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

 

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