1.数字孪生背景
2.数字孪生技术平台
3.数字孪生智能装备
4.数字孪生生产车间
5.数字孪生应用案例
讲义1、数字孪生的背景 数字孪生概念是在2003年首次出现，由美国密歇根大学的Michael Grieves教授在他说讲授的PLM课程上引入，后来2010年NASA定义了未来飞行器数字孪生体范例，2011年3月，在美国的空军研究实验室明确提高数字孪生，用于利用数字孪生来解决战斗机集体维护问题。
（1）西门子，在世界上运用数字兰生比较领先的一个企业。在数字孪生的应用模型中，定义了三个数字孪生的解决方案。第一个数字孪生体产品，第二个数字孪生体的生产，第三个数字孪生体绩效，将数字孪生从装备直接延伸到产品的研发，包括产品的生产和产品的绩效。
（2） PTC公司，大家都知道他在工业物联网他是走在比较前面的，而且他现在也收购一些设计的公司。他将数字孪生的应用和VR技术相连，让数字孪生体更具有真实感和工作场景感。在数字孪生体汽车上加载气流，动态显示空气动力学的气流“实况”。同时可以按照客户要求，给数字孪生体汽车换车身颜色、车轮颜色等。
（3）达索公司，是世界上上做设计软件最优的一家企业。他在全世界的整个设计软件用过程当中是占了很大的比重。现在他研究给人打退烧针后，可以在3DEXPERIENCE孪生体虚拟打一针，其产生的效果与真实世界一致。它生成了单一的数据源，包括宏观与微观的统一，在功能、性能、逻辑二者对应，孪生体飞机能飞，物理实体飞机就能飞。
（4）ESI，提出了混合数字孪生的概念，包括产品生命周期、虚拟样机、构造即测试预先认证、正确获取等，他们在这个里面也进行了研究。
在我国，宁振波他是在整个的智能制造领域里面的一个先行者，他是中国飞机制造的设计者。而且也指导了在整个团队进行了那个飞机的建设，在飞机的建设过程当中引用了数字孪生体，对三体智能革命机制，在整个数字孪生体上面做了很好的诠释。我们国家的陶辉博士，他在数字孪生体上面在理论研究上面有深厚的基础。他在信息物融合是基石，多维虚拟模型是引擎，数字孪生数据是驱动，动态实体交互链接是动脉，服务应用是目的，全要素物理实体是载体。在整个的数字孪生体上面上我们经常也像陶辉博士去学习，得到他的一些启发。
陶辉博士在论文上面做了一个统计，从2010年到现在这2020年，十年间发表的数字孪生论文累积有1177篇。从发表的文献数量分析，整体上呈增长的趋势。2000年至2015年发表的数字孪生论文较少。单年论文少于十篇。2016年到2019年数字孪生文献发表数量进入快速增长期。2016年的发表24篇，2017年发表112篇。2018年总共发表了321篇。2019年的发行量超过了600篇，其中
2019年占了近10年发表总数量的50%以上，预计在未来几年，数字孪生论文发表数量还将呈现迅猛增长趋势。
从这个论文的发表，也能看得数字孪生在整个各行各业的应用已如火如荼地渐渐走来。
（1）GE通用电气Predix，它利用他在航天发动机做运维维护上面的数字孪生有很多的经验。他们先后就是成立了数字工厂的那个部门，而且他们在整个的机翼的那个Predix是最早的工业互联网平台。他就是将整个物联网将数字孪生引用在一起。经
（2）西门子公司将他们的数字孪生产品、数字孪生的生产和数字孪生的绩效，他们开发出了MindSpher工业互联网平台。而且利用整个的数据从自动化控制成数据采集，包括他们的整个完整的体系建设包装从设计到管理一直在运维上面起到了很好领先作用。
（3）特斯拉Gigafactory，它实际上是一个典型的数字孪生体的一个产品。从特斯拉工厂的制造过程当中设计过程当中和他的整个运行过程当中，就已经把数字来身体诠释的很好的诠释，在他的产品过程当中，在去年的时间，我们在称作一家朋友的车特斯拉的车。，是我感到很惊奇，因为它在车辆运行过程当中，他的手是在发微信，而他手也没有扶在方向盘上，而我整整在这个行驶过程当中看到了特斯拉自动驾驶。他能够把整个行驶过程的数据，通过数字兰孪生能够实时的能够控制这个汽车。他就是一个数字孪生体的很好的应用。
（4）达索波音数字孪生，目前通过他的设计而形成了一个它的产品体系。通过和波音公司的合作，在整个波音的制造过程当中利用数字孪生体，对他进行装配分析，就数字孪生从设计到应用过程当中，制造过程当中得到了很好的诠释。
（5）木星数字孪生平台，在这里大家看到了是我们利用数字孪生技术，通过12年的开发能看到了一个数字孪生车间在整个数字孪生体的技术，和他在整个的模型的驱动下使这个工厂编成一个模型的工厂。在整个的数字孪生的建设过程当中，我们曾经走来很大的一张弯路。通过向那个西门子公司达索公司等他们的学习，我们深刻的领悟到在整个的数字孪生是要从设计阶段到制造阶段一直在运维服务阶段和它的整个生产过程阶段，然后再到全方位的应用。所以在整个的数字孪生的应用过程中过程中技术是很重要的。
2、数字孪生技术平台 下面讲一下数字孪生技术平台。在整个的企业的智能工厂的发展他会遇到很多瓶颈，例如行业的供给侧改革，包括全产业链的一体化的建设，经济运行质量和效率的提升，都是在整个智能工厂发展的瓶颈。在整个是生产过程当中企业里面的设计产品的设计，从制造到运维到整个市场营销到整个的物流环节都是一个数字孪生体。这个数字孪生体的过程当中，他怎么从单一的一个系统，人为成为一个全方位的系统，需要我们在整个的数字孪生体的建设过程中，技术领域里面的应用过程当中会有很多的一些难关要攻破，而且还要掌握很多核心技术，才可以使我们的数字孪生能够得到应用。
智能工厂管理平台，本质是工业能力OT和IT能力的集成、融合和创新。所以说在整个的智能制造的过程当中ot现在变得尤为重要。如果数字孪生不会ot打交道，不能很深刻地领会ot和it能力，理解自动化控制的能力，在it的建设过程当中，它是有很大的工作要做的。我们公司是2003成立。成立的过程当中，我们公司最开始就是做自动化控制。，以我们对OT有深刻的认识。但是对于ot深刻的认识，我们有16年可以说没有想到ot的重要性，只有我们在数字孪生体，做数字孪生建设过程当中。我们深刻领会到ot可以给it带来的价值，而且他可能还给it提高的一些动能可能某些方面会大约it的能力。在整个智能工厂的发展过程当中什么是基础，就是制造企业全面的数字化，网络化和智能化是基础，所以说，全面的数字化就代表说在你的生产环节你的这个产品的人机料法环测是否全部可以掌控，你是否了解你的产品生产的整个环节，你是否能够了如指掌，而且能够精准的控制。这是我们要解决的一个最根本的问题，这是基础。
再就是关键制造能力要平台化，大家都知道以前的这个以前的信息吧，it都是玻璃的烟囱，包括H系统，B系统，C系统，它都是要全部都在自己的体系下，它不是一个平台化的系统，所以在整个互联互通上面，整个相互赋能上面它是有瓶颈的。
同时，还有人与机器智能是融合创新，这才是核心。这个机器发生了变化，我们是否能给他通过人工智能，大数据等技术加速技术的沉淀服务，用户迭代的创新，提升过各创新主体的具体掌控和运用工业知识的能力，大副降低创新门槛和创新的成本。对整个数字孪生的坚持过程当中，他it的能力，他一定要软件化，模块化和平台化。实际上我们越来越感觉到在整个信息化建设过程当中，模型驱动是一个很好的一个载体。，使我们在整个生产环节过程当中，原来用人来进行管理，把它变成模型。在智能制造领域里面的我们要制造的资源要制造的能力，要为智能工厂提供一些很好的基础。
智能工厂的三个阶段，它是推动传统生产、经营、管理和服务等活动或过程的数字化。数字化工厂，是在整个环节他都体现了一个工厂的素质，比如说机器的io点、机器的生产过程当中他的物料的控制，生产过程当中它的质量的控制，生产过程当中他的设备状态的控制等等，它是一个数字化的体现，数字化正在推动工业基础的设施，生产的方式，创新模式，次数变革，关注数字化经济时代，在我国，智能制造发展话语权。
网络化建设是推动生产、经营、管理和服务等活动和过程的集成，互联和社会化协同。现在网络化过程当中在以前的认识过程当中也是比较片面的，好像企业里面做那个互联网，好像我们网络化就行了。其实整个数字化数字化工厂建设的过程当中，现在网络快的建设变得尤为重要。
智能化建设，全面推动组织内，组织间的生产、经营、管理和服务等活动或过程的智能化和系统的变革是我们智能化的基础。
在整个自动化的建设过程当中，我们要建立工业互联网的体系，通过数字化，网络化，智能化，我们要见基础环境，我们要寻找我们的关键技术，我们要采用的数字孪生的应用，而新型工业互联网里面里面的安全和运维这个体系要建立起来。
数字工厂的管理平台的作用的机理是我们未来要考虑的，所以在整个的数字化建设过程当中数字孪生平台，我们是把它当成一个工业互联网平台的一个数据的基础平台。，当你只有获取到真正的数据而把它建设成一个数字的孪生，这个企业才变成我们变得可控。真正的数字化建设最主要的一部分是我们企业里面的主人，我们的企业生产这个产品的设计，生产产品生产过程的管控，生产管理的过程的绩效的考核曝光，我们的在产品过程当中，受群体的喜欢，还是你做的产品没人要，这个过程当中都是我们企业在整个产品的制造过程当中应该掌握的全部的数据。所以它是应该从研发的设计、生产的制造、市场的营销或经营的管理它是一个完整的体系。这都是我们在整个数字化工厂里面需要管理的一些作用的机理，用机理模型来实现企业的全面数字化。
在产品的设计过程当中数字孪生是综合运用感知，计算和建模等信息技术，通过软件定义对物理空间进行描述、诊断、预测和决策，从而实现物理空间与赛博空间的交互映射。实际上我们现在在数字孪生体的建设过程当中，我们是越来越感受到在设计的数字兰生和产品生产过程的数字孪生尤为重要，如果这两个数字孪生体能够实时的管控使我们的产品一定会发生本质的变化，而且在产品的过程可控、质量可控，成本控制上面是起到很大的作用。在整个产品的数据层他的整个设计的工艺，他的原理的工艺，包括设备的工业和历史的设计的数据的跟踪他取得很大的帮助。这就是我们通过多维动态的数据的环境，精准执行的数据模型包括同步交付的数据的产品，在优化产品迭代生产过程当中人工实时的过程控制在生产环节能够使这个数据能够自己通过数字孪生体，通过大数据，人工智能实施的纠偏多层控制产品迭代，使们的产品它用于产品的模型生产，他建立模型库，我们的生产过程当中，它的生产工艺模型，它的生产制造模型，它生产的分析模型和生产的工业的机理模型实时的动态可控，使我们的设计在生产环节遥相呼应，在应用过程当中得到有效的管理。
在生产制造阶段，我们通过这个产品它在产品过程当中的工艺质量，它的物料的整个全国程跟踪包括批次管理，设备全生命周期管理，产品全生命周期管理，他的动态控制的管理，使我们的人机料法环所有的一些数据指标或我们的产品设计指标遥相呼应。整个模型的管理过程当中能实时纠偏，在应用过程当中我们进行很多的APP进行全程跟踪，进行有效地控制，进行有效的管理使我们的生产环节从一个数字工厂变成一个智能工厂。
通过企业的数字孪生的技术，我们在这里会看到一个工厂的数字孪生实时的体现，利用模型驱动的每一个生产的数据变成行为可控，整个状态可控，我们的整个的预测可控，包括我们在生产环节当中，最后生产的产品能够反向能够接触到它生产过程当中的哪个节点，使我们的生产环节能够实时掌控。
在数字孪生的技术过程当中。在整个的数据、连接、计算和整个管理过程当中有深刻的体会。实际上，在整个数字孪生体我们把握这死光，我们实际上在整个的企业的数字化建设过程当中有条捷径。我们要掌握这个数据，首先是一个产品，产品，他的产品的设计数据，它生产的实时数据，它生产过程当中管理数据在管理数据制定数据的规则规范进行有效的管理。同时，就是我们怎么去连接。我们生产过程当中，我们在自动化控制领域里面怎么控制产品的数据，我们在整个生产装备上面怎么去连接这个数据我们在生产车间怎么去连接收据，我们基于规则的引擎，怎么实现海量的设备数据的存储计算和分析。同时，我们要掌握我们计算，边缘计算和云计算的无边界服务。还有就是管理，实现机器端和管理端的深度融合。在产品的数字化的过程当中，我们要进行什么管理，在管理的环节，我们怎么建立一个我们的管理的架构，在生产环节、设计环节、管理环节，把它整个物流环节，它的营销环节是我们的整个的人机料法环，基于这个产品的服务。我们要建立完整的管理体系。还有我们生产过程当中，我们怎么驱动？未来的话企业自动化的企业，一定是用驱动，要用技术来驱动我们的管理。要进行平台驱动、业务驱动、标记驱动和技术的驱动。我们要根据我们产品的生产的设计、生产的过程，包括生产的管理的模型，包括我们的经验化智能化，而令我们的平台来把我们的生产环节来进行一个环节一个环节平台化，平台变成统一的平台，统一的服务，统一的数据，统一的管理。生产过程当中，他的平台发展现状性，它的一个稳定性，他的安全性和高效性支持我们的企业。再就是利用技术，现在目前来说智能化建设过程当中，技尤其为重要。我们以前在自动化控制的时候，我们要用到世界上很多的自动化控制系统。而且要了解所有的机器的整个他的协议，他的整个的了解他的知识。在整个信息化管理过程当中，我们还需很多的开发语言，还有很多的开发工具，在这里来我们要掌握技术，技术来变成个驱动的平台。再就是生产环节，特别是要从设计一直到营销到服务，标准为重要标志体系为重要，所以我们要经过标准化的标识管理，要形成资源全域共享业务，合同协同有序，通过标准规则应用的建设统一安全技术规范，进行统一的具体要求，统一的业务要求，统一的管理要求，促进企业建设有序高效开展。
在整个技术框架与建设路径过程中，在工业互联网平台，我们要遵循四层架构。第一个是工业控制的架构，在整个数字化建设过程当中，整个机器不仅仅是数据采集。我们要把整个自动化控制和边缘计算和数据采集融为一体。只有了解这个机器了解这个设备，把整个工业控制的ot或it能够完全掌控，你才会变成一个智能企业。还有在整个it的三层，一个Saas层、Paas层和Laas层。在Saas计算过程当中，我们要把我们的数据放在Saas使它的整个控制阶段能够接到自动化物联网的数据就能够实时控制，而且能够及时的分析。通过再就是Paas平台的工具组件，我们建立大量的工具模型，而且形成他的模型服务，而用大数据，人工智能，区块链包括整个的建模平台，数据中台，应用中台，我们要把它建立一个平台存在一个智能平台。所以说在这个智能平台的坚持过程当中要变成我们的数据师互联互通，我们的整个的标准是互联互通，我们的管理是互联互通。同时，在整个全产业链整个管理过程当中，我们在应用的服务过程当中要变成一个庞大的应用市场。所以说，在整个的应用市场的建设过程当中发挥全世界甚至全中国甚至全行业在管理上有经验的管理者和我们的平台建设的软件的开发者，大家把自己的资费全部贡献在平台，同时我们要建立高效的运维体系或平台的安全体系。
在整个的技术架构的建设过程当中，我们要通过雾计算，要机理的模型的管理规范包含数字孪生体的应用过程当中，包括区块链技术，包括大数据的技术、赋能的技术。在整个工业互联网的应用和数字孪生过程当中有这一点小小的心得，在整个数字孪生体的应过程当中一定要了解自动化控制。在整个边缘的智能控制过程当中，做好做透以后，在云上的云计算大数据。在云计算的过程当中。腾讯，阿里华为。都非常优秀，他们在云平台建设过程中已经有丰富的经验，而且有很扎实的基础。还有一个再就是工业物联网，工业物联网过程当中，在我的理解，它不仅仅只是采集数据，全球数据在工业物联网一定要把整个的实时的数据采集，采上来之后要把它建立模型。整个物联网他能够变成人机交互模型，人机控制模型，在整个的物联网云与物质间边这个很好的载体。还有时序数据库在整个的工业互联网建设工程当中时序数据库是一个很重要的；还有数字建模平台，在整个过程当中数字建模平台是今后所有管理者做工业的一个利器；还有是数字孪生平台；再就是是微服务平台；最后一个是移动应用平台。
基于前面的整个平台架构，我们探索行业智能制造新模式，通过工业互联网云平台，我们利用这个平台之后我们通过数采，建模，仿真构建数字工厂，实现虚拟制造，例如生产前虚拟仿真，生产中实时仿真，生抽回溯仿真，产品制造全过程仿真，设备运行状态监测仿真等。我们在这里打造了一个基础的平台。在整个生产过程当中我们需要基础制造云的建设，进行大数据、物联网包括基础制造云的建设，我们还要进行工业互联网平台，数字孪生平台的整个平台的建设。我们在基础制造云上要构建数采、建模、仿真、标准、知识库等功能，提供构建智能工厂通用规范、规则、方法、形成行业开放共享的工业互联网平台。还有在整个的工业互联网平台建设过程当中，我们要建立标准，包括总则标准、数采标准、接口标准、建模标准、仿真标准、安全标准等。
我们在工业互联网平台的建设过程当中，实现了四大赋能，就是为快速适应市场变化，快速响应产品需求赋能；为卷烟产品的个性化定制，服务型制造赋能，为提高均质生产能力，促进产品质量水平提升赋能，为卷烟智能制造生态体系，实现卷烟制造转型升级赋能。我们构建五类服务，就数据采集服务，数据建模服务，虚拟制造服务，大数据分析服务包括产品全过程全生命周期服务，设备全过程全生命周期服务，移动应用服务，二维码关联与验证的服务，包括虚拟供应链的服务。这是我们在这里打造的一个这样的平台。最后是行业数字化基础和特点，可用一个平台，五个关键和一批范例概括。，一个平台即初步打造了可复制，可推广的企业工业互联网平台。五个关键是数据采集方案解决状态感知问题，数据建模解决虚实映射，模型驱动问题，数字孪生解决OT与IT融合问题，解决产品全过程追溯和数据反馈问题和解决行业推广应用的问题。一批范例是云南、浙江、福建、四川和安徽等。数据采集服务组件，大家可以看到我们做数据采集的时候我们已经就开始做边缘计算了，进行数据的交互，设备的交互，管理的交互，车间的交互等都可以在这里做交互，再一个就是可以在进行边缘计算，数据的管理。
在数据采集管理组件过程当中，我们可以快速的跟工厂里面的每一个车主。每一个环节，每个节点进行有效的管控，而且在平台上能够进行车间的巨兽管理。哼，运行管理包括同时它可以通过数据采集软件可以进行他的资产管理，他的整个的分析管理。
再就是物联网平台，我们通过互联网平台实现设备的互联、数据的建模、收集实时数据、数据清洗、系统管理、开放共享。在整个物联网过程当中，我们进行模型的创建、包括服务定义、属性定义和事件定义。同时，在整个的工业互联网平台，我们进行了一个数据中台，也就是数据建模平台。在整个的数据建模平台管理过程当中，我们从基础模型建设、包括在整个的业务模型建设、机理模型建设、数据分析模型建设、工艺参数模型建设等等，我们都用模型来管理。这个平台是构建在Paas层上的数据建模平台，将对设计、生产、管理、运维等领域服务升级形成开发Paas服务，设置独立的数据建模服务模块，根据工业场景的复杂性和需求的多样性，构建的数据模型库发布在企业工业互联网平台上。通过大数据组件在生产过程当中和模型零实时训练，形成他的大数据分析。再就是在整个的数据建设过程当中，我们要搭建一个数据中台或业务中台，使我们企业里面现有的所有信息化的数据，通过etl的整个数据接口组建进行数据互联互通，当你在全统的业务上发生变化的时候，我们的在平台上的业务也同样发生变化。
3、数字孪生智能装备 在整个的数字孪生体的建设过程当中，智能设备尤为重要。它基于CPS的技术一个实体的工厂建设，实体工厂的管理我们就有基础有数据，那我们把我们的管理的基础和数据我们变成了虚拟的工厂，我们右上角这个数字的车间就是我们实时采集数据，状态感知，虚实映射，把他们俩之间对比，对比之后下面的要把数字车间，整台设备变这个数字设备，他有数字的标签，数字的链条，数字的标准，最后反馈过来我们的管理者，我们的管理者再给他实时的进行调优监视，为他提供服务。这就是一个CPS状态感知，实时采集，虚实映射的精准控制型的这个。那我们利用这个原理，这就是我们的软件，我们的系统所以我们的单元级的CPS数字孪生。我们通过这么多年的研究，我们和这个中国机械共同开发智能控制系统，这个控制系统这个设备的24000多个零件我们全部都给他建模，而且全部都有标识，都有参数，它每一个模型的生命周期我们都有管理。而且关键他的人机料法环测，他的所谓有效的管理，包括他的培训，他的所有的HMI，而且这个产品的所有平台使我们目前工业物联网平台的一个建模平是我们木星的建模平台，数字孪生平台我们进行配置，就能把这个界面配置。这个就会看得到我们每一台装备我们进行数字孪生建设之后，在装备的生产线上只要发现问题只要出现偏差，我们都可以在远程调出来他的偏差在哪里，它的工艺指标在哪里，他的整个的曲线的异常在哪里，它的工艺的过程当中这台设备他的蒸汽什么颜色，热气什么样，能耗是怎么样的在这里我们都可以用它进行有效的管理。在单机的当中他可以拆装培训，一台设备一个多月的设备以前他几年可能打不开我们都不知道里面是卖的原因，什么样的过够，都不知道而我们现在把整个构造都已经分解了，而且你这样手指轻轻的一点，你第一步先开什么螺丝，差什么挡板，拆什么那个轴承，在就是在整个的过程当中生产的他整个的工艺指导操作方法，以前的要使用这个设备要五年的师傅，还要到德国还要到意大利去学习才能开这个机器。现在有个系统他们不用去国而且他们完完全全可以开这个机器，而且他们也不要学国外的系统，因为在这个基础上已经没有老外的系统了，都是我们中国人自己开发的系统，能够把这个设备开起来那就是在里面秀这个设备你不用带接口也不用再电器头在这里可以快速的操作指点你按一下这个零件，这个零件上面仓去货物放在哪个位置，安装什么样的原因区间，怎么样的故障，它是怎么样的最后哪个物料对他有影响这里面全有，都是在经验库知识库问题不在这个平台里面全有同时呢在整个操作指导培训过程当中这台设备上面有大概有200多个超过培训就是每一道工具操作操作方法，你不会开这个机器没关系，你只要点击它就会告诉你精准的开，怎么去操作，而且参数怎么设置，项位设置。再一个就是技术特点它的特点是哪些，清晰有效的管理，我们要关注的地方在哪里都在这里，同时生产过程当中这个开始开的不长我们先看一下 所以你出现一个问题，就会报警，报警的过程当中我们可以快速发现他的问题在哪里，看面板，它的生产环节，它的整个一些指标都看出来，这就是整个智能装备。
4、数字孪生生产车间 数字孪生生产车间实际上它分成了四个阶段。第一个是一切依赖物理空间，第二个是信息空间功能不断加强，第三是信息空间和物理空间存在一定交互，最后是信息空间与物理空间实时交互与融合。在整个物理车间和虚拟车间交代的过程当中，他实现车间孪生数据 ，车间的服务的系统包括其他信息化系统都可以有有效集成，同时他也一些生产过程的指令 他可以和生产的指令进行进行交融他实现他实时的调空指定的一些指令，进行车间的服务进行分析，有效的管理。 这个是数字孪生车间的关键技术，这里面是非常清晰的，陶飞教授他们谈对非总的一些这些数据这个数据是为我们的整个搜索栏是的建设是很好的帮助和借鉴，能够指导我们做数字孪生。以优化目标为导向，通过资源调整和虚拟仿真优化，解决交代，成本，产能，库存，供应等仿真要素之间的矛盾，提升资源配置能力。可以生产车间的排产要素管理，清单工艺质量原辅料保障设备，安排生产订单报告，设备的维保计划等这些都是支撑我们排产的。当我们的排产仿真的时候如果这个车间里面全是绿颜色，那说明生产是很好的，如果在这里面有红色就代表那些设备的产能不行，质量不行那我马上进行有效的把控进行有效的管理。在生产中进行有效的实时的跟踪和有效的管理。 这里生产的数字化可以看得到右边是一个实体的车间，左边这个是虚拟的车间。实体车间的特点你就会看得到他一个人在那里，但是虚拟的车间看到他的所有的数字孪生。而且它的一些各项指标实施对标我们的生产过程当中他的完整的模型驱动的一些有效的管理。 可以为用户进行生产现场全景还原，追踪历史生产，质量等信息提供数据支撑。一个产品扫一个二维码，可以看到他有4800多数据在这小小的手机上全部能看得出来，而且它的分析的统计分析的报表，他确认谁产生的工作流，谁在仓库里维修，维修的原因是什么，谁领的料这里面一步一步小手机全部能管理起来。再就是基于二维码我们整个的过程当中每个环节数据项是哪些，怎么设定，那就生产过程当中他的一些工艺过程当中他的超级回传产生它的工业发生的变化，这次在机器上和那个是同步的那个看起来 同时呢在设备我们有严格的编码体系标识解析体系，整个的设备的体系都已经编码。数据采集点的编码是以设备零配件（传感器）编码的基础上组合传感器关联数据点标识的组合编码。我们在生产过程当中每一个环节全部汇聚在一起，您就会从一个局限能查到其他的一些数据。
