《表1 不同类别数字孪生模型的感控内容》

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《基于层次化数字孪生的工业互联网制造新范式——雾制造》

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由雾制造系统可以看出，其最大的特点是整个人在回路工业生产过程是由不同粒度的数字孪生模型实时感控。因此，为了使各节点在生产决策中更有效率地协作生产，必须依据感控内容对数字孪生模型进行分类。各类型的数字孪生模型主要集中在数字孪生模型层，且每一个数字孪生模型由一个指定的边缘节点进行管理。在该层中，设备数字孪生模型负责感知控制生产设备的实时状态（切削力、温度、能耗、湿度等），如表1所示；质控过程数字孪生模型负责实时感知控制产品加工过程中的过程数据（工艺参数、工况、加工时间、效率等）；协作生产数字孪生模型负责感知记录协作生产过程中的数据信息（协作机制、通讯协议、参数设置等）；产品数字孪生模型记录和感控产品在仿真过程中的试验数据和实际加工过程得到的性能参数（几何误差、表面粗糙度、精度、加工过程参数等）；产品性能数字孪生模型感知记录不同加工环境（粗加工、温度、进给量、装夹方式等）对应的不同的产品性能参数（精度、粗糙度、残余应力等）。然而，雾节点层中每个雾节点管理不同的生产任务数字孪生模型。生产任务数字孪生模型感知控制与生产任务相关的边缘节点群的生产数据（生产进度、在制品率、故障率、故障点信息等），通过仿真优化，实现生产存在扰动时的实时动态调度。企业的云决策是在企业云数字孪生模型上实现的。企业数字孪生模型实时感知用户订单变化，通过工业大数据分析，依托新一代神经网络模型，构建任务的知识图谱，实现企业云端的制造服务组合优选和云排产。