Digital Twin數字孿生：是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。
上面是百度百科給出的定義，把這個定義的前半段，所有的定語都去掉，得到的結果就是：數字孿生是仿真過程。似乎稍微有點不妥：
一是，應該說數字孿生是過程仿真，這個過程可以是全生命周期的過程，也可以是某一個狀態剖面或過程側面的仿真。
二是，不能僅僅是反映，數字孿生的靈魂是決策（見筆者之前寫的公眾號文章），仿真的目的是為了評估，評估的目的是為了預測，預測的目的是為了決策，決策的目的是為了優化，優化的目的是為了實現對實體的糾偏干預，感覺應該從閉環的角度來說都孿生，會更貼近數字孿生的味道一些。比如有點類似利用孿生雙胞胎的心靈感應那樣，或者說吧，重點體現在“孿”上面，其本質應該是實體和虛體之間的同步、雙向影響。否則感覺上好像還是在做傳統的仿真一樣。
三是，對于過程來說，有大有小：產品的全生命周期，這是一個過程：按照工藝流程展開生產鏈條，這也是一個過程：針對每道工序環節內部的微觀或者瞬態的變化，這也是一個過程。數組孿生應該在這幾個過程當中都可以進行體現。
（1）數字孿生體現了工藝知識的沉淀，能夠有效的提升核心工藝能力
工藝是與產品質量和生產效率直接相關的專門知識，任何一個企業即使是在手工管理模式下，也應該是非常重視工藝的，所以我們在開展智能制造、工業互聯網等方面的技術研究和探索應用的時候，工藝都是重要的服務對象。
其實很久以前，工業過程建模與仿真，這是大家耳熟能詳的一個技術方向，也是一個范圍很廣的技術方向。但我感覺數字孿生，與之前的工業過程建模與仿真還是不一樣的。傳統的工藝過程建模與仿真，可能更多是脫離于實體的一種孤立的運行，而數字孿生是一種與實體雙向連接的運行？如果簡單來理解，可以理解成一個是在線，一個是離線。數字孿生更偏重于動態的在線。
但不管怎么樣，數字孿生，或者說為了實現數字孿生的第一步仿真，我們需要進行建模。當前工業互聯網技術的發展，為我們從實體上面來獲取各種各樣的實時狀態提供了手段，也為建模及其應用提供了擴展空間。
但這些工業互聯網等都不是主要的，只是外圍支撐的手段而已，最主要的還是怎么使得這個模型能夠表達的真實。在仿真領域，很久以前有一句話是這么說的，做虛擬仿真切忌”虛而不擬，仿而不真”，其實就是說的這個模型是否準確？是否能夠反映實際？其實美國長期以來，從上個世紀五六十年代開始，就一直國防先進制造等計劃中持續的支持和發展建模與仿真。可能剛開始有些人覺得這方面比較虛，但是，這個方面其實是對的工藝機理進行深入探究的代名詞。不論是解決實際問題，還是推動技術發展，甚至相關工業CAE軟件的發展，都是極其需要和重要的。
工藝的類型是多種多樣的，相關的數字孿生模型，也是多種多樣的，所涉及到和所綜合的學科知識也是不一樣的，這才是真正的專業知識的沉淀凝練。
我們說的智能制造在很大程度上是體現為數字孿生的綜合運用的。比如對切削加工來說，可以基于工藝推理模型，對工件的加工質量進行實時的評判，并能夠根據決策分析結果，對相關的工藝參數進行及時有效的調整，這樣就具有一種自適應的味道。
我們國家提出要建設百萬工業APP，其實我感覺，拿出來一半來做工藝的數字孿生特點的工業APP，我感覺分量都嫌低。工藝數字孿生是夯實和提升我們制造實力的根本，從做大轉向做強的必然途徑。
（2）數字孿生體現了管理經驗的知識沉淀，能夠有效的提升智能管控水平
制造執行過程的管控，需要根據不同的企業類型及其生產特點，需要貫徹和綜合不同的先進管理思想。但是一般來說這些管理思想，比如精益思想，很多企業甚至很多專家，還認為這只是一種指導性的方法論而已，從中理出來一些原則或者說是方法手段，對生產過程當中的某一點，某個業務，進行實施應用。我認為這么理解是帶有一定的片面性的，實際上來說也有感覺，這些先進管理思想，在實際當中的運用，更多的是一種割裂性的碎片化的實踐。
我認為，如果你做了或實施應用了一個制造執行系統，這個制造執行系統如果不體現先進的管理思想，那相當于這個制造執行系統，筆者認為，就是一個沒有靈魂的系統。一般來說能解決問題簡直就是個奇跡啊。
因此我們應該將各種先進的管理思想，把它細化落實或者凝煉成管理經驗與知識，并且系統化而不是孤立的體現在生產管理當中，尤其是智能管控方面。這些經驗和知識的沉淀或者說物化或者更明確進行軟件化，其實也是相當于建立了內部有機關聯的決策模型。而這種決策模型，本質上來說，其實是制造執行過程的數字孿生，或者某個側面指標或目標的數字孿生。
比如我們可以建立面向產線或者車間的排產調度模型，在這個里面體現TOC等思想，當然體現的不僅僅是TOC，還有很多其他的先進的排產調度思想。筆者一直也是從事APS技術研究與系統開發和實施應用的，在這個過程當中，也深深的感覺到，見到一個約束就進行處理，其實還是挺被動的，也不利于系統的發展。所以自己一直在揣摩，如果能夠將一些先進的管理經驗知識和管理思想，融合到APS當中，也許也許可以達到一種事半功倍的效果，應該是APS將來的一個重要的發展趨勢。這個方面，自己一直在思考和琢磨，后續有可能寫兩篇篇：基于數字孿生和先進管理思想的APS發展思考、數字孿生與精益生產的融合。
比如在制造執行過程當中我們可以建立前后工序之間的精度鏈條模型，根據前道序的加工精度實現，等下一道工序基準的調整，這種分析，我認為就是數字孿生的一種體現，整個生產過程具有自組織的味道。這既是管理的思想，也是工藝的思想，相當于是一種融合。
本來自己想寫是”數字孿生與生產管控的融合分析”，但寫著寫著感覺有些基礎性的東西，需要先說明，自己理解的就是：數字孿生的核心是體現工藝和管理的知識。
寫的過程當中又觸發了一些思考，比如數組孿生與傳統的閉環控制的差異，現有的自動控制技術能否支持數字孿生，尤其是數字孿生所強調的決策，在自動或閉環控制鏈條當中如何體現？
作者信息：王愛民，北京理工大學數字化制造研究所所長，長期從事MES、APS等技術研究、系統開發與實施應用。
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