数字孪生的不同流派，或者说不同：通用的工程技术仿真软件去套简直完美

在数字孪生系统系列的第二讲，我将首先介绍不同的数字孪生流派，或不同的实现。不要惊讶，毕竟就像物联网一样，不同行业的人对物联网这个词的理解会有很大的不同。在数字孪生的盒子里，不同行业的人肯定会在里面放不同的东西。

根据不同行业的案例，我将数字孪生大致分为以下十类：

通用工程技术仿真软件，如ansys fmi。面向行业的仿真软件。比如西门子视觉生产仿真。安德里茨工厂模拟软件。车联网交通仿真软件等 基于知识图谱的数字孪生，用于物联网环境感知自动推理。洛克希德马丁公司为这家工厂提供的数字线程。制造业横向和纵向信息整合的数字孪生是基于自动化金字塔。基于公有云图数据库分析引擎。比如azure aws智能空间地图和阿里云的数字孪生类似。可视化展示软件，包括gis、bim、webgl等。基于区块链的数字孪生。比如等等。基于数字孪生。就像 的工厂设备聊天机器人一样。比如微软的，它可以智能聊疾病流域数字孪生系统，相当于医生的数字孪生。

下面我为每个类别介绍典型的数字孪生解决方案。

1.基于仿真软件的数字孪生

仿真软件最初用于对实际设备进行建模和仿真。现在数字孪生的概念火了，仿真界突然发现用仿真软件来覆盖数字孪生的框架是完美的。

这类软件的数字孪生的本质是运行设备的仿真模型，然后通过物联网采集的数据反馈给仿真模型，让模型进行实时仿真，从而实现故障诊断、性能预测、控制优化等功能。 .

力学、电磁学、流体力学、工厂、交通等仿真软件种类繁多。

作为仿真软件巨头，Anays 绝对不会错过数字孪生的浪潮。 Ansys 为数字孪生仿真建模提供孪生工具。

以下是带有 Ansys 的水泵数字双胞胎示例。水泵设备数据实时发送至PTC物联网平台，再通过Ansys Twin的工业互联网IIoT连接功能，将设备实时数据发送至水泵仿真模型Ansys 运行，然后将仿真结果返回到平台。然后平台将模拟优化的控制参数发送到泵。

作为工程领域最流行的工具之一，数字孪生领域有解决方案。

以下是数字孪生的示例。

使用，可以使用来自连接资产的数据定义模型。也可以使用多域建模工具创建物理模型。数据驱动模型和物理模型都可以使用来自运营资产的数据进行调整，以训练数字双胞胎。

以下是对三缸泵进行故障排除的示例。三缸泵的传感器数据实时传输到微软Azure云平台。传感器数据首先发送到 Azure 云上的 Kafka 消息中间件服务，然后 Kafka 将传感器数据转发给故障分类算法模型。模型根据传感器数据给出故障类型。

2.面向行业的仿真软件

上面介绍的第一类数字孪生是工程仿真软件，主要解决机械、电子、液压、电源、数字逻辑、电力等专业工程技术问题。

第二种数字孪生是面向行业的仿真软件。行业很多，这里简单介绍一下工厂模拟（Plant）软件和车联网交通模拟软件。

工厂模拟软件可以通过建立虚拟化工厂在软件中进行模拟。

是一个全面的数字化制造解决方案组合，可对制造以及将创新理念和原材料转化为实际产品的过程进行数字化改造。软件可实现产品工程、制造工程、生产和服务运营之间的同步，从而最大限度地提高整体生产力并实现创新。

™ 支持创建基于云的生产设施的 2D/3D/全景表示（在其地理位置的背景下呈现）。这样就可以轻松熟悉的方式来导航设施并直观地访问来自任何 IT 系统的信息。

借助物流和物流模拟解决方案，您可以通过离散事件模拟和统计分析功能优化材料处理、物流、设备利用率和劳动力需求。这使您可以快速找到瓶颈、验证运输材料并了解多种工艺备选方案的长期资源利用情况。具有面向对象的 3D 建模功能的随机工具可帮助您提高制造精度和效率，同时提高吞吐量和整体系统性能。

交通模拟软件的一个例子是 SUMO。 SUMO其实是一个开源的交通仿真软件，可以生成逼真的交通轨迹场景。 Veins 集成了 OMNet++ 和 SUMO 进行车联网仿真。

3.基于知识图谱的数字孪生

知识图谱自1960年代从语义网发展而来，经历了1980年代的专家系统、1990年代的贝叶斯网络、2000年代的OWL和语义网，以及2010年以来谷歌的知识图谱。谷歌目前的知识图谱已经包含数亿条记录，广泛应用于搜索、推荐等领域。

知识图谱的存储和查询语言也经历了历史洗礼。从RDF到OWL再到Query，由于使用不便、成本高昂，逐渐被业界主流抛弃。图数据库已逐渐成为目前知识图谱的主要存储方式。

下图是西门子基于工业本体建模、工业数据采集和图数据库的工业知识图谱。

4.基于模型的企业 MBE

不应将基于模型的企业 MBE 置于数字孪生体中。但由于模拟也可以算作数字双胞胎，MBE 也应该算在内。西门子拥有完整的 MBE 软件解决方案。我们这里只介绍实际应用案例。

对于生产 F-16 和 F35 的洛克希德马丁来说，战斗机结构极其复杂，从概念构思、设计、原型机、设计到测试、生产和维护的生命周期跨越 30 多年。因此，如果不把这个生命周期的所有信息都数字化，整个生命周期的成本和难度都会急剧上升。在如此长的周期中，BOM是贯穿PLM产品生命周期管理的金线。

产品数据管理（PDM）系统通过包含产品结构信息的物料清单（BOM）对设计、工艺、制造等环节的数据进行组织管理，形成设计BOM（EBOM）、工艺BOM（PBOM）和制造BOM（MBOM）​​等

5.自动化金字塔数字孪生

工厂自动化金字塔的层次结构类似于建筑领域的层次结构。稍后会详细介绍。

除了工厂，石油行业当然也可以拥有数字孪生。后面我会介绍埃森哲实施的哈里伯顿海上油田数字孪生案例。

6.基于公有云图数据库的数字孪生

在本例中，一个典型的例子是微软Azure云提供的基于数字孪生对象模型和空间图数据库的数字孪生服务。

Azure 数字孪生对象模型包括：

其他型号包括：

匹配器用于决定对给定的传感器消息执行哪个用户定义的函数。端点 传感器数据进入的入口点。例如事件中心、总线、事件网格。

图形数据库支持

Azure 的空间图是由上述数字孪生对象模型创建的空间、设备和人员的分层图。 Azure Graph 支持图形继承、筛选和遍历。您可以通过调用Azure Graph的API来创建满足业务需求的图表，并对其进行各种图表操作。

从下图我们可以看出，这个图数据库服务支持多租户，也就是说，如果我们有10个校园或者楼宇或者物业公司需要实现数字孪生，那么我们可以创建不同的租户来实现隔离他们。层级关系是客户-区域-建筑物-楼层-房间或楼层-子区域内的区域或房间内的设备或传感器-台灯。 iot hub将传感器和设备数据上传到云端，然后该函数可以根据不同节点上的数据变化，自动触发该函数执行相应的代码逻辑，对区域内的设备进行反向控制。通过这种方式，物联网数据驱动空间中的人们可以与地图上这些级别的建筑空间进行交互。

比如，某个厕所里有人刚上完厕所，屁股一戳，红外感应器就会自动冲马桶，然后红外感应器的感应事件同步到边缘计算网关或云通过网关的设备影子，然后是边缘计算网关或云。该功能可以根据预定义的代码逻辑启动马桶排气扇去除异味。

下图为智能楼宇解决方案：智能楼宇各子系统的数据通过连接器工厂发送到核心服务。核心服务对数据进行实时数据分析。

7.模型可视化数字孪生

以上都是基于仿真算法或数据模型的数字孪生。这些仿真软件或图形数据库中的许多都带有相应的软件。可视化包括GIS地理信息系统、3D可视化（WebGL/）、BIM等。GIS地理信息系统相当于地球的数字孪生体。

BIM是工业互联网项目的重要组成部分流域数字孪生系统，涉及智慧工地、智慧水务、智慧园区、智慧环保等。对于 BIM，有 3D、4D、5D 和 6D。

8.基于区块链的数字孪生

各种数字货币本质上是通过区块链技术实现的实物货币的数字孪生。

既然区块链技术可以用来数字化货币，其他行业也可以利用区块链来实现数字孪生。

区块链技术基于其去中心化、不变性和可追溯性的特点。

对于车联网，需要对车辆的轨迹和行驶记录进行追溯。区块链是可追溯性的最佳工具。

要存储数据，您需要首先为每个用户、汽车和 gps 创建一个去中心化 ID 和密钥对。

一般关系数据库和 NoSQL 数据库将数据存储在表中。对于 ，数据由资产资产表示。另一个区别是传统数据库是从业务流程角度设计的应用程序。相反，我们从资产的角度来看问题。

资产可以表示诸如汽车、建筑物之类的物理对象或诸如客户订单、航程之类的数字对象。

资产中存储的数据是不可变的。

将各种数据资产存储在区块链数据库中，实现物理设备的数字孪生：

这个区块链数据库有很多玩法。以下是几个例子：

9.基于聊天机器人的数字孪生

在工业中，另一种形式的机器数字模拟是聊天机器人。

通常工业互联网平台会收集机器数据，然后对数据进行分析，生成可视化分析结果。

但其实还有另一种思路，就是用人工智能让机器像人一样说话，并报告是否正常，是否有故障，如果有故障，那是什么症状。比如机器出现问题，机器通过微信或其他社交软件与维修工程师或工艺工程师聊天。

例如，罗克韦尔最近开发了一种基于微软 Azure 云的语音聊天服务，它在工业上相当于 Siri。

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