1 传统研发数据管理系统面临的挑战2 构建面向对象的数据管理技术是数据治理的关键3 基于华为工业数据管理经验，打造工业 aPaaS ，成为工业软件的黑土地

二次供水是指单位或个人将城市公共供水或自建设施供水经储存、加压，通过管道再供用户或自用的形式。二次供水主要为弥补市政供水管线压力缺乏，保障寓居、生计在高层人群用水而建立的，与人民群众能否正常稳定的生活有着密切的联系。比起原水供水，二次供水由于要经历更多的环节其水质更易被污染。二次供水的监控因此也就十分的必要，智慧水务二次供水监控对二次供水泵房数据进行采集、分类、加工、整理、归纳，使其成为完整可用的生产记录，形成统一和开放的生产数据共享平台，为生产调度、生产统计等提供数据支撑和决策依据。实现了“从源头到龙头”的统一监控管理，有效地提高了二次供水管理效率，保障“最后一公里”水源的安全。二次供水监控平台主要功能：1. 数据采集：从各远程站采集泵站数据，如出水流量、出水压力、累计出水流量、水质、液位、三箱电流、三相电压等，转化为标准数据按照其不同类型、名称、属性、时序等进行分类，存入到调度中心的历史数据库中实现对在线监控和调度业务的有力支撑。2. 数据分析处理：根据事实采集的数据进行分析，分析涵盖用电量分析、用水量分析、报警分析、巡检分析、维修分析、维保分析等，通过直观的图表和曲线显示各个运行指标的趋势，合理评估二供管理现状，使监控人员对风险因素和绩效指标一目了然。　及时发现潜在隐患，科学指导后期工作。3. 实时监控：在GIS地图及工艺流程图上对供水泵房状态信息、出水流量信息、压力信息以及各个泵房的运行实况全方面实时展现，为生产运营人员提供全面、生动、具体的泵房实况信息服务。并能做到安防管理，对接泵房视频信息，实时显示泵房情况，一旦出现异常，系统自动进行报警。4. GIS应用：应用先进的GIS技术，采用目录树及地图浏览方式，让使用者可以快速定位各个二次供水泵房位置，获取相关关键运行数据，例如电压、电流、流量、进出口压力等，做到直观展示各泵房运行情况，数据一目了然，协助快熟掌握全局。5. 预警报警：当供水泵房的监测数据出现异常时系统自动进行报警通知管路人员，以进行故障监控和决策制定。并且支持对历史报警信息进行条件查询显示，对异常进行跟踪派单处理。管理人员可以通过系统界面根据自己的需求设置报警类型、阈值限制等。6. 历史数据查询：支持对所检测的历史数据进行综合查询，查询数据能够通过曲线图、树状图、报表等多种不同的方式形象展现，能够做到数据横向或者纵向历史数据比较显示。7. 远程控制：管理人员可以在移动端上进行数据采集、查询、管理功能。让对供水泵房运行情况了解变得更加的方便。管理员可选择特定的阀控对象发送指令事项远程控制，有效提升工作效率。监控平台优势：1. 数据安全有保障在突然断电、程序异常退出等异常情况发生时，历史数据库的实时储存能够保障数据文件的完整有效。2. 报警响应迅速全天候实时监控，一旦出现异常情况立即告警并且支持多种告警方式，做到最大程度减小损失。3. 可拓展性强平台具有优良的可拓展性，并且支持根据使用者的需求进行自定义配置。智慧水务二次供水监控能够实现对在辖区二次供水泵房的统一运营管理，即在实时监测二次供水泵房运行信息的同时，统一对二次供水泵房进行调度指挥与远程控制。能够有效降低设备故障率、维护管理响应时间，提高对二次供水泵房发的管理水平，确保二次供水水质安全，有效降低管理运行成本。

九云图 DocSDK 智能文档处理系统（九云图 DocSDK Server，www.docsdk.com ），是一个服务器软件，提供了开发接口（API），能够解决各类文档格式转换、在线预览、内容解析、智能比对等问题。用户通过部署该产品，可以在软件产品中实现涉及文档处理的相关功能，提高研发效率。PDM 是 Product Data Management 的缩写，即产品数据管理，是现代产品开发环境中发展起来的一项管理产品数据的新技术，用来管理所有与产品相关的信息(包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关的过程(包括过程定义和管理)，帮助工作小组、部门或企业在整个产品生命周期内对产品数据和开发过程实施有效地管理，从而提高产品研发管理水平，减少工程更改，提高产品质量，缩短产品研发周期。下面是一个“产品数据管理（PDM）”技术方案架构示意图：该方案部署了九云图DocSDK Server，用来支持各类非结构化文档。主要作用如下：1. 格式转换。实现各类文档格式间相互转换；2. 格式解析。对所支持的Office/WPS/ODF/CAD/PDF等各类文档进行格式解析，将文档的非结构化信息解析成结构化的 JSON 格式，用于建立索引、内容提取和版本比对等；3. 版面重建。一些绝对定位的文档中，缺少准确的段落描述，比如有的文档的豆腐块版式，文本PDF，文字是以零散方式描述的位置信息。这种方式预览阅读时没有问题，视觉效果上具有段落区分。但程序在进行全文检索时，就会出现错漏情况。九云图DocSDK通过智能算法，根据文字位置、字体、内容的相关信息，准确划分段落，实现版面重建；4. 表格识别。表格里的信息天然具备结构化特征，很多情况检索时需要利用这类特征。但有些文档表面看起来是表格，实际并没有行列关系的描述，这时就需要通过表格识别算法，将行列关系还原出来；5. 在线展现。检索结果需要在线展现，九云图DocSDK对各类文档提供了三种在线展现形式，图片、传统HTML和HTML5。图片方式通用性好，但缩放时存在不清晰现象。传统HTML可以支持交互，能实现内容标注、编辑等需求。但由于描述能力限制，展现复杂格式存在不完全兼容的情况。HTML5兼容性好，支持图纸的矢量特征，通过嵌入字库子集，在移动端缺少字库的情况下，也能准确展现出各种字体效果。九云图DocSDK系统运行需求是4核32G，最大支持500M文档，每秒钟能处理5~10页内容。采用多线程技术，可同时处理20个文档，超过20个时自动排队。对于高并发场景，可部署集群，集群方案采用MongoDB做中间件，支持负载均衡。

数字孪生技术是由数据驱动的。传感器网络获取数据以创建物理世界的虚拟副本。数字孪生的框架由三部分组成：实物——真正的产品虚拟对象——数字克隆产品物理和虚拟对象之间的连接——从物理产品流向虚拟产品的数据以及从虚拟产品到物理产品提供的信

为什么我用type组件，可以自动输入发票代码和发票号码，就是输入不了开票日期，用的都是type组件

随着疫情防控常态化和中国经济向高质量增长转型，以及云计算、大数据、人工智能和5G等技术的共同作用，数字化转型得到前所未有的跨越式发展。北京的“五新”政策、上海的“城市数字化”、广东的“制造业数字化”、江苏的“智改数转”、四川的“灯塔⼯⼚”……除了各地政府根据资源禀赋制定的产业政策以外，推动数字化转型的扶持政策也逐渐落到实处，全面数字化的时代大势已经到来。​物联网是数字化“新基建”的核心要素，也是数字化转型的关键节点。比如传统制造企业已不再是埋头造东西了，而是通过收集产品的各项使用指标、用户习惯等数据，据此优化产品，提升用户满意度，而每个产品都可以通过不同的网络介质与云端通信，基于数据的高效、稳定传输，实现跨产品间的智联互通。所以说推进数字化转型的大势下，物联网是必经之路。鸿联联创营是中软国际打造的AIoT平台品牌，致力基于平台打造自主创新AIoT生态，鸿联联创营携手深开鸿联合各地政府，通过建设“一平台、六中心”，夯实数字化底座，加快政策落地，为各地政企数字化转型畅通物联网之路。一平台：自主创新AIoT生态平台打造以开源鸿蒙为代表的区域国产化AIoT生态服务数据底座，构建芯片、OS、开源组件、行解方案等八大核心库，结合开鸿OS定制能力、生态整合能力、方案拆解能力等六大核心能力，提供知识搜索、国产替代分析、生态服务供应、低代码开发等系统功能模块。六中心：构建自主生态体系数智转型中心：打造企业自主创新、数字化转型一站式服务中心，为当地企业提供政策辅导、定位咨询、场景牵引、国产IoT替代策略等服务；智联万物中心：打造各类物联网及企业数字化转型的场景案例示范，结合实际场景案例提供转型参考体验，通过实感体验，引入物联网创新思维，加速政企数字化转型；智联共创中心：采用“共创模式”，聚合优秀资源和能量来布局物联网应用服务，与当地传统行业的企业组成共创团队，并邀请第三方高科技人才加入，从开鸿操作系统根技术出发打通数据感知、数据传输、云平台等各个层级，进行行业应用的联合创新；开源创新中心：携手深开鸿，基于鸿联云平台汇聚的国产开源创新生产要素，为企业提供国产开源硬件、系统及组件支持，并拉通当地IoT行业生态企业，组建IoT开源行业联盟，联合联盟企业共同制定开源IoT行业技术规范；未来实验中心：整合网络条件、仪器设备、技术团队、智库专家、产业链合作资源，为行业客户的方案选型、概念验证、样品研发、生态链合作、行业培训等提供全新的平台与全面的技术支撑；鸿联英才中心：结合园区和企业数字化转型实际需求，引入各类开源资源、各类培训课程，以培养实用型人才为目标，推出自主可控物联网实训、工业互联网实训和智能制造实训等课程体系，为地方数字化转型培训实战型人才。鸿联联创营通过一个以数据服务和技术共享为核心的生态云平台，六个全方位覆盖技术、数据、人才等多要素的赋能中心，构建出一个市场化服务与公共服务双轮驱动的自主创新AIoT生态，在各地修筑出一条条物联网高速公路，承载着千行百业的数字化转型速高且稳。

华为数字机器人7天训练营完成第一日打卡任务

 融 · 智快好省信，启 · 政务新视界 | 华为数字机器人RPA 2022秋季发布会文末下载发布会完整材料！   精 彩 回 顾  华为数字机器人新发布为进一步助力政务新智理、惠民、兴业；同时希望从产品、方案、规范体验设计到RPA人才培养，形成全生态链的产业良性发展，华为数字机器人持续迭代并迎来全方位升级，如AI增强、FasS能力、信创能力提升等，为各位呈现新体验。  政务解决方案实践分享  让“数据多跑路，群众少跑腿”的智慧便捷政务服务模式正不断涌现，当数字机器人走进行政服务中心会带来怎样的突破？届时，华为政务行业高级专家潘军将为各位带来数字机器人政务解决方案的实践分享。 如何提升政务服务能力？数字机器人在其他政务场景中又是如何应用？敬请期待成都西辰软件有限公司的方案总监李建平带领大家共同揭秘“破解行业瓶颈，RPA助力政务智理”。 麒麟协同共建自动化 数智化建设离不开“安全“底座，数字机器人如何融合更多自动化技术，筑牢安全防线？麒麟软件有限公司的自动化负责人楚铁新将为您分享“携手RPA，共建自动化建设之旅”。  详解《政务数字机器人应用及发展观察》 如果您想全面深入理解数字机器人的政务应用及发展前景，那么一定不能错过由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所董晓飞带来的权威解读，从智慧政务发展背景出发，全面剖析数字机器人诸多适用场景，为您带来极具前沿性的行业趋势洞察。  揭秘华为WeAutomate体验架构 “用户体验为王”，数字机器人是如何基于打造亲和自然的设计原则，结合技术拉近产品与用户的距离，助力提升政务办理体验？华为UCD高级设计师谈立伟将带领大家一同探秘品牌设计背后的故事，展现WeAutomate体验架构人文情怀及科技魅力！  数字机器人应用能力培养 “以人为本，育才强国”，人才是技术创新的基础，而学习也是每个人终身的事业。如何赋能每个人掌握自动化生产力，实现人手一个数字机器人？无论您是学生、从业人员还是社会人员，由北京航空航天大学计算机学院副院长高小鹏带来的“培养基于RPA的软件应用高效集成能力”重磅讲解，您不容错过！   直播间回顾链接  https://gde.huawei.com/#/group/weautomate_rpa/huawei_weautomate_rpa_launch_202208 - END -

当前2.3之前的管理中心目前的许可允许的可以介入设备的数量是固定的。之后的版本区支持浮动许可，有可介入数与并发数，如下图所示。打开以上界面的方法如下所示

#华为云智享会如今，随着5G时代来临，在超高清产业加速发展的大趋势下，各项技术不断迭代发展，催生了各种业务创新、内容形式创新，不断打开新的市场，促进了数字媒体产业各环节创新，相互激发了链式反应。想知道华为云如何助力媒体数字化转型以及做了哪些探索和实践吗？8月26日下午14:00来智享会直播间为您解答，扫码即可报名观看，精彩不容错过。

【工业数字化大讲堂】第二十二期企业能耗数字化，助力节能降耗直播嘉宾：秦国庆 智物联产品和市场总监  直播时间：2022-08-18 16:00-17:00观看地址：cid:link_0

还记得小学课本里“我要的是葫芦”的农夫么？“我要的是葫芦，虫子与我何干？”到了收获的时候，葫芦被蛀完了，农夫悔不当初。现实中企业也会陷入这样的境地，关注业务增长而忽视了风险的存在。到了业务变现的时候，业务成果被截胡拿走了，企业追悔莫及。世上没有“后悔药”，但有“预防药”和“杀虫药”。随着企业的数字化转型愈加深化，传统边界安全问题显露。网络环境中的主机安全资产盲点成倍增加，黑客入侵、数据泄露、恶意软件感染等威胁随之攀升，企业的数字资产安全面临风险和不确定性。且看华为云主机安全HSS 2.0， 如何“预防”和“杀虫”双管齐下，助力企业种出业务“金葫芦”。场景一：应用防护2021年12月，Apache Log4j2远程代码执行漏洞攻击爆发，全球有一大半的互联网企业都受到影响。根据国家信息安全漏洞共享平台的数据显示，平台每月都会披露发现的数百个高危漏洞，漏洞的风险不容小觑。华为云主机安全应用防护，利剑出鞘三合一◆ 资产指纹 全面梳理Web框架和中间件资产。当出现网爆存在问题的中间件，用户通过该功能即可快速了解当前是否使用该问题版本，并准确定位问题资产所处服务器和路径；◆ 漏洞管理 全面覆盖应用漏洞、Windows系统漏洞、Linux软件漏洞、Web-CMS漏洞；主机安全每日凌晨进行全面扫描，及时发现漏洞并提供一键修复功能，协助用户做好风险管理；◆ 应用防护 结合RASP防护技术，在运行时将探针注入到微服务的关键监控&保护点，探针根据预定义规则，结合通过保护点的数据以及上下文环境，识别入侵行为（如SQL注入、命令注入、XSS和反序列化注入等）和漏洞利用攻击（如Log4j漏洞），为微服务提供强大的入侵检测能力。场景二：勒索病毒防治根据国家互联网应急中心通报的信息，企业遭受勒索软件攻击事件层出不穷。攻击者会利用企业的某台设备接入互联网访问的网线，根据暴露在公网的漏洞，对该设备进行了暴力破解，破解成功后以该设备为跳板对内网进行横向渗透，并向多台服务器植入勒索软件。攻击者通过开放端口对服务器进行暴力破解的攻击行为十分频繁。一旦被勒索攻击，企业将同时面临经济损失、数据泄露、业务中断等问题。华为云主机安全勒索病毒防治，事前、事中、事后全面防护闭环第一步：事前风险识别◆ 资产指纹检测服务器开放端口等资产，漏洞管理识别系统和应用的漏洞问题，帮助用户快速识别服务器脆弱点。◆ 基线检查检测系统中的口令复杂度及经典弱口令，通过加强口令降低暴力破解的风险。第二步：事中主动防御◆ 入侵检测实时检测全盘新增文件及运行中的进程，隔离查杀已知勒索病毒，防止病毒扩散蔓延。◆ 勒索病毒防护动态部署诱饵检测异常加密行为，结合AI算法识别未知勒索文件，快速降低未知勒索病毒的误报率。第三步：事后备份恢复◆ 勒索病毒防护基于自定义策略定期对服务器进行备份，降低勒索病毒带来的损失。【小Tips】开启企业主机安全旗舰版/网页防篡改版防护后，您需要配置勒索防护的相关策略。华为云主机安全2.0版本通过更大的检测范围、更强的检测能力、更好的界面体验，助力企业打造“百毒不侵”“灵活应变”的主机安全防护体系。了解更多：企业主机安全 HSS特惠通道：安全与合规专场_企业主机安全2.1元/天起

来源：中国电子报   徐恒  工业互联网标识解析体系基本建成，国家顶级节点日均解析量显著提升，工业互联网技术融入45个国民经济大类，产业规模迈过万亿元大关，较大型工业互联网平台超过150家，工业APP数量突破60万个…… 　　dang的十八大以来，我国工业互联网发展蹄疾步稳，成绩显著，从最初的概念普及，到如今的行业深耕，工业互联网已成为我国加快制造业数字化转型和支撑经济高质量发展的重要力量。 　　政ce环境不断完善，产业规模迈过万亿元大关 　　dang的十八大以来，我国工业互联网创新发展战略深入实施，打造了与制造业发展阶段相匹配、“补课、提升、创新”相并行的“中国方案”，这其中政ce环境的不断完善功不可没。 　　2017年11月，国务yuan发布了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，这份纲领性文件犹如一场春雨，为我国工业互联网发展指明了方向。随后，工信bu会同相关部门印发了《工业互联网发展行动计划（2018—2020年）》，明确了三年起步阶段重点任务，为我国加快工业互联网创新发展提供了指引。围绕工业互联网网络、平台、安全三大体系，工信bu接连发布指导性、实操性文件，进一步明确发展目标，细化重点任务。2018年7月发布《工业互联网平台建设及推广指南》，2018年12月发布《工业互联网网络建设及推广指南》，2019年7月联合多部门发布《加强工业互联网安全工作的指导意见》。2020年3月，工信bu出台了《关于推动工业互联网加快发展的通知》，提出六方面20条举措，为我国加快工业互联网创新发展提供了行动指南。2022年4月，工信bu发布了《工业互联网专项工作组2022年工作计划》，围绕工业互联网提档升级，提出夯实基础设施、深化融合应用、强化技术创新、培育产业生态等重点任务，进一步推动行业加速发展。 　　地 方政fu因地制宜，陆续出台实施政ce，区域错位发展政ce基本形成。2018年以来，全国31个省份结合本地产业特色，制定出差异化的发展路径，并利用多元化的政ce工具支持产业应用发展。多地还通过设立工业互联网创投基金、给予税收与电费支持等方式，引导本地工业互联网发展。2022年，21个省份在政fu工作报告中将工业互联网列入了今年的工作任务，进行积极部署，多地加快工业互联网示范区建设。 　　随着政ce环境不断完善，我国工业互联网行业市场规模可谓“芝麻开花节节高”。截至目前，我国工业互联网产业规模已迈过万亿元大关。工业互联网产业增加值规模占GDP比重从2017年的2.83%上升到2021年的3.67%。工业互联网正在通过全要素、全产业链、全价值链的高效连接，为我国制造业数字化、网络化、智能化发展提供实现途径。 　　平台百花齐放，带动效应持续增强 　　平台是工业互联网的核心。近年来，我国加快新一代信息技术与制造业融合，推动工业互联网平台进企业、进园区、进产业集群，工业互联网创新发展迈出坚实步伐。如今，工业互联网平台已成为企业智能化升级的“工具箱”、拓展企业服务商的“资源池”、政fu部门服务工业互联网产业生态的“调度室”、保障各类平台数据资源流通的“立交桥”和促进供需协同的云上“交易所”。 　　十年来，工业互联网平台带动效应持续增强。截至2022年上半年，国家级、行业级、企业级多层次的工业互联网平台体系初步构建，我国具有行业、区域影响力的工业互联网平台超150家，工业APP数量超过28万个，重点工业互联网平台连接工业设备超过7900万台（套），服务工业企业超过160万家。2022年5月，工信bu遴选出卡奥斯COSMOPlat、根云、腾讯WeMake、百度开物、用友精智等28个跨行业跨领域工业互联网平台，进一步促进了跨行业跨领域工业互联网平台强化自身能力建设。平台广泛汇聚产业资源，实现了创新引领。此外，平台企业依托行业经验和创新实践，提供专业化服务，带动行业水平提升。 　　值得一提的是，在促进中小企业发展方面，工业互联网平台为中小企业提供的“低成本、快部署、易运维、强安全”轻量化应用，有效降低了企业数字化转型门槛。例如，专门针对中小企业数字化转型，安徽省经信厅与科大讯飞联合搭建了“羚羊”工业互联网综合服务平台，自2021年9月平台上线运行以来，累计集聚5159款工业APP，服务企业超5万家。 　　“羚羊工业互联网平台主要是为制造业的中小企业服务的，通过采用新的自动化生产模式，可以帮助企业大幅提高效率、降低成本、提升产品质量、提高企业的竞争力。”科大讯飞董事长刘庆峰表示，“用工业互联网思维把数据传到后台，可以精准地看到企业机器设备运行情况、生产调度情况，羚羊工业互联网平台帮助一些中小企业的设备运行效率提升了20%以上，小工单的满足率提升了40%以上。” 　　网络基础更加坚实，安全保障体系加速构筑 　　如果说平台是工业互联网的核心，那么网络就是基础，安全则是保障。 　　通过近年的发展，我国工业互联网网络基础更加坚实。工信bu最新统计数据显示，截至目前，工业互联网高质量外网覆盖全国300多个城市。“5G+工业互联网”全国建设项目2022年第二季度新增700个，累计已超过3100个。工业互联网标识解析体系已经完成夯基架梁，国家顶级节点日均解析量显著提升，达到1.5亿次，二级节点覆盖全国29个省（自治区、直辖市）34个重点行业。 　　信息安全是数字经济时代不可回避的问题，在工业互联网深入发展的当下，信息安全格外重要。360集团创始人周鸿祎向记者表示，在互联网的下半场，政fu、城市、制造业将成为数字经济的主角，成为大数据的主要玩家，而工业互联网作为驱动数字化转型、支撑制造业高质量发展的重要抓手，将面临新的安全挑战。他认为，工业互联网的本质是在制造业甚至工业场景里，用数字化技术驱动数字化转型、支撑高质量发展。从安全角度看，数字化程度越高，安全挑战越大。 　　事实上，我国在工业互联网顶层设计时就高度重视信息安全，坚持“开放发展，安全可靠”的原则。2017年11月发布的行业发展纲领性文件《国务yuan关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》明确指出，把握好安全与发展的辩证关系。坚持工业互联网安全保障手段同步规划、同步建设、同步运行，提升工业互联网安全防护能力。文件在提升安全防护能力、建立数据安全保护体系、推动安全技术手段建设等方面均作了部署。 　　经过多年的发展，我国工业互联网安全保障体系加速构筑。截至目前，国家、省、企业三级协同联动的技术监测服务体系基本建成，制度建设、技术手段、服务能力同步提升。国家级工业互联网安全态势感知平台对接31个省级平台，工业互联网企业网络安全分类分级管理试点工作深入推进。在企业应用方面，360公司等一批龙头企业搭建了工业互联网安全大脑，通过本地侧工业态势感知及互联网侧工业雷达形成网络深度测绘对打击目标进行分析，通过反溯源网络进行打击、控制和回传目标数据；通过工业恶意代码检测的样本捕获系统及样本分析系统发现、匹配目标威胁，覆盖工业控制系统涉及的IoT、PLC、应用软件等设备及系统。 　　行业应用不断深入，融合赋能落地生根 　　行业应用是技术生命力的源泉。随着工业互联网基础设施建设有力推进，网络、平台、安全三方面突飞猛进，我国工业互联网融合应用的深度和广度也在不断扩展，为越来越多的行业数字化转型注入了原动力。 　　腾讯云副总裁、离散制造行业总经理曹磊告诉记者，近年来，越来越多的工业互联网平台参与到社会价值创造中。无论是在疫情和复工复产期间，还是推动产业链供应链稳定、“双碳”的发展中，众多平台都在擅长的领域发挥积极的作用，行业赋能、赋值、赋智作用日益凸显。 　　近年来，工业互联网进产业基地、进产业园区、进重点企业持续提速。从行业来看，融合赋能加速落地。截至目前，工业互联网已经全面融入45个国民经济大类。工业互联网不仅促进了单个企业提质降本增效，也带动了产业链上下游协同高效运转。 　　从环节来看，场景由点及面不断扩展。我国工业互联网新技术、新模式、新产品已经由销售、物流等外部环节向研发设计、生产制造、控制、检测等内部环节延伸，在产品全生命周期各个环节得到广泛应用。三一重工桩机工厂制造总监吴志杰向《中国电子报》记者表示，通过应用工业互联网平台，工厂实现了从传统的规模化生产到高度柔性生产的蜕变。 　　从区域来看，集聚效应不断增强。长三角地区依托三省一市产业互补的优势，构建全国首个工业互联网一体化发展示范区；成渝两地汇聚产业、科技、人才、数据、生产要素等资源，也大力推进工业互联网一体化发展示范区建设；京津冀加快推进工业互联网网络、平台、数据、安全等功能体系建设，创建工业互联网协同发展示范区；粤港澳大湾区凭借先进制造业产业集群优势，成为全国规模化应用高地。 　　值得一提的是，近年来，工信bu聚焦应用生态体系，加强供需对接。组织召开“5G+工业互联网”现场会，推动信息通信企业与工业企业共同打好“团体赛”。统筹推进工业互联网深度行系列活动，推动工业互联网面向工业园区、县域经济落地扎根。工信bu最新数据显示，“5G+工业互联网”512工程纵深推进，建设项目超过3100个，其中2022年第二季度新增项目700个。 

 摘 要： 数字孪生(Digital Twin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段，近期备受学术界和企业界关注，尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。模型是数字孪生的基础与核心，而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。在此背景下，为推动数字孪生技术在相关领域和行业的进一步应用，在数字孪生车间研究过程中，提出了数字孪生五维模型的概念，以适应新需求。基于前期相关研究，在进一步阐述数字孪生五维模型后，结合相关合作企业实际应用需求，重点探讨了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用思路与方案，以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。  1 数字孪生发展应用新趋势与新需求 数字孪生(Digital Twin)以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多学科、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为、规则等。数字孪生的概念最初于2003年由Grieves教授在美国密歇根大学产品生命周期管理课程上提出，早期主要被应用在军工及航空航天领域。如美国空军研究实验室、美国国家航空航天局(NASA)基于数字孪生开展了飞行器健康管控应用，美国洛克希德·马丁公司将数字孪生引入到F-35战斗机生产过程中，用于改进工艺流程，提高生产效率与质量。由于数字孪生具备虚实融合与实时交互、迭代运行与优化、以及全要素/全流程/全业务数据驱动等特点，目前已被应用到产品生命周期各个阶段，包括产品设计、制造]、服务与运维等。 随着美国工业互联网、德国工业4.0、及中国制造2025等国家层面制造发展战略的提出，智能制造已成为全球制造业发展的共同趋势与目标。数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题和践行智能制造理念与目标的关键使能技术，得到了学术界的广泛关注和研究，并被工业界引入到越来越多的领域进行落地应用[1]。 数字孪生落地应用的首要任务是创建应用对象的数字孪生模型。当前，数字孪生模型多沿用Grieves教授最初定义的三维模型，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接。然而，随着相关理论技术的不断拓展与应用需求的持续升级，数字孪生的发展与应用呈现出如下新趋势与新需求： (1)应用领域扩展需求 数字孪生提出初期主要面向军工及航空航天领域需求，近年逐步向民用领域拓展。根据作者前期关于数字孪生在工业应用中的调研分析，数字孪生在电力、汽车、医疗、船舶等11个领域均有报道与应用需求，且市场前景广阔。研究与实践表明，相关领域应用过程中所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导，严重阻碍了数字孪生相关领域的落地应用。 (2)与New IT技术深度融合需求 数字孪生的落地应用离不开New IT技术的支持，包括基于物联网的虚实互联与集成；基于云模式的数字孪生数据存储与共享服务；基于大数据与人工智能的数据分析、融合、及智能决策;基于虚拟现实(VR)与增强现实(AR)的虚实映射与可视化显示等。数字孪生必须与New IT技术深度融合才能实现信息物理系统的集成、多源异构数据的采—传—处—用，进而实现信息物理数据的融合、支持虚实双向连接与实时交互，开展实时过程仿真与优化，提供各类按需使用的智能服务。关于数字孪生与New IT技术的融合当前已有相关研究报道，如基于云、雾、边的数字孪生三层架构，数字孪生服务化封装方法，数字孪生与大数据融合驱动的智能制造模式，基于信息物理系统的数字孪生参考模型，及VR/AR驱动的数字孪生虚实融合与交互等。 (3)信息物理融合数据需求 数据驱动的智能是当前国际学术前沿与应用过程智能化的发展趋势，如数据驱动的智能制造、设计、运行维护、仿真优化等。相关研究可归为3类：①主要依赖信息空间的数据进行数据处理、仿真分析、虚拟验证、及运行决策等，缺乏应用实体对象的物理实况小数据(如设备实时运行状态、突发性扰动数据、瞬态异常小数据等)的考虑与支持，存在“仿而不真”的问题；②主要依赖应用实体对象实况数据开展“望闻问切”经验式的评估、分析与决策，缺乏信息大数据(如历史统计数据、时空关联数据、隐性知识数据等)的科学支持，存在“以偏概全”的问题；③虽然有部分工作同时考虑和使用了信息数据与物理数据，能在一定程度上弥补上述不足，但实际执行过程中两种数据往往是孤立的，缺乏全面交互与深度融合，信息物理一致性与同步性差，结果的实时性、准确性有待提升。数据也是数字孪生的核心驱动力，与传统数字化技术相比，除信息数据与物理数据外，数字孪生更强调信息物理融合数据，通过信息物理数据的融合来实现信息空间与物理空间的实时交互、一致性与同步性，从而提供更加实时精准的应用服务。 (4)智能服务需求 随着应用领域的拓展，数字孪生必须满足不同领域、不同层次用户(如终端现场操作人员、专业技术人员、管理决策人员、及产品终端用户等)、不同业务的应用需求。包括：①虚拟装配、设备维护、工艺调试等物理现场操作指导服务需求；②复杂生产任务动态优化调度、动态制造过程仿真、复杂工艺自优化配置、设备控制策略自适应调整等专业化技术服务需求；③数据可视化、趋势预测、需求分析与风险评估等智能决策服务需求；④面向产品终端用户功能体验、沉浸式交互、远程操作等“傻瓜式”和便捷式服务需求。因此，如何实现数字孪生应用过程中所需各类数据、模型、算法、仿真、结果等的服务化，以应用软件或移动端App的形式为用户提供相应智能服务，是数字孪生普适应用面临的又一难题。 (5)普适工业互联需求 普适工业互联(包括物理实体间的互联与协作，物理实体与虚拟实体的虚实互联与交互，物理实体与数据/服务间的双向通信与闭环控制，虚拟实体、数据、及服务间的集成与融合等)是实现数字孪生虚实交互与融合的基石，如何实现普适的工业互联是数字孪生的应用前提。目前，部分研究已开始探索面向数字孪生的实时互联方法，包括面向智能制造多源异构数据实时采集与集成的工业互联网Hub(IIHub)、基于AutomationML的信息系统实时通讯与数据交换、基于MTConnect的现场物理设备与模型及用户的远程交互，以及基于中间件的物理实体与虚拟实体的互联互通等。 (6)动态多维多时空尺度模型需求 模型是数字孪生落地应用的引擎。当前针对物理实体的数字化建模主要集中在对几何与物理维度模型的构建上，缺少能同时反映物理实体对象的几何、物理、行为、规则及约束的多维动态模型的构建。而在不同维度，缺少从不同空间尺度来刻画物理实体不同粒度的属性、行为、特征等的“多空间尺度模型”；同时缺少从不同时间尺度来刻画物理实体随时间推进的演化过程、实时动态运行过程、外部环境与干扰影响等的“多时间尺度模型”。此外，从系统的角度出发，缺乏不同维度、不同空间尺度、不同时间尺度模型的集成与融合。上述模型不充分、不完整问题，导致现有虚拟实体模型不能真实客观地描述和刻画物理实体，从而导致相关结果(如仿真结果、预测结果、评估及优化结果)不够精准。因此，如何构建动态多维多时空尺度模型，是数字孪生技术发展与实际应用面临的科学挑战难题。 为适应以上新趋势与新需求，解决数字孪生应用过程中遇到的难题，北航数字孪生技术研究团队提出了数字孪生五维模型，并对数字孪生五维模型的组成架构及应用准则进行了研究。在前期研究工作基础上，本文进一步对数字孪生五维模型进行了系统阐述，并探索五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用，以期为数字孪生理念与技术进一步落地应用提供参考。 2 数字孪生五维模型 为使数字孪生进一步在更多领域落地应用，北航数字孪生技术研究团队对已有三维模型进行了扩展，并增加了孪生数据和服务两个新维度，创造性提出了数字孪生五维模型的概念，如式(1)所示： MDT=(PE,VE,Ss,DD,CN)。 (1) 式中：PE表示物理实体，VE表示虚拟实体，Ss表示服务，DD表示孪生数据，CN表示各组成部分间的连接。根据式(1)，数字孪生五维模型结构如图1所示。  数字孪生五维模型能满足上节所述数字孪生应用的新需求。首先，MDT是一个通用的参考架构，能适用不同领域的不同应用对象。其次，它的五维结构能与物联网、大数据、人工智能等New IT技术集成与融合，满足信息物理系统集成、信息物理数据融合、虚实双向连接与交互等需求。再次，孪生数据(DD)集成融合了信息数据与物理数据，满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求，能提供更加准确、全面的全要素/全流程/全业务数据支持。服务(Ss)对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。连接(CN)实现物理实体、虚拟实体、服务及数据之间的普适工业互联，从而支持虚实实时互联与融合。虚拟实体(VE)从多维度、多空间尺度、及多时间尺度对物理实体进行刻画和描述。 2.1 物理实体(PE) PE是数字孪生五维模型的构成基础，对PE的准确分析与有效维护是建立MDT的前提。PE具有层次性，按照功能及结构一般包括单元级(Unit)PE、系统级(System)PE和复杂系统级(System of systems)PE三个层级。以数字孪生车间[2]为例，车间内各设备可视为单元级PE，是功能实现的最小单元；根据产品的工艺及工序，由设备组合配置构成的生产线可视为系统级PE，可以完成特定零部件的加工任务；由生产线组成的车间可视为复杂系统级PE，是一个包括了物料流、能量流与信息流的综合复杂系统，能够实现各子系统间的组织、协调及管理等。根据不同应用需求和管控粒度对PE进行分层，是分层构建MDT的基础。例如，针对单个设备构建单元级MDT，从而实现对单个设备的监测、故障预测和维护等；针对生产线构建系统级MDT，从而对生产线的调度、进度控制和产品质量控制等进行分析及优化；而针对整个车间，可构建复杂系统级MDT，对各子系统及子系统间的交互与耦合关系进行描述，从而对整个系统的演化进行分析与预测。 2.2 虚拟实体(VE) VE如式(2)所示[8]，包括几何模型(Gv)、物理模型(Pv)、行为模型(Bv)和规则模型(Rv)，这些模型能从多时间尺度、多空间尺度对PE进行描述与刻画[2,5]， VE=(Gv,Pv,Bv,Rv)。 (2) 式中：Gv为描述PE几何参数(如形状、尺寸、位置等)与关系(如装配关系)的三维模型，与PE具备良好的时空一致性，对细节层次的渲染可使Gv从视觉上更加接近PE。Gv可利用三维建模软件(如SolidWorks、3D MAX、ProE、AutoCAD等)或仪器设备(如三维扫描仪)来创建。 Pv在Gv的基础上增加了PE的物理属性、约束、及特征等信息，通常可用ANSYS，ABAQUS，Hypermesh等工具从宏观及微观尺度进行动态的数学近似模拟与刻画，如结构、流体、电场、磁场建模仿真分析等。 Bv描述了不同粒度不同空间尺度下的PE在不同时间尺度下的外部环境与干扰，以及内部运行机制共同作用下产生的实时响应及行为，如随时间推进的演化行为、动态功能行为、性能退化行为等。创建PE的行为模型是一个复杂的过程，涉及问题模型、评估模型、决策模型等多种模型的构建，可利用有限状态机、马尔可夫链、神经网络、复杂网络、基于本体的建模方法进行Bv的创建。 Rv包括基于历史关联数据的规律规则，基于隐性知识总结的经验，以及相关领域标准与准则等。这些规则随着时间的推移自增长、自学习、自演化，使VE具备实时的判断、评估、优化及预测的能力，从而不仅能对PE进行控制与运行指导，还能对VE进行校正与一致性分析。Rv可通过集成已有的知识获得，也可利用机器学习算法不断挖掘产生新规则。 通过对上述4类模型进行组装、集成与融合，从而创建对应PE的完整VE。同时通过模型校核、验证和确认(VV&A)来验证VE的一致性、准确度、灵敏度等，保证VE能真实映射PE[2,5]。此外，可使用VR与AR技术实现VE与PE虚实叠加及融合显示，增强VE的沉浸性、真实性及交互性。 2.3 服务(Ss) Ss是指对数字孪生应用过程中所需各类数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块引擎等形式支撑数字孪生内部功能运行与实现的“功能性服务(FService)”，以及以应用软件、移动端App等形式满足不同领域不同用户不同业务需求的“业务性服务(BService)”，其中FService为BService的实现和运行提供支撑。 FService主要包括：①面向VE提供的模型管理服务，如建模仿真服务、模型组装与融合服务、模型VV&A服务、模型一致性分析服务等；②面向DD提供的数据管理与处理服务，如数据存储、封装、清洗、关联、挖掘、融合等服务；③面向CN提供的综合连接服务，如数据采集服务、感知接入服务、数据传输服务、协议服务、接口服务等。 BService主要包括：①面向终端现场操作人员的操作指导服务，如虚拟装配服务、设备维修维护服务、工艺培训服务；②面向专业技术人员的专业化技术服务，如能耗多层次多阶段仿真评估服务、设备控制策略自适应服务、动态优化调度服务、动态过程仿真服务等；③面向管理决策人员的智能决策服务，如需求分析服务、风险评估服务、趋势预测服务等；④面向终端用户的产品服务，如用户功能体验服务、虚拟培训服务、远程维修服务等。这些服务对于用户而言是一个屏蔽了数字孪生内部异构性与复杂性的黑箱，通过应用软件、移动端App等形式向用户提供标准的输入输出，从而降低数字孪生应用实践中对用户专业能力与知识的要求，实现便捷的按需使用。 2.4 孪生数据(DD) DD是数字孪生的驱动[7]。如式(3)所示[8]，DD主要包括PE数据(Dp)，VE数据(Dv)，Ss数据(Ds)，知识数据(Dk)，及融合衍生数据(Df)。 DD=(Dp,Dv,Ds,Dk,Df)。 (3) 式中：Dp主要包括体现PE规格、功能、性能、关系等的物理要素属性数据与反映PE运行状况、实时性能、环境参数、突发扰动等的动态过程数据，可通过传感器、嵌入式系统、数据采集卡等进行采集；Dv主要包括VE相关数据，如几何尺寸、装配关系、位置等几何模型相关数据，材料属性、载荷、特征等物理模型相关数据，驱动因素、环境扰动、运行机制等行为模型相关数据，约束、规则、关联关系等规则模型相关数据，以及基于上述模型开展的过程仿真、行为仿真、过程验证、评估、分析、预测等的仿真数据；Ds主要包括FService相关数据(如算法、模型、数据处理方法等)与BService相关数据(如企业管理数据，生产管理数据，产品管理数据、市场分析数据等)；Dk包括专家知识、行业标准、规则约束、推理推论、常用算法库与模型库等；Df是对Dp,Dv,Ds,Dk进行数据转换、预处理、分类、关联、集成、融合等相关处理后得到的衍生数据，通过融合物理实况数据与多时空关联数据、历史统计数据、专家知识等信息数据得到信息物理融合数据，从而反映更加全面与准确的信息，并实现信息的共享与增值。 2.5 连接(CN) CN实现MDT各组成部分的互联互通。如式(4)所示[8]，CN包括PE和DD的连接(CN_PD)、PE和VE的连接(CN_PV)、PE和Ss的连接(CN_PS)、VE和DD的连接(CN_VD)、VE和Ss的连接(CN_VS)、Ss和DD的连接(CN_SD)， CN=(CN_PD,CN_PV,CN_PS, CN_VD,CN_VS,CN_SD)。 (4) 式中：①CN_PD实现PE和DD的交互：可利用各种传感器、嵌入式系统、数据采集卡等对PE数据进行实时采集，通过MTConnect、OPC-UA、MQTT等协议规范传输至DD；相应地，DD中经过处理后的数据或指令可通过OPC-UA、MQTT、CoAP等协议规范传输并反馈给PE，实现PE的运行优化。②CN_PV实现PE和VE的交互：CN_PV与CN_PD的实现方法与协议类似，采集的PE实时数据传输至VE，用于更新校正各类数字模型；采集的VE仿真分析等数据转化为控制指令下达至PE执行器，实现对PE的实时控制。③CN_PS实现PE和Ss的交互：同样地，CN_PS与CN_PD的实现方法及协议类似，采集的PE实时数据传输至Ss，实现对Ss的更新与优化；Ss产生的操作指导、专业分析、决策优化等结果以应用软件或移动端App的形式提供给用户，通过人工操作实现对PE的调控。④CN_VD实现VE和DD的交互：通过JDBC、ODBC等数据库接口，一方面将VE产生的仿真及相关数据实时存储到DD中，另一方面实时读取DD的融合数据、关联数据、生命周期数据等驱动动态仿真。⑤CN_VS实现VE和Ss的交互：可通过Socket、RPC、MQSeries等软件接口实现VE与Ss的双向通讯，完成直接的指令传递、数据收发、消息同步等。⑥CN_SD实现Ss和DD的交互：与CN_VD类似，通过JDBC、ODBC等数据库接口，一方面将Ss的数据实时存储到DD，另一方面实时读取DD中的历史数据、规则数据、常用算法及模型等支持Ss的运行与优化。  来源《计算机集成制造系统》 2019年第1期 P1-18页    不声明原创，如有问题可联系我删除。 

随着5G、云计算、区块链、大数据和人工智能等数字化技术在商业和生活中被广泛应用，数据资源逐渐成为企业生产经营的重要资产，企业经营进入了一个全新的数字化时代。在数字化时代，各行各业都被重新定义，新兴行业崭露头角，“降维打击”在商业竞争中无处不在，传统行业面临着全新的挑战。如何抓住数字化时代的红利和机遇并应对随之而来的焦虑，是企业亟待思考的问题。数字化转型是制造企业未来发展的必由之路现阶段制造企业面临着时代的巨大挑战， “改变的市场”“变化的价值链”都在催促企业尽快提升核心竞争力。而这，正是数字化转型的目标。企业的核心竞争力，从工业制造的角度来看，包括产品质量、价值与价格，从用户的角度来看有两点——个性化需求和快速响应。其中，个性化需求也就是柔性制造，比如我在电商平台看到一款想要的商品，但商品页给出的几个规格和我的需求不符，我就会咨询客服是否可以定制，客服回复尺寸、颜色等都可以按我的要求做定制，并在5天内就能发货，这就是满足了我作为消费者的个性化需求与快速响应。制造业目前也需要做到满足个性化需求，但要做到这点，就必然要以数字化技术为基础。当下各个细分行业的企业数字化建设水平是参差不齐的，成熟度最高的是电子设备行业，目标水平是70%，平均水平为60%。其他行业就比较低，数字化转型之路任重道远。数字化转型，从单元应用到数据贯通发掘数据价值数字化转型有三个维度：价值链维度、产品维度、生产维度。把企业比作一个人的话，头脑里的念头和世界的链接，个人意愿、能力和价值的体现就是到底能做什么，这个是价值链。通过灵活的手脚和高超的技能把想法实现出来，是生产的能力。而贯穿全身的脉络，提供能量，是PLM的作用。设计环节通过CAD定义产品，产品数据通过PLM进行管理，这些数据可以向价值维度传递，提供给销售环节，帮助销售人员与客户沟通，向制造维度传递，传递给ERP、MES系统，同时也可以向后端传递，延伸到供应商、以及用于产品的运维和服务。PLM有几个核心的功能模块，EDM 产品图文档管理，管图纸、管模型、管文件，PDM产品数据管理，管编码、管物料、管BOM，以及CAPP工艺数据管理，管路线、管工艺、管定额。从企业的全价值链来看，一般情况下，先有CRM客户关系管理带来市场订单和客户需求，然后由PLM系统进行产品设计和研发，全生命周期管理，再到下游的SCM供应链管理，ERP企业资源计划、MES制造执行系统，实现从单元应用到数据贯通，全价值链打通的是“研发、生产、销售、服务”各个环节，实现系统集成，进而挖掘出数字价值，这也是现阶段大部分中小企业数字化的根本目标和核心。CAXA PLM以华为云为底座，赋能制造业研发设计和生产制造数码大方坚持自主开发，30年专注制造业工业软件深耕细作，是我国掌握核心技术的国产工业软件优秀代表，同时还是“互联网+智能制造”国家工程实验室。数码大方PLM则以华为云为底座，面向智能制造业提供一系列产品化应用模块，包括项目管理、PDM产品数据管理、BOM材料清单管理、CAPP工艺管理、以及与制造系统比如ERP、MES的集成。全面支撑企业的开发决策、产品设计、工艺设计到生产制造等主要业务场景。部署方式支持云端部署，让中小企业客户不用关心IT硬件和运维，也支持混合部署，支持集团型企业的异地管理需求。可以随着企业发展灵活地扩展、增加其他功能，企业按需购置，并确保随着业务的增长，可以快速进行PLM的扩展。集中、安全、有序、协同，赋能设计贯通智造在制造业生产销售过程中，CAXA PLM主要从4个层面，助力制造企业降本、增效、缩短周期，提高产品质量。集中|数据共享，提升设计资源利用率CAXA PLM对企业产品的图纸、技术文件、工艺卡片、更改单、标准等技术文档的通过系统集中在线管理，解决因人员流失、硬盘故障带来的资源损失，并提升产品资料的利用率，便于检索、重用和追述。安全|保护企业核心资产的安全随着企业信息化建设的推进，对数据安全管理的要求也越来越高。CAXA PLM协同管理对系统内、外的数据实施不同的安全策略进行管理：基于角色的授权模型的权限策略，基于对数据库、电子仓库加密安全管理策略等。有序|提升设计管理效率彼得·德鲁克说：“管理无非就是人和资源的事情。”清楚人才和资源两大方面的事情就可以做到有组织有科学的管理。CAXA PLM作为有序管控业务过程的管理工具，能够实现过程可视化，提升管理效率。协同|以数据为核心协作通过CAXA PLM可以实现部门内协同和部门间有效协同；快速为生产制造准备产品数据；消除信息孤岛，实现部门内和跨部门业务的贯通，贯通设计、工艺、制造过程。CAXA PLM云商店登榜，为制造企业“保驾护航”华为云云商店作为值得信赖的软件及服务交易交付平台，在云服务的生态系统中，与合作伙伴致力于为用户提供优质、便捷的基于云计算、大数据业务的软件、服务和解决方案，满足华为云用户快速上云和快速开展业务的诉求。数码大方CAXA PLM协同管理解决方案，自2019年上架华为云云商店以来，已连续服务众多制造企业，赢得良好的市场口碑，荣获2021年度华为云商店优秀合作伙伴“千万俱乐部奖”。近期还登榜了云商店半年度热销榜TOP7、半年度服务质量榜TOP4，得到了用户的充分认可。未来，数码大方将继续携手华为云云商店，全面推进制造业实现数字化转型，共同促进制造业高质量发展。编辑&撰文 | 一只大月亮