Digital Twin数字孪生：是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，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。
上面是百度百科给出的定义，把这个定义的前半段，所有的定语都去掉，得到的结果就是：数字孪生是仿真过程。似乎稍微有点不妥：
一是，应该说数字孪生是过程仿真，这个过程可以是全生命周期的过程，也可以是某一个状态剖面或过程侧面的仿真。
二是，不能仅仅是反映，数字孪生的灵魂是决策（见笔者之前写的公众号文章），仿真的目的是为了评估，评估的目的是为了预测，预测的目的是为了决策，决策的目的是为了优化，优化的目的是为了实现对实体的纠偏干预，感觉应该从闭环的角度来说都孪生，会更贴近数字孪生的味道一些。比如有点类似利用孪生双胞胎的心灵感应那样，或者说吧，重点体现在“孪”上面，其本质应该是实体和虚体之间的同步、双向影响。否则感觉上好像还是在做传统的仿真一样。
三是，对于过程来说，有大有小：产品的全生命周期，这是一个过程：按照工艺流程展开生产链条，这也是一个过程：针对每道工序环节内部的微观或者瞬态的变化，这也是一个过程。数组孪生应该在这几个过程当中都可以进行体现。
（1）数字孪生体现了工艺知识的沉淀，能够有效的提升核心工艺能力
工艺是与产品质量和生产效率直接相关的专门知识，任何一个企业即使是在手工管理模式下，也应该是非常重视工艺的，所以我们在开展智能制造、工业互联网等方面的技术研究和探索应用的时候，工艺都是重要的服务对象。
其实很久以前，工业过程建模与仿真，这是大家耳熟能详的一个技术方向，也是一个范围很广的技术方向。但我感觉数字孪生，与之前的工业过程建模与仿真还是不一样的。传统的工艺过程建模与仿真，可能更多是脱离于实体的一种孤立的运行，而数字孪生是一种与实体双向连接的运行？如果简单来理解，可以理解成一个是在线，一个是离线。数字孪生更偏重于动态的在线。
但不管怎么样，数字孪生，或者说为了实现数字孪生的第一步仿真，我们需要进行建模。当前工业互联网技术的发展，为我们从实体上面来获取各种各样的实时状态提供了手段，也为建模及其应用提供了扩展空间。
但这些工业互联网等都不是主要的，只是外围支撑的手段而已，最主要的还是怎么使得这个模型能够表达的真实。在仿真领域，很久以前有一句话是这么说的，做虚拟仿真切忌”虚而不拟，仿而不真”，其实就是说的这个模型是否准确？是否能够反映实际？其实美国长期以来，从上个世纪五六十年代开始，就一直国防先进制造等计划中持续的支持和发展建模与仿真。可能刚开始有些人觉得这方面比较虚，但是，这个方面其实是对的工艺机理进行深入探究的代名词。不论是解决实际问题，还是推动技术发展，甚至相关工业CAE软件的发展，都是极其需要和重要的。
工艺的类型是多种多样的，相关的数字孪生模型，也是多种多样的，所涉及到和所综合的学科知识也是不一样的，这才是真正的专业知识的沉淀凝练。
我们说的智能制造在很大程度上是体现为数字孪生的综合运用的。比如对切削加工来说，可以基于工艺推理模型，对工件的加工质量进行实时的评判，并能够根据决策分析结果，对相关的工艺参数进行及时有效的调整，这样就具有一种自适应的味道。
我们国家提出要建设百万工业APP，其实我感觉，拿出来一半来做工艺的数字孪生特点的工业APP，我感觉分量都嫌低。工艺数字孪生是夯实和提升我们制造实力的根本，从做大转向做强的必然途径。
（2）数字孪生体现了管理经验的知识沉淀，能够有效的提升智能管控水平
制造执行过程的管控，需要根据不同的企业类型及其生产特点，需要贯彻和综合不同的先进管理思想。但是一般来说这些管理思想，比如精益思想，很多企业甚至很多专家，还认为这只是一种指导性的方法论而已，从中理出来一些原则或者说是方法手段，对生产过程当中的某一点，某个业务，进行实施应用。我认为这么理解是带有一定的片面性的，实际上来说也有感觉，这些先进管理思想，在实际当中的运用，更多的是一种割裂性的碎片化的实践。
我认为，如果你做了或实施应用了一个制造执行系统，这个制造执行系统如果不体现先进的管理思想，那相当于这个制造执行系统，笔者认为，就是一个没有灵魂的系统。一般来说能解决问题简直就是个奇迹啊。
因此我们应该将各种先进的管理思想，把它细化落实或者凝炼成管理经验与知识，并且系统化而不是孤立的体现在生产管理当中，尤其是智能管控方面。这些经验和知识的沉淀或者说物化或者更明确进行软件化，其实也是相当于建立了内部有机关联的决策模型。而这种决策模型，本质上来说，其实是制造执行过程的数字孪生，或者某个侧面指标或目标的数字孪生。
比如我们可以建立面向产线或者车间的排产调度模型，在这个里面体现TOC等思想，当然体现的不仅仅是TOC，还有很多其他的先进的排产调度思想。笔者一直也是从事APS技术研究与系统开发和实施应用的，在这个过程当中，也深深的感觉到，见到一个约束就进行处理，其实还是挺被动的，也不利于系统的发展。所以自己一直在揣摩，如果能够将一些先进的管理经验知识和管理思想，融合到APS当中，也许也许可以达到一种事半功倍的效果，应该是APS将来的一个重要的发展趋势。这个方面，自己一直在思考和琢磨，后续有可能写两篇篇：基于数字孪生和先进管理思想的APS发展思考、数字孪生与精益生产的融合。
比如在制造执行过程当中我们可以建立前后工序之间的精度链条模型，根据前道序的加工精度实现，等下一道工序基准的调整，这种分析，我认为就是数字孪生的一种体现，整个生产过程具有自组织的味道。这既是管理的思想，也是工艺的思想，相当于是一种融合。
本来自己想写是”数字孪生与生产管控的融合分析”，但写着写着感觉有些基础性的东西，需要先说明，自己理解的就是：数字孪生的核心是体现工艺和管理的知识。
写的过程当中又触发了一些思考，比如数组孪生与传统的闭环控制的差异，现有的自动控制技术能否支持数字孪生，尤其是数字孪生所强调的决策，在自动或闭环控制链条当中如何体现？
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