數(shù)字孿生：數(shù)實融合時代的轉型之道

第1章 工業(yè)數(shù)字孿生概述 / 001
1.1　工業(yè)數(shù)字孿生的發(fā)展脈絡 /　002
1.2　工業(yè)數(shù)字孿生的定義及功能架構 /　002
1.3　發(fā)展工業(yè)數(shù)字孿生的意義 /　004
1.4　工業(yè)數(shù)字孿生技術體系架構 /　005
1.4.1　數(shù)字支撐技術 /　006
1.4.2　數(shù)字線程技術 /　006
1.4.3　數(shù)字孿生體技術 /　008
1.4.4　人機交互技術 /　010

第2章　數(shù)字孿生技術應用及產業(yè)發(fā)展態(tài)勢 /　013
2.1　數(shù)字孿生技術應用的發(fā)展范式 /　014
2.2　數(shù)字孿生的典型應用場景 /　017
2.3　垂直行業(yè)的應用特點 /　018
2.3.1　流程行業(yè)分析 /　018
2.3.2　多品種小批量離散行業(yè)分析 /　022
2.3.3　少品種大批量離散行業(yè)分析 /　025
2.4　工業(yè)數(shù)字孿生產業(yè)體系分析 /　029
2.4.1　數(shù)字線程工具供應商呈現(xiàn)兩極分化特點 /　030
2.4.2　建模工具供應商加快布局 /　030
2.4.3　孿生模型服務供應商構筑創(chuàng)新型數(shù)字孿生應用模式 /　031
2.5　多類主體構建深層次數(shù)字孿生應用 /　032
2.5.1　建模工具服務商與平臺企業(yè)合作，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型的匯聚打通 /　032
2.5.2　建模工具服務商與新一代信息技術企業(yè)合作，優(yōu)化數(shù)字孿生建設及應用 /　033
2.5.3　建模工具服務商與垂直行業(yè)合作，提升數(shù)字孿生解決方案實施能力 /　033
2.6　巨頭企業(yè)打造數(shù)字孿生核心競爭力 /　034
2.6.1　西門子構建虛實互動的工廠級數(shù)字孿生解決方案 /　034
2.6.2　達索公司構建閉環(huán)優(yōu)化的產品數(shù)字孿生解決方案 /　034
2.6.3　施耐德電氣公司打造行業(yè)專屬的全套解決方案 /　035
2.7　美國全方位布局數(shù)字孿生 /　035
2.8　德國加快打造數(shù)字孿生競爭優(yōu)勢 /　037
2.9　中國數(shù)字孿生市場活躍 /　038
2.10　其他國家尚未形成體系布局 /　039
2.11　工業(yè)數(shù)字孿生趨勢展望 /　039

第3章　供給側解決方案 /　041
3.1　數(shù)字線程工具供應商的MBSE平臺工具 /　042
3.1.1　PTC-MBSE解決方案 /　042
3.1.2　數(shù)設科技的MODELWORX /　046
3.1.3　世冠科技的GCAir /　050
3.2　數(shù)字線程工具供應商的管理殼平臺工具 /　053
3.2.1　東軟集團的管理殼平臺工具 /　053
3.2.2　菲尼克斯的電氣管理殼平臺工具 /　054
3.2.3　中國科學院沈陽自動化研究所的管理殼平臺工具 /　056
3.3　建模工具供應商的產品研發(fā)工具 /　060
3.3.1　PTC-Creo/CAE工具 /　060
3.3.2　艾迪普的iArtist 3D實時建模工具 /　062
3.3.3　云道智造的Simdroid /　065
3.3.4　普漢科技的多行業(yè)幾何建模工具 /　069
3.3.5　數(shù)洋智慧的流體仿真平臺DO-CFD /　071
3.3.6　英特仿真的INTESIM-MultiSim多物理場仿真及優(yōu)化平臺 /　074
3.3.7　遠算科技的格物仿真云平臺 /　077
3.3.8　中汽數(shù)據(jù)的基于深度強化學習的有限元網(wǎng)格自動劃分工具軟件 /　080
3.4　建模工具供應商的事件仿真工具 /　083
3.4.1　傲林科技的“事件網(wǎng)絡”技術 /　083
3.4.2　北京航天智造的虛擬工廠服務套件 /　086
3.4.3　東軟集團的連續(xù)系統(tǒng)仿真工具 /　090
3.4.4　明材教育科技的數(shù)字孿生應用開發(fā)系統(tǒng) /　091
3.4.5　華龍訊達的木星數(shù)字孿生開發(fā)平臺 /　094
3.4.6　英特仿真的數(shù)字人軟件 /　098
3.4.7　中冶賽迪的鐵水鐵路調度仿真庫 /　100
3.4.8　中冶賽迪的StreamDEM /　101
3.5　建模工具供應商的數(shù)據(jù)建模工具 /　102
3.5.1　寄云科技的大數(shù)據(jù)分析建模平臺DAStudio /　102
3.5.2　數(shù)碼大方的CAXA 3D實體設計 /　107
3.5.3　東軟集團的數(shù)據(jù)建模工具 /　110
3.5.4　朗坤的蘇暢工業(yè)數(shù)據(jù)智能平臺 /　111
3.5.5　沈陽自動化研究所的數(shù)據(jù)建模工具 /　116
3.5.6　震兌工業(yè)的白澤數(shù)字孿生管理系統(tǒng) /　120
3.5.7　智模軟件的“供應鏈優(yōu)化大師” /　123
3.6　建模工具供應商的業(yè)務流程建模工具 /　125
3.6.1　大通惠德的設備狀態(tài)智能監(jiān)測與故障診斷平臺 /　125
3.6.2　朗坤的設備機理建模平臺 /　128
3.7　孿生模型服務供應商—產品研發(fā)模型服務商 /　132
3.7.1　PTC的產品研發(fā)模型服務 /　132
3.7.2　北京航天智造的航空航天行業(yè)工業(yè)機理模型托管平臺 /　134
3.7.3　格物致道的設備研發(fā)運維數(shù)字孿生平臺 /　138
3.7.4　忽米網(wǎng)絡的忽米瑤光 /　140
3.7.5　鳴啟數(shù)字科技的Factory Building /　143
3.8　孿生模型服務供應商—裝備機理模型服務商 /　147
3.8.1　博華科技的基于數(shù)字孿生的高價值裝備智能運維平臺 /　147
3.8.2　宜視智能的ARS數(shù)字孿生解決方案 /　152
3.9　孿生模型服務供應商—生產工藝模型服務商 /　153
3.9.1　優(yōu)倍自動化的優(yōu)倍云MES /　153
3.9.2　上海優(yōu)也的數(shù)字孿生模型與數(shù)據(jù)集成分析綜合解決方案 /　157
3.9.3　今天國際的數(shù)字孿生管控系統(tǒng)2.0 /　160
3.9.4　火星視覺的工廠數(shù)字孿生智慧監(jiān)管平臺 /　163

第4章　應用側典型案例 /　169
4.1　海爾的全流程數(shù)字孿生平臺 /　170
4.1.1　優(yōu)勢分析 /　170
4.1.2　實施步驟及路徑 /　172
4.1.3　案例推廣應用價值 /　172
4.1.4　實施效果 /　173
4.2　湃?？萍嫉钠嚴走_數(shù)字孿生虛擬監(jiān)控系統(tǒng) /　173
4.2.1　優(yōu)勢分析 /　175
4.2.2　實施步驟及路徑 /　176
4.2.3　案例推廣應用價值 /　176
4.2.4　實施效果 /　177
4.3　摩爾公司的摩爾數(shù)字孿生智能工廠 /　178
4.3.1　優(yōu)勢分析 /　178
4.3.2　實施步驟及路徑 /　180
4.3.3　案例推廣應用價值 /　181
4.3.4　實施效果 /　181
4.4　石化盈科的基于數(shù)字孿生的ProMACE平臺 /　182
4.4.1　優(yōu)勢分析 /　183
4.4.2　實施步驟及路徑 /　184
4.4.3　案例推廣應用價值 /　185
4.4.4　實施效果 /　185
4.5　ANSYS/阿里巴巴的電力變壓器設備數(shù)字孿生 /　185
4.5.1　優(yōu)勢分析 /　185
4.5.2　實施步驟及路徑 /　186
4.5.3　案例推廣應用價值 /　188
4.5.4　實施效果 /　189
4.6　戰(zhàn)未科技的數(shù)字孿生風力發(fā)電機系統(tǒng) /　189
4.6.1　優(yōu)勢分析 /　189
4.6.2　實施步驟及路徑 /　191
4.6.3　案例推廣應用價值 /　191
4.6.4　實施效果 /　191
4.7　恒力石化的基于數(shù)字孿生的流程行業(yè)產線應用 /　192
4.7.1　優(yōu)勢分析 /　194
4.7.2　實施步驟及路徑 /　194
4.7.3　案例推廣應用價值 /　195
4.7.4　實施效果 /　196
4.8　機械九院的紅旗HE焊裝工廠 /　196
4.8.1　優(yōu)勢分析 /　196
4.8.2　實施步驟及路徑 /　197
4.8.3　案例推廣應用價值 /　197
4.8.4　實施效果 /　198
4.9　朗坤智慧科技的智能化設備健康管理與故障診斷系統(tǒng) /　198
4.9.1　優(yōu)勢分析 /　199
4.9.2　實施步驟及路徑 /　201
4.9.3　案例推廣應用價值 /　202
4.9.4　實施效果 /　202
4.10　朗坤智慧科技的上海KSB遠程精準運維平臺 /　203
4.10.1　優(yōu)勢分析 /　204
4.10.2　實施步驟及路徑 /　205
4.10.3　案例推廣應用價值 /　206
4.10.4　實施效果 /　206
4.11　安世亞太的空調系統(tǒng)數(shù)字孿生應用案例 /　207
4.11.1　優(yōu)勢分析 /　207
4.11.2　實施步驟及路徑 /　208
4.11.3　案例推廣應用價值 /　211
4.11.4　實施效果 /　212
4.12　西奧電梯的先進制造數(shù)字孿生應用案例 /　212
4.12.1　優(yōu)勢分析 /　213
4.12.2　實施步驟及路徑 /　213
4.12.3　案例推廣應用價值 /　216
4.12.4　實施效果 /　216
4.13　上海及瑞的福田汽車數(shù)字孿生應用案例 /　217
4.13.1　優(yōu)勢分析 /　217
4.13.2　實施步驟及路徑 /　218
4.13.3　案例推廣應用價值 /　218
4.13.4　實施效果 /　219
4.14　軌道交通的工藝仿真與工廠仿真綜合應用 /　219
4.14.1　優(yōu)勢分析 /　220
4.14.2　實施步驟及路徑 /　220
4.14.3　案例推廣應用價值 /　222
4.14.4　實施效果 /　223
4.15　通力的科研生產一體化平臺 /　223
4.15.1　優(yōu)勢分析 /　223
4.15.2　實施步驟及路徑 /　224
4.15.3　案例推廣應用價值 /　227
4.15.4　實施效果 /　228
4.16　盈趣科技的消費電子產品智能生產線 /　228
4.16.1　優(yōu)勢分析 /　228
4.16.2　實施步驟及路徑 /　229
4.16.3　案例推廣應用價值 /　230
4.16.4　實施效果 /　230
4.17　互時科技的管道數(shù)字孿生施工管理 /　232
4.17.1　優(yōu)勢分析 /　232
4.17.2　實施步驟及路徑 /　233
4.17.3　案例推廣應用價值 /　234
4.17.4　實施效果 /　234
4.18　中科輔龍的流程工業(yè)數(shù)字車間 /　235
4.18.1　優(yōu)勢分析 /　235
4.18.2　實施步驟及路徑 /　236
4.18.3　案例推廣應用價值 /　237
4.18.4　實施效果 /　237

第5章　第三屆中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大賽—工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)字孿生專業(yè)賽案例 /　239
5.1　算法賽 /　240
5.1.1　北京大學—針對錫膏印制技術的缺陷預測與改進方案 /　240
5.1.2　海河大學—錫膏性狀對產品質量的影響因素分析 /　244
5.1.3　南京航空航天大學—基于LightGBM的SMT分類模型及改進方案 /　247
5.1.4　安徽大學—錫膏印制質量影響因素的數(shù)學建模 /　251
5.1.5　安徽工程大學—錫膏印制質量與生產率提升方案 /　255
5.1.6　安徽信息工程學院—絲印全連接神經(jīng)網(wǎng)絡模型 /　262
5.1.7　哈爾濱工程大學—基于機器學習的SMT錫膏印制質量研究 /　267
5.1.8　中國民用航空局—錫膏印制過程的質量預測及優(yōu)化 /　271
5.1.9　中國科學院自動化研究所—SMT絲印工藝質量預測與優(yōu)化 /　275
5.2　創(chuàng)意賽 /　280
5.2.1　新奧集團—油氣管道數(shù)字孿生體解決方案 /　280
5.2.2　海爾—基于COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)字孿生應用解決方案 /　288
5.2.3　共生物流/安徽師范大學/安徽工程大學—基于數(shù)字供應鏈孿生的智慧物流解決方案 /　293
5.2.4　美云智數(shù)—M.IoT數(shù)字孿生燈塔工廠 /　298
5.2.5　南方電網(wǎng)—面向新型電力系統(tǒng)的“新基建” /　302
5.2.6　容知日新—基于預測性維護的設備智能運維平臺解決方案 /　305
5.2.7　中國民航大學—清洗設備運維的數(shù)字孿生解決方案 /　309
5.2.8　中鐵設計數(shù)字中心—面向鐵路工程設計的數(shù)字孿生解決方案 /　313