起重裝備數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)綜述*

劉武勝 段 勇 劉 浩

北京起重運(yùn)輸機(jī)械設(shè)計研究院有限公司 北京 100007

1 背景

在近期的一項(xiàng)研究中，87%的受訪者認(rèn)為他們的行業(yè)和業(yè)務(wù)將受到數(shù)字化的顛覆。調(diào)研結(jié)果表明：數(shù)字化領(lǐng)先的組織在營收增長和整體價值創(chuàng)造方面均優(yōu)于同行；而《哈佛商業(yè)評論》研究結(jié)果顯示，數(shù)字化領(lǐng)先與落后的2個組織之間的收入增長存在近20%的差異。由此可見，數(shù)字化技術(shù)能夠幫助裝備企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)從制造到制造+服務(wù)的轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化換人、自動化減人、智能化無人。國資委則要求國有企業(yè)積極推進(jìn)研發(fā)數(shù)字化、生產(chǎn)智能化、經(jīng)營一體化、服務(wù)敏捷化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)化等技術(shù)，促進(jìn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)全方位、全鏈條改造，集中優(yōu)勢力量攻關(guān)新技術(shù)、推出新產(chǎn)品、布局新基建、打造專精特新企業(yè)、培育新興產(chǎn)業(yè)，助力實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。

裝備產(chǎn)業(yè)數(shù)字化一般包含管理數(shù)字化、裝備數(shù)字化、服務(wù)數(shù)字化等。其中，裝備數(shù)字化是數(shù)字技術(shù)與裝備研制和服役過程深度融合，其關(guān)鍵點(diǎn)是業(yè)務(wù)驅(qū)動和技術(shù)驅(qū)動，實(shí)現(xiàn)裝備智能升級和價值重塑的演進(jìn)過程，是人、機(jī)、物三元融合萬物智能互聯(lián)時代的必然選擇，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)。本文歸納了起重裝備在向智能化、數(shù)據(jù)化、個性化、網(wǎng)絡(luò)化、平臺化、生態(tài)化的數(shù)字化發(fā)展過程中的各項(xiàng)數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)，以數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、分析、優(yōu)化、應(yīng)用等裝備全生命周期的數(shù)據(jù)為主線，把握數(shù)據(jù)核心要素，挖掘數(shù)據(jù)的價值，用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)進(jìn)步、業(yè)務(wù)發(fā)展及管理提升，實(shí)現(xiàn)起重裝備向數(shù)圖強(qiáng)、向智圖強(qiáng)。

2 起重裝備數(shù)字化的定義

起重裝備數(shù)字化是基于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，以數(shù)據(jù)為關(guān)鍵要素，實(shí)現(xiàn)物理設(shè)備、業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)組織的泛在連接，達(dá)到數(shù)據(jù)共享和和協(xié)同處理的新型工業(yè)模式，其關(guān)鍵在于打造全在線、全鏈接、全協(xié)同的數(shù)字化環(huán)境，通過數(shù)字化方式重塑企業(yè)的組織關(guān)系、管理結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)經(jīng)營方式，重構(gòu)客戶服務(wù)渠道和相關(guān)創(chuàng)新能力。起重裝備數(shù)字化的核心任務(wù)是建設(shè)數(shù)據(jù)采集渠道、搭建數(shù)據(jù)分析平臺和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺，實(shí)施數(shù)字化設(shè)計、數(shù)字化交付、虛擬調(diào)試、數(shù)字孿生運(yùn)維、可視化監(jiān)控、智能管控云平臺，直至數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測性維護(hù)、評估及壽命預(yù)測等全生命周期、全業(yè)務(wù)場景模式創(chuàng)新。建立立體監(jiān)測、智能感知、精準(zhǔn)識別、快速響應(yīng)的裝備交付與服務(wù)體系，促進(jìn)特種設(shè)備的裝備制造與檢驗(yàn)檢測業(yè)務(wù)互聯(lián)互通，推動在線檢測、風(fēng)險預(yù)警、應(yīng)急管理等技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建特種設(shè)備（起重機(jī)械）數(shù)智化監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)架體系，可實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，再到信息提取和認(rèn)知，最終實(shí)現(xiàn)智慧決策和資源的優(yōu)化配置，進(jìn)而解決多場景、多品類、多業(yè)務(wù)的起重裝備及其各機(jī)構(gòu)、各零部件的多端邊接入、多源工業(yè)數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)管理與處理、數(shù)據(jù)建模分析、應(yīng)用創(chuàng)新與集成、知識積累迭代實(shí)現(xiàn)等問題?；谌S數(shù)字信息模型技術(shù)，實(shí)現(xiàn)在役裝備在線故障診斷和異常情況即時預(yù)警功能，實(shí)現(xiàn)工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、知識模型化、標(biāo)準(zhǔn)化、軟件化、復(fù)用化，全面提升起重裝備快速感知能力、自主決策能力、實(shí)時監(jiān)測能力、超前預(yù)警能力、應(yīng)急處置能力、系統(tǒng)評估能力和特種設(shè)備監(jiān)管能力，為起重裝備制造企業(yè)形成研發(fā)、設(shè)計、驗(yàn)證的數(shù)字化平臺，形成風(fēng)險辨識、評估、預(yù)警、防范和管控的有效閉環(huán)管理。

3 起重裝備數(shù)字化關(guān)鍵技術(shù)

起重裝備的全生命周期數(shù)字化是新興技術(shù)加持傳統(tǒng)裝備，融合信息化、自動化、智能化技術(shù)，逐步向高端發(fā)展、迭代升級的過程，涉及技術(shù)維度的采集、傳輸、計算、分析、應(yīng)用等環(huán)節(jié)，包括數(shù)字身份、端邊采集、邊緣計算、高效傳輸、加密存儲、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，是一個龐大而復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及諸多不同的技術(shù)和領(lǐng)域的整合及協(xié)同作用，能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化資源配置，提高產(chǎn)品品質(zhì)。

數(shù)字化技術(shù)由物理對象、模型、數(shù)據(jù)、服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)、算力、算法、安全等要素協(xié)同實(shí)現(xiàn)，涉及需求分析、環(huán)境感知、狀態(tài)認(rèn)知、結(jié)果預(yù)知、決策優(yōu)化、智能運(yùn)維、精準(zhǔn)管控等能力，每種能力均需相應(yīng)的理論方法、技術(shù)手段和軟件工具支持，涉及產(chǎn)品的規(guī)劃、研究、設(shè)計、驗(yàn)證、制造、試驗(yàn)、使用、維護(hù)、報廢全生命周期各環(huán)節(jié)，涉及數(shù)字身份、感知、傳輸、存儲、計算、控制、運(yùn)維、評估、監(jiān)管等環(huán)節(jié)，達(dá)到全面感知、可靠傳輸、智能處理、數(shù)字管控。

3.1 起重裝備信息碼ID技術(shù)

針對由數(shù)據(jù)孤島導(dǎo)致的業(yè)務(wù)全周期應(yīng)用難以貫通、由數(shù)據(jù)分層導(dǎo)致的數(shù)據(jù)之間難以關(guān)聯(lián)的問題，信息碼通過多元關(guān)聯(lián)技術(shù)打通各數(shù)據(jù)分層，形成全時空要素、全時序跟蹤、全業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的數(shù)字關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并動態(tài)沉淀和融合要素的時空、行為、狀態(tài)等信息，實(shí)現(xiàn)一碼可知任意商品的前世今生，全面完整、動態(tài)現(xiàn)勢地展示起重裝備的數(shù)字化內(nèi)涵。同時，以碼為鏈可以進(jìn)行全方位業(yè)務(wù)協(xié)同和全生命周期監(jiān)管，助力形成特種設(shè)備數(shù)據(jù)開放融合的新生態(tài)，并協(xié)助部門之間、企業(yè)與公眾之間的互聯(lián)互通、信息集成共享，支撐特種設(shè)備治理場景建設(shè)。

每種起重機(jī)、每個機(jī)構(gòu)、每個零部件均按一定的規(guī)則賦予身份編碼，使之編碼化、信息化、標(biāo)準(zhǔn)化，在數(shù)字系統(tǒng)里用于信息的歸集、關(guān)聯(lián)、共享，在設(shè)備現(xiàn)場用于掃碼、在管理系統(tǒng)用于定位了解其具體信息（包括制造商、用戶、檢驗(yàn)信息以及整機(jī)類型、參數(shù)、檢驗(yàn)情況、維修記錄等）。編碼在時間、空間上具有唯一性，可追溯到功能、邏輯位置、物理位置等信息，貫穿裝備設(shè)計、制造、運(yùn)維、監(jiān)管直至報廢全生命周期過程。每臺起重裝備及其零部件均具有唯一性基因，形成唯一和可識別的基因碼。編碼具有唯一性、可識性、共享性，實(shí)現(xiàn)一品一碼，一碼貫通，提高智能化運(yùn)維和數(shù)字化管理水平。對于編碼技術(shù)，根據(jù)國家商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化試點(diǎn)示范要求，推薦采用GS1編碼體系作為起重機(jī)智慧管理編碼體系，實(shí)現(xiàn)起重機(jī)全球自動識別、狀態(tài)感知、透明管理和追蹤追溯。

3.2 多源異構(gòu)的全景感知數(shù)據(jù)采集技術(shù)

智能感知采集技術(shù)最重要的是實(shí)現(xiàn)在強(qiáng)干擾、大范圍的工業(yè)場景下人、機(jī)、物全要素的多維度自主感知與融合（即多場景智維物聯(lián)采集技術(shù)），感知和收集現(xiàn)實(shí)世界的各種信息，將物理量轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號并通過物聯(lián)網(wǎng)連接到其他設(shè)備或應(yīng)用程序進(jìn)行處理或分析，解決既能從工業(yè)現(xiàn)場采到多維度、多類型數(shù)據(jù)也能將數(shù)據(jù)回饋到現(xiàn)場的問題，實(shí)現(xiàn)全天候、全要素、全過程的全場景實(shí)時監(jiān)測與感知，實(shí)現(xiàn)起重裝備更高效、更安全、更環(huán)保、更節(jié)能、更優(yōu)質(zhì)的生產(chǎn)和服務(wù)。信息來源包括本質(zhì)安全、先進(jìn)傳感、機(jī)器視覺等多個方面。

1）本質(zhì)安全指通過設(shè)計等手段使起重裝備本身具有安全性，即使在誤操作或發(fā)生故障的情況下也不會造成事故的功能。具體包括失誤—安全（誤操作不會導(dǎo)致事故發(fā)生或自動阻止誤操作）、故障—安全功能（設(shè)備、工藝發(fā)生故障時還能暫時正常工作或自動轉(zhuǎn)變安全狀態(tài)），主要包括傳統(tǒng)起重機(jī)使用和基于特種設(shè)備安全監(jiān)管固有的超載、超限等數(shù)據(jù)來源。

2）智能傳感利用各種傳感器獲取信息，并將其轉(zhuǎn)化為可讀數(shù)據(jù)的技術(shù)，具有信息檢測、信息處理、信息記憶、邏輯思維和判斷功能等，充分利用集成技術(shù)和微處理器技術(shù)，集感知、信息處理、通信于一體，直接提供數(shù)字量信息的傳感器感知技術(shù)，具有微型化、低功耗、多參量、網(wǎng)絡(luò)化特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)自動數(shù)據(jù)采集、邏輯判斷、數(shù)據(jù)處理。

3）視覺識別利用計算機(jī)視覺系統(tǒng)對圖像進(jìn)行處理和分析，實(shí)現(xiàn)自動識別、檢測和測量的技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)視覺定位、視覺識別、視覺測量、視覺檢測等功能。

數(shù)據(jù)采集的顆粒度直接影響數(shù)據(jù)的完整性和實(shí)時性，合理的數(shù)據(jù)采集顆粒度可以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性，幫助企業(yè)作出快速反應(yīng)和決策。在進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時，需要明確采集的內(nèi)容、頻率和方式，以及數(shù)據(jù)一致性，確保采集的數(shù)據(jù)與實(shí)際情況一致，并與其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合。

3.3 海量高頻數(shù)據(jù)實(shí)時、安全的邊緣處理技術(shù)

邊緣處理使用邊緣計算法、實(shí)時操作系統(tǒng)、高性能計算等技術(shù)，將數(shù)據(jù)處理和存儲功能放在臨近數(shù)據(jù)源頭的設(shè)備位置，對裝備數(shù)據(jù)全方位的采集，并對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議解析和邊緣處理。在設(shè)備產(chǎn)生數(shù)據(jù)的最近處進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將數(shù)據(jù)從冗余發(fā)散清洗為簡單高效，幫助實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)到知識的轉(zhuǎn)化，有效提升數(shù)據(jù)的空間利用率，加快系統(tǒng)運(yùn)行速度和數(shù)據(jù)傳遞效率，實(shí)現(xiàn)實(shí)時分析、本地存儲、本地決策，并與云端服務(wù)器協(xié)同配合，提高數(shù)據(jù)處理效率、降低通信延遲和保護(hù)隱私安全。邊緣計算是一種去中心化的計算模型，可使計算資源更接近數(shù)據(jù)源或端點(diǎn)，在本地設(shè)備或邊緣服務(wù)器上處理數(shù)據(jù)，通常用于實(shí)時數(shù)據(jù)處理和需要低延遲的場合，避免將敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，可降低傳輸過程中數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全，進(jìn)而減少網(wǎng)絡(luò)流量和延遲并縮短響應(yīng)時間，實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效處理，滿足工業(yè)裝備實(shí)時性的高要求，通過在源頭計算數(shù)據(jù)保護(hù)了用戶信息的安全和隱私。邊緣計算相較于云計算更加高效和安全，滿足爆發(fā)式的海量數(shù)據(jù)處理和快速響應(yīng)訴求，具有數(shù)據(jù)集成強(qiáng)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)處理高速度、業(yè)務(wù)分析強(qiáng)機(jī)理的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)集中控制與分布式計算的統(tǒng)一，具有輕量級、嵌入式、軟件定義、自主芯片替代技術(shù)、工控級操作系統(tǒng)開發(fā)、端邊云協(xié)同的技術(shù)發(fā)展方向。

3.4 海量數(shù)據(jù)安全、可靠、低時延傳輸技術(shù)

作為特種設(shè)備的起重裝備，安全運(yùn)行及快速處置是重中之重，需要采用低時延、高安全、自適應(yīng)、可監(jiān)管的數(shù)據(jù)通信傳輸方案，支持在多類型終端大數(shù)據(jù)容量和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下數(shù)據(jù)的高效安全傳輸及區(qū)塊鏈系統(tǒng)與其他系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)交換，達(dá)到數(shù)據(jù)的來源更豐富、連接更高效、分析更便捷，需具有更好的數(shù)據(jù)獲取能力、數(shù)據(jù)傳輸能力和數(shù)據(jù)分析能力，實(shí)現(xiàn)海量信息的快速傳輸和數(shù)據(jù)的集成分析。

利用5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、F5G光網(wǎng)、視聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)提供更高速、更低時延、更廣連接的網(wǎng)絡(luò)支撐，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)采集、傳輸與分析，可促進(jìn)起重裝備向協(xié)議統(tǒng)一化、5G大連接技術(shù)、空天地一體化、裝備定制化發(fā)展，使起重裝備具備網(wǎng)絡(luò)化、在線化、泛在化特征，為裝備自動化、智能化、數(shù)字化提供安全保障。

3.5 基于區(qū)塊鏈安全、可信、分布式加密存儲技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計模型分析使用海量的大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是安全和隱私問題、臟數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)源的可靠性、數(shù)據(jù)共享等。電子數(shù)據(jù)存在無形性、脆弱性、技術(shù)依賴性、易篡改性等特殊屬性，存在固化難、保全難、審查難、跨部門協(xié)作互信難等問題，以及體量大、傳播快、易滅失、難追溯等天然特性。

區(qū)塊鏈以共同治理、防篡改、防滅失、可留痕等技術(shù)可信特性，能從源頭固化電子數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信、去中心化存儲、不變性、透明度和共識機(jī)制。區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)的加密和分散存儲使得任何未經(jīng)授權(quán)無法進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問，改善大數(shù)據(jù)安全和隱私。區(qū)塊鏈的不變性確保了幾乎不可能篡改存儲在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)完整性。由于區(qū)塊鏈存儲了所有交易，故可實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的實(shí)時分析?；趨^(qū)塊鏈分布式記賬、去中心化、數(shù)據(jù)不可篡改、可追溯的特性，實(shí)現(xiàn)起重裝備賦碼建檔。

區(qū)塊鏈核心技術(shù)包括分布式賬本、共識機(jī)制、密碼算法、數(shù)據(jù)防篡改、智能合約等?；趨^(qū)塊鏈的特種設(shè)備監(jiān)管系統(tǒng)架構(gòu)和功能，實(shí)現(xiàn)對起重裝備的持續(xù)有效追蹤，保障起重裝備生產(chǎn)、運(yùn)輸和交易過程中全量數(shù)據(jù)的不可篡改和隱私保護(hù)性，打通端到端的商品上行鏈路，致力于幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)商品從生產(chǎn)、流通、營銷等整個過程的全鏈路數(shù)字化管理，為每一件商品定制專屬身份證，使商品的全流程來源可追、去向可查，實(shí)現(xiàn)全程追溯和有效監(jiān)管。同時，也實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理和共享，提升合作效率和信任度，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，推動商業(yè)模式的創(chuàng)新。

3.6 多源、多維、異構(gòu)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用技術(shù)

來自不同數(shù)據(jù)源、格式和類型的數(shù)據(jù)在格式、結(jié)構(gòu)、語義等方面存在較大差異（包括數(shù)據(jù)、信息、模型等多維度、多種類、強(qiáng)協(xié)同的數(shù)據(jù)應(yīng)用管理），集成多源異構(gòu)、海量存儲、實(shí)施性高、高吞吐量、數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)索引、查詢優(yōu)化、數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)，數(shù)據(jù)形式則表現(xiàn)出高通量、強(qiáng)耦合、多態(tài)時變、多元異構(gòu)的特征。通過零部件、產(chǎn)品整機(jī)、系統(tǒng)、裝備集群等大規(guī)模異質(zhì)終端高效融合及自適應(yīng)互聯(lián)技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效互聯(lián)融合，實(shí)現(xiàn)特種設(shè)備工業(yè)場景大規(guī)模人、機(jī)、物、系統(tǒng)異質(zhì)終端之間的泛在化互聯(lián)互通，解決信息流與知識流之間的互動瓶頸，特別是解決來自本質(zhì)安全、智能傳感、視覺識別以及自動化、信息化系統(tǒng)的多源、異構(gòu)、復(fù)雜數(shù)據(jù)的一致性問題，實(shí)現(xiàn)不同協(xié)議、不同系統(tǒng)、不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下設(shè)備數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通以及數(shù)據(jù)跨設(shè)備、跨系統(tǒng)、跨產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。

將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和清洗，確保數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和準(zhǔn)確性，可將識別出的關(guān)鍵數(shù)據(jù)整合到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺中，消除數(shù)據(jù)冗余和沖突。異構(gòu)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析涉及從小規(guī)模單模態(tài)到大規(guī)模多模態(tài)的轉(zhuǎn)變，在可解釋性、穩(wěn)定性、公平性、可回溯性等模型4性方面的更高需求都具有很大的技術(shù)挑戰(zhàn)。

3.7 數(shù)字孿生動態(tài)模型仿真及裝備機(jī)理挖掘與分析技術(shù)

數(shù)字孿生是綜合運(yùn)用感知、計算、建模等信息技術(shù)，通過軟件定義對物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測、決策，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物理空間與賽博空間的交互映射。其通過數(shù)字軟件對某個物理進(jìn)程進(jìn)行模擬，將來自物理系統(tǒng)（或流程）的業(yè)務(wù)、前后關(guān)聯(lián)部分和傳感器數(shù)據(jù)整合到數(shù)字孿生的虛擬系統(tǒng)模型中，并對其進(jìn)行觀察和數(shù)據(jù)分析，以優(yōu)化、改造，或發(fā)現(xiàn)并規(guī)避問題，進(jìn)而模擬預(yù)測，以選擇最佳方案。數(shù)字孿生技術(shù)面向的并非是靜止對象和單向過程，而是動態(tài)的演進(jìn)過程和具有周期性生命的事件，不僅追求數(shù)字重現(xiàn)，更重視仿真模擬背后的數(shù)據(jù)分析。通過集成虛擬和物理世界，數(shù)字孿生能實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)和流程，并及時分析數(shù)據(jù)，以便在問題出現(xiàn)之前阻止問題，安排預(yù)防性維護(hù)以減少/防止停機(jī)時間，發(fā)現(xiàn)新的商機(jī)，并規(guī)劃未來的升級和新發(fā)展。數(shù)字孿生產(chǎn)業(yè)鏈可分解為基礎(chǔ)支撐、數(shù)據(jù)互動、模型構(gòu)建、仿真分析、共性應(yīng)用和行業(yè)應(yīng)用等6個模塊。數(shù)字孿生使用真實(shí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證系統(tǒng)模型，在整合運(yùn)營、維護(hù)和健康數(shù)據(jù)后，為用戶提供決策支持和警報，實(shí)現(xiàn)預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演以及預(yù)案。對來自物理孿生的運(yùn)營、維護(hù)和運(yùn)行狀況數(shù)據(jù)進(jìn)行基于仿真的分析，預(yù)測物理系統(tǒng)隨時間的變化，預(yù)測物理孿生在現(xiàn)實(shí)世界中的預(yù)期性能。通過數(shù)字孿生可以評估不同版本的系統(tǒng)，減少驗(yàn)證和測試持續(xù)時間和成本，發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用機(jī)會和收入來源。通過數(shù)字孿生的高精度克隆，將人更便捷地接入虛擬化信息網(wǎng)絡(luò)空間，完全可以在虛擬工廠里模擬復(fù)雜的工作流程，輕松測試各種新方案的可行性，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)方式變革、創(chuàng)新模式躍遷和治理理念革新。

數(shù)字孿生是一種集成多物理、多尺度、多學(xué)科屬性，具有實(shí)時同步、忠實(shí)映射、高保真度等特性，能夠?qū)崿F(xiàn)物理世界與信息世界交互與融合的技術(shù)手段，與傳統(tǒng)仿真技術(shù)剛好相反，是實(shí)物向虛擬世界的映射。理論上，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生的實(shí)體裝備，其在虛擬空間中映射的模型，其靜態(tài)與動態(tài)特性，都應(yīng)該與物理實(shí)體完全一致。數(shù)字孿生的重要特征之一是雙向映射、動態(tài)交互、實(shí)時連接和迭代優(yōu)化，裝備研發(fā)是問題驅(qū)動的，而出現(xiàn)問題就是迭代創(chuàng)新的原動力。數(shù)字孿生體改變了產(chǎn)品研發(fā)與生產(chǎn)的過程和邏輯，產(chǎn)品研發(fā)不再從產(chǎn)品的物理實(shí)體開始做起，而從產(chǎn)品數(shù)字孿生體開始做起，在數(shù)字空間把產(chǎn)品數(shù)字孿生體研制并驗(yàn)證成功后，才在物理空間開始制造實(shí)體零件。

數(shù)字化模型包含技術(shù)原理、行業(yè)知識、標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)、基礎(chǔ)工藝、專家經(jīng)驗(yàn)等要素，統(tǒng)一機(jī)械、電氣、控制、軟件等專業(yè)模型接口規(guī)范，確定主要設(shè)備、分系統(tǒng)模型接口形態(tài)，形成一套基于統(tǒng)一規(guī)范的可集成、可復(fù)用、可擴(kuò)展、多層級、多場景的精細(xì)數(shù)理模型體系，實(shí)現(xiàn)智力資產(chǎn)的數(shù)字化積累與傳承，是對不同行業(yè)、不同領(lǐng)域中不同的專業(yè)知識技能和技術(shù)產(chǎn)生的知識積累，是對技術(shù)專業(yè)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)字產(chǎn)品。

數(shù)字孿生具有空間構(gòu)造、物聯(lián)感知、時空計算、逼真渲染、仿真推演等能力，支持基于數(shù)據(jù)與模型融合的跨時空仿真推演，融合感知、計算、仿真推演和反饋觸達(dá)等優(yōu)勢，并通過通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個可計算的數(shù)字化空間，在這個可計算的空間中，可以對物理空間進(jìn)行描述、診斷、預(yù)測、決策，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)集成和閉環(huán)控制，具備全真映射、實(shí)時計算、數(shù)據(jù)驅(qū)動、泛在連接等特點(diǎn)，可解決全流程及決策可視、決策優(yōu)化、跨時空在場協(xié)同以及泛在觸達(dá)等問題，虛擬世界能夠干預(yù)或控制物理世界，助力實(shí)現(xiàn)物理世界的數(shù)字化治理，為起重裝備產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化變革構(gòu)建了支撐。

3.8 工業(yè)大數(shù)據(jù)高性能動態(tài)計算技術(shù)

高性能計算技術(shù)是利用云邊協(xié)同進(jìn)行信息處理，采用網(wǎng)絡(luò)切片等技術(shù)，保證網(wǎng)絡(luò)化工業(yè)大數(shù)據(jù)的高性能計算和可靠傳輸，實(shí)現(xiàn)柔性生產(chǎn)過程的動態(tài)重構(gòu)。在裝備運(yùn)行過程中，通過傳感器獲取人員操作設(shè)備的工作狀態(tài)、系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)等信息后，通過數(shù)據(jù)標(biāo)識注冊、安全解析、雙向關(guān)聯(lián)、對接同步、安全防護(hù)等措施，在高效的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)層進(jìn)行安全認(rèn)證，最后通過計算得出重構(gòu)的整個裝備、系統(tǒng)或集群信息的大數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)要素治理體系和服務(wù)體系，通過數(shù)據(jù)應(yīng)用挖掘數(shù)據(jù)價值，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)、提供數(shù)據(jù)服務(wù)。常用有數(shù)據(jù)分析和挖掘：通過數(shù)據(jù)分析技術(shù)，挖掘出數(shù)據(jù)中的有價值信息（如趨勢、模式和關(guān)聯(lián)性等）。并行處理與分布式計算：通過并行處理和分布式計算技術(shù)，將任務(wù)拆分為多個子任務(wù)，并同時進(jìn)行處理，有助于提高效率，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集或復(fù)雜計算問題時。迭代優(yōu)化是將任務(wù)劃分為多個階段或迭代，并在每個階段中逐步提高精度，可在保持一定效率的同時，逐漸提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.9 工業(yè)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的反饋協(xié)同控制技術(shù)

協(xié)同控制是利用工業(yè)過程數(shù)據(jù)設(shè)計數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景下工業(yè)全過程協(xié)同反饋控制。跟蹤多個同時作業(yè)的各式裝備，將輕量化的計算放在端側(cè)，在對其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效獲取后上傳到邊緣端，通過邊緣端進(jìn)行分析、判斷、決策、規(guī)劃、處理，復(fù)雜的計算放在邊側(cè)或云上，最終形成云邊端的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多個設(shè)備協(xié)同、信息傳算、一體化運(yùn)行，完成真正的數(shù)字化控制。反饋控制得以高速發(fā)展，一是越來越多來自工業(yè)設(shè)備的工業(yè)數(shù)據(jù)，經(jīng)過工業(yè)軟件計算、賦能后，最終回饋到工業(yè)終端，驅(qū)動設(shè)備精準(zhǔn)而智能地運(yùn)轉(zhuǎn)，這些數(shù)據(jù)具有被反復(fù)應(yīng)用和形成業(yè)務(wù)洞察的能力。二是越來越多的產(chǎn)品或裝備，不再僅由實(shí)體零件構(gòu)成，而是增加了很多由軟件構(gòu)成的軟零件（或軟裝備）。軟零件給產(chǎn)品帶來的改變?yōu)椋涸鲕浖?，增功能；減軟件，減功能；改軟件，改功能；優(yōu)軟件，優(yōu)功能。同時，數(shù)據(jù)產(chǎn)品化將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為具有操作性的決策建議或業(yè)務(wù)行動，形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品或決策支持工具；持續(xù)監(jiān)測和優(yōu)化，對數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和行動進(jìn)行監(jiān)測和評估，根據(jù)反饋進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。通過這一步驟，可以不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品，提高決策的準(zhǔn)確性和效率。

3.10 基于VR/AR/MR的沉浸式感知技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality，VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（Augmented Reality，AR）、混合現(xiàn)實(shí)（Mixed Reality，MR）這些沉浸式技術(shù)正在改變數(shù)字體驗(yàn)，讓人們能夠探索新領(lǐng)域、釋放創(chuàng)造力并彌合想象與現(xiàn)實(shí)之間的差距。虛實(shí)融合的三維數(shù)據(jù)交互場景，直觀、真實(shí)、精確地展示設(shè)備形狀、設(shè)備分布、設(shè)備運(yùn)行狀況，實(shí)現(xiàn)設(shè)備在3D可視化場景中的快速定位與信息查詢，更加符合工業(yè)、商業(yè)和消費(fèi)端的需求邏輯，可使各類人員沉浸式參與產(chǎn)品驗(yàn)證、運(yùn)行、運(yùn)維等場景，體驗(yàn)數(shù)字樣機(jī)或虛擬產(chǎn)品。

借助沉浸式技術(shù)與裝備，實(shí)現(xiàn)專家無需到達(dá)現(xiàn)場，即可完成遠(yuǎn)程的監(jiān)控診斷。通過MR混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，用眼鏡掃描設(shè)備二維碼，獲取設(shè)備相關(guān)信息和位置信息，查詢設(shè)備數(shù)據(jù)；由專家遠(yuǎn)程在線支持，現(xiàn)場畫面支持多方實(shí)時共享；直接在生產(chǎn)現(xiàn)場對知識庫查詢和瀏覽，快速定位故障部位。AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，全息畫面指導(dǎo)，操作標(biāo)準(zhǔn)化、維護(hù)高效率、培訓(xùn)簡單化。

沉浸式混合現(xiàn)實(shí)和擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)技術(shù)由虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）組成，并長時間作為企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)版圖擴(kuò)張的關(guān)鍵驅(qū)動因素存在。通過改變公司運(yùn)營模式、增加客戶互動和實(shí)現(xiàn)長遠(yuǎn)目標(biāo)的方式，VR與AR已在多個行業(yè)產(chǎn)生了重大影響。

3.11 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的壽命評估與延壽技術(shù)

起重裝備主要結(jié)構(gòu)的設(shè)計壽命一般為30 a，許多設(shè)備已臨近或超過設(shè)計壽命。依據(jù)使用、保養(yǎng)、環(huán)境等因素，如何界定裝備可否續(xù)用或是否還能安全使用成為用戶和特種設(shè)備檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)的痛點(diǎn)。剩余壽命是指從裝備被監(jiān)測開始直到裝備功能失效所需的全部時間，往往利用分析設(shè)備的退化軌跡和歷史數(shù)據(jù)建立壽命評估預(yù)測模型，利用歷史數(shù)據(jù)、現(xiàn)實(shí)環(huán)境以及未來趨勢來預(yù)測裝備未來的安全狀況，為用戶和檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)提供指導(dǎo)意見。常用的剩余壽命預(yù)測的方法主要包括：基于失效機(jī)制的物理模型預(yù)測方法、基于專家知識和模糊理論的知識預(yù)測方法和基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型預(yù)測方法。

延壽技術(shù)是指根據(jù)合理的失效準(zhǔn)則，依據(jù)有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，針對裝備長期使用發(fā)生的退化、劣化程度，對帶有缺陷的裝備進(jìn)行符合使用條件的安全性評定，采用專門的技術(shù)措施以延長裝備的使用壽命。例如對含有缺陷或損傷的裝備進(jìn)行合于使用評價，研究具體結(jié)構(gòu)或構(gòu)件中原有缺陷、使用中新產(chǎn)生的或擴(kuò)展缺陷對可靠性的影響，以確定在預(yù)期的條件下是否可以繼續(xù)安全運(yùn)行，或根據(jù)缺陷、損傷判斷安全性能劣化程度、劣化趨向，進(jìn)行裝備剩余強(qiáng)度評估，判斷結(jié)構(gòu)是否適合繼續(xù)使用，或是按預(yù)測的剩余壽命監(jiān)控使用，或是降級使用、返修或報廢。合于使用評價所評定的缺陷都是不滿足法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)要求的所謂超標(biāo)缺陷，安全評定的目的是科學(xué)分析帶超標(biāo)缺陷裝備的安全性能。

3.12 多端融合協(xié)同控制技術(shù)

以數(shù)字孿生為基底，構(gòu)建云邊端一體化融合架構(gòu)，移動端、桌面端、大屏端實(shí)時互動，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)一圖統(tǒng)攬、分級管理、分布式實(shí)施的一體化數(shù)字系統(tǒng)。移動門戶、PC門戶、指揮調(diào)度中心門戶、現(xiàn)場大屏門戶構(gòu)成智能運(yùn)營系統(tǒng)。

工業(yè)PAD、手機(jī)等移動端的操作使用包括研發(fā)APP、生產(chǎn)APP、管理APP、服務(wù)APP等工業(yè)APP，可隨時隨地查詢，簡單便捷。在將工業(yè)知識和各工業(yè)要素數(shù)字化的基礎(chǔ)上，可為產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)知識的復(fù)用、移動化協(xié)同和可視化洞察，促進(jìn)行業(yè)數(shù)字化和智能化，實(shí)現(xiàn)裝備智能調(diào)控和業(yè)務(wù)管理決策優(yōu)化，極大提升信息化管理水平。

3.13 基于機(jī)器智能的科學(xué)決策技術(shù)

機(jī)器智能技術(shù)正從最初的視覺質(zhì)檢、智能客服、路線規(guī)劃等相對外圍的需求場景，向工藝參數(shù)優(yōu)化、能耗效率提升、安全運(yùn)行管理等核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域突破。類似這種生產(chǎn)效率的提升，是無法通過傳統(tǒng)的人工決策來實(shí)現(xiàn)的。面向智能裝備多智能體智能決策的需求，構(gòu)建有理解能力、歸納能力、推理能力和運(yùn)用知識能力的科學(xué)決策體系，實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)定、可靠的一體化自主控制、規(guī)劃、計劃、優(yōu)化、調(diào)度、預(yù)測、決策，提升工作效率、保證工作質(zhì)量、提升穩(wěn)定性和安全性，是未來裝備數(shù)字化重要的發(fā)展方向之一。

科學(xué)決策包括優(yōu)化、調(diào)度和控制等環(huán)節(jié)。而面向狀態(tài)變化趨勢決策的智能決策則以系列算法、模型、規(guī)則為核心構(gòu)建智能專家系統(tǒng)，利用監(jiān)測設(shè)備和運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)，借助智能優(yōu)化算法，協(xié)同調(diào)度各生產(chǎn)工序和裝備，控制相關(guān)的生產(chǎn)設(shè)備和工藝環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全流程的綜合指標(biāo)控制，保證全流程的整體優(yōu)化運(yùn)行決策，實(shí)現(xiàn)基于設(shè)備狀態(tài)變化趨勢、人機(jī)結(jié)合的全流程的智能決策，包括統(tǒng)計與先驗(yàn)知識協(xié)同的多變量設(shè)備狀態(tài)預(yù)警、機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的設(shè)備故障診斷、多維度數(shù)據(jù)協(xié)同的設(shè)備綜合決策等技術(shù)。另外，多任務(wù)自適應(yīng)協(xié)同的群智決策通過智能裝備自主分析當(dāng)前的工況和任務(wù)要求，建立協(xié)同執(zhí)行的多任務(wù)協(xié)同規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，基于最大益損比和任務(wù)均衡目標(biāo)實(shí)現(xiàn)裝備多任務(wù)協(xié)同下的群智規(guī)劃，依據(jù)分配任務(wù)的要求和難度進(jìn)行自主決策，自適應(yīng)調(diào)整作業(yè)策略以完成復(fù)雜工況下的多樣化任務(wù)。

3.14 基于知識庫、專家經(jīng)驗(yàn)的深度自學(xué)習(xí)技術(shù)

通過對智能裝備作業(yè)過程中分布的多學(xué)科知識數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)層次上的集成，消除數(shù)據(jù)的語法和語義的分歧，形成一致數(shù)據(jù)的知識表示，并對知識庫中技術(shù)原理、行業(yè)知識、標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)、基礎(chǔ)工藝、專家經(jīng)驗(yàn)等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、關(guān)聯(lián)、融合，得到產(chǎn)品設(shè)計、使用的知識圖譜，進(jìn)而利用可視圖譜展示實(shí)體及關(guān)系，直觀表達(dá)領(lǐng)域知識，生成智能裝備的知識網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜，構(gòu)成集智應(yīng)用的專家系統(tǒng)，其通過數(shù)據(jù)分析和知識挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識中的潛在價值和業(yè)務(wù)機(jī)會，提升數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。

自動化、智能化裝備在運(yùn)行過程中產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)含大量的故障特征信息，在收集裝備運(yùn)行特征數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，獲得與故障特征有關(guān)的診斷規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對智能裝備的故障預(yù)測與診斷，形成基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障診斷深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

單機(jī)或多機(jī)集群環(huán)境下多模式融合學(xué)習(xí)，利用智能裝備運(yùn)行過程中產(chǎn)生的海量感知數(shù)據(jù)，可以為其提供圖像、視頻、語音、文本等多元數(shù)據(jù)處理能力，使智能裝備充分理解環(huán)境和人的情感、言辭、表情等，支撐人機(jī)之間進(jìn)行交互，形成大數(shù)據(jù)驅(qū)動的多模式融合學(xué)習(xí)技術(shù)。

在人機(jī)交互使用專家系統(tǒng)的過程中，不斷發(fā)生知識的交叉與融合、解構(gòu)與重構(gòu)，既發(fā)生物理反應(yīng)，也發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，在原有存量知識的基礎(chǔ)上，生成增量知識，持續(xù)豐富、補(bǔ)充著知識庫的知識體系。當(dāng)用戶進(jìn)入專家系統(tǒng)使用界面時，用戶始終不是獨(dú)自一人在使用系統(tǒng)軟件，而是如同有千千萬萬個數(shù)理化先賢、領(lǐng)域?qū)＜摇⑿袠I(yè)翹楚和專業(yè)能人站在他的身后，在每一次點(diǎn)擊菜單、每一次模型計算、每一次控制指令傳輸中，都在出手扶助、指點(diǎn)迷津、啟智開慧。

4 應(yīng)用前景

新型工業(yè)化既是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展目標(biāo)，又是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體框架。隨著新型工業(yè)化的發(fā)展，市場競爭和消費(fèi)者需求將日新月異，企業(yè)必須根據(jù)新型工業(yè)化發(fā)展趨勢，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造自己的組織、管理與技術(shù)手段，以快速適應(yīng)市場和消費(fèi)者變化。由此可見，新型工業(yè)化也是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的約束條件和外在動力。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型既是企業(yè)發(fā)展的基本邏輯，也是推進(jìn)新型工業(yè)化發(fā)展的必由之路。企業(yè)通過數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本提質(zhì)增效、創(chuàng)新服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而推動產(chǎn)業(yè)升級、提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益，為新型工業(yè)化提供新的增長點(diǎn)和競爭優(yōu)勢，推動新型工業(yè)化的發(fā)展。

國務(wù)院國資委《關(guān)于加快推進(jìn)國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》通知強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是順應(yīng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革趨勢，不斷深化應(yīng)用云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代信息技術(shù)，激發(fā)數(shù)據(jù)要素創(chuàng)新驅(qū)動潛能，打造提升信息時代生存和發(fā)展能力，加速業(yè)務(wù)優(yōu)化升級和創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，改造提升傳統(tǒng)動能，培育發(fā)展新動能，創(chuàng)造、傳遞并獲取新價值，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展的過程。國資委則要求國有企業(yè)積極推進(jìn)研發(fā)數(shù)字化、生產(chǎn)智能化、經(jīng)營一體化、服務(wù)敏捷化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)化，促進(jìn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)全方位、全鏈條改造，集中優(yōu)勢力量攻關(guān)新技術(shù)、推出新產(chǎn)品、布局新基建、打造“專精特新”企業(yè)、培育新興產(chǎn)業(yè)，助力實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)。由于實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)過程的時間跨度大且各階段所需功能不同，涉及要素種類多且協(xié)作關(guān)系和耦合關(guān)系復(fù)雜，需要基于模型、數(shù)據(jù)等構(gòu)建數(shù)力，基于算力、算法、網(wǎng)絡(luò)、存儲等開發(fā)智力，充分利用數(shù)力和智力，實(shí)現(xiàn)并提升體系化解決問題和滿足需求的數(shù)字化能力。

起重裝備作為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)裝備，要用創(chuàng)新研發(fā)跨界開辟新賽道，要用新技術(shù)加快傳統(tǒng)裝備升級，不斷推進(jìn)從0到1的突破和從1到N的迭代，才能不斷提升創(chuàng)新力和核心競爭力。起重裝備作為單件小批量工業(yè)裝備和特種設(shè)備，其數(shù)字化發(fā)展趨勢是智能化、數(shù)據(jù)化、個性化、網(wǎng)絡(luò)化、平臺化、生態(tài)化，目的是解決信息孤島和業(yè)務(wù)斷鏈問題，以減人、增安、提效為目標(biāo)，提高生產(chǎn)效率、創(chuàng)新能力和市場競爭力，從而達(dá)到狀態(tài)更佳、效率更高、成本更優(yōu)的效果，構(gòu)建物理裝備+數(shù)字資產(chǎn)新價值體系，培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展新模式新業(yè)態(tài)，促進(jìn)起重裝備產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)語

裝備數(shù)字化將數(shù)字技術(shù)加持、數(shù)據(jù)要素治理視為裝備數(shù)字價值創(chuàng)造的重要方式，將產(chǎn)品數(shù)字化和過程數(shù)字化視為數(shù)字化工程生態(tài)的關(guān)鍵。因此，除本文所述數(shù)字化技術(shù)外，起重裝備數(shù)字化還涉及許多相關(guān)的技術(shù)，如裝備智能化所需的三維空間感知定位、多機(jī)協(xié)同集群化交互與控制、多約束下路徑規(guī)劃、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷、安全風(fēng)險智能防控等技術(shù)，以及特種設(shè)備智能檢測、智慧監(jiān)管等技術(shù)。另外，起重裝備數(shù)字化還需利用大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全等多種新興技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理和用數(shù)據(jù)創(chuàng)新，促進(jìn)企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化和數(shù)據(jù)價值化，助力企業(yè)經(jīng)營數(shù)字化、管理精細(xì)化、決策定量化。