智能制造领域的数字孪生技术研究可视化知识图谱分析.pdf
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1、陈昭明,邹劲松.智能制造领域的数字孪生技术研究可视化知识图谱分析J.机械科学与技术,2023,42(8):1249-1260智能制造领域的数字孪生技术研究可视化知识图谱分析陈昭明1,2,邹劲松3(1.重庆大学,重庆400044;2.中国科学院大学重庆学院,重庆400714;3.中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆400714)摘要:近年来智能制造已成为制造业未来发展的重要方向,作为践行智能制造理念与目标的数字孪生技术,为解决智能制造过程中的信息物理融合难题提供了有效手段,受到世界各国的广泛关注。为全面解析数字孪生技术在智能制造领域的研究动态和发展趋势,检索 WebofScience(WOS)
2、和中国知网(CNKI)数据库的数据源,采用 Citespace5.7 软件梳理了 20112021 年发表的国内外相关文献,绘制出科学知识图谱,并从文献特征、科研合作、研究热点及前沿分析等不同维度进行定性与定量分析。最后从技术层面和应用层面两个角度预测数字孪生技术在智能制造领域的发展趋势。关键词:数字孪生;智能制造;研究热点及前沿;知识图谱分析;工业智能中图分类号:TH166;TP39文献标志码:ADOI:10.13433/ki.1003-8728.20220080文章编号:1003-8728(2023)08-1249-12Analysis of Visual Knowledge Mappin
3、g in Intelligent ManufacturingVia Digital Twin TechnologyCHENZhaoming1,2,ZOUJinsong3(1.ChongqingUniversity,Chongqing400044,China;2.ChongqingSchool,UniversityofChineseAcademyofSciences,Chongqing400714,China;3.ChongqingInstituteofGreenandIntelligentTechnology,ChineseAcademyofSciences,Chongqing400714,C
4、hina)Abstract:Inrecentyears,intelligentmanufacturinghasbecomeanimportantdirectionforthedevelopmentofmanufacturingindustry.DigitalTwin,asanenablingtechnologytopracticetheconceptandtargetsofintelligentmanufacturing,providestheeffectivemeanstosolvethecyber-physicalintegrationintheintelligentmanufacturi
5、ng,whichhasreceivedtheextensiveattentionintheworld.Inordertocomprehensivelyanalyzetheresearchstatesanddevelopmenttrendsofthedigitaltwintechnologyintheintelligentmanufacturing,accordingtothedatasourcesofWebofScience(WoS)andChinaNationalKnowledgeInfrastructure(CNKI),CiteSpace5.7isusedtosortoutthepubli
6、cationsfrom2011to2021athomeandabroad.Themapofscientificknowledgeis drawn and analyzed qualitatively and quantitatively from different dimensions,such as literature characteristics,scientificresearchcooperation,researchhotspotsandfrontiers.Finally,thedevelopmenttendencyofdigitaltwintechnologyintheint
7、elligentmanufacturingisprospectedfromtheanglesoftechnologyandapplication.Keywords:digitaltwin;intelligentmanufacturing;researchhotpotandfrontier;knowledgedomainsanalysis;industrialintelligence现代制造业是事关国民经济命脉的重要支柱产业,代表着国家的科技发展与综合实力水平。21 世纪以来,随着大数据、CPS、人工智能等新一代信息技术的应用与发展,以及 5G 时代的到来1-2,智能制造已成为国内外制造业发展的
8、共同趋势。为了抢占智能制造领域高地,世界各国纷纷提出各自的国家发展战略。目前,业界已在智能制造领域展开了广泛研究,指出智能制造是基于新一代信息通信技术收稿日期:2020-11-30基金项目:国家自然科学基金青年基金项目(61605205)作者简介:陈昭明(1985),高级工程师,博士研究生,研究方向为产品数字化设计制造,智能制造系统与装备,zhaomingc_2023 年8 月机械科学与技术August2023第 42 卷第 8 期MechanicalScienceandTechnologyforAerospaceEngineeringVol.42No.8http:/ 数字孪生概述 1.1数字
9、孪生的产生背景20 世纪中叶以来,数字化设计新技术快速发展并广泛应用于产品研发全过程,并通过信息化集成来优化调整相应的生产管理策略6。为了实现物理实体在虚拟空间的实时监控与同步映射,打通两者之间的连接,数字孪生应运而生。它起源于工程制造领域,由 Grieves 于 2003 年提出“镜像空间模型”7,包括物理空间、虚拟空间及两者之间数据信息连接,如图 1 所示。2011 年,Grieves 与 Vickers 合著的 Virtually Perfect:Driving Innovative and LeanProductsthroughProductLifecycleManagement正式将
10、其命名为数字孪生8。数据物理空间虚拟空间虚拟空间 2虚拟空间 1虚拟空间 n信息进程图1数字孪生的概念模型Fig.1Conceptualmodelofadigitaltwin自从数字孪生诞生以来,学术界在产品生命周期各环节,如设计、制造、运行、维护等9-10对数字孪生进行了广泛的阐述和诠释。鉴于产品制造系统的复杂多样性以及不同阶段其数字孪生模型各异的特点,目前尚未形成统一共识的定义11,但模型和数据是数字孪生的核心要素。数字孪生于 20172019 连续 3 年入选 Gartner 十大战略技术趋势,德勤 2020 技术趋势也将数字孪生作为今后的五大趋势之一12,随着智能制造的深入推进,数字孪
11、生将作为一种通用技术深刻影响未来制造模式的发展。1.2数字孪生的发展历程数字孪生最初用于解决战斗机机体的维护问题,主要应用在军工及航空航天领域5,随后逐渐拓展到产品研发、装备制造、运维管理13-14等诸多场景之中。主要经历了以下 4 个发展阶段:1)1960 年21 世纪初,以 CAD 建模、AN-SYS 为代表的有限元技术兴起、CAE 企业适应计算机技术的发展、传统系统工程等预先技术的准备为主。PLM、仿真等工业软件为数字孪生的诞生提供了技术储备。2)2003 年2010 年,数字孪生概念的产生及其建模仿真技术路线的发布,出现了仿真驱动的设计、基于模型的系统工程(MBSE)等先进设计范式15
12、。这是数字孪生的概念产生期。3)2011 年2019 年,NASA 与美空军、西门子、GE 等航空航天及工业巨头相继开始初步应用数字孪生技术、佐治亚理工提出数字孪生城市、ISO/TC,IEEESA 等机构开始成立数字孪生相关工1250机械科学与技术第42卷http:/ 年至今,NSF 赞助全美首次智慧城市数字孪生体融合研究会、SysML2.0 由需求阶段转入研发阶段、ISO23247 面向制造的数字孪生体框架发布,数字孪生技术的开发与其他使能技术深度融合,使得其应用领域迅速扩展17。工业互联网在多行业的应用普及,为数字孪生技术应用范围的拓展提供了保障。这是数字孪生的蓬勃发展期。从数字孪生的发展
13、过程可以看到,建模仿真、数据采集传输与处理、虚实交互及数据安全性技术是推动数字孪生在工程制造领域发展与应用的重要手段,而要实现数字孪生在制造领域的高速发展离不开物联网、大数据、云计算等信息技术的支持与融合。2 数据来源及研究方法 2.1数据来源本文以国内外智能制造领域数字孪生技术研究的相关文献为研究对象,数据来源于 WebofScience(WoS)核心合集和中国知网(CNKI)核心数据库。以数字孪生、智能制造、先进制造技术为主题进行模 糊 匹 配 检 索,检 索 时 间 截 止 到 2021 年 7 月28 日。为了最大限度地涵盖智能制造领域数字孪生技术的研究状况,考虑到数字孪生概念的正式提
14、出时间为 2011 年,因此将检索时间范围设置为2011 年2021 年。同时,为排除与主题无关文献的干扰,将检索文献中的新闻报道、会议通知、书评、重复文献等数据进行筛选和剔除,最终得到有效实验数据集。数据具体筛选情况如表 1 所示。表 1 数据来源Tab.1Datasources名称英文检索内容中文检索内容数据库类型WebofScience核心合集CNKI检索方式主题检索主题检索检索词汇digitaltwin、intelligentmanufacture、advancedmanufacturingtechnology、smartmanufacturing数字孪生、智能制造、先进制造技术时间跨
15、度2011年2021年2011年2021年文献类型article、review、letter期刊、学位论文、会议检索结果623篇296篇 2.2研究方法信息可视化促进了对引文数据的分析不再受限于引文数量,便于从海量数据中挖掘出潜在的运行机制及发展趋势。其中,陈超美基于 Java 语言开发的 Citespace 软件是当前科学计量领域广为采用的知识图谱绘制工具。它通过数据挖掘、科学测量和信息分析对特定领域的文献进行可视化处理,并采用多维结构知识图谱来揭示研究主题间的内在逻辑,进而探求该领域的知识结构、研究热点以及发展趋势18。本文采用定性分析与定量分析相结合的方法,既要通过定性分析对主要文献内容
16、进行梳理,探讨其在研究主题中的作用,又要通过定量分析,借助 Citespace 可视化工具绘制相关知识图谱,得到目前数字孪生技术在智能制造领域的研究热点及发展趋势等相关结论。3 文献特征可视化分析 3.1文献发文量分析文献数量随年份的变化是衡量某一学科领域发展态势的重要指标之一。发文数量可以反映该领域的研究热点,发文数量的变动可以预测该领域的发展趋势,能有效指引相关科研工作的探索与发展。根据前述检索方式得到的实验数据集,采用Origin2019b 软件对所有文献数据进行统计分析,并绘制其发文量分布图,如图 2 所示。其中,2021 年的现有数据还不能反映全年的发表情况。2014 2015 20
17、16 2017 2018 2019 2020 2021年份300350250200150100500发文量/篇中文发文量英文发文量总发文量图2智能制造领域数字孪生技术研究发文情况对比Fig.2Comparisonofpublisheddigitaltwinresearchinthefieldofintelligentmanufacturing第8期陈昭明,等:智能制造领域的数字孪生技术研究可视化知识图谱分析1251http:/ 2 来看,2014 年以前数字孪生技术在智能制造领域的研究基本可以忽略,主要原因在于,一方面,人工智能技术受限于当时的硬件设施及智能算法水平,抑制了智能制造领域的发展;
18、另一方面,虽然数字孪生的概念已经提出,而且单独关于智能制造技术的研究及数字孪生技术的研究已经在开展,但是将两者相结合的工程技术研究相对滞后以及文献出版发行的延迟性,导致数字孪生技术在制造领域的探索及应用的文献出现时间相对较晚。2010 年以来,世界各国为抢占制造领域的制高点,纷纷提出各自的应对策略,如美国“先进制造业领导力战略”、德国“国家工业战略 2030”、法国“未来工业计划”、日本“社会 5.0”、韩国“新增长动力战略”、,促使学术界对智能制造相关话题的关注度逐年增加3-7。加之数字孪生技术已经在制造领域各环节广泛开展的探索与实践,推动了相关研究文献在2014 年后开始爆发性出现。在总体
19、趋势上,英文年均发文量是中文年均发文量的 2 倍多,国外研究热度高于国内,研究体系也相对完善,这与西方国家关于数字孪生及智能制造的理论研究超前及先进发达的工业体系有关。国内的发文量在 2015 年以来也呈指数型增长,我国明确了智能制造是制造强国建设的主攻方向,这极大推动了对制造行业的深入研究,数字孪生以其在虚实交互共融方面的独特优势而逐渐在制造领域发挥作用。2020 年,全球遭受新冠疫情的影响,给相关研究工作带来一定程度的干扰,导致研究成果略有减少。可以预测,随着全球智能制造研究与实践的长足进步,我国“碳达峰、碳中和”行动的深入开展,以及中美博弈带来的国际制造环境的变革,数字孪生在智能制造领域
20、的研究将持续升温,成为实施智能制造的重要助推器,相关研究成果将呈持续上升趋势。3.2学科方向分析根据实验数据集的统计分析,数字孪生技术在智能制造领域所涉及的学科方向如图 3 所示,处于多学科方向相互交叉渗透的状态。其中,英文文献的主要学科方向中工程学科的研究成果最多,高达461 篇,其次为计算机科学方向的相关研究,发文量为 204 篇;中文文献的主要学科方向工业经济学科的论文数量最多,到达 70 篇,随后是控制工程学科方向的研究,为 42 篇。此外,数字孪生技术在智能制造领域的研究还涉及机械工程、航空宇航、信息通信、材料科学、环境科学与生态,表明当前数字孪生技术在智能制造领域的相关研究具有跨学
21、科、多方向交叉融合的特征。数字孪生技术的虚实感知交互、实时反馈特性将推动数字孪生在这些学科方向的快速发展及广泛应用。工业经济Engineering控制工程Computer science计算机Automationcontrol systems机械工程Operations researchmanagement science通信Materials science航空宇航Telecommunications工商管理Chemistry金属学及工艺Physics船舶工程Environmental sciences ecology信息技术Robotics5004004503503002502001501
22、00500发文量/篇中文英文图3主要学科方向分布图Fig.3Thedistributionofthecentraldisciplinarydirections进一步分析可知,在现有各学科研究成果中,主要集中在产品故障诊断与健康管理等后期服务环节,少量涉及制造车间的生产调度、能耗管理等制造过程,但与现实物理世界的应用还有一定差距。同时,对数字孪生的体系架构、模型构建方法及技术等方面的论述相对较少,在不同学科领域的应用发展也不平衡,对数字孪生的自身进化及自我成长等理论方面的研究还需持续关注。4 科研合作分析通过对作者及研究机构合作可视化分析,可以得到个体、局部、整体等 3 个层次的科研合作关系。知
23、识图谱网络中节点大小与对应的发文数量成正比,节点连线的粗细反映科研合作的强度,节点的颜色显示发文日期的顺序。在 citespace 中的参数设置情况如下:时间切片为 1 年,对象数据间的连接强度为 cosine 分析,节点阈值为每一时间切片中频次最高的 top50。4.1作者合作可视化分析N=在作者合作图谱中可以反映出不同作者在图谱中的重要程度及其相互连接关系,节点代表不同作者,节点间的连线反映合作关系,连线的粗细代表合作的亲疏程度,作者合作知识图谱如图 4 所示。由图 4 可知,国内外作者节点间相对分散但存在多条合作连线,表明国内外已形成多个团队在开展相关研究,且 2017 年以来研究团队明
24、显增多,但相互之间 的 合 作 程 度 还 相 对 较 弱。据 Price law(1252机械科学与技术第42卷http:/ Tao 等20为核心作者的研究团队发表英文文献8 篇,中文文献 10 篇,主要关注智能工厂、数字孪生车间等方面的技术问题21。Liu 等22发文 7 篇,提出了流程智能制造系统定制关键技术,以及自动化流水车间制造系统快速个性化设计方法,并用于中空玻璃智能制造。Helgers 等23和 Zobel-roos 等24发文 6 篇,重点探讨了药物制剂生产的先进过程控制和生命周期分析等方面的问题。刘检华等也开展了数字孪生车间运行状态的在线预测,数字孪生装配工艺设计的关键技术等
25、相关研究25。此外,王柏村等基于 HCPS 视角探讨了智能制造的发展演进和新一代智能制造的特征26。总之,以核心作者为代表的研究团队在智能制造领域开展了大量的数字孪生技术探索研究工作,而且目前该领域的研究人员也初具规模,但团队间的合作方式、合作内容等都还有待提高。a)英文文献的作者合作图谱b)中文文献的作者合作图谱图4作者合作知识图谱Fig.4Knowledgegraphofauthorcollaboration 4.2研究机构合作可视化分析在研究机构合作图谱中可以反映出各机构间开展合作研究的情况,如图 5所示。图中节点总数为150,边数为 132。从图中可探知目前至少有 150 家研究机构在
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