數字化轉型是當前很（hěn）多組織的發力點，形式多（duō）樣。數據要素則（zé）是一個重要線（xiàn）索。數據（jù）要素已經從國家（jiā）層麵正式（shì）提出來，這（zhè）是一種全新的思維（wéi）方式轉變。每一個數據，其實都是數據要素，但這個（gè）要素一直在變換形態。從設計、研發、生產、製造、營（yíng）銷，一直到用戶使用，它麵向的群體是不一樣的。因（yīn）此，數字要素是有生命力（lì）和應用場景的。在數（shù）字化轉型過程中，如何發揮數字要素的價值，非常值得關注。而不同的相關（guān）群（qún）體，如在預測和決策方（fāng）麵所要求的數據要素，關係也大不相同。

數字孿生是將數據要素重新編織在（zài）一起的重要載體。在整個數據要素的變化過程中，包括設計對象數字化、運行環境數字化、運行模型數字化，同樣的數（shù）據參與了不同（tóng）的流程，呈現了不一樣的特征。

數字孿生就像是數字化的替身演員，與物理實體相比，它的試（shì）錯成本會大幅度（dù）降低。人（rén）們在現場完成調（diào）試和改善的成本是（shì）巨大的，而利用數字（zì）孿生技術則可以利用模型驅動，提前虛擬試錯，減少昂（áng）貴的（de）物理實體（tǐ）的移動和消耗。

筆（bǐ）者在2008年就開（kāi）始組（zǔ）建數字孿生的團隊，為一家煙草工廠的設備零部件建立起 3D 虛擬輔助（zhù）維修，以解決昂貴的機器維修問題。當時一台設備的投入動輒（zhé）上億（yì）人（rén）民幣，近2萬個零部件，沒（méi）有（yǒu）三年以上的培訓，工人不敢開動（dòng）機器；而一（yī）旦機器有了故障，往（wǎng）往需（xū）要等國外工程師來（lái）修複。後（hòu）來采用了將機器零部件逐（zhú）一建（jiàn）立1:1的數字模型，然（rán）後按照機器（qì）運（yùn）動軌跡，建立空間實際（jì）運動機理，並且將電路圖、使用指南的知識都進行了數字化。這三者不同的（de）數據（jù）要素重新結合（hé）在數（shù）字孿生機器裏（lǐ）。當機器有（yǒu）故障的時候，維修（xiū）人（rén）員就（jiù）可以按圖索驥，直接在屏幕上分析出故障位置，並且借助於電子手冊（cè），找到合理（lǐ）的維修方式。早期的數字孿生，讓一台高（gāo）不可攀的設備，變成可以輕鬆上手的尋常機器（qì）。

十三年過去了，隨著數字化技術的完善，數字孿生也越來越成熟。2021年5月27日，國家統計局公布了《數字經濟及其核（hé）心產業（yè）統計分類(2021)》(簡稱“統計分類”)。數字孿生首次列入其中，正式成為（wéi）國家統計指標。

從數據（jù）要素到數字（zì）孿生，落地應用越來越務實，這是數字化轉型的快速進步。

那麽，數據源從何而來，向何而去？道理很簡單，實踐很繁雜。

這幾年的智能製造，讓IT與OT兩個（gè）不同方向的團（tuán）隊開始走向融合。但是信息化的團隊盡管在絞盡腦汁研究機器如何管理，如何做設備（bèi）控製模型（xíng），但實際對（duì）設備並不了解。而OT的團隊則不（bú）懂編碼技術，心中萬千體會也無法實現軟件（jiàn）化表達。如（rú）果這是兩支團（tuán）隊（duì）分別行動，那麽IT與OT兩張皮的現象是永遠存在的。後麵91短视频污用數（shù）字孿生技術最好的方法是，OT人士和IT人士組成一個緊密的團隊，並且以數字孿生為對象，將很多數據在邊緣側解決。特斯拉電動車就代表了一種很簡單而先進的方式。汽車有兩類芯片，一類芯片是控製（zhì）車子的運行，還有一類芯片在管理現場設備。在行駛過程中，邊緣側會有（yǒu）自己（jǐ）的處理程序。如果碰到一條新路，雲端沒有的時候，邊緣（yuán）側先形成一套路徑。隨後這段新路段（duàn）的所有數據，就會全到（dào）雲上。而（ér）後下載到任何一台特斯拉的汽車，一條新路變成了所（suǒ）有車的老路（lù）。數據的特征描述也同樣非常重要。就地處理數據，就涉及到數據清（qīng）洗。很多（duō）髒數據和不準確（què）的數據需要剔除掉。而對於處理好的數據，由於如此之多（duō），必須能夠快速合（hé）理地設置標簽，以（yǐ）便於後續不同（tóng）場合（hé）進行調用。就地處理，實現標簽認定和標（biāo）識界定，就（jiù）可以使得數（shù）據的去向變得（dé）非常清晰。

工業互聯網平台的架構，從邊緣層、PaaS，到SaaS層來區分，這是一種視角。如果完全從另外的角度來看，也就是數據要素的架構。一個（gè）工業互聯網平台裏麵，它的數據要素是什麽？所有（yǒu）數據放在這裏是幹什麽，為什麽（me）要放（fàng）在這個位置，哪些數據是在Paas層，哪些是在邊緣層，搞清楚這個原理了，工業（yè）互聯網（wǎng）平台就迎刃而解了。

原來的信息化係統都是由N個不同信息化公司建立的，所有數據都是單列的，天生就是煙囪式一（yī）樣的相互分離。很多數據庫（kù），如（rú）ERP數據庫、MES數據庫、大數據數據庫、邊緣側的數據庫，都各（gè）自為政。但是如果從場景應用出發，從數字孿生角度看，就可（kě）以把數據庫做成一體化。有了（le）被標識過的數據，無論它們來自何方，都可以按照一個數（shù）據庫進行統一排隊和分（fèn）類。就像是用同一個數據庫，將各種（zhǒng）數據庫直連，人們可以在任何時候，尋找所需要的數據模型，改變響應的指標參數。

數字孿生是應用場（chǎng）景的虛擬化，每一個領域、每一個行業、每一個設備、每（měi）一個裝備、每一個產品都是不一樣的，而不一樣的數字孿生（shēng）的數據要素，如何變成統一？就是要靠數據（jù）標識。隻有數據標識（shí）統一，才能讓數據實現自動化流動（dòng），可以實現橫向集成或者縱向集（jí）成。

那麽既（jì）有的信息化係統需要重構嗎？

並不需要。原（yuán）有係統的數據可以看成是風箏，而這些係統自有（yǒu）的標準和規範（fàn），就像是風箏的拉（lā）線。任何第三（sān）方（fāng）的數據（風箏（zhēng））抽取以後，都（dōu）可以帶著“尾巴”參與業務的重新（xīn）編排使用，而借助於拉線則很容易跟原有係統建（jiàn）立關聯。在新的數字化（huà）平台上，數據是自由流動的，而且可以實現（xiàn）數據自（zì）動化，推動數字孿生完（wán）成規定動作。。

數（shù）字孿生為場景而生。如果它無法快（kuài）速複製，那麽建（jiàn）立一個一個數（shù）字孿生將是昂貴的。最好的方法就是將支撐數字孿（luán）生的數據要素形成模型化和規則化的方式。同時要有數字孿生生產平台實現數字孿生的快速生（shēng）產、調用、複製和組合。

如果把數（shù）字模型、驅動模型、設計模型、管理模型全部融合成數據（jù）標簽，實現（xiàn）自由流（liú）動，那（nà）麽（me）這樣數字孿生將可以變得（dé）廉價。而且，它可以（yǐ）實現跨（kuà）界麵的應用。例如原（yuán）來一台人機（jī）界（jiè）麵隻能看到某一台設備的情況，而現在數字孿生（shēng）的跨界麵（miàn）性，可以使得一個人可以隨時調（diào）出（chū）其他機器的設備運行情況，而且可以實現交互（hù），甚至反控。

一（yī）個數字化工廠在建設過程當（dāng）中，可（kě）以同步建立一個（gè）數字孿生平（píng）台。設計圖紙會同時導入到數字孿生平台，二者按照1:1的比例關係。與此同時，這些模型之間，按照一定的約束（shù）關係進行重新（xīn）組合。當（dāng）生產線發生變化的時候，由於數字孿生帶有的（de）數據，具有邏輯可追溯性，因此（cǐ）很容易進行（háng）再次組合（hé）。一台（tái）機器原來放在A廠區，現（xiàn）在放到B廠區了。隻要點擊相關（guān）運行程序（xù），A廠區所有的數據都會（huì）全部調用過來，B廠區的人就（jiù）隻需要尋找變化量進（jìn）行配置，其他數據配置都是（shì）一鍵導入。大大降低了生產線的（de）調試時間。五年前一個工廠的數字孿生，20個人需要一年。而現在5個人2個月就能建一個數字化工廠的數字孿（luán）生空間，而且展（zhǎn）示（shì）的麵板都是不用（yòng）寫（xiě）代碼的。

表麵的柔（róu）性，離不開底層的支撐。在（zài）建設數字孿生平台的過程中，首（shǒu）先需要支持多種協議（yì）接口，強大的集成功能包括輔助（zhù）決策。而數據則是多樣化，包括設計數據、經營管理數據（jù）、裝（zhuāng）備銘牌數據（jù）等。除了這些靜態數據之外，還要包（bāo）括（kuò）各種生產工藝配方、設備消耗、人員管理、日常排班等（děng）動態數據（jù）。數字孿生在建設的過程當中，它與數（shù）據（jù）要素是交融的。除此之外，每一個環節裏麵還（hái）需要加入控製（zhì）邏輯，實現具體的（de）業（yè）務模型（xíng）驅（qū）動。隻有這樣，一個工廠才能從數據工廠變成模型工廠，最終走向智能工廠。

筆者十年來通過實踐，建立了一個（gè）龐大的知識圖譜，很多（duō）知識通過（guò）數字化進入了一個企業的知識體係。一家製造商生產的（de）價值7000萬的設備，在賣給客戶的時候，沒有一頁說明書，沒有一本操作手冊。所有數據、信息和知識點，都（dōu）包含在機器係統之中。這種連裝備帶（dài）知識的一體化數字化交付機器的方式，引（yǐn）起了用戶的高度好評。昂貴機器的使用，再也不需（xū）要很（hěn）高的門檻。數據要素，通過知識圖譜，構建了一個一個友好界（jiè）麵的數字孿生，與工廠操作工可以實現高度互動（dòng）和（hé）智能性輔導。一台設備的旁（páng）邊，悄然駐紮了設計師、工藝員和故障維修（xiū）工。

這種數字孿生平台可以實現跨（kuà）產業的應用。在（zài）一（yī）個省的數字化轉型項目中，它需（xū）要從一產一直到三產的（de）全（quán）產業鏈聯動。首先從原產地的（de）育苗、山林、陽光等開（kāi）始記錄數據。隨後進入複雜的製造環節，既有發酵等流程行業工序，也有高速包裝這樣的典型離散製造（zào）。最後（hòu）進（jìn）入流通環（huán）節，也可（kě）以實現消費者一（yī）碼（mǎ）追溯。數據要素在全環節（jiē）的（de）流動過程中，層（céng）層增值，而不同形式的數字孿（luán）生，則相互交融、套合（hé），形成一套全（quán）鏈價值的提升。

數據要素已經獨立解放出來，呈現出自己活靈活現、天（tiān）馬行空的風格，但（dàn）有效的約束是必不可少的。而數字（zì）孿生則讓數據流動變得井然有序，充分吸收不同係統的數據（jù）來形成價值合（hé）力，逐漸釋放數據（jù）要素的交易性（xìng）特征。從這些角度出（chū）發，數字化（huà）轉型就有了（le）堅實的基座。