本書將生產現場的數字孿生方法、數字孿生技術、數字孿生應用三部分內容有機結合，在介紹了數字孿生理論與技術的基礎上，以多種典型生產現場的數字孿生實踐為例，深入淺出地介紹了數字孿生的理論基礎、應用思路及開發經驗。
本書將數字孿生理論、技術、應用有機結合，既滿足不同讀者的閱讀需求，又具有較強的工程實踐指導價值。
叢書前言
當今世界正經歷百年未有之大變局。國家綜合實力由工業保障，工業發展由工業軟件驅動，工業軟件正在重塑工業巨人之魂。
習近平總書記在2021年5月28日召開的兩院院士大會、中國科協第十次全國代表大會上發表了重要講話：“科技攻關要堅持問題導向，奔著最緊急、最緊迫的問題去。要從國家急迫需要和長遠需求出發，在石油天然氣、基礎原材料、高端芯片、工業軟件、農作物種子、科學試驗用儀器設備、化學制劑等方面關鍵核心技術上全力攻堅，加快突破一批藥品、醫療器械、醫用設備、疫苗等領域關鍵核心技術�！�
國家最高領導人將工業軟件定位于“最緊急、最緊迫的問題”，是“國家急迫需要和長遠需求”的關鍵核心技術，史無前例，開國首次，彰顯了國家對工業軟件的高度重視。機械工業出版社此次領銜組織出版這套“工業軟件叢書”，秉持系統性、專業性、全局性、先進性的原則，開展工業軟件生態研究，探索工業軟件發展規律，反映工業軟件全面信息，匯總工業軟件應用成果，助力產業數字化轉型。這套叢書是以實際行動落實國家意志的重要舉措，意義深遠，作用重大，正當其時。
本叢書分為產業研究與生態建設、技術產品、支撐環境三大類。
在工業軟件的產業研究與生態建設大類中，列入了工業技術軟件化專項研究、工業軟件發展生態環境研究、工業軟件分類研究、工業軟件質量與可靠性測試、工業軟件的標準和規范研究等內容，希望從頂層設計的角度讓讀者清晰地知曉，在工業軟件的技術與產品之外，還有很多制約工業軟件發展的生態因素。例如工業軟件的可靠性、安全性測試，還沒有引起業界足夠的重視，但是當工業軟件越來越多地進入各種工業品中，成為“軟零件”“軟裝備”之后，工業軟件的可靠性、安全性對各種工業品的影響將越來越重要，甚至就是“一票否決”式的重要。至于制約工業軟件發展的政策、制度、環境，以及工業技術的積累等基礎性的問題，就更值得予以認真研究。
工業軟件的技術產品大類是一個生機勃勃、不斷發展演進的龐大家族。據不完全統計，工業軟件有近2萬種。面對如此龐大的工業軟件家族，如何用一套叢書來進行一場“小樣本、大視野、深探底”的表述，是一個巨大的挑戰。就連“工業軟件”術語本身，也是在最初沒有定義的情況下，伴隨著工業軟件的不斷發展而逐漸產生的，形成了一個“用于工業過程的所有軟件”的基本共識。如果想準確地論述工業軟件，從范疇上說，要從國家統計局所定義的“工業門類”出發，把應用在礦業、制造業、能源業這三大門類中的所有軟件都囊括進來，而不能僅僅把目光放在制造業一個門類上；從分類上說，既要顧及現有分類（如CAX、MES等），也要著眼于未來可能的新分類（如工研軟件、工管軟件等）；從架構上說，既要顧及傳統架構（如ISA95）的軟件，也要考慮到基于云架構（如SaaS）的訂閱式軟件；從所有權上說，既要考慮到商用軟件，也要考慮到自用軟件（in-house software）；等等。本叢書力爭做到從不同的維度和視角，對各種形態的工業軟件都能有所展現，勾勒出一幅工業軟件的中國版圖，盡管這種展現與勾勒，很可能是粗線條的。
工業軟件的支撐環境是一個不可缺失的重要內容。數據庫、云技術、材料屬性庫、圖形引擎、過程語言、工業操作系統等，都是支撐各種形態的工業軟件實現其功能的基礎性的“數字底座”�；A不牢，地動山搖，遑論自主，更無可控。沒有強大的工業軟件所需要的運行支撐環境，就沒有強大的工業軟件。因此，工業軟件的“數字底座”是一項必須涉及的重要內容。
在基礎篇中，本書首先提出了對“新工業”的認識和理解，指出工業知識與工業軟件是“新工業”重要的生產要素與生產工具，同時又是生產產物的重要組成部分，而知識工程則是連接工業知識與工業軟件的橋梁。
在此背景下，體系篇進一步介紹了認知“知識”，特別是工業知識的“金字塔模型”，知識工程的體系，特別是知識體系的內涵，以及對其進行評估的知識工程成熟度模型。
對工業知識的基礎概念和體系架構進行清晰闡述之后，技術篇從技術層面介紹工業知識的采集、加工和表達，以及軟件化、模型化和平臺化。這形成了面向工業應用的知識工程平臺。最后，本篇對各個階段所用到的技術、工具和相關方法展開了詳盡的介紹，包括基于知識平臺進行工業知識的應用與創新的整個過程。
實踐篇圍繞如何為企業或組織實施知識工程的問題，提出了實施知識工程的方法論DAPOSI。該方法論的介紹充分融合了近兩年我們自身的經驗總結和實踐。此方法論包括六個階段:定義階段（Define）、分析階段（Analyze）、定位階段（Position）、構建階段（Organize）、模擬階段（Simulate）、實施階段（Implement）。DAPOSI方法論在不同行業和企業落地，需要根據其業務現狀、信息化程度等形成適合本行業、本組織的落地實踐方案，因此在本篇中同時提出了知識工程落地實踐的基本策略，以及在各行業落地的典型案例，以期為讀者提供有益借鑒。
知識工程“讓工業植入軟件基因，讓制造裝上知識引擎”!本書旨在能夠為更多人了解工業軟件發展和企業數字化轉型盡綿薄之力。希望讀者能夠在閱讀后提出寶貴的意見和建議。
最后，衷心感謝趙敏老師、郭朝暉老師、王美清老師、馮升華老師、楊春暉老師等為本書提供素材和寶貴建議。他們對于工業知識軟件化的核心觀點也在本書中有所體現。
上海市智能制造及機器人重點實驗室主任，上海市智能裝備技術重點實驗室副主任，上海大學機械工程一流學科智能制造方向帶頭人，首批“智能制造工程”專業負責人，中國機械工程學會高級會員
目錄
前言
第一部分 生產現場的數字孿生方法
第1章 數字孿生理論
1.1 數字孿生定義及內涵 / 2
1.1.1 數字孿生的提出 / 2
1.1.2 數字孿生的定義 / 4
1.1.3 數字孿生的內涵 / 6
1.1.4 數字孿生的特征 / 7
1.2 數字孿生相關概念 / 8
1.2.1 數字孿生與智能制造 / 8
1.2.2 數字孿生與CPS / 8
1.2.3 數字孿生與仿真 / 9
1.2.4 數字孿生、數字樣機和MBSE / 14
1.2.5 數字孿生、數字主線和資產管理殼 / 16
1.2.6 相關概念對比總結 / 20
1.3 數字孿生的應用價值與適用準則 / 23
1.3.1 數字孿生的應用價值 / 23
1.3.2 數字孿生的適用準則 / 25
參考文獻 / 26
第2章 數字孿生模型
2.1 數字孿生模型概述 / 30
2.1.1 數字孿生三維模型 / 30
2.1.2 數字孿生四維模型 / 30
2.1.3 數字孿生五維模型 / 31
2.1.4 數字孿生八維模型 / 32
2.2 面向產品生命周期的數字孿生模型 / 33
2.2.1 設計階段的數字孿生模型 / 33
2.2.2 制造階段的數字孿生模型 / 35
2.2.3 服務階段的數字孿生模型 / 37
參考文獻 / 38
第3章 數字孿生車間
3.1 制造車間的發展歷程 / 41
3.1.1 自動化車間 / 41
3.1.2 數字化車間 / 43
3.1.3 智能化車間 / 47
3.2 數字孿生車間的架構與特征 / 49
3.2.1 數字孿生車間的系統組成 / 49
3.2.2 數字孿生車間的演化機理 / 52
3.2.3 數字孿生車間的運行機制 / 55
3.2.4 數字孿生車間的特征 / 57
3.3 數字孿生車間的發展與展望 / 58
3.3.1 數字孿生車間的發展 / 58
3.3.2 數字孿生車間的展望 / 59
參考文獻 / 60
第二部分 生產現場的數字孿生技術
第4章 數據采集與數據融合技術
4.1 生產現場數據的來源與分類 / 65
4.2 數字孿生車間的數據采集與傳輸技術 / 67
4.2.1 數字孿生車間的數據采集與傳輸框架 / 67
4.2.2 數字孿生車間的數據采集技術 / 69
4.2.3 數字孿生車間的數據傳輸技術 / 73
4.3 數字孿生車間的數據管理技術 / 75
4.3.1 多源異構數據的存儲技術 / 76
4.3.2 數據預處理技術 / 79
4.4 多源數據融合技術 / 87
4.4.1 多源數據融合流程 / 88
4.4.2 多源數據融合技術分類 / 89
參考文獻 / 91
第5章 數字孿生建模與智能交互技術
5.1 多尺度、多領域數字孿生建模技術 / 94
5.1.1 多尺度幾何建�！� / 94
5.1.2 多領域數字孿生建模 / 95
5.1.3 生產現場運行邏輯建模 / 97
5.2 多源異構數據虛實映射技術 / 101
5.2.1 工業通信協議 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技術 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技術 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技術 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技術 / 109
5.4 系統集成與測試技術 / 110
5.4.1 系統集成 / 110
5.4.2 系統測試 / 111
參考文獻 / 114
第6章 基于數字孿生的數據分析與智能決策技術
6.1 生產過程的數據建模技術 / 117
6.1.1 數字主線 / 117
6.1.2 知識圖譜 / 118
6.1.3 數據建模語言 / 124
6.2 工業大數據分析技術 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 數據挖掘 / 131
6.3 生產過程的智能決策技術 / 138
6.3.1 統計推理 / 138
6.3.2 生物進化與群智能 / 139
6.3.3 人工神經網絡 / 142
6.3.4 綜合評價方法 / 146
參考文獻 / 149
第三部分 生產現場的數字孿生應用
第7章 生產現場數字孿生應用概述
7.1 數字孿生應用概述 / 153
7.1.1 電力系統領域應用 / 153
7.1.2 航空領域應用 / 154
7.1.3 航天領域應用 / 155
7.1.4 航運領域應用 / 156
7.1.5 汽車制造領域應用 / 157
7.1.6 醫療領域應用 / 159
7.1.7 智慧城市領域應用 / 161
7.1.8 供應鏈領域應用 / 162
7.1.9 智慧農業領域應用 / 163
7.1.10 智慧建筑領域應用 / 164
7.2 國內企業數字孿生應用實踐 / 166
7.2.1 海爾卡奧斯工業互聯網平臺 / 166
7.2.2 三一重工數字孿生應用 / 169
7.3 國外企業數字孿生應用實踐 / 171
7.3.1 空中客車公司數字孿生應用 / 171
7.3.2 GE數字孿生應用 / 172
7.3.3 Sim&Cure醫療數字孿生應用 / 174
參考文獻 / 174
第8章 數字孿生裝配車間工藝參數優化
8.1 汽車后橋裝配工藝優化問題分析 / 177
8.1.1 裝配質量控制需求分析 / 17
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