《磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用能力成熟度模型》

T/CPCIF00XX—20XX

ICSXX.XXX

CCSXXX

CPCIF

中國(guó)石油和化學(xué)工業(yè)聯(lián)合會(huì)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/CPCIF00XX—2022

磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用

能力成熟度模型

Phosphorusandphosphoruschemicalindustry—

Digitaltwinningapplicationcapabilitymaturitymodelinproductionarea

20XX-XX-XX發(fā)布20XX-XX-XX實(shí)施

中國(guó)石油和化學(xué)工業(yè)聯(lián)合會(huì)發(fā)布

T/CPCIF00XX—20XX

磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用能力成熟度模型

1范圍

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了磷及磷化工行業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用能力成熟度模型的構(gòu)成、成熟度等級(jí)和成熟度

要求。

本標(biāo)準(zhǔn)適用于磷及磷化工行業(yè)生產(chǎn)企業(yè)、數(shù)字孿生系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商和第三方開展磷及磷化工生

產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生能力的差距識(shí)別、解決方案規(guī)劃和能力建設(shè)。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T39116智能制造能力成熟度模型

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

數(shù)字孿生intelligentplant

數(shù)字孿生是現(xiàn)有或?qū)⒂械奈锢韺?shí)體對(duì)象的數(shù)字模型，通過實(shí)測(cè)、仿真和數(shù)據(jù)分析來實(shí)時(shí)感知、診斷、

預(yù)測(cè)物理實(shí)體對(duì)象的狀態(tài)，通過優(yōu)化和控制指令來調(diào)整物理實(shí)體對(duì)象的行為，通過相關(guān)數(shù)字模型間的相

互學(xué)習(xí)來進(jìn)化自身，同時(shí)改進(jìn)利益相關(guān)方在物理實(shí)體對(duì)象生命周期內(nèi)的決策。

4縮略語

下列縮略語適用于本文件。

GIS：地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem）

RFID：射頻識(shí)別（RadioFrequencyIdentification）

5G：第五代通訊技術(shù)（The5GenerationMobileCommunicationTechnology）

5成熟度模型

本模型由成熟度等級(jí)、能力要素、能力域和成熟度要求構(gòu)成，如圖1所示。

3

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成熟度等級(jí)

能

力磷礦磷化工

要

素

物生

能綜安智智智智料產(chǎn)工設(shè)質(zhì)

力合監(jiān)能能能能配運(yùn)藝備量

域集生掘開運(yùn)巡方行優(yōu)管管

控產(chǎn)進(jìn)采輸檢優(yōu)控化理理

化制

成熟度要求

圖1磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生成熟度模型

6成熟度等級(jí)

成熟度等級(jí)規(guī)定了磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生解決方案在不同階段應(yīng)達(dá)到的水平。成熟度等級(jí)分

為五個(gè)等級(jí)，自低向高分別為一級(jí)（建模級(jí)）、二級(jí)（互動(dòng)級(jí)）、三級(jí)（優(yōu)化級(jí)）、四級(jí)（預(yù)測(cè)級(jí)）和

五級(jí)（共智級(jí)）。

一級(jí)（建模級(jí)）：通過幾何建模、系統(tǒng)建模、流程建模、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，對(duì)物理對(duì)象進(jìn)行數(shù)字化建

模，將物理世界的狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢员挥?jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)所能感知、識(shí)別和分析的狀態(tài)。

二級(jí)（互動(dòng)級(jí)）：數(shù)字對(duì)象間及物理對(duì)象之間實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)互動(dòng)。

三級(jí)（優(yōu)化級(jí)）：運(yùn)用多維數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等算法或技術(shù)，依據(jù)物理對(duì)

象的確定規(guī)律和完整機(jī)理運(yùn)算出控制優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)了虛實(shí)互動(dòng)和自我優(yōu)化。

四級(jí)（預(yù)測(cè)級(jí)）：運(yùn)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等核心技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，實(shí)現(xiàn)

了對(duì)知識(shí)、模型等的應(yīng)用，可依據(jù)不完整的信息和不明確的機(jī)理通過工業(yè)大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段

預(yù)測(cè)未來，并能反饋優(yōu)化核心業(yè)務(wù)流程，體現(xiàn)了人工智能。

五級(jí)（共智級(jí)）：通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等核心技術(shù)在不同數(shù)字孿生體之間進(jìn)行了智慧交

換和共享，實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)、預(yù)警、自適應(yīng)。

7能力要素

能力要素給出了磷及磷化工生產(chǎn)領(lǐng)域數(shù)字孿生應(yīng)用能力提升的關(guān)鍵方面，包括磷礦和磷化工。磷礦

包括綜合集控、安監(jiān)生產(chǎn)、智能掘進(jìn)、智能開采、智能運(yùn)輸、智能巡檢5個(gè)能力域。磷化工包括物料配

方優(yōu)化、生產(chǎn)運(yùn)行控制、工藝優(yōu)化、設(shè)備管理、質(zhì)量管理5個(gè)能力域。

企業(yè)可根據(jù)自身業(yè)務(wù)活動(dòng)特點(diǎn)對(duì)能力域進(jìn)行裁剪。

8成熟度要求

8.1概述

成熟度要求規(guī)定了能力要素在不同成熟度等級(jí)下應(yīng)滿足的具體條件。

8.2磷礦

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磷礦能力要素包括綜合集控、安監(jiān)生產(chǎn)、智能掘進(jìn)、智能開采、智能運(yùn)輸、智能巡檢5個(gè)能力域。

8.2.1綜合集控

綜合集控能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表1。

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表1綜合集控的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行a）建有智能聯(lián)動(dòng)控制平臺(tái)；a）實(shí)現(xiàn)無人設(shè)備、物流設(shè)備、a）構(gòu)建決策支持系統(tǒng)；a）實(shí)現(xiàn)“人、設(shè)備、數(shù)字孿

監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)以及其他傳b）實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)配置不同傳感器、工業(yè)機(jī)器人的模型可視化；b）調(diào)用系統(tǒng)內(nèi)部功能軟件為生系統(tǒng)”之間準(zhǔn)確無誤的協(xié)

感器實(shí)時(shí)上傳的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)設(shè)備的快速接口；b）實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和控制；決策服務(wù)，使模型運(yùn)行、同作業(yè)；

的集成；c）通過仿真技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了物c）根據(jù)各子系統(tǒng)的控制特點(diǎn)，數(shù)據(jù)調(diào)用和知識(shí)推理達(dá)到b）建立分級(jí)別的預(yù)警、報(bào)警

b）實(shí)現(xiàn)設(shè)備精密細(xì)節(jié)、復(fù)雜理對(duì)象和數(shù)字對(duì)象之間的建立分級(jí)別的預(yù)警、報(bào)警機(jī)有機(jī)統(tǒng)一；機(jī)制；

結(jié)構(gòu)、復(fù)雜動(dòng)作的全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)態(tài)互動(dòng)，以及物理對(duì)象之制，實(shí)現(xiàn)相關(guān)系統(tǒng)之間的聯(lián)c）提高決策水平和質(zhì)量效果c）相關(guān)系統(tǒng)之間實(shí)現(xiàn)聯(lián)鎖、

綜合集控動(dòng)顯示；間的互動(dòng)和數(shù)字對(duì)象之間鎖、聯(lián)動(dòng)和協(xié)同優(yōu)化功能。顯著。聯(lián)動(dòng)功能。

c）實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程、生產(chǎn)環(huán)境、的互動(dòng)。

設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；

d）通過數(shù)據(jù)的可視化構(gòu)建決

策模型。

8.2.2安監(jiān)生產(chǎn)

安監(jiān)生產(chǎn)能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表2。

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表2安監(jiān)生產(chǎn)的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）實(shí)現(xiàn)重大危險(xiǎn)源在線檢測(cè)；a）通過數(shù)字孿生模型之間的a）5G移動(dòng)通訊技術(shù)融入支持a）對(duì)重大危險(xiǎn)源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信a）實(shí)現(xiàn)不同重大危險(xiǎn)源數(shù)字

b）實(shí)時(shí)采集重大危險(xiǎn)源數(shù)據(jù)；智能交互機(jī)制，實(shí)現(xiàn)整體的異構(gòu)協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)融合通息進(jìn)行深度挖掘；孿生體之間的智慧交換和

c）實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的各類傳感協(xié)同化和智能化；信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；b）實(shí)現(xiàn)工作面的環(huán)境安全預(yù)共享；

器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)以及b）實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與孿生數(shù)據(jù)b）實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)定位與三維GIS、警；b）實(shí)現(xiàn)了預(yù)測(cè)、預(yù)警，并能

相關(guān)派生數(shù)據(jù)的匯集；的協(xié)同交互、平行運(yùn)轉(zhuǎn)。視頻智能識(shí)別與聯(lián)動(dòng)、輔助運(yùn)c）對(duì)礦山設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能故障自動(dòng)下達(dá)應(yīng)急處理預(yù)案。

d）完成虛實(shí)融合的數(shù)字化建輸與智能化調(diào)度；診斷和健康預(yù)測(cè)；

安監(jiān)生產(chǎn)模。c）通過大數(shù)據(jù)建模、計(jì)算和d）對(duì)設(shè)備的故障并給出相應(yīng)

分析、深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦的預(yù)防措施和解決方案。

山設(shè)備的質(zhì)量缺陷管理、運(yùn)

行故障識(shí)別及健康預(yù)測(cè)；

d）實(shí)現(xiàn)環(huán)境安全場(chǎng)景的在線

感知與狀態(tài)分析、交互在線

與干預(yù)預(yù)測(cè)。

8.2.3智能掘進(jìn)

智能掘進(jìn)能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表3。

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表3智能掘進(jìn)的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）構(gòu)建面向掘進(jìn)工作面的高a）實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程一鍵開啟、關(guān)鍵a）實(shí)現(xiàn)截割作業(yè)的程序化控a）將各類傳感器數(shù)據(jù)匯聚并a）實(shí)現(xiàn)地面和井下遠(yuǎn)程集控

精度三維動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型；部位遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控、異常狀制；引入由裝備行為準(zhǔn)則為支中心對(duì)掘進(jìn)工作面“人-機(jī)-

b）基于巷道圍巖時(shí)效控制技態(tài)遠(yuǎn)程人工干預(yù)功能；b）實(shí)現(xiàn)截割參數(shù)與環(huán)境、裝撐的掘進(jìn)決策控制平臺(tái)中；環(huán)”協(xié)同、自主管控；

術(shù)，構(gòu)建裝備行為控制模b）基于遺傳算法計(jì)算出自適運(yùn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)自配準(zhǔn)；b）基于大數(shù)據(jù)分析、人工智b）實(shí)現(xiàn)多機(jī)協(xié)同控制、設(shè)備

型；應(yīng)截割方法，優(yōu)化截割參c）采用超限處理、區(qū)間報(bào)警、能等技術(shù)，形成掘進(jìn)控制決狀態(tài)可視監(jiān)控與健康診斷、

c）結(jié)合數(shù)字孿生、故障預(yù)測(cè)數(shù)；設(shè)備姿態(tài)調(diào)整、區(qū)間停車等策思想；環(huán)境智能檢測(cè)、主動(dòng)安全防

與健康管理、人工智能和大c）實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)系統(tǒng)的遠(yuǎn)程虛實(shí)多種控制方式，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自c）礦山機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)實(shí)護(hù)、無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)管理、供

智能掘進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘等方法技術(shù)，建立同步控制。調(diào)性、自組織性和自穩(wěn)定現(xiàn)知識(shí)表達(dá)、異常工況狀態(tài)配電等功能；

運(yùn)行機(jī)理、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)性；在線識(shí)別和關(guān)鍵部件內(nèi)部c）采用超限處理、區(qū)間報(bào)警、

深度特征融合設(shè)備狀態(tài)分d）在設(shè)備互聯(lián)互通條件下，狀態(tài)預(yù)測(cè)分析。設(shè)備姿態(tài)調(diào)整、區(qū)間停車等

析模型。對(duì)生產(chǎn)業(yè)務(wù)組織、生產(chǎn)流程多種控制方式，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自

與資源配置進(jìn)行特征提取，調(diào)性、自組織性和自穩(wěn)定

建立多目標(biāo)綜合約束條件，性。

實(shí)現(xiàn)礦山設(shè)備運(yùn)行調(diào)度的

最優(yōu)化。

8.2.4智能開采

智能開采能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表4。

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表4智能開采的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）實(shí)現(xiàn)地質(zhì)勘察、設(shè)計(jì)、施a）通過工作面場(chǎng)景可視化技a）利用機(jī)器視覺、多源信息a）基于5G等先進(jìn)技術(shù)，將a）對(duì)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過機(jī)

工等各種地下空間地理分術(shù)，將工作面環(huán)境與裝備的融合與三維物理仿真等技掘進(jìn)、運(yùn)輸、提升、排水、器學(xué)習(xí)進(jìn)行樣本歸納、類比

布信息的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、實(shí)際狀態(tài)迅速、直觀地展現(xiàn)術(shù)對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行智能通風(fēng)、地質(zhì)信息、經(jīng)營(yíng)管理推理分析，實(shí)現(xiàn)知識(shí)挖掘、

管理和分析；給位于安全位置的遠(yuǎn)程開分析；等環(huán)節(jié)智能協(xié)同；計(jì)算和持續(xù)迭代更新；

b）通過采礦裝備精確導(dǎo)航、采人員；b）自動(dòng)給出開采方案并持續(xù)b）通過大數(shù)據(jù)、人工智能、b）體現(xiàn)適應(yīng)性、動(dòng)態(tài)性和演

定位技術(shù)、復(fù)雜工況計(jì)算機(jī)b）通過利用遠(yuǎn)程可視化技術(shù)，優(yōu)化方案生成。物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，根據(jù)智化性的智能體理性決策特

視覺識(shí)別技術(shù)和磷礦大數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控作業(yè)情況，人為對(duì)能自適應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行智能分征。

據(jù)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)礦山智能感現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行干預(yù)；析和決策；

智能開采

知；c）通過虛擬控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)c）對(duì)開采過程中可能出現(xiàn)的

c）通過三維激光掃描技術(shù)，遠(yuǎn)程機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)連接情況進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并能反

對(duì)作業(yè)場(chǎng)景和環(huán)境進(jìn)行高與控制。饋核心業(yè)務(wù)流程。

精度建模；

d）在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與三維地

質(zhì)建模技術(shù)支持下，對(duì)地質(zhì)

體、礦產(chǎn)等實(shí)現(xiàn)可視化和信

息化。

8.2.5智能運(yùn)輸

智能運(yùn)輸能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表5。

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表5智能運(yùn)輸?shù)某墒於纫?/p>

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）實(shí)現(xiàn)礦井中的任何物品與a）依據(jù)大數(shù)據(jù)和云存儲(chǔ)服務(wù)a）通過車載智能感知與控制a）實(shí)現(xiàn)車輛監(jiān)控、指令下達(dá)、

互聯(lián)網(wǎng)相連接，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互將數(shù)據(jù)上傳共享至多個(gè)設(shè)系統(tǒng)的多傳感融合技術(shù)，實(shí)運(yùn)輸任務(wù)調(diào)配、失速保護(hù)、報(bào)

通；備，進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)互聯(lián)互現(xiàn)障礙物感知；警管理、應(yīng)急響應(yīng)等功能，優(yōu)

b）通過射頻識(shí)別(RFID)、紅通；b）通過域控制器對(duì)車輛進(jìn)行化作業(yè)流程，實(shí)現(xiàn)輔助運(yùn)輸業(yè)

外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激b）通過運(yùn)輸系統(tǒng)的智能調(diào)度控制，實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)避障行務(wù)的智能化。

光掃描器等信息傳感設(shè)備，進(jìn)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離連續(xù)傳輸以及駛與路徑合理優(yōu)化；

智能運(yùn)輸行信息交換和通訊，實(shí)現(xiàn)智能特殊路段運(yùn)輸；c）基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的礦

化識(shí)別、定位、追蹤、監(jiān)控和c）實(shí)現(xiàn)車輛監(jiān)控和遠(yuǎn)程指令井下輔助運(yùn)輸管控一體化

管理。運(yùn)輸?shù)裙δ堋＜夹g(shù)和一體化通信定位網(wǎng)

絡(luò)，采用工作流、智能報(bào)表、

GIS地圖等組件，實(shí)現(xiàn)基于

二維、三維地圖的輔助運(yùn)

輸一體化管控應(yīng)用。

8.2.6智能巡檢

智能巡檢能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表6。

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表6智能巡檢的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）建立的了完整的地質(zhì)模型、a）針對(duì)不同生產(chǎn)事故的特點(diǎn)，a）通過先進(jìn)的數(shù)字孿生模型a）構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)；

設(shè)施設(shè)備模型、管網(wǎng)模型通過物聯(lián)網(wǎng)對(duì)建筑物實(shí)現(xiàn)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)b）利用環(huán)境現(xiàn)場(chǎng)的各類傳感

等，可進(jìn)行生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的渲智能元素的監(jiān)測(cè)管理；設(shè)備的健康巡檢和在線實(shí)器進(jìn)行生產(chǎn)設(shè)備的實(shí)時(shí)檢

染、裝配、組合校核；b）建立了完整的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)虛時(shí)檢測(cè)；測(cè)；

b）建立了完整的礦區(qū)地面地?cái)M場(chǎng)景；b）對(duì)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)人員的運(yùn)動(dòng)實(shí)c）對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)

下龐大生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的虛擬場(chǎng)c）采用數(shù)字孿生模型驅(qū)動(dòng)磷時(shí)跟蹤，基于大量數(shù)據(jù)分析行預(yù)測(cè)、預(yù)警。

智能巡檢

景；礦智能巡檢工作的實(shí)時(shí)交改進(jìn)生產(chǎn)安全性；

c）基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)互。c）針對(duì)數(shù)字孿生模型分析生

建生產(chǎn)人員生產(chǎn)行為的數(shù)產(chǎn)人員的生產(chǎn)行為，避免人

字孿生模型。身安全事故的發(fā)生。

8.3磷化工

磷化工能力要素包括物料配方優(yōu)化、生產(chǎn)運(yùn)行控制、工藝優(yōu)化、設(shè)備管理、質(zhì)量管理5個(gè)能力域。

8.3.1物料配方優(yōu)化

物料配方優(yōu)化能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表7。

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表7物料配方優(yōu)化的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）建立熔融指數(shù)、等規(guī)度、a）根據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)數(shù)a）基于在線監(jiān)測(cè)的生產(chǎn)過程a）采用軟測(cè)量技術(shù)實(shí)現(xiàn)牌號(hào)a）根據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)需求，自動(dòng)

抗沖強(qiáng)度等指標(biāo)的機(jī)理模據(jù)信息，優(yōu)化調(diào)整數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，通過產(chǎn)品物料配方模型平穩(wěn)切換；修復(fù)和調(diào)整不同數(shù)字孿生

型以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟測(cè)量的軟測(cè)量模型；和配方數(shù)據(jù)庫預(yù)測(cè)生產(chǎn)情況；b）實(shí)現(xiàn)過程約束及質(zhì)量指標(biāo)體相關(guān)的生產(chǎn)參數(shù)；

模型；b）實(shí)現(xiàn)虛實(shí)空間產(chǎn)品切換操b）對(duì)產(chǎn)品配方實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)在線的在線估計(jì)；b）實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)、預(yù)警和自適應(yīng)。

b）建立產(chǎn)品物料配方模型和作動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)交互。優(yōu)化；c）基于大數(shù)據(jù)分析，對(duì)產(chǎn)品

配方數(shù)據(jù)庫，為操作人員提c）根據(jù)機(jī)理模型和軟測(cè)量模生產(chǎn)情況進(jìn)行在線分析和

供實(shí)時(shí)計(jì)算結(jié)果；型，建立不同牌號(hào)切換邏輯和異常預(yù)測(cè)。

物料配方優(yōu)化c）根據(jù)機(jī)理模型和軟測(cè)量模操作優(yōu)化條件。

型，形成不同牌號(hào)生產(chǎn)的數(shù)

字孿生模型。

8.3.2生產(chǎn)運(yùn)行控制

生產(chǎn)運(yùn)行控制能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表8。

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表8生產(chǎn)運(yùn)行控制的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）面向生產(chǎn)過程的不同操作a）實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體裝置的產(chǎn)品質(zhì)a）根據(jù)虛擬空間的操作決策a）根據(jù)裝置操作方案的變化a）實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程及其控制系

方案，建立適用于每個(gè)工作量實(shí)時(shí)計(jì)算和優(yōu)化控制；結(jié)果，選擇匹配目前生產(chǎn)狀以及對(duì)關(guān)鍵非線性相關(guān)變量統(tǒng)的數(shù)字孿生；

方案下的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報(bào)模b）實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)模擬況的模型和參數(shù)，以及未來的自動(dòng)判斷，在模型集的多個(gè)b）實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生模型集

型、優(yōu)化控制模型和預(yù)測(cè)控仿真及變量預(yù)報(bào)；對(duì)模型和參數(shù)的操作切換預(yù)測(cè)控制模型之間進(jìn)行自動(dòng)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報(bào)和優(yōu)化控

制模型；c）在虛擬空間實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際生方案，從而實(shí)現(xiàn)虛擬空間在智能切換；制預(yù)報(bào)；

b）建成完備的生產(chǎn)過程數(shù)字產(chǎn)過程的實(shí)時(shí)仿真和預(yù)報(bào)。模型、參數(shù)和操作上對(duì)物理b）基于數(shù)字孿生模型集中的c）實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)報(bào)和優(yōu)化

生產(chǎn)運(yùn)行控制

孿生模型集?？臻g過程生產(chǎn)運(yùn)行的指導(dǎo)；預(yù)測(cè)控制模型，通過閉環(huán)控制控制預(yù)報(bào)的智能操作決策。

b）在物理空間，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)體仿真形式進(jìn)行優(yōu)化控制預(yù)報(bào)，

裝置的產(chǎn)品基于產(chǎn)品質(zhì)量包括對(duì)被控變量控制效果的

化驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模型性能進(jìn)行預(yù)報(bào)和裝置經(jīng)濟(jì)指標(biāo)變化的

實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)、實(shí)時(shí)更新，對(duì)物預(yù)報(bào)。

理空間的應(yīng)用進(jìn)行指導(dǎo)。

8.3.3工藝優(yōu)化

工藝優(yōu)化能力域按照成熟度等級(jí)可劃分為不同等級(jí)要求，見表9。

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表9工藝優(yōu)化的成熟度要求

能力域一級(jí)二級(jí)三級(jí)四級(jí)五級(jí)

a）實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與工藝設(shè)計(jì)a）依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，融a）開發(fā)人機(jī)交互界面；a）應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能、a）實(shí)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、檢

之間的關(guān)聯(lián)性；合過程機(jī)理和裝置運(yùn)行特b）利用模型對(duì)實(shí)際過程進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)輔助工驗(yàn)、運(yùn)維等不同數(shù)字孿生體

b）建立工藝設(shè)計(jì)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，性，建設(shè)高精度的過程模仿真測(cè)算；藝創(chuàng)新推理的在線自主優(yōu)的動(dòng)態(tài)協(xié)同；

并指導(dǎo)計(jì)算機(jī)輔助工藝規(guī)型；c）評(píng)估關(guān)鍵操作條件對(duì)實(shí)際化；b）基于在線知識(shí)庫，實(shí)時(shí)為

劃及工藝設(shè)計(jì)；b）實(shí)現(xiàn)虛擬空間的仿真模型生產(chǎn)單元產(chǎn)品收率、性質(zhì)等b）實(shí)現(xiàn)基于三維模型制造工產(chǎn)品設(shè)計(jì)和工藝設(shè)計(jì)提供

c）通過設(shè)計(jì)管理軟件實(shí)現(xiàn)工自動(dòng)獲取和處理生產(chǎn)數(shù)據(jù)、模關(guān)鍵指標(biāo)的影響；藝全過程的仿真分析及迭決策支持。

藝設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)或文檔的結(jié)構(gòu)型自動(dòng)校正以及模型預(yù)測(cè)值d）利用智能優(yōu)化算法求解工代優(yōu)化。

化管理與數(shù)據(jù)共享；和物理空間實(shí)測(cè)值的對(duì)比驗(yàn)藝參數(shù)最優(yōu)操作條件；

工藝優(yōu)化d）實(shí)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)流程、結(jié)構(gòu)證展示；e）實(shí)現(xiàn)虛擬空間模擬仿真結(jié)