数字孪生是通向数字化转型的桥梁作者龙小昂：深圳华龙讯达信

作者
龙小昂：深圳华龙讯达信息技术公司总经理
数字孪生，一座桥
工业企业的数字化转型，需要面临制造理念、组织方式和商业模式的多种变革。一个产品，从设计理念开始，经历了制造、使用和报废，跨越了时空，呈现出一个完整的生命周期。如果设想这种产品有一本履历表，那么它将忠实地记录了这个产品的各阶段生命周期相关的数据。各种健康状况和风险，都会一目了然，然而事实却并非如此。对于制造商而言，各阶段的数据通常呈现孤立、分散的特征，尤其是用户对于产品使用过程中，基本就是黑匣子。数据的分裂，让产品的各个阶段，都成为一座座孤岛而互不相连，数据失去了流动性，大大约束了人们的洞察力。
数字孪生，作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型，随着工业互联网的发展，成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备，可以通过实时可视化的数字孪生，模拟机器在生产系统中的表现，形成一线操作者和管理者的决策支撑系统。

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图1数字孪生设备
数据驱动，中心轴
企业数字化转型，围绕着数据驱动而来。而数据要真正产生的价值，需要靠企业知识体系来提供。因此，数字化转型，首先需要面对的是企业知识的梳理。但是传统的知识体系，往往呈现非常僵化的状态。例如，工程图档往往是企业的重要知识资产，但很多制造企业都是采用传统的图纸档案管理方式，以“底图”或“蓝图”的形式，进行分类、分密级归档保存。而代表企业重要的知识体系，如工艺说明、操作手册、工程文件等，已经随着企业信息化应用的逐步发展，一般都是通过扫描后进行管理。
然而这些图纸、电子文档所保存的知识，都是静态、分散和割裂的。颗粒度太大，缺乏语义的连接，无法实现相互之间的关联，流动性很差。这种知识体系，只是被收藏起来，但却无法高效重复使用。对于资深工程师而言，这只是一种储存方式而已，因为信息查找而言，仍然非常低效；而对于经验不足的员工而言，这些知识则像是被隐藏起来。
面临数字化转型，由于缺乏系统性的知识体系支撑，因此工业企业呈现出很多困境。工业场景复杂，存在海量多源异构的工业数据，多样性、复杂性的工业数据，造成工业场景信息孤岛化，数据利用价值低。数据浪费现象严重。尽管人工智能（AI）正在逐渐成为大数据分析的重要技术，但是传统AI训练，过度依赖人工开发算法。它无法关联自然语言所对应的概念、属性、关联性等。
【数字孪生是通向数字化转型的桥梁】数字化还带来新的问题，随着工业数字化普及，海量的CAD、CAE文件以及数字化的各类文档、说明书、操作手册等，信息量暴增，给用户决策带来新的痛点。
数字孪生，借助数字空间与物理世界的强关联，带来了全新的解决问题的视角。但在工业场景中，存在显性知识与隐性知识，各种结构化、半结构化和非结构化知识。如何将这些关联性弱的知识，能够结合在一起？
答案是编码体系。不同知识体系，往往各有一套编码规则。而规则之间的引线，则犹如毛线团，相互活结死结串联在一起。然而，重新解构编码体系，实现更底层元数据的关联，虽然是一场硬碰硬的笨功夫，但对于打开知识乱麻，却是非常有必要的。在对于管理软件的多年研究之后，笔者已经建立了一套自动编码体系，可以将各种概念，形成语义连接，将隐形的知识显性化。编码体系化，实际就是多元知识规则化。在此基础上，就可以构建出数字孪生技术，将实时运行数据的动态记录，叠加在传统静态模型中。这将彻底改变原有的知识管理方式，激活沉默的知识资产，从而帮助人们重新认识、管理和控制机器世界。