第8章——制造系統(tǒng)智能運維學習目標能夠準確描述制造系統(tǒng)運維的基本概念和主要維修策略能簡要概括制造系統(tǒng)運行的多態(tài)性及運維特點能清晰描述制造系統(tǒng)智能運維的參考模型與典型架構能清晰說明數(shù)字孿生在智能運維方面的應用過程案例導入——NISSA公司智能機器人健康管理系統(tǒng)分析案例，概括“智能運維”的作用、價值？機械臂健康分析的主要過程NISSAN工廠機器人健康預測分析系統(tǒng)第8章——制造系統(tǒng)智能運維制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構

8.4數(shù)控機床智能運維案例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述一、制造系統(tǒng)運維的基本概念二、維修保障與維修策略三、智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述全員生產(chǎn)維護（TPM）：全員生產(chǎn)維護（TPM）是以提高設備有效利用率為目標，以維修預防、預防維修、改善維修和事后維修綜合構成的全員生產(chǎn)維護為總運行模式，由設備的計劃、使用、維修等所有相關人員（從最高經(jīng)營管理者到第一作業(yè)人員）全體參與，以建立自主小組的活動來推行生產(chǎn)維護，使損失為零。設備綜合工程學：指以設備全生命周期為研究對象，是管理、財務、工程技術和其他應用于有形資產(chǎn)的實際活動的綜合，其目標為追求經(jīng)濟的生命周期費用。制造系統(tǒng)故障：系統(tǒng)至少一個可觀測或可計算的重要變量或特性偏離了正常范圍。對于復雜的制造系統(tǒng)而言，因其構成包含了設備、生產(chǎn)單元、生產(chǎn)線等核心要素，其故障是指制造系統(tǒng)實際工作性能狀態(tài)與用戶要求的工作性能狀態(tài)之間出現(xiàn)明顯差異的行為。8.1制造系統(tǒng)智能運維概述MRO：MRO（Maintenance，RepairandOperations，MRO），即維修、維護和運行，一般是指企業(yè)對其生產(chǎn)和工作設施、產(chǎn)品整個生命周期所采用的各種維護維修、大修檢修及運行等服務活動的總稱。還有一種解釋是：產(chǎn)品的維護、維修與大修MRO（Maintenance，RepairandOverhaul），是指產(chǎn)品在使用和維護階段所進行的各種維護、維修、大修等維修服務活動，而這種定義目前普遍應用于航空維修領域。

8.1制造系統(tǒng)智能運維概述MRO主要系統(tǒng)框架MRO基礎平臺提供一般的信息系統(tǒng)支持功能，以及業(yè)務構件定制、二次開發(fā)、集成等功能。輔助決策支持、產(chǎn)品運行監(jiān)控和MRO核心業(yè)務管理是MRO業(yè)務的三個重要方面,對于面向產(chǎn)品全生命周期的精益維修具有同等重要的意義。面向行業(yè)/領域的各種業(yè)務功能模塊是為了適應具體的企業(yè),為各行業(yè)的MRO應用提供解決方案。MRO系統(tǒng)框架8.1制造系統(tǒng)智能運維概述PHM（PrognosticsandHealthManagement，PHM）：預測與健康管理，PHM技術從外部測試、機內(nèi)測試、狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷發(fā)展而來，涉及故障預測和健康管理兩方面內(nèi)容。故障預測與故障診斷：故障預測應當發(fā)生在故障診斷之前，故障預測取故障預示或預診斷之含義，與實際的退化程度演變一致。故障預測與故障診斷的比較故障預測與故障診斷的關系8.1制造系統(tǒng)智能運維概述一、制造系統(tǒng)運維的基本概念二、維修保障與維修策略三、智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述維修保障是為確保制造系統(tǒng)及其設備單元能夠履行其規(guī)定功能或恢復其規(guī)定功能而采取的一系列活動的總稱。維修策略也叫維修方式，是指以制造系統(tǒng)運行過程中的技術特性為依據(jù)，對其維修的時機實施控制的方法。制造系統(tǒng)常見的四類維修策略是事后維修、定期預防維修、視情維修以及預測維修。事后維修·事后維修的主要特征是只有在組成設備單元發(fā)生故障之后才進行維修，其他服役階段不采取任何措施影響設備單元的運行。·可能會對制造系統(tǒng)組成設備單元、操作人員以及制造環(huán)境造成嚴重危害。定期預防維修·根據(jù)使用經(jīng)驗以及統(tǒng)計資料，規(guī)定出相應的維修計劃，每隔一定時間就進行一次維護保養(yǎng)或維修。·導致大部分設備單元在仍有大量剩余壽命可用時即被維修，這樣的維修過剩往往還可能導致設備單元的損壞。視情維修·當其一個或幾個被監(jiān)測的性能狀態(tài)特征參數(shù)降低到某一規(guī)定標準值以下時就進行維修，以消除潛在的故障。·能更有效地進行維修管理。但是監(jiān)控數(shù)據(jù)完備性不足限制了視情維修應用的有效性和準確性。預測維修·基于預測信息及時做出維修計劃，進而有助于生產(chǎn)計劃、維修資源的合理配置。·一批基于性能狀態(tài)退化信息的預測算法也得到了很好的發(fā)展，并應用到了制造系統(tǒng)的預測維修策略中。8.1制造系統(tǒng)智能運維概述一、制造系統(tǒng)運維的基本概念二、維修保障與維修策略三、智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述智能運維是建立在PHM（預測與健康管理）基礎上的一種新的維護方式，也融合了失效機理、傳感器、信號處理、網(wǎng)絡通訊、故障診斷、隨機過程、可靠性、人工智能等多學科交叉綜合性技術。基于狀態(tài)監(jiān)測的維修決策模型8.1制造系統(tǒng)智能運維概述智能運維在PHM技術基礎上，利用傳感器技術實現(xiàn)對裝備的實時監(jiān)測，利用通信和網(wǎng)絡技術實現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸，基于信號處理、大數(shù)據(jù)、人工智能、可靠性、控制等技術對實現(xiàn)對裝備實時健康狀態(tài)的診斷評估以及對未來狀態(tài)的預測，代表著裝備視情維修、預測性維護、自主式保障的新思想和新方案。F-35的智能運維系統(tǒng)結構如左圖所示，其結構特點是采用分層智能推理結構，綜合多個設計層次上的多種類型推理機軟件，便于從部件級到整個系統(tǒng)級綜合應用故障診斷與預測技術。8.1制造系統(tǒng)智能運維概述經(jīng)過幾十年的發(fā)展，智能運維不斷吸收各領域最新研究成果，在應用層面、維修決策、集成程度、技術層面正在經(jīng)歷以下轉變。智能運維在應用/維修決策/集成程度/技術等維度的轉變Unit

8——制造系統(tǒng)智能運維制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構

8.4數(shù)控機床智能運維案例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點一、制造系統(tǒng)運行的多態(tài)性二、制造系統(tǒng)運維的主要特點8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點實際大多數(shù)情況下，由于多樣化的制造任務、動態(tài)不確定的內(nèi)外干擾必然會導致系統(tǒng)在這個衰退過程中會經(jīng)歷從最佳性能狀態(tài)到完全故障之間的多種狀態(tài)，不同的狀態(tài)對應的不同的性能水平，這種系統(tǒng)稱為多態(tài)制造系統(tǒng)。123…n最佳劣化故障多態(tài)制造系統(tǒng)性能狀態(tài)衰退過程假設制造系統(tǒng)共有n種不同狀態(tài)，系統(tǒng)一開始處于最佳性能狀態(tài)，在不考慮修復的情況下，隨著加工的進行，系統(tǒng)的性能狀態(tài)會逐漸發(fā)生不可逆的退化。即在不維修的情況下系統(tǒng)只能從較好的狀態(tài)轉移到較差狀態(tài)，直至完全故障狀態(tài)的發(fā)生。各圓弧箭頭曲線表示系統(tǒng)各狀態(tài)的轉移變遷，其中狀態(tài)1為初始最佳性能狀態(tài)，狀態(tài)2、…、(n?1)為性能衰退的中間狀態(tài)，n/K為完全故障狀態(tài)。狀態(tài)2狀態(tài)1……狀態(tài)J狀態(tài)K-1……狀態(tài)K多態(tài)制造系統(tǒng)狀態(tài)劃分示意圖8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點（1）關聯(lián)性：制造系統(tǒng)的關聯(lián)性反映了任一設備單元都是制造系統(tǒng)的一個不可少的有機部分，其正常或故障對制造系統(tǒng)的性能狀態(tài)有直接影響。（2）脆性：制造系統(tǒng)的脆性始終伴隨著制造系統(tǒng)存在，不會因為制造系統(tǒng)的改進或者外界環(huán)境的變化而消失，且隨時可能被激發(fā)出來，這就解釋了一個可靠性程度再好的制造系統(tǒng)也是具有脆性的事實。在一定的條件下，設備單元的性能狀態(tài)退化或故障會進一步影響制造系統(tǒng)中的其他設備單元，這就是脆性效應的連鎖表現(xiàn)。（3）動態(tài)不確定性：由于系統(tǒng)結構復雜、故障源多、制造任務多變、狀態(tài)多變、樣本量小以及數(shù)據(jù)缺乏等特點，往往不能精確地確定制造系統(tǒng)及其組成設備單元的性能狀態(tài)水平以及狀態(tài)概率，這里的不確定性既有由自然波動引起的偶然不確定性，也有由相關知識的缺乏或不足引起的認知不確定性。多態(tài)制造系統(tǒng)的主要特性8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點一、制造系統(tǒng)運行的多態(tài)性二、制造系統(tǒng)運維的主要特點8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點智能制造已成為當前制造系統(tǒng)發(fā)展的主流趨勢。面對復雜的生產(chǎn)任務需求，制造系統(tǒng)的功能愈加復雜與智能化，設備間的互相耦合與協(xié)同作業(yè)更加普遍，對其連續(xù)可靠運行及可持續(xù)維修維護提出了更高要求。作業(yè)環(huán)境復雜多變，必須進行動態(tài)分析與實時響應。動態(tài)響應特性裝備與裝備、任務執(zhí)行與維修維護存在著協(xié)同約束關系。協(xié)作耦合特性

瓶頸或關鍵設備發(fā)生故障會嚴重影響系統(tǒng)的連續(xù)運行。瓶頸阻尼特性8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點可持續(xù)運維技術已成為保障制造系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定運行、實現(xiàn)提質(zhì)增效的關鍵技術。制造系統(tǒng)可持續(xù)運維所需要基礎知識與面臨的技術挑戰(zhàn)Unit

8——制造系統(tǒng)智能運維制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構

8.4數(shù)控機床智能運維案例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構一、制造系統(tǒng)設備運維參考模型二、智能運維典型架構（OSA-CBM)8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構北京機械工業(yè)自動化研究所有限公司、北京理工大學等單位聯(lián)合起草了推薦型國家標準《制造系統(tǒng)設備運維參考模型》。整體分為設備層、運維層、系統(tǒng)層和安全層。ERPMESPLM……數(shù)據(jù)管理狀態(tài)監(jiān)控智能診斷故障維修知識共享遠程支持數(shù)據(jù)支撐網(wǎng)絡支撐技術支撐加工設備工藝設備倉儲輸送設備檢驗檢測設備輔助設備……設備層運維支撐層運維服務層系統(tǒng)層設備運行輸入設備運行設備運行輸出設備維護輸入設備維護設備維護輸出分析驗證確認運維活動層運維層8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構一、制造系統(tǒng)設備運維參考模型二、智能運維典型架構（OSA-CBM)OpenSystemArchitectureforCondition-BasedMaintance8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構目前，國際上公認的制造系統(tǒng)智能運維系架構是由美國國防部組織相關研究機構和大學建立的一套開放式系統(tǒng)架構，即OSA-CBM。OSA-CBM體系結構框架Unit

8——制造系統(tǒng)智能運維制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構

8.4數(shù)控機床智能運維案例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維8.4數(shù)控機床智能運維案例一、基于傳感器測量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集二、數(shù)控機床數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)三、數(shù)控機床智能運維系統(tǒng)8.4數(shù)控機床智能運維案例應用電流和電壓傳感器進行加工狀態(tài)檢測應用位移傳感器獲取電機轉速和進給軸位置坐標應用溫度傳感器和振動傳感器采集加工數(shù)據(jù)·通過在主軸和各進給軸加裝霍爾元件和電壓傳感器，對加工過程的電流和電壓信號進行測量，即可實現(xiàn)對數(shù)控系統(tǒng)加工狀態(tài)的實時監(jiān)測。·位移傳感器是檢測直線或角位移的傳感器，主要包括光柵尺，感應同步器，脈沖編碼器，電渦流等位移傳感器等類型，數(shù)控機床中使用較多的是測量直線位移的光柵尺和測量角位移的編碼器。霍爾元件脈沖編碼器8.4數(shù)控機床智能運維案例應用溫度傳感器和振動傳感器采集加工數(shù)據(jù)車床和銑床的溫度、振動加速度傳感器分布圖8.4數(shù)控機床智能運維案例一、基于傳感器測量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集二、數(shù)控機床數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)三、數(shù)控機床智能運維系統(tǒng)8.4數(shù)控機床智能運維案例數(shù)控機床通過匯聚系統(tǒng)來準確快速獲取機床內(nèi)部數(shù)據(jù)和傳感器測量系統(tǒng)的感知數(shù)據(jù)。其中傳感器數(shù)據(jù)必須通過外接采集模塊使數(shù)據(jù)匯聚到計算機內(nèi)部。根據(jù)采集模塊的不同，數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)有基于總線型和外部采集卡兩種。1.基于總線型的數(shù)據(jù)匯聚優(yōu)點：使用方便，配置簡單；缺點：數(shù)控系統(tǒng)總線采集頻率低，無法從部分特殊的傳感信號中獲取有用的感知信息，從而帶來分析數(shù)據(jù)不準確的情況。8.4數(shù)控機床智能運維案例使用外部采集卡采集振動數(shù)據(jù)，頻率滿足振動數(shù)據(jù)的獲取要求。需要專業(yè)人員通過編程處理對兩路數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時對齊，才能使計算機獲取數(shù)控機床的同步數(shù)據(jù)。2.基于外部采集卡的數(shù)據(jù)匯聚8.4數(shù)控機床智能運維案例一、基于傳感器測量系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集二、數(shù)控機床數(shù)據(jù)匯聚系統(tǒng)三、數(shù)控機床智能運維系統(tǒng)8.4數(shù)控機床智能運維案例數(shù)控機床智能運維系統(tǒng)包括兩類核心功能：智能監(jiān)控和智能加工，一般包括數(shù)據(jù)采集、信號處理、特征提取與選擇、機床健康評估、智能化加工等核心功能模塊。信號采集模塊：利用多傳感器融合技術獲取數(shù)控機床的工作狀態(tài)信息；信號處理模塊：濾波處理，提高采集信號的信噪比；特征提取與選擇模塊：從信號中準確選擇反應部件性能退化或故障發(fā)生的敏感特征；機床健康評估模塊：運用人工智能技術，在云端建立智能計算模型，判斷機床性能狀態(tài)并預測壽命；智能化加工模塊：結合智能化技術實時監(jiān)測和優(yōu)化生產(chǎn)線上的加工制造過程，降低機床故障風險，提高機床加工性能，提高生產(chǎn)效率和工人的安全保障。8.4數(shù)控機床智能運維案例數(shù)控機床的各坐標軸加減速時產(chǎn)生的振動，直接影響加工精度、表面粗糙度、刀尖磨損和加工時間，而采用主動振動控制模塊可使機床振動減至最小。1.數(shù)控機床智能振動抑制技術日本MAZAK公司智能機床的實時振動控制（ActiveVibrationControl，AVC）模塊，通過系統(tǒng)內(nèi)置的傳感器和運算器計算和反饋振動信息，然后調(diào)整指令，從加減速指令去除機械振動成分，從而實現(xiàn)對機床超出范圍的振動進行抑制。大隈公司開發(fā)的MachiningNavi工具利用軸轉速與振動之間振動區(qū)域（不穩(wěn)定區(qū)域）和不振動區(qū)域（穩(wěn)定區(qū)域）交互出現(xiàn)這種周期性變化，搜索出最佳加工條件，最大限度地發(fā)揮機床與刀具的能力。根據(jù)傳感器收集的振動音頻信號，將多個最佳主軸轉速候補值顯示在畫面上，然后通過觸摸選擇所顯示的最佳主軸轉速，便可快捷地確認其效果。8.4數(shù)控機床智能運維案例數(shù)控機床健康保障系統(tǒng)能夠按照下圖運行內(nèi)容及機床本身的結構特點設定自檢G指令，同時通過無傳感器的方式采集G指令運行過程中的數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部大數(shù)據(jù)。通過對指令域波形圖進行對比、分析，提取出指令域波形顯著的特征信息，進而利用指令域的特征信息進行數(shù)控機床健康狀態(tài)的檢測與評估，并以雷達圖表達單臺機床各子系統(tǒng)間的健康狀態(tài)和分色圖表達單臺機床所處的健康階段，最終實現(xiàn)數(shù)控機床的健康保障目的。2.數(shù)控機床健康保障系統(tǒng)（健康自檢）數(shù)控機床自檢G指令運行內(nèi)容8.4數(shù)控機床智能運維案例根據(jù)機床各部件的健康指數(shù)變化情況，對機床健康狀態(tài)進行評估及時進行維修，有效保障了機床健康運行。2.數(shù)控機床健康保障系統(tǒng)（健康評估）單臺機床縱向健康對比同類機床橫向對比Unit

8——制造系統(tǒng)智能運維制造系統(tǒng)智能運維8.1制造系統(tǒng)智能運維概述8.2制造系統(tǒng)的多態(tài)性及運維特點8.3制造系統(tǒng)智能運維參考模型與架構

8.4數(shù)控機床智能運維案例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維一、數(shù)字孿生的概念、內(nèi)涵與特征二、智能制造系統(tǒng)數(shù)字孿生建模與仿真三、數(shù)字孿生驅動的制造系統(tǒng)智能運維實例8.4數(shù)控機床智能運維案例1.數(shù)字孿生概念的起源與發(fā)展“孿生體”概念的使用最早可以追溯到美國國家航空航天局(NASA)的阿波羅項目2003年，MichaelGrieves教授在PLM課程上完整的提出了DigitalTwin的設想2009年，美國空軍實驗室提出“機身數(shù)字孿生體”概念為了反映正在執(zhí)行任務的空間飛行器的飛行狀況，NASA制造兩個完全相同的空間飛行器，留在地球上的稱為“孿生體”。8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維自JohnVickers與MichaelGrieves提出數(shù)字孿生以來，隨著數(shù)字孿生支撐技術的不斷發(fā)展成熟，推動數(shù)字孿生技術與多個應用領域深度結合并逐步擴展，這賦予了數(shù)字孿生技術更廣闊的內(nèi)涵和外延，各企業(yè)、機構和研究者對數(shù)字孿生及其技術給出了相關定義。學術界給出的定義：以數(shù)字化方式創(chuàng)建物理實體的虛擬實體，借助歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)以及算法模型等，模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術手段。以通用電氣為代表的企業(yè)界給出的定義：數(shù)字孿生是資產(chǎn)和流程的軟件表示，用于理

解、預測和優(yōu)化績效以實現(xiàn)改善的業(yè)務成果。研究機構給出的定義：數(shù)字孿生是具有數(shù)據(jù)連接的特定物理實體或過程的數(shù)字化表達，該數(shù)據(jù)連接可以保證物理狀態(tài)和虛擬狀態(tài)之間的同速率收斂，并提供物理實體或流程過程的整個生命周期的集成視圖，有助于優(yōu)化整體性能。8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維在當前智能制造背景和需求下，相比MichaelGrieves教授最初定義的三維模型，即物理實體、虛擬實體及二者間的連接；國內(nèi)學者以數(shù)字孿生驅動的產(chǎn)品設計、制造和服務為基本框架，將數(shù)字孿生模型由最初的三維關系發(fā)展為涵蓋物理實體、虛擬模型、服務、孿生數(shù)據(jù)和連接交互的五維模型。2.數(shù)字孿生的內(nèi)涵8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維數(shù)字樣機是數(shù)字孿生的基礎。相對于數(shù)字樣機，數(shù)字孿生具有互操作性、可擴展性、實時性、高保真性、閉環(huán)性等特征。3.數(shù)字孿生的特征8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維一、數(shù)字孿生的概念、內(nèi)涵與特征二、智能制造系統(tǒng)數(shù)字孿生建模與仿真三、數(shù)字孿生驅動的制造系統(tǒng)智能運維實例8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維1.工業(yè)數(shù)字孿生技術體系工業(yè)數(shù)字孿生技術是一系列數(shù)字化、智能化和可視化等技術的集成融合和創(chuàng)新應用，工業(yè)數(shù)字孿生的技術實現(xiàn)依賴于諸多新技術的發(fā)展和高度集成，以及跨學科知識的綜合應用，是一個復雜的、協(xié)同的系統(tǒng)工程。工業(yè)數(shù)字孿生通用技術框架數(shù)字孿生車間關鍵技術8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維數(shù)字孿生模型分為“以虛仿實（L0）、以虛映實（L1）、以虛控實（L2）、以虛預實（L3）、以虛優(yōu)實（L4）、虛實共生（L5）”六個成熟度。2.數(shù)字孿生建模技術8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維數(shù)字孿生仿真技術是一種利用物理模型、傳感器數(shù)據(jù)、運行歷史等信息，在虛擬空間中通過多種傳感器或數(shù)據(jù)源來獲取實體對象在不同維度（如空間、時間、屬性）上的信息，并進行融合分析，映射到實體對象以提高對實體對象狀態(tài)和行為的理解力，實現(xiàn)對實體對象的全方位、全周期、全維度的管理和控制。3.數(shù)字孿生仿真技術數(shù)字孿生仿真技術與傳統(tǒng)仿真技術有所不同，它不僅能夠模擬實體對象的結構和行為，還能夠實時感知和反映實體對象的狀態(tài)和環(huán)境，以及與其他數(shù)字模型之間的相互作用，在虛擬空間中進行多維度、多尺度、多學科、多層次、多場景的模擬試驗，驗證方案可行性，評估風險影響，優(yōu)化設計參數(shù)，提高運行效率。8.5基于數(shù)字孿生的制造系統(tǒng)智能運維產(chǎn)品數(shù)字孿生將在需求驅動下，建立基于模型的系統(tǒng)工程產(chǎn)品研發(fā)模式，實現(xiàn)“需求定義–系統(tǒng)仿真–功能設計–邏輯設計–物理設計–設計仿真–實物試驗”全過程閉環(huán)管理。4.產(chǎn)品數(shù)