摘要：数字孪生？在数字世界找到物理世界的设备！本文分享自华为云社区《【云驻共创】HuaweiMate 40产线直击之华为云IoT智能制造助力工厂数字化转型》，原文作者：启明。
这样便导致，一是缺乏整体规划，各应用独立部署，数据各自基于业务需要单独进行采集和使用；二是效率低下，比如重复采集数据，对生产有较大影响。2. 模式二：平台解耦——统一数采平台在“平台”概念提出之后，工厂管理者们逐渐意识到，或许，在生产线和应用之间，需要有一个“平台”，这样的解耦，能让应用和生产线，应用和应用之间互联互通。而这，就是工业 4.0 的一个基础模型。
模式二的产生，让专业的数据采集团队完成尽可能多的数据采集，并集中统一开放，让整体效率有所提升。但是我们可以发现，即便是这样，**数据的使用仍然是独立的，没有实现真正的融合。**在产线或者生产设备取得的数据，仍然是元数据，应用在取得数据之后，仍然需要单独对数据进行二次加工处理使用，进而导致应用间对数据的处理仍然存在大量重复工作。3. 模式三：数据处理——统一孪生模型如何同步解决“应用解耦”和“数据统一处理”问题，华为 IoT 有自己的方法。
在物联网领域，有“孪生体”这样一个概念。通过“孪生体”把设备的感知和设备的认知，进行统一的处理。同样以工厂为例，工厂里面是有非常多的生产装备、生产产线以及其他各式各样的物理设备的，那我们能不能帮助工厂把所有的这些物理设备，通过统一的建模，对这些设备一一进行处理，抽象为数字化的形象呢？答案是，可以。通过把物理对象一一进行数字化处理，那么应用和物理设备的交互，就转变成了应用和数字孪生体的交互。相对于前两种模式，这种模式的开发方式有了一个非常大的变化：我们可以无视最底层的物理设备，或者物理接口，将数据建模部分的工作，交由 IoT 的“统一孪生模型层”完成。“孪生”这一概念，意味着我们在建模的时候，首先需要对模型有清晰的认知，也即广泛的数采能力，毕竟在工厂里面，会有各式各样的设备，这些设备同时又有各式各样的一些协议；其次，需要有非常高的抽象能力，你需要将物理世界的设备，抽象成数字世界里的模型，并且能进行交互。数采能力和抽象能力，是目前开发物联网应用过程中，非常关键的两个能力。基于华为云 IoT 带来新的开发模式，帮助用户快速构建数字化转型的基础平台。接下来以华为自己的工厂为例，来简单说明华为云 IoT 是如何使用新的开发模式，助力工厂数字化转型的。正如大家所知道的，华为本身也是一个制造型的工厂，华为云 IoT 的能力首先是在自己的工厂进行实践。我们以南方工厂，也就是 Huawei Mate40 生产工厂为例，把工厂的手机贴片过程通过数采、建模在数字世界中构建出一个数字化的产线的孪生体。基于华为云 IoT 的能力，在南向完成一个统一的孪生体，并在上层构建可视化、智能化的应用，具体架构图见下：
在南方工厂实际数字化进程中，有以下几个挑战：
以上，就是工厂数字孪生的两个非常重要的数字抽象维度。通过将产线生产过程透明化，实现生产有序可控，让应用上线时间从原来的 6-9 个月，缩减至 3 个月；同时，孪生建模+智能分析，用数据去驱动智能生产，让数据的开发效率能提升 70%。通过华为云 IoT，我们可以快速实现工厂的全要素联结，并通过构建工厂数字孪生模型，大幅度提升数据利用效率。
Picture 2：设备建模图。通过设备上报故障消息和设备模型相结合，实时监控设备运行状态。
Picture 3：资产分析图。通过资产模型分析能力，可实时分析和监控上报的设备数据是否存在异常。比如说，湿度正常情况下是到 45%~63%，如果上报的数据不在这个范围内，则属于不正常数据。界面就会显示一个黄色的点，表示这里的设备上报的数据有异常。可以看出，数据分析是可以实时计算，实时监控的，如果有些严重异常的话，甚至可以推送到运维人员。
（三）工厂数字孪生 Demo 数据处理和分析流程要实现上述的效果图，我们需要经过如下几个步骤（因为不是真实工厂，所以采取的是模拟设备）：
（四）IoT 数据分析内的分析过程接下来，我们来重点讲解一下“IoT 数据分析服务”内部的流转过程。第一步，数据管道。我们通过数据管道把数据接进来，同时本地也会进行备份；第二步，对设备进行建模；第三步，建立设备资产；第四步，把模型实例化之后的设备，及灌进来的数据，通过设备资产分析这个计算引擎，完成实时计算相关的分析任务；第五步，把数据存储到 IoT 内部；第六步，把这个数据通过 API 开放给第三方使用。具体见下图：
在这个过程中，我们需要详细讲解一下第二步以及第三步是如何操作的，也就是，我们如何创建模型和资产呢？（五）IoT 数字孪生的基本概念介绍在进行创建模型和资产讲解之前，我们先介绍一下“IoT 数字孪生”的基本概念。我们认为，物理世界的物，在数字世界中是有一个实时的、准确的一个映射的，它可以把实际的设备数据和一些其他的数据组织起来，组成 jason 模型，成为一个载体。
上图是我们数字孪生的一个概念图。首先数据孪生体，可以分为模型和资产两部分。其中模型相当于开发过程中，Java 的类，表示一个类的一个模板。在实例化之后生成一个资产，就相当于 new class，那么也就生成了一个对象。一个对象对应一个资产。同时，模型又分为两种，第一种是属性，属性还可以往下分还要分三种：第一种是静态配置属性，此类属性不需要设备上报，也不怎么会有变化，比如产品型号，设备类型等等；第二种是测量数据属性，测量数据属性是需要设备上报的。通俗一点说，就是，数据分析自己是没法得到的，需要别人给系统的数据。包括设备上报的属性，也有可能包括从第三方的业务系统读到的属性，系统都认为是一种测量属性；第三种是分析任务属性，此类属性在数据上报之后，是需要去进一步计算的。针对最后一种任务分析属性，有相应的任务去配置，去计算。在这个过程中，相当于算法的加载及配置：先去分析这个数据，然后后台的计算引擎就去加载配置的业务逻辑。分析任务属性目前有分三种：第一种是转换计算：举个简单例子，假设创建的时候包含了两个属性，a 和 b，而我们要求在这个过程中，a+b=c，那么这就是一个转化计算。转化属性要求是实时的，且 ab 两个值的数据时间戳是相同的；第二种是聚合运算：聚合是一个时间维度的计算，假设要求过去五分钟的一个平均温度，如果设备每五秒钟上报一次数据，那么就需要对五分钟内的所有上报的数据做一个平均，相当于在时间维度下，做聚合运算；第三种是流计算：流计算主要是用在比较复杂的场景，逻辑不能用简单的一个 if /else 表达出来的时候，就需要使用到流计算。举例来说，当资产将很多参数上报之后，系统需要通过这几个参数计算出一个结果，再返回资产，那么流计算在其中的作用就相当于一个计算器。流计算的功能非常强大，在工厂数字化模型中，大部分的场景都能实现，比如滑动窗口、数据过滤、加属性等等，是比较通用的一个能力。以上就是一个整体的建模的概念，基于上述的这些概念，我们能更好地理解后面的内容。
下图为所有参数都配备完成之后的完整样例。在这里面可以看到大概有 70 个左右的属性，这些属性都是模拟了真实产业的一些属性。下图所有的数据，包括样本和格式都是来自于南方工厂实际的生产数据，所以是相对比较真实的。
通过下面的截图，我们希望能够说明印刷机的分析任务是怎么配置的。以“转换计算”为例，只需要读取上报的温度值，并做一个表达式判断，比如说温度大于 25，小于 35，那么就认为是正常温度。把判断的结果复制给应用，应用就能直接使用这个结果。
下图为配置好的分析任务。可以看到，我们目前配置好了 11 个分析任务，包括计算资金利率、性能利用率、合格率、OEE、以及各种状态的判断等等前面所说过的种类。
（二）产线建模：SMT 产线前面说完了“设备建模”，接下来我们讲解一下“产线建模”。产线建模实际上也和设备建模的概念相同，模型类似。但是静态属性和测量数据属性暂时没有配置，因为产线相对简单一些，主要是求 OEE 的值，也就是分析任务属性，包括 OEE 相关的四个指标，以及转换计算、聚合计算和流计算。
分析任务属性的配置和设备产线是一致的，就不再重复讲解。下图为印刷机的设备资产配置图示例：
接下来，我们来看看产线资产是如何构建的。如下图，产线资产一共分三层：第一层是工厂（父资产）；第二层是产线（子资产）；第三层是设备（子资产）。产线和设备同样有模型，三层模型构成了一个“父子关系”的资产数。资产来自于模型，由模型实例化而来，同时，模型实例化为资产时可以根据业务场景来指定层级关系，且资产之间相互独立。
下图是构建好的资产树。相比于上一张图的逻辑图，这是一个示例图。图中表明一个电子工厂有三条 SMT 产线，每条产线有 7 个 SMT 设备。
（三）、OEE 相关指标配置（设备 &产线）我们再来看看设备的每个指标是如何计算的，如下图。我们以“产品合格率”（下图灰色部分）为例。如前文所述，合格率=[合格产出数量]/[产出数量]*100%。表格中“TS_Sum”表示时序求和，即可以把产量在一个时间范围内求和，比如，对五分钟内的产量进行求和。其他指标的计算方式和合格率类似，就不一一赘述。产线和设备的指标计算过程相似，差别在于数据的来源。产线的数据来源于子资产，而非产线自己产生的。因为资产“父子之间”的数据是可以相互引用的，而产线本身是不上报任何数据的。
（四）资产运行监控所有的产品创建、属性配置都完成之后，即可点击“发布”，将模型发布并运行。模型在定义的时候，本身是一个静态的过程，一旦发布，就会激活。根据前序定义的任务分析逻辑，系统将会自动计算，并得出实时结果，进行上报。所有的数据都可以在下图中观察看到。
除了上述的数据展现模式，还可以根据业务的需要，将数据展示成折线图、热力图、曲线图等等，更易进行分析的图形展示方式，得出你想要的结果。示例图如下。
想要体验一个产线模型建立的过程，可以前往华为云IoT数据分析服务深度体验。根据“总览”页的指导一步步进行操作。
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