数字孪生是源自工业界的概念，随着新一代信息技术的发展和广泛应用，数字孪生的应用范围不断扩大。数字孪生是以计算机图形学和人工智能为基础，将现实中的要素在虚拟世界中动态模拟仿真，实现在虚拟世界中对现实世界的可看可控可仿真。在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。

"数字孪生"强调仿真、建模、分析和辅助决策，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持。

一、数字孪生系统的意义

自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。

1、更便捷，更适合创新

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可删除、可重复操作的数字镜像，这几大的加速了操作人员对物理实体的了解，可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。

2、更全面的测量

只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确的测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现精准的分析和优化。但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。例如，我们可以利用润滑油温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。

3、更全面的分析和预测能力

现有的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给与分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。

4、经验的数字化

在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、赋值、修改和转移的能力。例如，针对大型设备运行过程中出现的各种保障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自制化的智能诊断和判决。

二、智能工厂数字孪生系统的特点

1、基础功能

　　（1）、数据感知

　　无缝兼容各类数据源，支持业务系统数据、各类传感器数据、多类型地图数据融合（如：通用地图数据、高精度高程数据、各类矢量地理要素数据、倾斜摄影数据、精细建筑结构数据等），支持GB/T标准视频监控数据深度集成，充分利用已有信息化建设成果，为工厂运行态势感知提供全面的数据支持。

　　（2）、监测预警

对工厂运维管理各领域的核心指标进行态势监测与可视分析，全面描绘工厂运行现状。支持基于时间、空间、数据等多个维度，为各类焦点事件建立阈值告警触发规则，自动监控各类焦点事件的发展状态，对来自不同部门和不同系统的告警信息进行关联分析，结合预警模型进行可视化风险研判，进行分级预警响应。

（3）、联合指挥

深度整合各级别、各部门、各地区联动资源，对大规模联动资源进行可视化管理，并通过集成视频会议、远程监控、图像传输等应用系统或功能接口，实现一键直呼、协同调度多方人员、物资、设施等联动资源，实现跨组织部门、跨地域、跨行业的联动协同作战，“一张图”指挥。

（4）、展示汇报

针对领导视察、迎检汇报、客户参观等情景，面向工厂运维管理工作规划展示、建设成果展示、重点项目展示、重要事件复现等应用需求，能够基于动态真实数据进行演示汇报，全面、清晰、高效地突出展示重点和亮点；无论是对历史数据的回溯，还是对态势发展的预测推演，都可以提供优异的数据展示效果。

（5）、流程管控

支持对跨部门事件处理工作的全流程把控，通过将办公流程或预案流程的相关要素以及当前状态进行可视化管理，管理者可以清晰直观掌握当前流程所处的节点，以及每个节点所需要做的具体工作；同时，通过对事件处理全过程的监管和评测，管理人员也可以及时了解各部门工作成效，有效提升工作效率和管控力度。

（6）、决策支持

支持对工厂管理部门既有海量数据资源，提供栅格、聚簇、热图、活动规律等多种可视化分析手段、多大类近百种可视分析图表进行多维度分析研判，支持数据实时显示、态势历史回溯，辅助管理人员全面掌控数据变化态势，深度挖掘运行数据的时空特征及变化规律，为管理决策提供科学依据。

2、应用场景

（1）、指挥中心大屏可视化系统

面向指挥中心大屏环境，量身打造专业级可视化解决方案。具备优秀的大数据显示性能以及多机协同管理机制，支持大屏、多屏、超大分辨率等显示情景，具备便捷的一体化交互方式，为您构建超高清的大屏城市综合运行态势监测系统。

（2）、网页端可视化系统

在建设指挥中心大屏可视化系统的基础上，面向浏览器网页端应用环境，提供轻量级可视化解决方案。网页版可视化决策系统，支持大规模城市级三维渲染，态势显示清晰流畅，交互方式便捷友好，可直接在网页端使用，无需安装部署，方便快捷。

3、数字孪生工厂数字化架构图

图：数字化架构图

三、数字孪生工厂项目研发应用

通过3D场景建模，信息化工厂内设备传感器采集设备运行数据的方式，全方位展现智能工厂设备运行状态及统计数据。通过建立完全仿真的工厂设备模型，多引擎快速构建，海量数据接入，集成三维地理信息及三维空间统计，基于实体高效建模，一体化管理，高性能空间分析和可视化等关键技术，实时显示智能工程设备运行数据，通过多视角模式以及漫游方式等手段，多角度展示服装加工智能工厂内各设备运行数据，通过虚拟环境展示工厂实时运行情况，可以助力工厂流程不断优化，使得决策更加高效。

整合多设备实时数据，实时监控设备运行状态。多接口方式数据接入，大数据统计分析，实现设备安全检查，通过可视化数据分析，为实际业务提供决策依据，评估当前事务发展状态、诊断过去发生问题，并对未来趋势进行预测，从而为管理者的决策提供全面、精准的决策依据。

图：项目实际展示图

图：项目实际展示图

图：项目实际展示图