2023数字孪生技术理念白皮书-互时科技_21页_4mb

数字孪生技术理念白皮书总结

核心内容

本白皮书围绕数字孪生技术在企业数字化转型中的作用，重点阐述了信息模型作为数字孪生技术基石的重要性。文档分析了信息化与数字化的差异，指出数字化是信息化的进化，强调数据驱动模式对企业应对不确定性、实现高效运营的关键作用。同时，白皮书探讨了数字孪生技术在不同行业中的应用现状与前景，指出其在过程制造业、基础设施及高端装备等行业中具有广泛的应用潜力。

主要观点

• 数字孪生是数字化转型的重要支点：数字孪生通过构建实体对象的数字镜像，使企业能够在数字世界中实现对物理世界的映射与优化，是企业实现从信息化向数字化跃迁的重要手段。
• 信息模型是数字孪生的基石：信息模型通过统一的数据结构和语义表达，实现企业全生命周期数据的集成与治理，是构建高质量数字孪生体的基础。
• 数字孪生应用成熟度分层：根据IEEE P3144标准，数字孪生应用分为镜像层、描述层、诊断层、预测层和自治层五个成熟度等级，其中镜像层主要用于可视化展示，而描述层则是支撑企业数字化转型的关键。
• 信息模型具备全生命周期、全场景、全粒度的数据表达能力：它不仅包含实体对象的本体数据（如设计、性能、材质等），还包括活动记录（如状态、历史、商务数据），从而实现数据的一致性、准确性与可用性。
• 标准化是信息模型推广的关键：国际标准如ISO15926和CFIHOS为信息模型的构建与应用提供了重要支持，国内也在逐步推动相关标准的转化与实施。

关键信息

数字孪生与信息模型的关系

• 数字孪生包含多种模型，其中信息模型是其基础。
• 信息模型通过统一数据源，实现企业数据治理和分发，为其他模型提供数据支撑。
• 信息模型具有语义性、对象性、全生命周期覆盖等特征，是数字孪生技术实现企业数字化转型的必要条件。

数字孪生应用成熟度层级

信息模型包含的信息

• 本体数据：描述实体对象的结构、性能、规程等信息，来源于设计与建造阶段。
• 活动记录：描述实体对象的运行状态、历史数据及商务信息，来源于运营与维护阶段。
• 原始数据：包括工程数据、采购数据、实时数据、管理数据等，需通过信息模型进行治理与标准化。

信息模型的质量与可用性标准

• 质量标准：完整性、准确性、及时性、一致性、安全性
• 可用性标准：易接入、易理解、易执行、易分享
• 场景化管理：提升信息模型的易理解与易执行能力，支持复杂变更管理流程

信息模型的更新与维护

• 信息模型的持续维护是其应用价值的关键保障。
• 在役工厂需将已有模型与基础信息模型进行关联，提升模型的一致性与数据准确性。
• 信息模型的维护可考虑外包，以提升应用效率与质量。

客户价值

• 提升协同效率：信息模型打破信息孤岛，实现跨专业、跨部门、跨系统的数据贯通。
• 实现数据驱动决策：通过高质量数据治理与分发，支持企业从局部优化迈向全局优化。
• 增强运营与维护能力：在运营阶段，信息模型可辅助设备管理、故障定位、技改推送、报表生成等场景，提升一线工程师工作效率。
• 支持降本增效：信息模型的构建与应用，可显著减少人工操作，提升数据准确性与可用性。

行业应用现状与趋势

• 当前国内数字孪生应用主要集中在镜像层，描述层应用正在逐步推广。
• 过程制造业、基础设施、高端装备等行业由于其资产密集性，数字孪生实施难度较高，但未来潜力巨大。
• 国内标准化工作持续推进，如GB/T18975等标准正在逐步落地，有助于信息模型的推广与应用。

企业数字化转型建议

• 企业需重视信息模型的构建，将其视为数字化转型的核心基础。
• 数字孪生技术应与企业整体战略相结合，实现从信息化向数字化的跃迁。
• 企业应关注信息模型的标准化、场景化及持续维护，以保障其长期价值。

参考文献

• 2019年/ARC咨询集团《创建与实施适用于流程工业的数字孪生》
• 2022年/石秀峰《为什么信息化≠数字化？终于有人讲明白了》
• 2023年/中国信通院《IEEE P3144数字孪生成熟度模型标准草案》
• 2020年/彭瑜《没有信息模型，就没有工业数字化转型》
• 2021年/王振耀《语义模型在智能工业运营中的作用》
• 2022年/翎瑞鸿翔《加入西门子工业AAS'资产管理壳'计划，延伸‘工业4.0’数字孪生应用》
• 2020年/中国信通院《工业互联网信息模型发展现状及趋势研究》
• 2020年/Onno Paap《ISO15926 and CFIHOS》
• 2019年/吕柯夫《如何打造一台“知行合一”的核电站？》

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