（Extract-Transform-Load，ETL）工具，造成問題數(shù)據(jù)排查分析極為困難和消耗人力。首先，避免的是多套異構(gòu)數(shù)據(jù)ETL工具的部署，要使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺統(tǒng)一的ETL工具做按需部署，即使用同一套ETL工具做多級部署。其次，需要建立監(jiān)控與診斷系統(tǒng)（Monitor and Diagnosis System，MDS），監(jiān)控計算資源和計算服務(wù)的異常狀態(tài)，并在端、邊、云側(cè)差異化的采取四種容錯機(jī)制：Fail-Over、Fail-Fast、Fail-Back、Fail-Safe，比如在邊緣側(cè)為了應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴問題會較多地使用Fail-Back機(jī)制，較少地使用Fail-Over機(jī)制。

4.2 從數(shù)據(jù)采集到指標(biāo)呈現(xiàn)的一體化計算技術(shù)

數(shù)字孿生對于實時數(shù)據(jù)計算的能力要求很高，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺本質(zhì)上就是面向物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺，有別于其他大數(shù)據(jù)平臺，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)計算主要有兩大類需求。第一類需求是純粹的工況數(shù)據(jù)聚合，對于簡單數(shù)據(jù)累計聚合，通過Historian API實現(xiàn)；對于短時間內(nèi)的Tubling/Sliding Window聚合，通過Flink的Window機(jī)制，將聚合結(jié)果輸出到指定的數(shù)據(jù)源。第二類需求是面向業(yè)務(wù)對象的工況數(shù)據(jù)聚合，在計算模型數(shù)據(jù)時，首先要將工況數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)對象進(jìn)行Join，然后進(jìn)行模型計算，計算結(jié)果輸出到對應(yīng)的數(shù)據(jù)集存儲，并提供API訪問接口。

從上述這兩類需求可以分析得出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的大數(shù)據(jù)計算引擎重點要突破三大技術(shù)難點：第一是基于滑動時間窗口的計算性能優(yōu)化，即算法優(yōu)化；第二是流批一體的計算任務(wù)的編排，按需配置流式計算，提升計算資源的使用效率；第三是異常數(shù)據(jù)的處理，如后序數(shù)據(jù)先到、斷點續(xù)傳等物聯(lián)網(wǎng)特有的情況，如果處理不當(dāng)則會導(dǎo)致滑動時間窗口的水平線產(chǎn)生錯誤，這往往需要計算引擎配合ECA共同解決。

大數(shù)據(jù)技術(shù)經(jīng)過了十多年的發(fā)展后，市面上的大數(shù)據(jù)計算引擎已經(jīng)比較成熟，但是市面上此類組件的最大問題是計算實時性依然不足，很多都是偏I(xiàn)T的應(yīng)用組件，沒有從根本上解決上面提到的三大技術(shù)難點。

為了快速開發(fā)數(shù)字孿生應(yīng)用，除了要有大數(shù)據(jù)計算引擎，市面上還出現(xiàn)了兩類與之配套的技術(shù)組件：第一是AI數(shù)據(jù)分析工具，能夠?qū)ふ疫吔鐥l件、過程參數(shù)和最終指標(biāo)直接的機(jī)理關(guān)系，從根本上優(yōu)化指標(biāo)，目前市面上的開源工具和商業(yè)化工具繁多，工藝優(yōu)化、設(shè)備效能提升等方面的工程應(yīng)用也在大量出現(xiàn)；第二是高度配置的可視化工具，基于WebGL技術(shù)使用漫游圖、爆炸圖等豐富的三維手段（如圖3所示）對指標(biāo)做個性化呈現(xiàn)，圖撲、優(yōu)锘、捷碼等公司都提供了針對可視化的零代碼或低代碼開發(fā)平臺，部分公司還提供面向物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的可視化技術(shù)，顯示出較強(qiáng)的競爭力。對于上述兩種技術(shù)組件，我們需要看到的是，雖然AI確實能夠幫助優(yōu)化指標(biāo)，但是還是要鼓勵發(fā)揮人的主觀能動性，在很多場景中使用可視化工具幫助人做對比對照，就能很大程度上規(guī)避錯誤和改進(jìn)生產(chǎn)，同樣也能起到優(yōu)化指標(biāo)的作用。

圖3 基于WebGL的三維可視化技術(shù)

5 工程驗證和結(jié)束語

金航數(shù)碼SuperLink平臺基于云、邊、端協(xié)同架構(gòu)開發(fā)，是具有自主知識產(chǎn)權(quán)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，在某工程機(jī)械龍頭企業(yè)完成了邊側(cè)和端側(cè)的部署和應(yīng)用驗證，在燈塔工廠改造過程中，保證持續(xù)、穩(wěn)定和準(zhǔn)確的連接，驗證工業(yè)網(wǎng)關(guān)和連接生命周期管理的能力，支撐燈塔工廠數(shù)字孿生的運行；在某航空發(fā)動機(jī)龍頭企業(yè)成功實施了面向工藝過程優(yōu)化的數(shù)字孿生應(yīng)用，驗證大數(shù)據(jù)計算引擎和基于AI的工藝參數(shù)優(yōu)化工具，有效提升了設(shè)備健康管理水平、提升產(chǎn)品質(zhì)量和降低設(shè)備能耗水平。

數(shù)字孿生在制造業(yè)的應(yīng)用越來越深入，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺對數(shù)字孿生的賦能作用也在不斷加強(qiáng)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)的方法和關(guān)鍵技術(shù)的研究勢必會引起學(xué)術(shù)界和工程界科研工作者越來越多的關(guān)注。