基于企业建模的工业数字孪生：架构创新与工程应用探索

针对工业智能化场景中多学科耦合的复杂管理难题，研究人员提出以形式化建模语言为基础的数字孪生(DT)解决方案，构建了面向特定场景的模型管理架构与建模方法论，并通过工程机械远程维护案例验证了该体系在提升人机协作安全性与决策效率方面的价值，为CPSS(信息物理社会系统)集成提供了MBSE(基于模型的系统工程)实践范式。

　　

随着物联网(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合，现代工业正演变为包含信息空间、物理实体和社会行为的复杂CPSS(信息物理社会系统)。这种变革在提升生产效率的同时，也带来了多维交互的治理难题——例如某电厂事故中，由于维护人员与保护系统无法相互理解，最终导致触电悲剧。这暴露出传统工业场景管理在应对人机协同、时空耦合等挑战时的局限性。数字孪生(DT)虽被视作潜在解决方案，但如何构建适配不同场景的DT系统仍存在模型组件界定不清、描述方法欠佳等核心问题。

清华大学自动化系的研究团队在《Journal of Industrial Information Integration》发表研究，创新性地将企业建模理论与DT技术结合。通过建立包含物理系统、网络组件等六维度的场景DT管理架构，开发基于元模型的形式化建模语言，并应用于工程机械远程维护场景，验证了该方法在实现多企业网络化协作中的有效性。研究不仅为工业DT系统设计提供了标准化框架，更通过MBSE方法弥合了跨领域认知鸿沟。

关键技术方法包括：1) 基于ISO 42010:2022标准构建视图划分体系；2) 采用OMG四层架构(M3→M0)开发元建模语言；3) 整合SysML与UML优势建立混合描述方法；4) 通过工程机械远程维护多企业协作案例进行验证。

【场景DT模型管理架构】
提出包含物理实体、网络系统等六大核心维度的架构体系，通过引入MBSE理念解决Q1问题。该架构支持从概念模型到实际DT系统的无缝转化，在案例中成功协调了设备制造商、云平台等多方资源。

【场景数字孪生建模语言】
针对Q2.1挑战，采用元模型驱动方法构建建模语言，突破传统IDEF等方法的局限。其特色在于既能清晰描述资源结构等静态要素，又能精准刻画人机交互动态过程。

【工程机械远程维护案例】
在包含AI诊断、AR辅助等技术的复杂场景中，验证所提架构可降低43%的跨系统沟通成本。特别在液压系统故障处置中，通过DT模型实现维修方案迭代效率提升2.7倍。

该研究的重要意义在于：首次系统性地建立了工业DT场景的形式化建模体系，其架构设计既保留GERAM等经典框架的优点，又创新性地融入CPSS特征。提出的建模语言成功平衡了概念抽象与工程细节需求，为IndAI(工业人工智能)落地提供了可复用的方法论工具。未来可进一步探索该框架在预测性维护、虚拟调试等场景的拓展应用，推动工业5.0时代的智能转型。