摘要：在工業互聯網快速發展的背景下，數字孿生模型作為關鍵技術元素，已被深度整合進智能制造與管理體系。面對模型數量激增與復雜度加劇的挑戰，如何構建系統化的管理機制以有效整合與管理這些模型，成為當前技術發展的迫切需求。本文致力于探索基于工業互聯網平臺的統一數字孿生模型管理策略，希望通過優化模型的全生命周期管理流程，提升其在實際應用中的效能與效率。
關鍵詞：數字孿生；工業互聯網；平臺構建；技術運用
doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.01.005
中圖分類號：TP 273" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2025）01-00-03
Research on Construction Technology of Industrial Internet Platform for Digital Twin
MOU Wenqing
（Shandong Jierui Digital Technology Co.， Ltd.， Yantai 264003， China）
Abstract： In the context of the rapid development of industrial Internet， the digital twin model， as a key technical element， has been deeply integrated into the core of intelligent manufacturing and management system. Faced with the challenge of a surge in the number and complexity of models， how to build a systematic management mechanism to effectively integrate and manage these models has become an urgent need for current technological development. This article is dedicated to exploring the management strategy of the unified digital twin model based on the industrial Internet platform， which can improve the efficiency and efficiency of the model in practical application by optimizing the model's full life cycle management process.
Keywords： digital twin; industrial internet; platform construction; technical application
工業互聯網作為工業領域轉型升級的關鍵驅動力，正引領著先進制造業邁向新的高度。根據工業和信息化部發布的最新統計數據，截至2022年年底，國內重點工業互聯網平臺已成功接入并管理超過8 100萬臺（套）設備，廣泛覆蓋國民經濟45個關鍵行業，形成了由綜合型、特色型、專業型平臺共同構成的多元化工業互聯網生態體系。在此背景下，數字孿生技術作為工業互聯網的緊密協作伙伴，憑借其虛擬與實體世界的深度融合能力，實現了工業數據的無縫流通與高效利用。在大數據浪潮的推動下，工業互聯網不僅承擔起生產線、設備狀態、人員信息等關鍵數據的全面采集、精細處理與實時分析的重任，更為數字孿生技術的廣泛應用奠定了堅實的基礎。
1" "工業互聯網與數字孿生
1.1 數字孿生技術驅動OT與IT的無縫整合
工業互聯網作為企業數字化轉型進程中的核心驅動力，極大地促進了運營技術（OT）與信息技術（IT）的深度交融。在此背景下，數據作為融合過程中的核心要素，扮演著連接OT與IT的關鍵角色。工業互聯網正積極拓展其邊界，力求打破企業內部及跨界的壁壘，以軟件定義為核心導向，數據為關鍵驅動力，模式創新為引領方向，構建全新的工業生態系統。在此過程中，數字孿生技術扮演了至關重要的角色，它不僅搭建了數據與技術間的交互平臺，還進一步推動了融合發展的深化與拓展[1]。
1.2 構建面向數字孿生的多維度工業App服
務架構
數字孿生技術憑借其全面的服務能力，涵蓋了設備運維、技術支持、測試驗證、模擬仿真、數據管理、知識共享、模型構建及算法優化等多個維度，并輔以物流優化、運維保障、金融服務等輔助性服務，共同形成復雜、高效的服務網絡。工業App作為這一服務網絡中的關鍵節點，通過微服務化技術，將數字孿生的復雜功能細分為多個獨立且可復用的服務模塊，實現了服務的靈活配置與按需組合。用戶可根據具體需求，自由挑選并組合這些微服務模塊，構建出具有特定功能的微服務集群。隨后，將數字孿生服務集成至服務池及工業互聯網平臺中，實現對復雜虛擬模型各組件的高效管理、資源的最優配置與服務的快速響應。這一模式不僅顯著提升了服務的靈活性與可擴展性，更為工業應用的持續創新與發展注入了強大動力[2]。
2" "基于工業互聯網的數字孿生生產線典
型應用
2.1 在自動裝配生產線中的應用
在工業自動化范疇內，數字孿生技術作為提升生產效能與靈活性的關鍵策略，特別是在書簽自動裝配生產線的優化中展現了顯著價值。該生產線涉及底盒、書簽、盒蓋的集成裝配，通過精細化的工序最終完成產品組裝并分類存儲。在此過程中，RFID技術被無縫集成，實現生產數據的即時捕獲與追蹤，同時，系統持續監控設備運行的電氣參數（如電壓、電流）及能耗效率，為生產周期的精細化調整奠定堅實的數據基礎。
例如，鑒于書簽裝配線的高度復雜性和成本考量，其模塊化設計包含四個獨立工作站，傳統調試手段面臨重重困難。因此，項目初期即采用數字孿生技術，構建虛擬模型進行裝配工藝的預先模擬與調試，極大地促進了調試效率的提高。此方法允許工程師在虛擬環境中進行多次無風險試驗，迅速迭代出高效且經濟的裝配方案。數字孿生技術首先確保了裝配流程的精確重現，隨后通過精細的參數調整與性能優化，確保生產線在實體部署前即達到最優狀態。圖1詳細展示了這一虛擬分析流程。
圖1 書簽自動裝配生產線過程分析
2.2 在機器人生產線中的應用
數字孿生技術通過預先設定并優化尺寸參數，在虛擬環境中進行調試，確保工作站運行的無縫銜接，有效預防了尺寸不匹配導致的生產障礙。其卓越的模擬仿真能力，不僅精準再現了機器人的實際運動路徑，還促進了虛擬與現實的深度融合，使得機器人程序的編制與調試能夠同步進行，從而雙重驗證了程序的準確性及工作站任務的適應性[3]。
數字孿生技術進一步拓寬了對工作站整體流程仿真調試的邊界。鑒于主控PLC在實際操作環境中易于受損的特性，虛擬調試功能應運而生，成為解決之道。該技術不僅聚焦于機器人的邏輯驗證與編程調試，更將工作站的整體操作流程納入仿真范疇，為流程優化提供了堅實的支撐。通過與工業互聯網的深度集成，數字孿生技術實現了生產數據的即時采集與深入分析。如圖2所示。
圖2 工業機器人工作站數字孿生模型
3" "面向數字孿生的工業互聯網平臺構建
技術應用
3.1 連接生命周期管理技術
首先，在構建面向數字孿生的工業互聯網平臺時，物聯能力的深化是基礎，而連接的持久性及精確性則是保障數字孿生系統高可用性的關鍵要素。針對連接管理的優化，鑒于數字孿生體及其連接環境的動態特性，需采取一系列精細化策略：建立物模型與連接模型之間的松耦合設計模式，此模式能夠靈活應對連接手段的變化，即便連接對象保持不變，也能確保連接的持續有效性[4]。
其次，開發一套支持復合物模型構建的先進建模環境，通過復用基礎物模型，快速搭建更高階的復合模型，以適應工業互聯網平臺上數字孿生體SoS架構的快速擴展需求。在工具支持上，需增強物模型與連接模型間的屬性映射功能，并引入低門檻或無代碼技術來構建派生屬性，從而豐富數字孿生體的信息層次。在技術實現層面，采用ECA（Event-Condition-Action）機制，該機制不僅能加速派生屬性的構建過程，還能設定智能報警規則，及時捕捉并處理異常數據，實現連接問題的精準診斷與自動修復。
最后，將資產及其拓撲結構納入全面模型化管理范疇，構建時間線性的變更追蹤體系，確保在環境變動（如網關替換）時，連接能自適應地重新綁定，數據能無縫合并。針對數據處理鏈路的復雜挑戰，推薦整合統一的ETL工具，并輔以MDS（監控與診斷系統），實施多層次的容錯策略，以有效應對網絡波動等不確定性因素。
3.2 從數據采集到指標呈現的一體化計算技術
數字孿生系統對實時數據處理能力提出極高要求，工業互聯網平臺作為物聯網數據處理的核心載體，其計算任務可劃分為兩大類別：基礎工況數據的直接匯總，通過Historian API或Flink的滑動窗口機制高效實現；業務導向的復雜數據聚合，需結合具體業務對象進行深度處理，并將結果輸出至指定數據源。面對這些復雜需求，大數據計算引擎需著力解決三大技術難題：一是滑動時間窗口內計算性能的優化，以提升處理效率；二是流批混合計算任務的靈活調度與編排，以滿足多樣化的數據處理需求；三是物聯網環境下特有異常數據的穩健處理能力，確保數據的完整性與準確性。當前市場上的大數據計算引擎雖已相對成熟，但在實時性方面仍有待提升，且多偏向于傳統IT應用。為加速數字孿生應用的開發與部署，還需融合AI數據分析工具與先進可視化技術。AI工具能夠深入挖掘數據間的內在關聯，優化關鍵業務指標；可視化工具則借助WebGL等現代圖形技術，通過豐富的可視化手段（如漫游圖、爆炸圖等）直觀展現分析結果，輔助決策制定。值得強調的是，盡管AI在優化指標方面展現出強大潛力，但人的主觀判斷與可視化工具的輔助作用同樣重要，二者相互補充，共同推動生產流程的優化與效率的提升。
4" "實例分析
在構建面向數字孿生的工業互聯網平臺的進程中， 應深刻認識到乙烯裝置的核心價值，通過技術層面的革新與商業模式的重塑， 引領乙烯裝置向智能化轉型。
4.1 工廠模型數據
智能乙烯工廠模型數據服務作為數據管理體系的核心組成部分，該模型通過對生產活動中設備、物料、運營組織等關鍵要素的詳細建模與關聯關系分析，形成完整、動態的乙烯工廠數字鏡像。這一鏡像不僅為業務邏輯處理及工業應用提供統一、準確的數據支持，還促進生產過程的可視化與透明化。
4.2 物聯數據
通過支持多種工業物聯網通信協議的解析與處理，該服務能夠實時采集、接收并處理來自DCS、SCADA、PLC系統以及智能儀表、手持終端等設備的海量數據。在此基礎上，通過構建實時數據流處理與規則引擎機制，實現數據的快速集成、轉換與標準化處理，為工業互聯網平臺的智能分析與決策提供實時、準確的數據支持。
4.3 工業App
在乙烯工廠的安全、操作、工藝、設備四大關鍵崗位框架下，深入剖析運營優化、生產監控、資產管理等核心業務領域的運作機理，提煉出相應的業務邏輯、核心算法與基礎模型。隨后，基于知識體系的特性進行精細分類，依托全方位的技術支持、精準的數據服務以及高效的業務處理能力，為各崗位量身定制工業應用程序（App），并構建出與之配套的專屬工作平臺。
工業App的部署架構依據其服務范疇、算法運行環境及數據流通需求，可劃分為兩大主要策略。首先，當App的數據流、算法計算及用戶交互界面均整合于管理網或工業控制網內部時，如工藝人員利用辦公網絡進行乙烯裂解爐模擬計算的離線仿真，或操作人員直接在工業控制網中查閱DCS系統的標準操作流程指南，乃至碳三反應器專家控制App的優化結果無縫集成至生產控制流程，此類App適宜采用集中式部署，確保網絡架構內的高效協同。其次，若App的數據采集點或算法處理環節位于數據采集層，而用戶交互界面則設置于管理層，則宜采用分布式架構，跨越不同網絡層級進行部署，以實現數據的靈活傳輸與處理。
5" "結束語
綜上所述，通過對數字孿生技術在工業領域的應用進行深度剖析，可以清晰洞察到工業互聯網與數字孿生技術之間緊密相連、相互促進的發展態勢。鑒于企業間在數據分析需求上的差異性，數字孿生技術的實施策略需靈活應變，因企制宜。未來的研究應致力于探索跨平臺數據整合的新路徑，打破數據壁壘，實現全面互聯，進一步提升數字孿生與工業互聯網的集成效能與運行可靠性，為企業的產能升級與效率提升奠定堅實的技術基礎�！�
參考文獻
[1] 楊文峰，王明龍，李洋，等．5G邊緣計算在火電行業工業互聯網中的應用模式初探[J]．互聯網周刊，2024（13）：22-24.
[2] 馬佳利，郭淵博，方晨，等．基于數字孿生的工業互聯網安全檢測與響應研究[J]．通信學報，2024，45（6）：87-100.
[3] 粟闖，方思宇，容德春，等．基于物聯感知技術的地下開采風險管控系統建設及應用[J]．中國礦業，2024，33（S1）：203-206，210.
[4] 王子宗，景帥，宮向陽，等．中國石化以業務變革為核心的數字化轉型升級模式[J]．創新世界周刊，2024（5）：26-35.
作者簡介：牟文青（1976—），女，漢族，山東煙臺人，工程師，研究生，研究方向為工業互聯網、數字孿生等。
