数字孪生|成熟度评价

数字孪生成熟度等级从宏观角度描述了数字孪生的概念范畴和阶梯目标,以及由各阶段目标串联而成的数字孪生演进路径。为实现可操作的数字孪生成熟度评价,从物理实体、数字孪生模型、数字孪生数据、连接交互和功能服务五个维度,进一步分析得到能够影响数字孪生成熟度等级的19个相关因素,将其作为评价因子进行成熟度分级,并明确数字孪生各成熟度等级对于评价因子成熟度等级的具体要求,如表 1 所示。

物理实体维度的评价因子

物理实体是负责感知环境和实际执行控制指令,并提供实际功能的维度,同时,物理实体的数据接口和相关网络设备对于实现数据传输与共享起到了重要支撑作用,因此,将物理实体的控制、传感器和数据接口与网络设备3个方面作为数字孪生成熟度的评价因子,并对其进行成熟度分级,如表2所示。

数字孪生模型维度的评价因子

数字孪生模型通过物理实体进行描述,将物理空间中的实体对象在信息空间中复现,为仿真分析、可视化监测、实时预测和在线决策优化等众多功能提供模型支持。根据陶飞老师团队前期提出的数字孪生模型评价指标体系,数字孪生模型可基于有效性、通用性、高效性、直观性、连通性、整体性、灵活性和智能性8种性能指标进行量化评估,结合本文对数字孪生模型成熟度评价的特殊需求(侧重于对数字孪生成熟度的影响,而非模型本身的质量、效率或精度等),将完整度、标准化程度、数据接口、整体性和灵活性5个方面作为数字孪生成熟度的评价因子,并对其进行成熟度分级,如表3所示。

数字孪生数据维度的评价因子

数字孪生数据汇聚了通过采集、读取、生成和融合等方式获得的所有数据,是驱动物理实体、数字孪生模型和功能服务运行的核心维度。数字孪生数据的丰富性、兼容性、可访问性和质量直接影响数字孪生成熟度等级。因此,将数字孪生数据的丰富性、兼容性、可访问性和质量4个方面作为数字孪生成熟度的评价因子,并对其进行成熟度分级,如表4所示。

连接交互维度的评价因子

连接交互是助力数字孪生实现以虚映实、以虚控实乃至虚实共生的重要维度,而连接交互的方式、时延、对象和范围与质量直接决定了其能否为物理实体、数字孪生模型和功能服务提供时效数据。因此,将连接交互的方式、时延、对象和范围与质量4个方面作为数字孪生成熟度的评价因子,并对其进行成熟度分级,如表5所示

功能服务维度的评价因子

数字孪生功能服务的多样性一定程度上直接反映了数字孪生成熟度水平,而功能服务的集成度和灵活性则是决定数字孪生功能服务能否充分发挥其效用和价值的关键。以面向抓取任务的机器人为例,如果其机器视觉服务、伺服电机运行数据获取服务、伺服电机控制服务和轨迹规划服务无法集成,机器人就无法实现智能抓取决策和控制,即在面向抓取任务时无法达到以虚优实的成熟度等级。因此,将功能服务的多样性、集成度和灵活个方面作为数字孪生成熟度的评价因子,并对其进行成熟度分级,如表6所示。