演讲稿 | 同济张曙教授：智能制造与数字双胞胎

【编者按】：2016年，小编与诸多业界人士交流，期间发现了一位大咖，那就是同济大学张曙教授，这位精神矍铄的老先生依然活跃在前沿。11月5日，在同济大学举办的第二届智能制造与工业4.0国际峰会上，张曙教授以《智能制造与数字双胞胎》为题，阐释了他对于技术演进、数字双胞胎及CPS等与智能制造的关系进行了较全面阐释。本文以演讲稿为基本，配合部分PPT文稿，以飨读者。

女士们，先生们大家好，今天我演讲的题目是智能制造与数字双胞胎，主要讲五个部分，概述CPS和CPPS、数字双胞胎两块内容，最后谈一下我的观点。

智能制造概述：智能制造是什么？其实已经有了几十年了，早在上个世纪1988年日本说了，1989年形成智能制造系统。有几百家企业和机构参与了智能制造发展，直到今天。我看一下90年代，我们对于智能工厂、未来工厂是什么样的描述呢？公司的总部有一个大型计算机的研发中心，那个已经有了因特网，通过供应商、智能工厂、智能制造单元、工厂的网络终端，还有一个大的计算机控制。这样的智能制造只有有限的智能，但是我今天想讲的是，我们现在是什么和将来会发生什么，从技术的角度看，传统的制造是对物质的加工，把原料变成了产品，主要是现实世界的活动，是基于经验的制造。那么智能制造同时对物质和知识进行加工处理，通过仿真在虚拟世界反复优化，产品设计和制造本身，通过虚拟和现实做到“事先诸葛亮”，提高现实世界生产活动效率和效益，是基于科学模型化的制造。

从企业运作角度来看，传统的制造是成本为中心，通过大批量生产，降低成本，焦点是卖多少价钱？智能制造是一个可盈利的创新活动为中心，通过大规模客户化定制不同客户体验而获得利润，焦点是产品和服务价值，不是价格。

从用户角度来看，智能制造是什么？传统制造企业和用户是买卖两方，你买了一样东西，企业提供实物产品和有限，一年或者两年的担保，双方的关系是短暂的。

社会经济视角下的智能制造的概念是用户加入智能制造网络，企业提供创新产品，全生命周期的服务，用户从购买产品变成购买服务。从设备经济看智能制造，智能制造是产品制造使用过程中，对环境污染，碳排放量低，可循环，可利用，是环境友好的绿色制造。智能制造通过新技术的应用，创造了新生产模式，和促进共享经济的形成，其愿景是构建生产、技术、环境、社会/人三方面的和谐，实现可持续发展。

智能制造的互联网+：首先是物联网，它是基于物联网构成的互通对象，他们可以互通互联。第二个是服务网，基于互联网服务新方法，提供不仅是产品，而是用于物质产品的性能的知识服务提供。第三个是数据云平台，这种互联网管理和分享数据，信息物理融合产生了大数据，这个大数据也会产生价值。使产品生产数据提升。

第二个方面主要讲一下信息物理系统和信息物理生产系统，CPS可以追溯到2006年，在美国一次自然科学基金在Austin研讨会上提出来的，它是探索快速有效，开发以计算机信息为中心物理和工程系统科学基础和技术，其目的是引领新一代相互依存，高效和高性能“全球虚拟本地物理”的工程系统。

我们来看一看，CPS它是怎么形成和发展，它的成熟度分5个阶段，初始的、透明化、增加理解、提高决策能力、最后实现最优化，从信息的复杂性来看，基本的信息的形成、信息的处理、信息的交互式的，我们现在信息可以处理，但是还没有达到可以深刻的理解信息，所以我们还在CPS的初级阶段。

     CPPS是CPS在制造领域的应用，以大数据和云计算为依托，通过感知、分析、预测优化，使计算、通讯和控制三者有机融合，将具有CPS设备集成为一个生产系统，CPS在网络过程中构建实体生产系统的虚拟景象，利用现实世界获得数据在虚拟空间进行优化，互相吻合实施更新。这是一个发展过程，开始的时候是嵌入式系统，智能传感器这个是元器件，智能传感器加上智能系统，可以互联互通的智能设备，把这些设备应用在一个工厂就变成信息物理工厂。

实施CPPS“5C”的结构，第一个是智能连接，第二个是智能转换，第三个是信息网络层，它要分析对历史情况和内视情况进行分析，第四个是认识层，认知判断哪一个是这个方案的，纠正或者是预测决策实施以后的后果，这5个“C”我们换一张图来理解，第一张图是理解显示和你需要的传感器，第二个是转换，把这些数据能够转换成有用的信息，这就涉及到东西的部件，正台的机器，这个就可以预测故障，健康管理，是一种自感知系统，就是机器对自己的情况能够有感知。第五层，监督控制采取行动恢复已生产的系统，规避风险的对策。

这个工厂的CPS它的数据流和信息流是什么样的，一个工厂从开始运作就会产生大量的数据，这个数据送到哪儿呢，送到MES，MES把这些数据进行离线的仿真，这是第一类的仿真。然后统计学习和预测的模型，第二类运行的仿真，在线就是预期我们会发生什么事情，这个出来的就是信息，信息就有了不同的决策方案，对未来可能出现3个、5个方案，这个方案经过决策以后又把信息送到MES，同时在决策的时候又反过来反馈，对我上一次的情况再进行仿真，最后这些信息送到工厂，工厂进行实施，所以有这样的一部分曲线，红的这部分是过去式，未来我们可能有4种不同的方案，大家可以看到仿真在我们未来的生产系统当中是一个重要的组成部分，我们看一下半个世纪以来，仿真技术有了哪些发展，在60年代，有一些运用来仿真一个机械结构，80年代就是很多成为一个必备的工具，比如说流体动力学，进入20世纪就是基于仿真的系统设计。

近几年推出来数字双胞胎的概念，就是工厂运行的十字连接和服务的软件决定一个企业的成败。数字双胞胎是一个什么概念，数字双胞胎是虚拟资产，物理和虚拟东西两样东西，通过传感器反应物理的状态，通过模型优化的信息返回现实世界，数字双胞胎还可以用于监控争端和预测，数字模型使物理现象的积累，提高了预见性，物理世界各种产品产生了数据，虚拟世界是数字模型产生的模型，这个信息可用来改善物理世界。

我们任何一个产品都可以大致放成这四个阶段，产品设计、过程设计、生产运作、服务，我们现有的数字基础下我们可以构成一个数字双胞胎，就是数字双胞胎的初始信息，这是设计阶段的应用，就是生产准备和运作的运动，服务云产生的运作就是服务阶段的运用，然后再返到设计来不断的优化产品的生命周期，所以数字双胞胎是创造信息价值的系统，含有数字方向的模型，它的规模慢慢的增大，以不同形式与物理系统融合，成为创造新价值的辅助系统，数字双胞胎的另一个系统是在生产运作和服务阶段会成为实体系统的组成部分，在设计阶段它是完全虚拟的，到后来它就变成一个软件卖给用户。我们在看一下这张图，产品设计、过程设计、生产运作、服务，数字世界，在前两个阶段数字双胞胎在前两个阶段，在后两个阶段数字双胞胎就和物理融合变成一个附加值的产品。

从虚拟的世界来改善现实世界，数字双胞胎是制造系统的“事先诸葛亮”，数字双胞胎可用于生产，系统监控和诊断预测，通过时间机器按关键时间点采集数据，提高预测的准确性，并对分布各地的及其群进行比较，和智能制造的系统平台能够从根本上发现各种故障的原因和提高生产力的手段。这是若干个机器通过数字双胞胎首先是生成数据，进行相似性设备和历史状况看看有什么问题，然后进行参数优化，这里有四个状态，第三个状态不是生产力最高，但是最优化成本最低，数字双胞胎通过虚拟实现卓越，我们一个企业，不外乎产品、过程、资源、计划，这四个要素我们把它通过软件捆绑在一起，因此，我们可以进行产品设计，进行加工过程的仿真，装修过程的仿真，物流的仿真，搬运的仿真，把这些仿真再放到产品设计、过程计划和资源管理的五个软件控制下，就实现了数字双胞胎，通过虚拟市场运作实现卓越的一个方法。

一半是现实的机器人，另外一半是虚拟的机器人，将来怎么样？

下面我通过2个案例一个是已经实现的奔驰中国项目的虚拟工厂设计，一个是未来的2030年雪铁龙汽车的生产，来说明智能制造未来的发展趋势，虚拟工厂设计要实现哪些问题，功能定义你生产什么，过程设计怎样生产？搬运技术、厂房的建筑、控制技术、物流技术、设备布局、生产运作，这些我们都可以通过虚拟的工厂来帮助我们规划。虚拟工厂的设计就涉及到三维CAD和VR缄默环境，系统继承工具、过程的仿真、数据库。

有另外一种工具智能摆板，我们再看未来2030年汽车制造工厂。

最后我谈谈我的观点，我的观点是，智能制造已经提出来10年了，CPS3年，这些技术刚开始应用于企业转型升级和提高市场竞争力，但并不太成熟，智能制造需要巨大的投入和较高知识的员工，投资和生产系统性能提高之间需要加以平衡，我的忠告，寻找你自己需要的智能制造，解决你面对的问题，去迎接挑战，不要模仿他人，谢谢大家！

（备注：本文根据报告速记整理，未经本人审阅）

（完）

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