工廠數字孿生系統包括智能實體工廠、工廠數字孿生體和孿生服務系統，工廠數字孿生體由虛擬工廠和數字孿生引擎組成。實體工廠是實際存在的工廠，包括車間、生產線、在制品、產品、人員等。實體工廠需要有數字接口，能及時采集各類運行數據上傳給數字孿生體，并且具有一定智能化執行功能，能接受數字孿生體發送來的控制指令進行優化運行。

工廠數字孿生系統的特點

01多領域數字孿生系統交互特征

在制造數字孿生生態系統中，一個工廠數字孿生系統和產品數字孿生系統、供應鏈數字孿生系統相互獨立且交互，共同形成制造數字孿生生態，而工廠數字孿生系統本身也可以看作是包括了產品數字孿生系統、工廠數字孿生系統的數字孿生生態，同時也和供應鏈上其他數字孿生系統實現互動。不同數字孿生系統之間的集成和演化共同形成了智能制造系統能力。

02數據-知識混合驅動服務特征

知識服務是融入用戶之中并貫穿于用戶決策過程的服務，智能工廠數字孿生系統需要將系統服務以最便捷、最直觀的形式提供給用戶，并直接與用戶交互。智能工廠中全面感知的制造數據連接著生產過程與生產決策，并通過生產大數據的分析與統計、信息的邏輯建模驅動生產決策的生成可以有效地提高生產管控能力、產品質量和生產效率。因此，需要滿足智能工廠數字孿生系統中“物理資源一模型一數據一知識一服務”多層級映射關系以及數據一知識混合驅動服務機制來滿足市場大規模定制化服務的需求。

03服務驅動管理特征

生產任務的動態變化、生產/物流任務目標/約束多樣性、生產要素不齊套、生產能力限制等會導致智能工廠制造能力和質量的不穩定。因此工廠數字孿生系統需要形成制造運行管理過程中所需的智能服務，并需要進一步進行服務融合來滿足智能生產、精準管控等實際需求。工廠數字孿生系統服務融合與協同應形成“服務動態調度機制→服務匹配組合→服務組合可靠性評估”層級反饋關系。同時智能工廠受生產能力限制，需借助工廠數字孿生系統與外部制造系統提供的制造服務進行配置與交互。

04柔性特征

工廠數字孿生系統內的資源、信息和服務在時間和空間上具有動態演變特性，同時，面向大規模定制化服務，以及系統故障等擾動，都會對生產系統的柔性提出新的要求。當發生需求變化等各類擾動時，工廠數字孿生系統內的資源流與信息流都需要快速地、高效地調整運行，保證數字孿生系統提供的服務與客戶需求動態匹配。

05人機-物-信息協同共融特征

CPS和數字孿生技術是智能制造系統重要使能技術，CPS目的是使得信息空間和物理空間完美映射和深度融合以實現個性化產品制造過程中實時仿真和管理智能化。在復雜產品的智能工廠中，完全無人化的制造過程難以實現。充分利用人的感知能力和學習能力，“人在復雜制造環節”中可以充當機器難以實現的智能車間執行環節。人感知到的信息、決策思維以及執行能力作為智能車間中增強部分，發揮著不可或缺的作用，最終實現智能工廠中“人-機物-信息”協同共融。人-信息物理的關系框架如圖1所示。

圖1 工廠數字孿生系統中“人-信息-物理”交互特征

數字孿生技術構建了智能制造工廠中物理實體與數字孿生虛體之間的虛實映射，并通過數字孿生建模、數據接口通信、實時同步仿真、智能決策優化以及實時主動控制這一閉環執行邏輯，實現數據-知識混合驅動的智能制造空間自治管控。實時同步仿真是實現智能決策與主動控制的核心，通過多學科、多物理量、多模態、多尺度、多概率仿真模型結合來自真實物理空間中的狀態、事件、行為等數據進行仿真，并將仿真結果導入智能決策模型進行綜合評價、優化與預測，以生成控制指令與決策信息用于物理實體的實時主動控制。因此，數字孿生技術是智能工廠支撐物理空間、信息空間與業務交互空間泛在融合的核心使能技術。

工廠數字生系統的總體架構

參考數字孿生系統的通用結構，結合工廠數字孿生系統的特點，其總體架構如圖2所示。工廠數字孿生系統包括智能實體工廠、工廠數字孿生體和孿生服務系統，工廠數字孿生體由虛擬工廠和數字孿生引擎組成。

圖2 工廠數字孿生系統總體架構

實體工廠是實際存在的工廠，包括車間、生產線、在制品、產品、人員等。實體工廠需要有數字接口，能及時采集各類運行數據上傳給數字孿生體，并且具有一定智能化執行功能，能接受數字孿生體發送來的控制指令進行優化運行。

虛擬工廠，是指工廠相關的數字模型以及相關的信息系統。智能工廠的運行離不開信息系統的驅動，信息系統完成了工廠各級管理、運行控制功能，因此，智能工廠是一個信息物理系統(CPS)。工廠相關數字模型，除了工廠數字模型(工廠DMU)外，還包括產品數字模型和管理模型，這些模型是工廠運行所必需的。其他模型包括智能工廠監控所需要的如環境控制、能源管理、安全防護等方面的模型。

數字孿生引擎是連接物理工廠和虛擬工廠，形成數字孿生系統，并提供基于數字孿生高級服務功能的軟件平臺，因此也是數字孿生體的一個部分。工廠數字孿生引擎包括數據融合、模型融合兩個基本部分，通過模型和數據的融合，實現系統自組織、自調節、自更新、自優化的智能功能，以及工廠運行管控等實時監控功能并且對產品數字孿生體進行更新。

工廠的智能功能主要從三個方面體現:系統自組織、系統自調節/自更新以及系統自優化，其中系統自組織包括客戶訂單需求解析、供應鏈評估優化、生產/物流計劃生成和生產仿真；系統自調節/自更新包括工廠多層次監控、動態調度策略更新、基于模型自更新等；系統自優化包括基于知識的數據分析、模型訓練與優化以及動態調度策略與方法。智能功能經過服務演化和封裝發布到應用終端，與用戶進行最直觀的交互。

工廠數字孿生服務系統，是基于數字孿生引擎提供的包括供應鏈管理、設計優化等功能的服務，是工廠數字孿生系統所具有的外在功能接口。通過服務的形式向外發布，并且支持各類應用的開發和運行。智能工廠數字孿生系統服務包括：供應鏈管理、產品裝配優化及指導、產品質量控制、實時物流規劃及配送指導、能效優化等服務，參與到工廠的管理系統中，有效地、智能地驅動工廠管理。而隨著AR/VR/MR等技術的發展和移動應用的普及，通過基于新技術的人機交互服務，可以便于數字孿生應用系統提供更高級的人機交互接口，能讓人更方便、精準地參與到制造活動中，實現智能工廠中“人-機-物-信息”協同共融。

需要說明的是，“工廠”是一個比較寬泛的名詞，工廠的規模、組成差別很大，因此，圖2給出的只是一個工廠數字孿生系統的通用參考架構，不同的工廠根據其自身特點，會有不同。

相對工廠的復雜來說，車間規模可控。因此，“車間數字孿生系統”是在工程實施中比較好的應用切入口。車間數字孿生系統的架構可以參考圖2來設計只是在車間數字孿生系統中，ERP、PLM等系統都算作外在系統，相互關系可以參考圖3。

圖3 車間數字孿生系統與外部系統集成示意圖