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数字孪生体概念和术语体系(实施稿)

      2020年11月26日,数字孪生体联盟发布了《数字孪生体概念和术语体系(征求意见稿)》(Digital Twin – Concept System and Terminology System)。

      数字孪生体联盟成员和行业人士积极提出意见,标准工作组根据研讨结果,采纳了部分意见。近期数字孪生体联盟正式发布《数字孪生体概念和术语体系(实施稿)》,欢迎企事业单位采用。

      按照数字孪生体联盟标准工作组计划,接下来将继续研制数字孪生体平台和应用标准,重点基于IOT 3000开源项目进行研制。欢迎各界人士交流探讨,并参与到数字孪生体标准研制中来。

以下为标准文本全文:

数字孪生体概念和术语体系

Digital Twin – Concept System and Terminology System

      2020 – 11 – 26发布

      2020 – 12 – 26实施

 前  言

      本标准依据国标GB/T 1.1—2020给出的规则起草。

      本标准由数字孪生体联盟(DTC,Digital Twin Consortium)提出并归口。

      本标准起草单位:安世亚太科技股份有限公司、北京翼络数字技术有限公司

      本标准主要起草人:段海波、胡权、刘继业

      相关意见请发送邮件:INNOBASE@QQ.COM

引  言

      经过十年时间的发展,数字孪生体技术和应用正在引发国内外学术界和工业界的极大关注。数字孪生体技术为跨领域、跨层级、跨尺度的物理世界和数字空间建立了沟通的桥梁,以更少的能量,以信息换能量的方式来消除不确定性,成为数字化转型的关键核心技术,是发展数字经济的新型基础设施。

      作为正处于迅速发展的新一代数字技术,业界对数字孪生体概念的内涵外延理解不一,相关定义众多,一定程度影响了数字孪生体技术的研发和应用。数字孪生体联盟牵头提出本标准的目的是通过标准化来做数字孪生体相关的概念协调和术语统一工作。

      为保持本标准的适用性和可操作性,使用者在采标过程中,请及时将对本标准的意见及建议函告数字孪生体联盟秘书处或编制单位,以便修订时采用。

数字孪生体概念和术语体系正文

      1 范围

      本标准建立了数字孪生体相关的概念体系,进而推演和规定了数字孪生体的相关术语定义。

      本标准适用于第四次工业革命大背景下,数字孪生体在人类文明的工业化、城市化和全球化的各种应用场景。

      2 规范性引用文件

      下列标准中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本标准;凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。

      GB/T 20001.1-2001 标准编写规则 第1部分:术语

      ISO 10241-1 标准中的术语条目 第1部分:通用要求和示例(Terminological entries in standards – Part 1: General requirements and examples of presentation)

      GB/T 15237.1-2000 术语工作 词汇 第1部分:理论与应用

      ISO 1087 术语工作和术语科学(Terminology work and terminology science – Vocabulary)

      GB/T 19100-2003 术语工作 概念体系的建立

      GB/T 10112-2019 术语工作 原则与方法

      ISO 704 术语工作 原则与方法(Terminology work – Principles and methods)

      GB/T 16785-1997 术语工作 概念与术语的协调

      ISO 860 术语工作 概念与术语的协调(Terminology work – Harmonization of concepts and terms)

      3 原则和方法

      3.1 概念体系

      概念体系是建立术语体系的基础。现有术语的分析、定义和新术语的确立都应在概念体系的指导下进行。本标准概念体系的建立采用GB/T 19100-2003提供的原则和方法。

      3.2 术语体系

      本标准按照GB/T 15237.1-2000、GB/T 20001.1-2001和ISO 1087、ISO 10241-1的原则和方法对术语词条进行组织和处理。本标准的术语体系主要由一系列词条组成,包括编号、首选术语、英文对应词和对术语的定义。

      本标准按照GB/T 10112-2019和ISO 704提供的原则和方法对术语进行定义。术语定义优先选择相关国际标准或国家标准等规范性文件现有术语定义。部分词条还包括广泛认可的同义词(许用术语)、示例和注释,以便于理解概念和与其他领域相关术语之间的关系。

      3.3 概念和术语的协调

      本标准未来的修订版本将按照GB/T 16785-1997和ISO 860提供的原则和方法,对数字孪生体与其他相关概念,如资产管理壳(Administration Asset Shell)等,进行概念和术语的协调。

      4 概念体系

      数字孪生体的概念体系如图1所示。根据数字孪生体和数字孪生系统的逻辑结构,本标准将数字孪生体的概念和术语体系分成以下四个大类:数字孪生体相关、数字线程相关、实体相关和分类框架相关。

数字孪生体的概念体系

图1 数字孪生体的概念体系

      5 术语和定义

      5.1 数字孪生体相关术语

      5.1.1 数字孪生体 digital twin

      数字孪生体 digital twin entity

      其服务能为利益相关方提供价值的数字资产;通过算法引擎实现现有或将有的所关注实体的一个或多个视角的数字模型的表征和执行,分析处理来自所关注实体的测量数据,感知、诊断或预测所关注实体的状态,实现与所关注实体的状态同步,并产生优化所关注实体行为的控制信息。

      注:数字孪生体通常是组织的数字资产。数字资产是以数字实体形式存在的认知资产。

      5.1.2 数字孪生化 digital twinning

      数字孪生 digital twinning

      为物理实体、数字实体、物理虚拟混合实体等可以有数字模型的实体或实体组合建立数字模型的过程。

      5.1.3 同步性 synchronism

      数字孪生体按照适当的速率实现与对应的所关注实体的状态同步的性质。

      注:同步性是数字孪生体的本质特征。

      5.1.4 数字孪生类型体 digital twin type (entity)

      对应的所关注实体属于抽象实体的数字孪生体。

      5.1.5 数字孪生实例体 digital twin instance (entity)

      与现有所关注实体单个实例对应的数字孪生体。

      注:数字孪生实例体既可以依附于数字孪生类型体存在,也可以独立存在。

      5.1.6 数字孪生聚合体 digital twin aggregate (entity)

      所关注实体所对应的数字孪生实例体的组合。

      注:数字孪生聚合体可以共享数据和信息,形成所关注实体全面的数字化表征和执行,相互依存的关系增强了每个数字孪生实例体表达现实的能力,可用于所关注实体的状态预测和机器学习。

      5.1.7 算法引擎 algorithm engine

      实现数字孪生体的数字模型的数字化表征和执行,以及数字孪生体与所关注实体状态同步的软件工具和平台。

      注:算法引擎可以分为数据驱动、基于模型和机器学习三类。

      5.1.8 数字孪生系统 digital twin system

      为改进利益相关方在其所关注实体的生命周期内的决策,由所关注实体、与之对应的数字模型、保证数字模型之间通信的数字线程,以及实现数字模型和所关注实体之间通信的测量、控制、安保等子系统,外围的由软件和超系统数字孪生体等数字实体与相关组织形成的用户域,一起构成的人工物理系统和物理虚拟混合实体。

      注1:数字孪生系统的应用场景可根据实际需要,按5.4.1节中的图2进行实例化和展开定义。

      注2:超系统数字孪生体是指其他系统或环境中的数字孪生体。

      5.1.9 数字孪生化对象 digital twinning target

      物理实体、数字实体、物理虚拟混合实体或这些实体的组合等可以有数字模型的实体。

      注:数字孪生体是数字孪生化对象进行数字孪生化的结果。在数字孪生系统中,数字孪生体所对应的实体或实体组合是数字孪生化对象。

      示例:通信网络、智能电网、城市。

      5.2 数字线程相关术语

      5.2.1 模型 model

      实体或实体集合的抽象表示,能够在感兴趣的条件或情况下描绘、理解或预测该实体或实体集合的属性。

      注1:模型可以使用基于数学、科学原理和概念的形式化抽象。模型可以由已建立的元模型产生。元模型通常用于开发准确、完整、一致和可理解的模型。

      注2:模型可用于构造或表达实体架构。模型可分为描述模型和分析模型。视具体情况,模型可以是架构模型、架构实体模型、概念模型或参考模型。模型的视角可根据实际需要,按5.4.1节中的图2进行实例化和展开定义。

      5.2.2 数字模型 digital model

      实体或实体集合的、以数字实体形式存在的模型。

      注:数字模型的视角可根据实际需要,按5.4.1节中的图2进行实例化和展开定义。

      5.2.3 数字线程 digital thread

      一种可扩展、可配置和组件化的通信框架,基于该框架可以促进数字空间内的各种数据-信息-知识系统间权威性数据、信息或知识的受控互操作和融合,可以构建覆盖所关注实体的生命周期阶段若干阶段或价值链若干环节的跨时间尺度或空间尺度数字模型的集成视图,进而以统一模型驱动所关注实体的生命周期活动,为决策者和各利益相关方提供支持。

      注:数字线程的目标是要在所关注实体的生命周期内实现在正确的时间、正确的地点,把正确的信息传递给正确的利益相关方或数字实体。

      5.2.4 时间数字线程 temporal digital thread

      按时间尺度跨越所关注实体多个生命周期阶段的数字线程。

      示例:实现飞机设计、制造、综保阶段模型数据互操作和融合的数字线程。

      5.2.5 空间数字线程 spatial digital thread

      按空间尺度跨越所关注实体多个系统层次或物质尺度的数字线程。

      示例:实现智能家居、智能建筑、智慧社区模型数据互操作和融合的数字线程。

      5.2.6 领域数字线程 domain digital thread

      按系统目的跨越所关注实体多个行业或学科的数字线程。

      示例:实现地理信息、建筑信息、城市信息三类模型数据互操作和融合的数字线程。

      5.2.7 互操作性 interoperability

      两个或多个实体可以交换信息并使用已交换的信息的程度。

      5.2.8 融合 consolidation

      基于标准将来自于异构系统的模型数据,合并形成统一的、有语义、可操作的模型信息。

      5.2.9 基于模型的系统工程 Model-Based Systems Engineering,MBSE

      一种形式化的系统建模应用,是系统工程应用的新范式;为应对基于文档的传统系统工程工作模式在复杂产品和系统研发时面临的挑战,以逻辑连贯一致的多视图系统架构描述为桥梁,实现系统跨领域模型的可追踪、可验证和整个生命周期内的动态关联,进而驱动贯穿于系统生存周期内的、从体系到系统组件各个层级内的系统工程过程、活动和任务。

      注:基于模型的系统工程是构建数字线程的使能技术和起点。

      5.3 实体相关术语

      5.3.1 实体 entity

      感知、已知或推断具有其可区分的存在的事物。

      示例:对象、事件,黑洞、反物质、暗物质、弦理论、神。

      注:实体根据其不同属性有多种分类方式,如物理实体、虚拟实体、物理虚拟混合实体,抽象实体、具体实体,物质、能量、信息,系统、过程,人工物理实体、自然实体、组织,资产、非资产,生物(有生命实体)、非生物(无生命实体),主体、客体,等等。

      5.3.2 数字实体 digital entity

      由数码化或数字化手段或设备产生的,以比特形式存在的虚拟实体。

      注1:数字实体可以存在于计算机等IT系统中,可以作为云服务或作为数据中心中的服务存在,也可以作为网络元素或作为IoT网关存在。

      示例:数字货币、数字签名、数码照片、慕课、数字孪生体。

      5.3.3 抽象实体 abstract entity

      通过从特定实体中提取共有特征而形成的一般实体。

      注:未经抽象(提取共有特征)的实体是具体实体。

      示例:模型、理论、艺术作品。

      5.3.4 系统 system

      (a) 一组相互关联或相互作用的实体。

      (b) 具有某种预先确定属性的关系的任一实体;具有某种预先确定关系的属性的任一实体。

      注:定义(a)和定义(b)等价。

      5.3.5 过程 process

      (a) 一组相互关联或相互作用的活动,这些活动对输入进行处理转化,以交付预期结果。

      (b) 持续的现象或以一系列状态逐渐变化为特征的现象。

      注:定义(a)用于描述人为过程;定义(b)用于描述自然过程。

      示例:日食、地震、增材制造工艺、机器学习、数字化转型。

      5.3.6 人工物理实体 man-made physical entity

      由组织出于一定目的改造自然实体后产生的物理实体。

      示例:城市、食品、电网中的电流、制造工艺。

      5.3.7 资产 asset

      对组织有潜在价值或实际价值的实体。

      注:价值可以是有形的或无形的。资产有多种分类方式。

      5.3.8 认知资产 cognitive asset

      组织或人工物理实体在运营或运行过程中产生的无形资产。

      注:数据、信息、知识和智慧都属于认知资产。

      5.3.9 数据 data, pl

      (a) 关于实体的事实。

      (b) 以适合于通信、解释或处理的形式化方式对信息进行可重新解释的表示。

      注1:数据通常采用定性变量或定量变量值的集合的形式。

      (c) 分配给基本测度、派生测度或指标的值的集合。

      注2:定义(b)和定义(c)等价。

      5.3.10 信息 information

      (a) 实体所呈现(所表述)的过程状态及其变化方式。

      (b) 认识主体所表述的实体过程状态及其变化的形式、含义和价值。

      (c) 经过处理、组织和关联以产生意义的数据。

      注:定义(a)是信息的本体论定义;定义(b)是信息的认识论定义。定义(b)和定义(c)等价。认识主体既可以是组织,也可以是具有信息处理能力或一定智能的物理虚拟混合实体。

      5.3.11 知识 knowledge

      (a) 被维护、处理和解释的信息。

      (b) 认识主体所表述的实体过程状态及其变化规律。

      注:定义(a)和定义(b)等价。认识主体既可以是组织,也可以是具有信息处理能力或一定智能的物理虚拟混合实体。

      5.4 分类框架相关术语

      5.4.1 尺度 scale

      与实体属性映射的一组有序的连续或离散值或一组类目。

      注:本标准利用时间关系、空间关系和目的-手段关系(反映为系统目的、行业领域、质量特性、需求指标的展开)三个维度的尺度建立对实体及其数字模型的视角和数字孪生体的应用场景的分类框架(图2)。

按时间、空间和目的-手段关系构建的三维分类框架

图2 按时间、空间和目的-手段关系构建的三维分类框架

      5.4.2 时间尺度 temporal scale

      对实体的生命周期的度量。

      注:这种度量包括两个方面:一是实体生命周期长度的数量级,如秒、小时、星期、年等,或微观、介观、宏观、宇观等;二是生命周期阶段列表。

      5.4.3 生命周期 life cycle

      生存周期 life cycle

      实体从产生或概念构思到消亡或退役报废的演变过程。

      示例:产品生命周期、系统生存周期、软件生存周期。

      注:在PLM领域多用生命周期的说法;在系统工程和软件工程领域多用生存周期的说法。

      5.4.4 生命周期阶段 life cycle stage

      生存期阶段 life cycle stage

      实体生命周期中的时间段,与实体的描述或实现的状态相关。

      注:生命周期阶段涉及实体生命周期中的重大进展和里程碑成就。生命周期阶段可以重叠。

      5.4.5 空间尺度 spatial scale

      对实体的空间范围和系统复杂程度的度量。

      注1:这种度量包括两个方面:一是实体所在的系统层次,如系统元素、子系统、系统、体系;二是实体所占空间尺寸的数量级,也称物质尺度,如原子尺度、分子尺度、生物尺度、地球尺度、宇宙尺度,或微观、介观、宏观、遥观、宇观。物质尺度可以继续细分,如分子尺度包括单原子分子、有机小分子、有机高分子、生物/非生物大分子、超分子;生物尺度包括细胞、组织、器官、系统(等同于系统层次中的子系统)、生物个体。

      注2:体系一词在中文中和在本标准中都是多义词。本标准和GB/T 19100-2003中的概念体系,是指概念系统,即体系等同于系统;本标准系统层次中的体系,等同于一系列系统工程标准(ISO/IEC/IEEE 15288/21839/21840/21841)中的系统的系统(System of systems),这是一类特殊的系统。

      参考文献

      [1] 数字孪生体技术白皮书(2019),安世亚太科技股份有限公司, 2019

      [2] 全球工业4.0研究报告(2020),工业4.0研究院,2019

      [3] 数字孪生体:第四次工业革命的通用目的技术,胡权,2020

      [4] 数字孪生体报告(2021),工业4.0研究院,2020

 

德国为什么成立“工业数字孪生体协会”?

       为了抢占数字孪生体技术的制高点,德国终于行动了。VDMA和ZVEI联合起来,于2020年9月23日成立了“工业数字孪生体协会”(IDTA,Industrial Digital Twin Association),力图推进资产管理壳(AAS,Asset Administration Shell),这被德国称之为制造业的数字孪生体。

       在VDMA官方网站发布的新闻稿中,赫然称数字孪生体为“工业4.0的关键技术”(Key Technology for Industrie 4.0)。这显然是一个巨大的转变,德国2013年正式发布工业4.0的时候,信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)才是关键技术。

       为什么会出现这么大的转变呢?

       美国国家科学基金会(NSF,National Science Foundation)在2006年提出信息物理系统之后,立刻发现挑战重重,最大的问题是在于工业哲学不同,美国工业界崇尚开放架构,而信息物理系统是封闭的集成思路。

工业数字孪生体协会

       据胡权所著《数字孪生体:第四次工业革命的通用目的技术》一书所讲,DARPA在2009年召集国防部各个研究单位讨论“未来制造”,确定下来需要一种新的数字技术范式,即为“数字孪生体“。美国空军研究实验室随后启动了“机身数字孪生体”(ADT,Airframe Digital Twin),通用电气、诺思罗普·格鲁曼和洛克希德·马丁等参与了该项目。大家注意,美国国防部的数字孪生体项目跟任何仿真企业无关,因为数字孪生体本质上不是仿真技术。

       在民用领域,如果美国不做基础研究,其他国家大都难以独立做应用研究,德国也不例外。当美国放弃继续推进信息物理系统工程研究之后,德国很快陷入了困惑中,最近才开始转向美国主导的数字孪生体技术。德国工业数字孪生体协会创始成员有ABB、Asentics、博世、博世力士乐、Danfoss、Endress+Hauser、Festo、Homag、库卡、Lenze、Pepperl+Fuchs、菲利克斯电气、SAP、斯耐德电气、Shunk、西门子、Trumpf、Turck、大众汽车和Witternstein等20家企业。

       北京翼络数字技术有限公司(简称“翼络数字”)早期尝试管理壳研发,发现它跟美国国防部提的数字孪生体有本质差别,后来决心聚焦数字孪生体。现在德国决心建设“工业数字孪生体协会”,并且强调采取开源项目来推进,这对翼络数字一直在做的开源数字孪生体项目应有借鉴和帮助。

       工业4.0研究院2019年10月16日牵头发起数字孪生体联盟(DTC,Digital Twin Consortium),这是全球第一个数字孪生体行业组织,美国直到2020年5月底才成立类似的组织,那么德国就更晚一些。这证明了数字孪生体产业的确是风口,也是德国成立工业数字孪生体协会的原因。

       不知道大家如何看这种全球性数字孪生体浪潮,你们已经加入到这个趋势中来了吗?

 

* 李心悦,数字孪生体技术研究院高级分析员

 

“制造企业数字化转型”闭门会议成功举办

       2020年10月27日,由国投招商投资管理有限公司主办,数字经济学家论坛和数字孪生体联盟承办的“制造业数字化转型新思路及新模式”闭门研讨会成功举办。这是数字孪生体联盟今年举办的第六期数字孪生体研讨会。

       本次课题汇报及研讨会围绕制造业数字化转型,邀请研究机构、高校和企业等专家学者分享相关研究及实践,探讨我国“十四五”时期的数字化转型之路,重点围绕新一代数字技术投资和发展的议题进行深入交流。

第六期数字孪生体研讨会

       国投招商董事总经理李钢做了致辞,高级研究员宋洪军主持了研讨会。参与分享的嘉宾有中国社科院工经所副研究员方晓霞、工业4.0研究院院长胡权、国投招商投资总监王川、数字孪生体联盟标准工作组组长段海波、三一重工泵送研究院副院长封杨、哈尔滨工程大学副教授唐滨等。

       中国社科院工经所方晓霞结合日本学术振兴会和东京大学所做研究,介绍了全球“人工智能+制造业”的发展趋势,对我国正在推动的制造业智能化转型提出了中肯的建议。

       作为数字孪生体的倡导者,工业4.0研究院院长胡权以《基于数字孪生正在的数字化转型战略》做了分享,这是国投招商和工业4.0研究院合作内容之一。

       数字孪生体联盟是成立最早的行业组织,启动了“标准工作组”,参与到全球数字孪生体标准战(Standards War)之中,段海波组长在美国远程给大家分享了《数字孪生体标准战分析》,开阔了大家的视野。

       来自三一重工泵送研究院的封杨曾担任GE Digital数据科学家,他结合到三一重工正在推进的数字化转型,提出了基于数字孪生体的创新思路。

       最后分享的是哈尔滨工业大学副教授唐滨,他目前兼任数字孪生体联盟OpenCAE开源项目的首席科学家。他围绕亲自参与开源项目的经历,阐释了基于开源项目的增量型创新思路,对与会嘉宾有较大的启发。

       参与本次闭门研讨会嘉宾还有来自数字孪生体联盟的成员单位,包括安世亚太科技股份有限公司、能链集团和深圳吉阳智能科技有限公司等。

 

中国自动化学会与数字孪生体联盟签订合作协议

      2020年9月23日,中国自动化学会与数字孪生体联盟签订《数字孪生城市实验室共建协议》,率先在数字孪生城市领域加强开源项目合作,从智能杆、5G和工业软件等开源社区建设入手,加速推进我国数字孪生体产业化进程。

      工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长胡权,秘书长王明芬,数字孪生体创新中心副主任李方,中国自动化学会监事长王飞跃和开源自动化专委会工作委员会秘书长孙星恺等参与了签约仪式。

中国自动化学会与数字孪生体联盟签订合作协议

      在签订协议之后,与会嘉宾举行了一场小型研讨会。来自数字孪生体联盟和中国自动化学会相关代表围绕开源社区、智慧城市和开源自动化等主题做了热烈的讨论,对“数字孪生城市实验室”即将开展的工作有很好的启发。

      数字孪生体联盟理事长胡权指出,数字孪生体经过10年时间的发展,已经成长为一项具有成熟范式、核心价值和广泛用途的通用目的技术,在制造、城市、能源、航空、医疗和国防等领域具有巨大的应用潜力。

中国自动化学会与数字孪生体联盟签约现场

      作为仅次于先进制造的数字孪生体应用场景,智慧城市是数字孪生体联盟未来一段时间的工作重点,采取“团结一切可以团结的力量”的做法,瞄准数字孪生城市生态数据交换和共享的挑战,解决共性技术创新的难题。

      中国自动化学会监事长王飞跃对“数字孪生城市实验室”寄予厚望,他指出,通过开源社区建设解决数字孪生体应用中的共性技术挑战,既对智慧城市持续发展具有重要意义,也可以作为数字孪生体产业发展的重要探索。

      按照数字孪生体联盟推进“数字孪生城市实验室”的计划,在国家和地方两级分别与中国自动化学会、深圳工业总会建立了共建关系,释放上千家企业或高校的创新活力,助力我国数字孪生体产业高质量发展。

 

数字孪生体联盟与中电科交流数字孪生体议题

      2020年9月17日,中国电子科技集团有限公司、安世亚太科技股份有限公司和数字孪生体联盟在北京召开闭门会议,主要交流数字孪生体概念体系、数字孪生制造和数字孪生城市等议题,探讨“十四五”期间数字孪生体产业发展相关议题。

      工业4.0研究院院长、数字孪生体联盟理事长胡权基于《数字孪生体》一书内容,做了《数字孪生制造模式及应用》的分享,从美国国防部的需求角度阐释了数字孪生体的通用目的技术特性,并介绍了数据驱动的数字孪生制造两个案例。

数字孪生制造模式及应用

      胡权表示,降低成本和协作创新是数字孪生体概念提出和应用的驱动力。美国国防部在A、B和C三个阶段需要解决的问题各不相同,早期它在运行和支持(O&S)方面应用,其原因是技术简单,效果明显。

      后来数字孪生体延伸到A阶段和B阶段,也就是所谓数字孪生制造的核心部分,解决成本和时间两大痛点的方法是抓风洞试验和试飞两大主要矛盾,这两大矛盾的根源是缺乏单一数据源(Source of Data),数字孪生体就是最好的解决方法。

数字孪生国防发展趋势

      接着工业4.0研究院数字孪生体创新中心副主任李方以《数字孪生国防发展趋势》为题,介绍了美国在2002年验证“快速决策作战”的演习情况,分析了当时失败的原因,指出数字孪生体在国防建设中的关键作用。

      为了解决“千年挑战2002”所遭遇的数据自动化挑战,全面采用数字孪生体,可以真正实现快速作战、网络作战和精准作战的目标。

      本次数字孪生体主题活动,展示了工业4.0研究院在数字孪生体概念体系的研究成果,分享了在柴油发动机、数字孪生作战体系中的GD&T和数字孪生城市等领域的工程解决方案,为推进数字孪生体创新中心相关工作奠定了基础。