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| 編輯推薦： |
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（1）政策扶持，国家战略导向在工业生产领域，《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》等规划文件指出，要推动智能制造、绿色制造示范工厂建设，构建面向工业生产全生命周期的数字孪生系统，探索形成数字孪生技术智能应用场景。（2）作者资深，业内权威专家本书作者为我国智能制造领域的资深专家，在机械自动化、工业设计、质量管理等领域具有较高的技术背景以及丰富的实践经验，对前沿技术在智能制造领域的应用及发展趋势有着广泛而深入的实践研究，本书凝聚了作者对智能制造产业的长期思考、敏锐洞察以及多年来的学术成果。（3）体系严谨，内容全面丰富本书分别从数字孪生系统、数字孪生平台、设备数字孪生、生产线数字孪生、工厂数字孪生等9大维度，深度剖析数字孪生技术在智能制造领域的融合与创新应用，为传统制造企业数字化转型升级提供有益的借鉴与参考。（4）受众广泛，实用性强本书可供生产制造企业数字化转型实施人员，从事智能制造相关领域的工程技术人员，以及对数字孪生、工业物联网等感兴趣的读者阅读，也可以作为智能制造、人工智能等专业的教学辅导资料。
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| 內容簡介： |
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本书立足于“工业4.0”与“中国制造2025”的时代背景，针对我国当前工业经济的发展现状与趋势，全面阐述工业数字孪生的概念特征、实现路径与关键技术体系，系统介绍了工业数字孪生系统的行业应用、功能架构与运行模式；详细梳理了国内外知名工业数字孪生平台及典型案例，分别从设备数字孪生、生产线数字孪生、工厂数字孪生三个层面，深度剖析数字孪生技术在工业制造领域的实践场景；细致分析了工业数字孪生与工业互联网、工业元宇宙之间的关系，以及三者的融合应用，并进一步探讨数字孪生在石油化工、综合能源、智慧城市、智慧交通等工业细分领域的落地路径，深度剖析数字孪生技术在智能制造领域的融合与创新应用，为传统制造业企业的数字化转型升级提供有益的借鉴和参考。
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| 關於作者： |
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冯方绍兴文理学院元培学院信息与机电工程分院副院长，高级实验师；主持省部级以上课题3项，出版教材3部，发表各类期刊论文10余篇，拥有专利10余项；绍兴市高端智能装备行业专家智库成员，浙江省”政采云”评标专家库成员。从事机械CAD、智能制造等领域的专业教学工作，主讲课程包括”三维实体建模技术””工业机器人仿真与编程””互换性与精度测量”等，主持”机械设计制造及其自动化”专业培养方案的起草以及智”能制造工程”新专业的申报等工作。翁微妮浙江省智能网联汽车创新中心质量专家，六西格玛黑带，浙江工业大学机械学院企业讲座专家，小绿芽精益公益创始人。现任职于博世电动工具（中国）有限公司，担任全球新兴市场事业部客户质量经理，拥有10多年设计质量、生产质量、售后质量以及审核、问题解决等质量技术相关的实践经验。赵国利高级工程师，浙江工业大学兼职教授、研究生导师，浙江大学校外导师，小绿芽精益公益创始人。现任职于博世电动工具（中国）有限公司，担任全球新兴市场事业部精益生产系统设计负责人和工业4.0负责人；拥有20多年生产质量、精益生产、精益设计和工业4.0领域的实践经验，主持了公司智能制造规划、新工厂布局规划、自动化生产线设计、智能物流设计等20多个项目。
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| 目錄：
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第1章 工业数字孪生概述
1.1 数字孪生概念特征与实现路径 2
1.1.1 数字孪生的内涵与特征 2
1.1.2 数字孪生相关概念辨析 4
1.1.3 数字孪生的体系架构 6
1.1.4 数字孪生的实现路径 8
1.1.5 数字孪生技术的未来展望 10
1.2 工业数字孪生的关键技术体系 12
1.2.1 数字支撑技术 12
1.2.2 数字线程技术 13
1.2.3 数字孪生体技术 14
1.2.4 人机交互技术 17
1.3 数字孪生赋能制造数字化转型 19
1.3.1 数字孪生赋能智能制造 19
1.3.2 工业数字孪生的应用价值 20
1.3.3 工业数字孪生的应用场景 22
1.3.4 工业数字孪生的实践案例 24
第2章 工业数字孪生系统
2.1 数字孪生系统的行业应用 28
2.1.1 城市数字孪生系统 29
2.1.2 建筑数字孪生系统 30
2.1.3 电网数字孪生系统 31
2.1.4 医疗数字孪生系统 32
2.2 IDTS 的概念特征和功能架构 33
2.2.1 IDTS 的定义与主要特征 33
2.2.2 IDTS 的架构、功能与构成 35
2.2.3 IDTS 的成熟度模型构建 38
2.3 IDTS 的运行模式与整体架构 40
2.3.1 本地化配置的运行模式 41
2.3.2 基于“云- 端”的运行模式 43
2.3.3 基于“云- 边- 端”的运行模式 44
2.3.4 基于分布式计算驱动的IDTS 运行模式 46
第3章 工业数字孪生平台
3.1 国外数字孪生平台与典型案例 50
3.1.1 亚马逊：AWS IoT TwinMaker 50
3.1.2 西门子：Simcenter 仿真解决方案 52
3.1.3 达索：3D EXPERIENCE 平台 53
3.1.4 安赛思：Ansys Twin Builder 54
3.1.5 Altair：One Total Twin 55
3.1.6 IBM：Digital Twin Exchange 56
3.2 国内数字孪生平台与典型案例 56
3.2.1 华为：云IoT 解决方案 56
3.2.2 腾讯：数字孪生云平台 59
3.2.3 华龙讯达：木星数字孪生平台 60
3.2.4 卡奥斯：D3OS 数字孪生平台 61
3.2.5 力控科技：ForceCon-DTwIn 数字孪生平台 63
3.2.6 同元软控：MWORKS.TwinSim 数字孪生平台 65
第4章 设备数字孪生
4.1 设备数字孪生的应用场景与价值 68
4.1.1 总体框架与实施要素 68
4.1.2 设备数字孪生的应用场景 70
4.1.3 设备数字孪生的应用价值 73
4.1.4 设备数字孪生应用成熟度评估模型 76
4.2 设备数字孪生的数据互联 79
4.2.1 数据采集 79
4.2.2 数据传输 81
4.2.3 数据存储 82
4.2.4 数据处理 83
4.3 基于数字孪生的设备PHM 系统 84
4.3.1 工业设备PHM 的技术方法 84
4.3.2 数字孪生驱动的PHM 应用 87
4.3.3 基于数字孪生模型的故障诊断预测 88
第5章 生产线数字孪生
5.1 基于数字孪生的智能生产线 94
5.1.1 生产线数字孪生系统优势 94
5.1.2 智能化生产系统规划设计 95
5.1.3 数字孪生与智能生产管控 98
5.1.4 智能生产管控的具体应用 100
5.2 基于数字孪生的MOM 应用场景 103
5.2.1 可视化实时监控 103
5.2.2 智能化生产调度 103
5.2.3 生产装配辅助 104
5.2.4 仓储物流优化 105
5.2.5 生产能耗精细化管理 106
5.2.6 实时模拟与远程监控 108
5.3 炼铁生产线数字孪生解决方案 109
5.3.1 炼铁生产线数字孪生体的构建 109
5.3.2 基于3D 交互的虚拟学习空间 112
5.3.3 炼铁生产过程的协同优化 113
5.3.4 炼铁设备故障诊断与维护 114
5.3.5 炼铁过程的管理与决策优化 115
第6章 工厂数字孪生
6.1 工业数字孪生赋能智能工厂 118
6.1.1 工厂数字孪生系统的原理与优势 118
6.1.2 工厂数字孪生系统的典型特征 120
6.1.3 工厂数字孪生系统的总体架构 122
6.1.4 工厂数字孪生系统的应用场景 124
6.2 基于数字孪生的智能工厂建设 126
6.2.1 两化融合驱动的智能工厂 126
6.2.2 智能工厂的总体运行体系 127
6.2.3 数字孪生智能工厂的建设架构 129
6.2.4 基于数字孪生的虚实系统集成 132
6.3 数字孪生车间系统的建设实践 134
6.3.1 数字孪生车间的总体框架 134
6.3.2 车间数字孪生的功能需求 137
6.3.3 车间关键要素的数字建模 139
6.3.4 车间设备数字孪生的实现 141
第7章 数字孪生与工业互联网
7.1 工业互联网平台架构与应用场景 146
7.1.1 工业互联网平台的体系架构 146
7.1.2 工业互联网平台的构建路径 149
7.1.3 工业互联网平台的关键技术 150
7.1.4 工业互联网平台的应用场景 154
7.2 工业互联网的网络关键技术 156
7.2.1 工业互联网网络技术架构 156
7.2.2 网络互联技术 158
7.2.3 数据互通技术 160
7.2.4 系统互操作技术 161
7.2.5 工业互联网网络发展趋势 162
7.3 数字孪生与工业互联网融合 164
7.3.1 数字孪生驱动的工业互联网 164
7.3.2 数字孪生赋能工业互联网发展 166
7.3.3 基于工业互联网的数字孪生技术 168
7.3.4 面向工业物联网的数字孪生应用 170
第8章 数字孪生与工业元宇宙
8.1 基于数字孪生的工业元宇宙 174
8.1.1 工业元宇宙的体系架构 174
8.1.2 工业元宇宙的关键技术 176
8.1.3 元宇宙开启工业新革命 179
8.1.4 工业元宇宙的战略价值 181
8.2 工业元宇宙的应用场景 183
8.2.1 工业产品协同设计 183
8.2.2 生产制造流程优化 185
8.2.3 智慧物流供应链管理 187
8.2.4 微软Azure 工业元宇宙解决方案 188
第9章 数字孪生在各工业领域的应用
9.1 数字孪生在石化工业中的应用 194
9.1.1 油气勘探与开发的数字化 194
9.1.2 工程装备全生命周期管理 195
9.1.3 石油钻井过程可视化监测 196
9.1.4 油气管道的数字孪生应用 197
9.1.5 石油炼化工艺的智能优化 198
9.2 基于数字孪生的综合能源系统 200
9.2.1 综合能源系统架构设计 200
9.2.2 系统规划设计应用 203
9.2.3 建模仿真平台应用 204
9.2.4 运行优化控制应用 205
9.2.5 运维故障预警应用 207
9.2.6 城市能源安全应用 209
9.3 数字孪生在智慧城市中的应用 210
9.3.1 数字孪生城市的发展历程 210
9.3.2 数字孪生城市的支撑技术 212
9.3.3 基于三维建模的智慧城市 214
9.3.4 数字孪生城市的实践策略 216
9.4 数字孪生在智慧交通中的应用 218
9.4.1 我国智慧交通的发展历程 218
9.4.2 数字孪生交通的发展现状 220
9.4.3 基于数字孪生的智慧交通应用 221
9.4.4 我国智慧交通产业的实践策略 223
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| 內容試閱：
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自2017 年开始，“数字经济”多次被写入我国政府工作报告。时至今日，我国已进入数字经济时代，数字化浪潮正逐步渗透经济社会发展的方方面面。作为数字经济时代具有代表性的新兴技术，数字孪生技术在近几年取得了突破性的进展，能够为数字经济的发展带来新的机遇。
所谓数字孪生技术，即通过运用大数据等技术对相关物理实体的模型数据、建筑信息、地理信息等进行实时采集和分析，并据此建立与物理实体对应的虚拟模型，在虚拟空间中模拟和分析物理实体的运转过程，从而对其进行全生命周期的管理和控制。随着人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的发展，数字孪生技术的应用场景也越来越广阔。目前，包括工业制造、环境保护、医疗健康、航空航天、城市管理等在内的领域，均可以与数字孪生技术进行深度融合。尤其在制造业自动化、智能化转型需求越来越迫切的背景下，数字孪生技术更体现出其能够将物理世界与虚拟空间交互融合的优越性。因此，包括西门子等在内的国际工业制造领域的领先企业均已经高度重视数字孪生技术的发展，并努力探索与数字孪生密切相关的工业制造新模式。
与其他行业相比，工业制造领域的应用场景具有复杂性和独特性。由于涉及工业机理等因素，相关的运转流程、关联原因等并不能只通过数据便解释清楚。而且，频繁的试验模拟操作往往需要耗费极大的成本。而数字孪生技术恰好为这些问题的解决提供了绝佳方案，利用传感器、物联网等设施采集相关设备数据后，数字孪生技术便可以结合工业机理构建虚拟模型，更为高效智能地解决实际操作现场的问题。
纵观全球工业革命的发展史，其中第三次工业革命虽然利用了信息技术和电子技术，但仍然以规模、成本、效益等作为竞争的核心，开启的是信息化时代；而第四次工业革命（即工业4.0）将利用人工智能、大数据、物联网等技术推动工业全要素生产率的提升，利用信息化技术促进产业变革，开启的是智能化时代。工业互联网作为工业4.0 的重要基础和关键技术支撑，其应用的推广，能够为工业数字孪生技术的价值发挥、迭代优化奠定基础，可以赋予工业数字孪生技术更为强大的生命力。与此同时，工业数字孪生技术的应用能够帮助工业互联网跨越从“虚”到“实”的阶梯。如今，随着工业制造领域智能化升级步伐的加快，工业数字孪生的应用潜力正逐渐展现，其在数据和模型方面的优势也日益凸显。数字孪生在工业领域的应用，势必能够有效提升生产效率，并降低生产成本。
在智慧工业的全生命周期中，工业数字孪生技术的应用潜力均不容忽视。由于具有闭环性、实时性、可拓展性、互操作性等特征，工业数字孪生技术与工业制造领域的融合正逐渐深化。比如，在工厂设计和建设环节，基于数字孪生技术，可以打造便于实时监控的数字化生产线，以在后续的生产过程中能够实时监控关键指标，实现数据驱动和精细化管理；在工业产品设计环节，基于工业数字孪生技术，可以设计一系列能够调整参数并根据需要进行重复的仿真实验，进而验证不同产品的性能，大大提高设计的科学性和准确性；在柔性生产规划环节，基于数字孪生技术，能够将收集到的相关业务指标转化成全量数据，并进一步建立相应模型，分析和优化业务指标；在设备管理和维护环节，基于数字孪生技术，能够模拟设备运转并预测可能发生的故障，从而解决工业协议标准众多、工业设备维修成本高昂等问题；在供应链管理环节，基于数字孪生技术，能够建立对应的虚拟供应链模型，通过对模型的监测和分析，企业能够减少运输成本、优化库存，从而尽可能降低供应链层面风险发生的概率。
本书立足于“工业4.0”与“中国制造2025”的时代背景，针对我国当前工业经济的发展现状与趋势，全面阐述工业数字孪生的概念特征、实现路径与关键技术体系，系统介绍了工业数字孪生系统的行业应用、功能架构与运行模式；详细梳理了国内外知名工业数字孪生平台及典型案例，分别从设备数字孪生、生产线数字孪生、工厂数字孪生三个层面，深度剖析数字孪生技术在工业制造领域的实践场景；细致分析了工业数字孪生与工业互联网、工业元宇宙之间的关系，以及三者的融合应用，并进一步探讨数字孪生在石油化工、综合能源、智慧城市、智慧交通等工业细分领域的落地路径，深度剖析数字孪生技术在智能制造领域的融合与创新应用，为传统制造业企业的数字化转型升级提供有益的借鉴与参考。
本书不仅可供生产制造企业数字化转型实施人员，智能制造、智慧城市、自动化、人工智能等领域的工程技术人员，以及对数字孪生、工业物联网、工业4.0、智能制造、数字化工厂等感兴趣的各界人士阅读参考，也可以作为智能制造、人工智能等相关专业本科生和研究生的学习参考资料。
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