中国智能制造装备产业发展现状下工业设备数字孪生系统的实施路径与评估指标体系构建
在中国智能制造装备产业快速发展的背景下，工业设备数字孪生技术的应用日益广泛。为了确保工业设备数字孪生项目能够顺利实施，本文将从指导实施的角度出发，构建一套以工业设备为对象的数字孪生系统总体架构及实施要素，并给出一套基于实施就绪度评估和应用成熟度评估的工业设备数字孪生系统路径方。
工业设备数字孪生总体架构与实施要素
在设计评估指标体系之前，我们需要明确工业设备数字孪生的总体架构及实现要素。陶飞等提出了五维模型，即物理实体、虚拟实体、服务、数据和连接，这是保持数字孪生的模型一致性的关键。我们提出了一种面向工程应用的 industrial equipment digital twin system 总体架构（如图1所示），该架构包括物理空间、虚实交互和数据空间三个模块，以及六个核心要素：物理空间、虚实交互、数据映射、机理模型、高级分析算法以及智能控制。
工业设备数字孪生系统实施路径
由于这是一个涉及多个实体协同工作且跨越不同技术领域融合的大型项目，我们遵循目标制定-差距分析-设计与执行-后评价-优化改进这一全过程（如图2）。通过这套方法，可以保证项目成功并达到预期价值。
工业equipmentdigital twin 就绪度评估指标体系
用户企业是最终使用者，同时也是推动主力；生产商和开发商则是提供支持服务的人员。本文将主要指标作为就绾度评价标准，并结合管理层面的因素，为用户提供了三组不同的评价标准，以便于他们确定自己的行动路线，从而了解差距并进一步明确计划。
工业equipmentdigital twin 成熟度评估指标体系
成熟度评价旨在考察已经完成或正在进行中的项目，其深入程度及其效果。本文从基础设施建设到技术部署，再到管理执行以及最终效果四个方面进行考察，这些都可以作为持续迭代优化的一个依据，也可以作为验收依据之一。
指南验证
上述指南不仅为各类企业提供了事前事后的可行性检查框架，还通过简化计算方法来验证这些指南是否合理有效。这些建议对于帮助企业理解自身状况，并根据实际情况调整其策略至关重要。在这个不断变化的情况下，对于提高效率来说，是非常有用的工具。此外，它们还能促使相关部门之间更紧密地合作，从而加强整个国家经济结构。
