第5章邊緣計算教師：******CATALOGUE目錄5.1邊緣計算概述5.1.1邊緣計算的定義與特點5.1.2邊緣計算與工業互聯網平臺5.1.3邊緣計算與云計算5.1.4邊緣計算與區塊鏈5.1.5邊緣計算與智能制造5.2邊緣計算關鍵技術5.2.1計算任務卸裁CATALOGUE目錄5.2.2邊緣緩存5.2.3邊緣數據管理與分析5.2.4邊緣人工智能5.2.5云邊協同5.3邊緣計算應用5.3.1在離散制造業中的應用5.3.2在流程行業中的應用5.4實驗:數據采集與可視化015.1邊緣計算概述邊緣計算的應用場景邊緣計算在物聯網、智能制造、智慧城市等領域都有廣泛的應用，能夠有效地支持這些領域的數字化轉型。邊緣計算的定義邊緣計算是一種新興的計算模式，它將計算任務從中心化的數據中心轉移到網絡邊緣，更接近用戶和設備。邊緣計算的優勢邊緣計算具有低延遲、高帶寬和更安全等優勢，能夠更好地滿足實時計算和數據處理的需求。5.1邊緣計算概述025.1.1邊緣計算的定義與特點邊緣計算的定義邊緣計算是在網絡邊緣側融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的分布式開放平臺，提供邊緣智能服務，滿足行業數字化關鍵需求。5.1.1邊緣計算的定義與特點邊緣計算的作用邊緣計算通過部署數字世界的網絡、計算、存儲和應用資源，將核心云計算的任務“下沉”到邊緣云服務器進行處理，滿足時延通信、能耗等方面的需求。邊緣節點的作用邊緣節點的計算功能主要依賴于邊緣節點來實現，邊緣節點面向產生數據的設備，收集、處理數據，并提交與網絡系統有關的處理結果或直接對現場設備進行控制。邊緣節點的實體邊緣節點的實體是攜帶軟件或硬件編程的設備，一般封裝有計算、網絡、存儲資源，如邊緣網關、邊緣控制器、邊緣云和傳感器等產品。01.5.1.1邊緣計算的定義與特點邊緣節點的功能邊緣節點具備控制、分析、優化三大功能，控制功能包括通信、設備管理、感知、建模、執行等，可用于簡單的控制，如在溫度達到某一閾值時停止某項功能。02.邊緣節點的優勢分析功能是邊緣節點相對于傳統現場設備的顯著優勢之一，能夠實現對數據的深度分析和計算性能的提升，為物理世界的控制提供更智能的支持。03.035.1.2邊緣計算與工業互聯網平臺工業互聯網邊緣計算平臺功能映射到邊緣側，實現生產現場數據的實時處理和業務的快速優化，滿足工業領域對實時性、可靠性、確定性等需求。平臺側網絡側邊緣計算是云、邊、網、端協同的關鍵樞紐，算力網絡、邊緣智能等技術不斷創新發展，推動邊緣計算向智能化及協同化方向發展。工業互聯網邊緣計算是工業4.0場景下的重要技術，涉及平臺側和網絡側兩個部分。5.1.2邊緣計算與工業互聯網平臺邊緣計算賦予設備本地計算能力，提升生產效率，工業互聯網與制造業深度融合，表現出連接性、智能化、協同化、安全性和可靠性五個特點。邊緣計算在工業互聯網中的特點連接性是邊緣計算的基礎，需要具備多樣化的連接功能，包括多元化的網絡接口、網絡協議、網絡拓撲、網絡部署與配置、網絡管理與維護等。連接性5.1.2邊緣計算與工業互聯網平臺045.1.3邊緣計算與云計算5.1.3邊緣計算與云計算中心式云計算的不足01中心式云計算在數據處理的及時性、網絡依賴性和安全與隱私方面存在不足，難以滿足工業互聯網的高帶寬、超低時延需求。邊緣計算對中心式云計算能力的補充02邊緣計算通過將工作負載下沉至網絡邊緣側，解決了中心式云計算在實時性、網絡依賴性和安全與隱私方面的不足，是工業互聯網建設的重要支撐技術。實時數據處理和分析03邊緣計算節點部署在數據產生源頭附近，可實時計算處理數據，無需傳輸至外部數據中心或云端，減少處理延遲。節約成本04相較于傳統的云計算中心，邊緣計算能有效降低數據本地化處理的管理成本，提高數據處理的效率。055.1.4邊緣計算與區塊鏈工業互聯網的目標工業互聯網的目標是打破企業信息系統之間的壁壘，使得產業鏈上的所有企業能夠對等地參與到生產、運輸、銷售等環節中，以滿足最終用戶的需求。建立可信的協同機制區塊鏈技術的定義5.1.4邊緣計算與區塊鏈在全產業鏈協同中，建立可信的協同機制顯得尤為關鍵，區塊鏈技術為解決這一問題提供了新的解決方案。區塊鏈是一種鏈式數據結構，通過密碼學方式保證不可篡改和不可偽造，利用分布式節點共識算法生成和更新數據，并使用智能合約編程和操作數據。區塊鏈系統的組成區塊鏈系統由數據層、網絡層、共識層、激勵層、合約層、應用層組成，每層都承擔著特定的職責和功能，共同實現區塊鏈的網絡數據的存儲、驗證、傳遞、交換。區塊鏈的核心特征區塊鏈的核心特征可以概括為去中心化和透明化，網絡擁有許多驗證對等節點，從而無須集中權限就可以訪問信息，因此事務(記錄)是透明且可追溯的。5.1.4邊緣計算與區塊鏈065.1.5邊緣計算與智能制造邊緣計算邊緣計算是智能制造的核心技術之一，通過在工業內網中融合網絡、計算、存儲、應用核心能力，提供邊緣智能服務，滿足制造企業數字化轉型的關鍵需求。工業信息物理系統架構引入邊緣計算后的工業信息物理系統架構通過工業服務適配器將現場設備封裝成Web服務，并連接到工業數據平臺中進行動態管理和組合。智能制造提升邊緣計算為智能制造帶來設備靈活替換、生產計劃靈活調整、新工藝/新型號快速部署等方面的提升，推動智能制造領域的發展。邊緣計算的作用邊緣計算能夠提供快速連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全保護等關鍵服務，解決當前控制系統中計算資源分散、獨立、效率低下的問題。5.1.5邊緣計算與智能制造075.2邊緣計算關鍵技術邊緣計算的主要目標是實現快速決策，滿足業務在快速連接、實時業務、數據處理、智能分析、安全保護等方面的需求。邊緣計算的目標為了實現快速決策，需要在邊緣側為業務提供計算、存儲、網絡、安全、應用等能力。邊緣側的能力提供為了滿足業務的云邊通信和任務協調的需求，還需要為業務提供云邊協同管理能力。云邊協同管理5.2邊緣計算關鍵技術085.2.1計算任務卸裁5.2.1計算任務卸裁卸載的優勢相較于將任務發送到云服務器，邊緣計算能夠提供更快速、高效的計算服務，并且有助于減輕核心網絡的壓力。卸載的步驟計算卸載的主要步驟包括節點發現、程序分割、卸載決策、程序傳輸、執行計算和結果回傳。邊緣計算卸載邊緣計算中的計算卸載技術，允許用戶終端將任務傳輸至鄰近的邊緣節點，利用邊緣節點的計算資源完成任務處理，解決設備在資源存儲、計算性能和能效等方面的不足。030201卸載決策是計算卸載的核心問題，涉及是否卸載、卸載什么、何時卸載、卸載到哪里、怎樣卸載等問題。程序傳輸是計算卸載的重要環節，需考慮網絡通信狀況，將卸載的計算程序安全、穩定地傳輸至節點。執行計算是計算卸載的關鍵步驟，主要在邊緣節點進行，用戶只需等待即可。結果回傳是計算卸載的最后步驟，將邊緣節點處理后的計算結果傳回用戶的移動設備終端。5.2.1計算任務卸裁卸載的應用傳輸的程序執行計算的過程卸載的最后步驟095.2.2邊緣緩存無線網絡傳輸延遲邊緣緩存的步驟熱門內容資源壓力邊緣緩存的基本特點當前的無線網絡主要是基于基站的蜂窩接入網絡。當用戶發出請求時，數據需要從基站傳輸到遠程云服務器，這會導致較大的傳輸延遲。邊緣緩存通常包括內容的放置和內容的傳遞兩個步驟。內容的放置涉及確定緩存的內容、選擇緩存位置以及將內容下載到緩存節點的方式。如果有大量用戶同時請求相同的熱門內容資源，會給核心網絡的回傳造成巨大壓力，同時也會導致帶寬資源的浪費和用戶體驗的下降。邊緣緩存的基本特點包括緩存形式、緩存內容、緩存位置和緩存命中率。緩存形式有編碼緩存和非編碼緩存，緩存內容與流行度和用戶偏好有關。5.2.2邊緣緩存105.2.3邊緣數據管理與分析5.2.3邊緣數據管理與分析工業邊緣數據的構成工業邊緣數據是指工業制造工業互聯網場景下，涉及的各種端設備以及邊緣計算系統所需管理和分析的各類數據的總稱。工業邊緣數據的分類工業邊緣數據的特點根據數據來源，工業邊緣數據主要包括機器數據和運營系統數據（交互數據）兩類。工業邊緣數據具有數據來源多、異構性特征強、數據時序性強、因果關系強和高可靠性五個特點。115.2.4邊緣人工智能5.2.4邊緣人工智能邊緣人工智能在工業互聯網中具有低延遲、高實時性的特點，適用于處理大規模數據和復雜計算任務。邊緣人工智能的特性邊緣人工智能可應用于智能制造、無人駕駛、智能安防等領域，提高系統的響應速度和決策準確性。邊緣人工智能面臨計算資源有限、網絡帶寬壓力、延遲和丟包等問題，需解決這些挑戰以實現更好的性能。邊緣人工智能的應用邊緣人工智能具有分布式計算、隱私保護和安全性的優勢，可確保數據的安全性和隱私性。邊緣人工智能的優勢01020403邊緣人工智能的挑戰125.2.5云邊協同5.2.5云邊協同云邊協同云邊協同是指云計算與邊緣計算之間的協同合作，以提供更高效、可靠的云計算服務。云邊協同的關鍵技術云邊協同的關鍵技術包括計算任務卸載、邊緣緩存、邊緣數據管理與分析等。云邊協同的優勢云邊協同可以降低維護成本、提高制造設施響應能力、提高網絡可靠性。云邊協同的應用云邊協同已應用于智能制造、離散制造業和工程機械領域，并取得了良好的實踐效果。135.3邊緣計算應用邊緣計算應用邊緣計算在當今社會中已經得到了廣泛的應用，如自動駕駛、智能制造、智能家居等領域。邊緣計算的優勢邊緣計算通過將計算任務從云端轉移到邊緣設備上，實現了更低延遲、更高帶寬和更安全的數據處理。邊緣計算的挑戰隨著邊緣計算設備的不斷增加，如何有效地管理和維護這些設備，以及如何確保數據的安全性和隱私性，是需要解決的問題。5.3邊緣計算應用145.3.1在離散制造業中的應用5.3.1在離散制造業中的應用離散制造高質量發展隨著離散制造業的發展，對高質量發展的需求日益凸顯，對業務時延、隱私及安全等關鍵性指標的期望不斷攀升。精細化智能化作業趨勢促使整體作業向著更為精細化、柔性化和智能化的方向發展，需要云計算的整體運籌和邊緣計算的本地實時決策職能。邊緣計算價值邊緣計算在離散制造業中具有重要價值，可以有效解決離散制造系統的連接性問題，提供邊緣側建模與智能工具，以及決策和效率優化能力。155.3.2在流程行業中的應用邊緣計算的價值隨著我國工業化和經濟的快速發展，流程行業正逐步邁向數字化、智能化的轉型之路，邊緣計算為流程行業帶來的價值，主要體現在提升數據處理實時性，緩解云端計算負荷。邊緣計算的作用邊緣計算結合人工智能，對流程行業的數據價值進行了深入挖掘，解決了現有數據模型無法準確反映實際場景的問題，打破了行業內的技術壁壘。預測性維護技術流程行業通過邊緣計算收集設備數據進行分析，實現狀態識別和健康度預測，結合預測性維護技術，優化維護策略，提高設備生產效率。優化生產工藝流程行業傳統的PID控制方法在處理多變量和控制滯后方面存在局限性，邊緣計算結合模型預測控制軟件系統，通過預測模型和歷史數據優化生產工藝，促進節能降碳。5.3.2在流程行業中的應用01020304165.4實驗:數據采集與可視化5.4實驗:數據采集與可視化熟練掌握邊緣計算平臺基本功能，完成邊緣計算基礎實例，為實訓中心智能產線提供穩定、高效的邊緣計算服務。實驗目的了解邊緣計算概念和基本架構，掌握數據傳輸與處理技術，為實訓中心智能產線提供穩定、高效的邊緣計算服務。實驗相關知識點采集堆垛機的坐標（X、Y、Z軸）數據，進行數據可視化展示與實時預警，確保產線的穩定運行和產品的質量。實驗任務實驗設備包括工業互聯網平臺、智能倉儲工站等，主要使用工業互聯網平臺的邊緣計算工具進行實驗。實驗設備介紹5.4實驗:數據采集與可視化將計算任務和數據處理能力下沉到網絡邊緣，實現數據的快速處理和實時響應。邊緣端負責采集數據，并通過網絡將數據傳輸到邊緣服務器。實驗原理實驗開始前確保邊緣計算工具和智能倉儲正常啟動。任務一是采集堆垛機的坐標，包括連接智能倉庫工站、配置堆垛機Y軸對應的OPCUA地址、編寫采集流程、上傳至邊緣服務器。實驗步驟THANKS感謝觀看第6章平臺層重要技術教師：******CATALOGUE目錄6.1工業數據管理與分析6.1.1數據預處理6.1.2時序數據6.1.3數據處理6.1.4數據可視化6.1.5工業機器學習與智能認知6.2工業數據建模6.2.1信息模型CATALOGUE目錄6.2.2機理和數據模型6.2.3人工智能大模型6.2.4業務模型6.3數字孿生6.3.1數字孿生的定義與內涵6.3.2工業數字孿生功能架構6.3.3數字孿生技術6.4實驗:數據處理與集成016.1工業數據管理與分析6.1工業數據管理與分析工業數據管理01工業數據管理與分析正在從依賴開源工具轉向成熟的商業解決方案，各平臺專注于滿足工業領域的特定需求，普遍開展定制化開發以增強工業數據管理能力。實時流分析02工業現場對實時性業務需求的迫切要求，推動著平臺加大對實時流分析能力的發展，以便更好地滿足工業領域的特定需求。人工智能應用03人工智能技術的應用進一步拓展了平臺解決工業問題的廣度和深度，使得平臺能夠處理更加復雜的工業問題，并提高了分析效率。數據可視化工具04平臺還不斷豐富數據分析和可視化工具，催生工業數據PaaS，顯著降低數據分析的門檻，提高分析效率，為工業領域提供更加便捷、高效的數據分析服務。026.1.1數據預處理工業大數據特點：工業大數據因噪聲大的特點，呈現出“低質”和“高頻”現象，包含大量噪聲數據、缺失數據以及異常數據等。01數據預處理方法：主流的數據預處理方法包括工業數據降噪處理、工業數據補全處理和工業數據糾錯處理。02時序數據預處理方法：時序數據是一組按照時間順序索引的數據點，需要采用專門的預處理方案。03工業場景中的時序數據：工業場景中產生的數據均具有時序性，來源于傳感器或監控系統，并實時采集反饋系統或作業狀態。04主流時序數據預處理方法：主流時序數據預處理方法主要分為基于統計的預處理、基于約束的預處理和基于機器學習的預處理。056.1.1數據預處理036.1.2時序數據時序數據庫定義時序數據庫是專門用于管理時序數據的數據庫，應當具備寫入和查詢操作功能。時序數據庫分類內存型時序數據庫6.1.2時序數據時序數據庫可分為內存型時序數據庫、基于關系數據庫的時序數據庫、基于KV存儲的時序數據庫和原生時序數據庫。使用內存作為存儲介質，具有高寫入吞吐量和低訪問延遲，適用于熱數據訪問頻次高的場景。關系數據庫的擴展基于關系數據庫的時序數據庫是在關系數據庫基礎上進行擴展，以優化時序數據的存儲，適用于對SQL功能依賴度高且要求數據一致性的場景。6.1.2時序數據NoSQL數據庫的擴展基于KV存儲的時序數據庫是通過擴展NoSQL數據庫來實現時序數據的存儲，具有高擴展性，但部署復雜、運維困難。原生時序數據庫是全新研發的時序數據庫，面向時序數據存儲而設計。046.1.3數據處理大數據計算模式大數據計算模式解決問題代表產品批處理計算大規模數據的批量處理MapReduce、Spark等，流計算流數據的實時計算Flink、Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、SuperMario等，圖計算大規模圖結構數據的處理Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph等，查詢分析計算大規模數據的存儲管理和查詢分析Dremel、Hive、Cassandra、Impala等。批處理計算批處理計算主要應對大規模數據的批量處理需求，這是日常數據分析工作中非常常見的一類數據處理需求，MapReduce是最具代表性和影響力的大數據批處理技術，可用于并行執行大規模數據處理任務，用于大規模數據集（大于1TB）的并行計算。6.1.3數據處理SparkSpark是一種針對超大規模數據集的低延遲集群分布式計算系統，比起MapReduce速度更快，采用內存分布式數據集，支持交互式查詢，優化迭代工作負載，利用內存替代HDFS或本地磁盤來存儲中間結果，因此Spark的速度比MapReduce快許多。流計算流數據也是大數據分析中的重要數據類型，流數據（或數據流）是指在時間分布和數量上無限的一系列動態數據集合體，數據的價值隨著時間的流逝而降低，必須采用實時計算的方式給出秒級響應。6.1.3數據處理056.1.4數據可視化數據可視化技術數據可視化特點數據可視化主要方面數據可視化類型數據可視化技術是一種將數據以某種概要形式呈現出來的科學技術研究，包括相應信息單位的各種屬性和變量，并對這些數據加以可視化解釋。優秀的數據可視化技術需具備新穎、充實、高效和美感幾個特點，能夠以新視角觀察數據，傳遞信息，并提供清晰的目標。數據可視化技術主要包括數據空間、數據的開發和數據的分析三個方面，分別負責收集數據、計算推導數據和對數據進行多角度觀察與剖析。根據數據類型不同，數據可視化分為低維數據、高維數據、時態數據、層次數據和網絡關系數據幾種，針對每種數據類型都有相應的可視化技術。6.1.4數據可視化066.1.5工業機器學習與智能認知工業機器學習與智能認知：將機器學習等人工智能技術應用于工業場景，以賦予工業主體一定的認知能力，提升工業認知能力。工業機器學習技術應用：在工業場景中，針對不同形式的工業數據和具體需求場景，通常會采用不同的技術來實現工業機器學習與智能認知學習。遷移學習：利用遷移技術將原環境中的知識遷移到新環境中，以實現跨領域的智能認知，在如跨域的故障診斷等工業應用中發揮作用。工業主體智能認知與決策：工業主體需要了解自身的運行狀態，并對周圍環境數據進行認知和決策，利用機器學習處理海量數據，指導制造設備運行。深度學習模型：隨著深度學習模型的出現和應用，工業數據可以得到更準確的認知，特別是利用機器學習等人工智能技術強大的數據處理能力。6.1.5工業機器學習與智能認知0102030405076.2工業數據建模數據建模數據建模是根據工業實際元素與業務流程，構建供應商、用戶、設備、產品、產線、工廠、工藝等數字模型，并結合數據分析提供諸如數據報表、可視化、知識庫、數據分析工具及數據開放功能，為各類決策提供支持。模型的沉淀模型的沉淀、集成與管理成為平臺核心能力。信息模型的集成與統一是提升平臺工業要素管理水平的關鍵，為平臺資產、功能提供統一的語義描述。而機理模型、數據模型、業務模型在平臺中的沉淀，使平臺化的提供工業個性服務成為可能。6.2工業數據建模086.2.1信息模型6.2.1信息模型OPCUA信息模型OPCUA作為垂直方向的設備互操作協議，通過14種系列規范定義元信息模型，采用分層結構，用戶可通過繼承內置節點和增加定義的語義來擴展類型定義。信息模型呈現形式OPCUA信息模型呈現形式如圖6-2所示，系列規范覆蓋對象類型、變量類型、數據類型和引用類型，每種類型都代表特定的語義，涵蓋多種過程控制領域。工業互聯網信息模型工業互聯網信息模型是工業互聯網全要素、全價值鏈、全產業鏈在信息空間的標準化表達，實現信息的標準化，為異構信息交互提供解決方案。030201建模過程具體的建模過程為需求獲取、類型定義、模型實例化。數據編碼與協議映射OPCUA還定義了數據編碼、安全協議和傳輸協議的映射，數據編碼方面可通過使用UA二進制、UAXML或者UAJSON來定義系列信息模型。OPCUA信息模型應用基于OPCUA的信息模型主要用于實現設備和系統信息的標準化，出現在信息化應用層，可以解決語義互操作問題。信息模型實例化OPCUA服務器需要對信息模型進行實例化，從而構建地址空間，向客戶端暴露實例化的信息模型，客戶端通過訪問地址空間獲取數據和信息。6.2.1信息模型096.2.2機理和數據模型6.2.2機理和數據模型機理模型是基于領域知識和物理化學規律建立的模型，能夠描述工業過程中的各種現象和規律。機理模型數據模型則是基于工業數據的模型，通過機器學習等技術從數據中學習規律，用于預測和決策。數據模型模型融合是一種有機地融合領域知識和數據分析過程的方法，基于分解的綜合方法將建模過程分為兩步。融合方法子模型的迭代與綜合是建模的關鍵步驟，將不同場景下應用的子模型綜合起來，提高模型的適用范圍。迭代與綜合經典統計分析方法在獨立同分布假設和干擾的隨機性假設下工作，確保模型的有效性和可靠性。統計建模在復雜的工業過程中，領域知識往往不足以選擇出最優的變量和模型結構，因此需要根據數據驅動的方法進行建模。領域知識不足6.2.2機理和數據模型多個因素共同作用當模型遇到特殊的奇點時，應該首先與領域專家討論，然后再用數理統計方法進行驗證和優化。模型的優化過程模型的優化過程是認識更加深入的過程，也是模型精度和可靠性不斷提高、適用范圍逐漸擴大的過程。間接原因所謂“間接原因”，即是隱藏在背后的更深層次的原因，例如，檢測過程中存在的測量誤差和儀器故障等。6.2.2機理和數據模型106.2.3人工智能大模型人工智能大模型依據應用范圍，人工智能大模型可分為通用大模型和垂直大模型，兩者各有特色，應用場景不同。人工智能大模型分類通用大模型通用大模型具備廣泛跨領域適用性，訓練成本高，但能挖掘數據潛在特征和規律，具備出色泛化能力。人工智能大模型憑借卓越的計算效能和廣泛的應用前景，成為了解決各種復雜問題的有力工具，標志著人工智能領域的新變革。6.2.3人工智能大模型6.2.3人工智能大模型垂直大模型垂直大模型在特定行業領域中訓練和優化，提供高度精準、專業化的解決方案和預測結果。技術技術Transformer模型是由Google在2017年提出的，基于注意力機制，摒棄了傳統的循環神經網絡和卷積神經網絡。相較于循環神經網絡和卷積神經網絡，Transformer模型在訓練效率上實現了顯著的提升，顯著縮短了訓練時間。技術Transformer模型能夠在不同的表示子空間中有效捕捉長距離依賴關系，提升了模型的表達能力。技術Transformer模型展現了高度的并行性，其多頭注意力機制允許模型同時關注不同信息，提升了計算效率。技術Transformer模型的適應性廣泛，不僅在自然語言處理領域取得了顯著成果，還展現出了廣泛的應用潛力。6.2.3人工智能大模型116.2.4業務模型業務理解與建模數據分析中的業務理解與建模是關鍵步驟，包括理解業務領域知識和建立數據模型。業務建模的重要性業務建模是數據分析中至關重要且復雜的環節，高度依賴于業務專家的領域知識。杜邦分析法杜邦分析法可用于計算凈資產收益率，需要知道或預測有限的幾個數據即可得到最終結果。6.2.4業務模型工業大數據分析工業大數據分析涉及對機器及生產過程的工藝進行分析，相關業務規則和工作機理較為復雜。系統上下文模型系統上下文模型包括人、機、料、法、環及工藝原理、流程等，如設備運維管理中的物料清單。系統動力學模型系統動力學模型是由麻省理工學院的福瑞斯特教授于20世紀50年代創立的，可用于非線性、復雜系統的建模和預測。0203016.2.4業務模型6.2.4業務模型設備健康管理設備健康管理通常采用動態監控模型，可用于預測設備的運行狀態和剩余壽命。系統動力學模型應用系統動力學模型可根據使用目的分為監控模型、描述模型、預測模型、規劃模型等。系統動力學模型分類根據描述的對象狀態種類不同，系統動力學模型可分為動態模型和靜態模型。126.3數字孿生6.3數字孿生數字孿生的定義數字孿生是制造技術、信息技術和融合性技術相互交織融合的產物。數字孿生的作用數字孿生實現不同數據源的實時同步，高效整合多種建模方法和工具，實現多學科、多維度、多環境的統一建模和分析。數字孿生的地位數字孿生被認為是工業互聯網技術發展的集大成者。136.3.1數字孿生的定義與內涵6.3.1數字孿生的定義與內涵工業數字孿生是多類數字化技術集成融合和創新應用，基于建模工具在數字空間構建起精準物理對象模型，再利用實時IOT數據驅動模型運轉，進而通過數據與模型集成融合構建起綜合決策能力，推動工業全業務流程閉環優化。數字孿生的定義數字孿生的概念最早提出是用來描述產品的生產制造和實時虛擬化呈現，但由于當時的技術水平限制，這一理念并未得到足夠的重視。隨著傳感技術、軟硬件技術水平的提高以及計算機運算性能的增強，數字孿生的概念得到了進一步的發展。數字孿生的內涵數字孿生技術能夠在產品的設計研發、生產制造、運行狀態監測和維護、后勤保障等各個階段為產品提供支持和指導，并且能夠幫助產品設計專家判斷和決策不同參數設計情況下的產品性能情況，使產品設計能夠在綜合考慮整個壽命周期發展變化的情況下得到更加完善的設計方案。數字孿生技術的作用010203146.3.2工業數字孿生功能架構連接層連接層是數字孿生閉環優化的起始和終止環節，主要功能是采集感知和反饋控制，獲取物理對象的全方位數據，并完成物理對象的最終