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工業(yè)數字化轉型的困境 | 從數字孿生的復雜性說起

時間:2018-10-23

來源:網絡轉載

導語:數字化制造被寄予了厚望。而當下的最熱的問題,如數字孿生、數字交付、信息技術與運營技術融合、工業(yè)互聯網、數字化軟件和工業(yè)APP等,概念甚多??瓷先ギ斚聦缀跛械膯栴}的解決前景,都表達了相當的信心。

【中國傳動網 技術前沿】 楊先生在閱讀了林雪萍的《數字孿生點亮制造業(yè)的影子世界》后,對制造業(yè)數字轉型及數字孿生提出了一些非常獨特的看法。這里刊登出來,與行業(yè)同仁,一起交流。

數字化制造被寄予了厚望。而當下的最熱的問題,如數字孿生、數字交付、信息技術與運營技術融合、工業(yè)互聯網、數字化軟件和工業(yè)APP等,概念甚多??瓷先ギ斚聦缀跛械膯栴}的解決前景,都表達了相當的信心。然而,建立這些信心的基礎和邏輯還需要進一步論述清楚。本文試圖圍繞這樣的基礎和邏輯,描述一下工業(yè)數字化轉型,所面臨的困惑。

數字孿生的復雜性

從推理上看,數字孿生(或者數字化雙胞胎)問題,基于模型是關鍵的一步。問題是,需要建模型和能夠建模型是兩個不同的問題。而客體作為實踐和認識活動所指向的對象,理論上而言,人工客體是可以建模的,自然客體是不可能建立完備的模型的。根據認識論對客體的劃分,信息系統工程對它的“對象”的性質作了嚴格的區(qū)分。人工客體是泛指那些“人造”的物體,其特征是所有的結構、部件、功能和相互關系都是事先被設計的,因而可以完備地通過模型進行描述的,不同類型的人工客體又是通過抽象建立類的模型,通過這些類模型又可以建立千變萬化的對象實例。小至水杯、手表,大至汽車、機床、飛機,都是人工客體的實例。

而自然客體是天然形成的,它的特征是在有限的空間和時間上不可能被完備地描述。自然界的生命體都是典型的天然客體,他們可以被認識,但是對他們的認識永遠是有限的、局部的。所以為他們建立的模型并不能完備地代表客體自身,這導致天然客體的數字孿生體并不是真正“孿生”的。

同時即使客體的功能、關系和狀態(tài)是可以建模的,而客體與周邊環(huán)境相關的行為和安全保障是不可能建立完備的模型的。再者,即便是可以建立的模型,其復雜性往往是指數增長的,往往使得實際的運用上無法實現。

在信息技術的歷史上,數字孿生是隨著在電信管理網、數據庫設計和面向對象開發(fā)等信息系統工程應用逐漸發(fā)展的,很多問題相關學術領域和企業(yè)都已經有深入的研究。其本質至今沒有大的變化。突破模型化的邊界和限制,必須出現原理上的突破。

那么GE號稱有100萬個數字孿生,算是一種突破嗎?答案是,不算多。100萬個數字孿生,就是100萬個對象的實例??赡芤粋€飛機發(fā)動機就可能包含了上千個對象實例。1000臺發(fā)動機的實例就有100萬個??梢詫Ρ冗\營商的基站。中國移動通信網絡有上百萬基站,每個基站的管理對象達上千個,移動網管系統包含的基站管理對象是以億計的。移動的移動的業(yè)務管理、終端管理和用戶管理的“數字孿生”都是以億計的。當然,GE的數字孿生是用于實時監(jiān)控、分析和控制的,比電信管理網的事件驅動的“管理”要復雜得多。

數字化交付

數字化交付面臨的問題是,是產品(包括零部件和工作母機)可以實現數字化交付,還是生產過程和運營過程可以實現數字化交付?是離散工業(yè)的產品和運營可以實現數字化交付,還是流程工業(yè)的產品或運營可以實現數字化交付?

數字化工廠中的數字化交付,工業(yè)產品的數字化交付,制造和運營流程的數字化交付,都建立在網絡和軟件平臺之上,都涉及到前述建模這個根本的問題。這就需要區(qū)分各種數字化交付的可行性,無論在理論上有多少關于降低成本、提高質量、提供全生命周期服務的好故事。最關鍵就是建模能夠達到的程度。具體例子可看建筑業(yè)。直觀地看,離散工業(yè)的產品最容易實現數字化交付,生產過程次之,全生命周期運營最難。流程工業(yè)難于離散工業(yè),因為它的實時性和不可逆的過程。

過去的IT技術,都是基于離散的事件驅動的模型化技術(ERP,CRM,供應鏈管理,柔性制造,網絡管理,客戶管理等)。而對于連續(xù)的大規(guī)模的過程(如流程工業(yè)的制造過程、交通和電信運營等適時控制過程)缺乏基礎的理論和技術支持。同樣,過去的OT技術基于封閉系統中連續(xù)適時的閉環(huán)控制和優(yōu)化,只能在單一的功能環(huán)境(機電產品、汽車、機床和自動化機械等)下保障系統的性能和安全。在大規(guī)模控制的環(huán)境下復雜性指數增長以致實際上不可行。

這是IT和OT技術融合中最大的障礙,也是目前二T融合僅僅在工業(yè)場地自動化設備聯網中進行一些探索。當前需要的同樣是基礎理論和技術的突破。如果這個問題沒有解決,軟件技術和工業(yè)APP的進展完全是表面上的,可以看成是一些探索,沒有實質性的意義。

數字化的動力

最后一個問題是:推動工業(yè)制造數字化的動力在哪里?這是一個商業(yè)模式的問題。無論對制造和運營業(yè)、工業(yè)互聯網、工業(yè)軟件都是十分嚴峻的挑戰(zhàn)。從國際上看,至今沒有人給出一個理由,為什么要建工業(yè)互聯網?為什么要數字化交付?許多給出承諾和好處的單位,往往也都無法用理論和數字保證未來產業(yè)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

那么,降低成本和減少意外損失,是否是最基本的動力?答案是,只有在已經存在同質化功能的產業(yè)生態(tài)中,這個動力才是有效的,但同時必須考慮投入如何回收。然而,對于未來的產品和生產運營過程,諸多不確定因素,商業(yè)模式并不能得到充分保障,使得企業(yè)也不可能用這個標準去決定投資。

這一點,正是當今的制造業(yè)在進行數字化轉型的時候,自身動力不足的重要原因。這意味著,數字化轉型的產業(yè)遠景和商業(yè)模式的突破,是十分關鍵的。

小記:數字化的瓶頸期

總的來說,當前數字制造、數字交付、工業(yè)互聯網、工業(yè)軟件等領域都處在一個瓶頸的時期。目前最需要的不是在傳統框架下修修補補,而是在理論、原理、技術和商業(yè)模式領域,都要有新的突破。正如突破聲速的時候,必須要克服音爆的沖擊,制造業(yè)數字化正處這一突破性的時刻。

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