二、数字孪生的核心是基于工艺和管理知识的决策
对于数字孪生而言，在物理实体和数字虚体之间，横亘着两个关系：一个是自下而上的状态感知和数据采集，一个是自上而下的实时控制，但这些仍然只是看得见的关联关系，更为核心的是所建立的数字虚体或者数字孪生体应该具有与物理实体相对应的孪生效果，当然这种孪生效果不能仅仅是形似，而是为了神似，而神似的目的就是要能够支持基于所采集的数据状态信息进行分类、分析、推理、决策和预测。
数字孪生的核心是决策，而执行这个的是数字孪生闭环关系中的数字孪生体，其核心重点是建模分析和推理。如果只是强调三维可视化展示，其实是有点舍本逐末，不仅不符合数字孪生所追求的分析推理，更是与数字孪生体要对物理实体进行干预的要求相去甚远。也许在很多情况下面，真正起决定作用或者说发挥更重要作用的，对于显示的要求并不是那么高。从以决策为核心出发，基于实际执行状态的APS，其实也可以认为是一种数字孪生，其中涉及大量的模型和算法，并且是对生产进行预测分析与优化，但可能连显示都没有。其实我们以前做各种各样的CAE分析，也是强调试验验证和模型校验的，只是这个反复迭代的过程比较冗长，与当前所提的数字孪生所强调的实时性不同。但其实这方面的努力，我认为也都是抓住了数字孪生最核心的决策要求，也为当前数字孪生体的发展提供了基础支持，从某种角度来说，这种工作更加有意义。
数字孪生的核心是决策，包括分析、推理、预测等，至于结果的展示并不一定是可视化。但现在见到的一些宣称数字孪生的，包括产品的或者产线的，基本都比较强调可视化的运用，可视化是可以有的，但从内核功能来说并不是必须的。数字孪生强调的是虚实同步映射，目前能做的大多体现为实向虚的映射，比如通过虚拟的产线模型反映实际产线的实际运行状态，但这个其实只是展示而已。数字孪生最重要的是分析推理及其之后对物理实体的干预，说的是内在相似而不是简单的外表。从这个角度来说，目前实向虚的技术和案例已经较多，但虚向实的优化干预仍需进一步努力。
（1）数字孪生体现了工艺知识的沉淀，能够有效的提升核心工艺能力
工艺是与产品质量和生产效率直接相关的专门知识，任何一个企业即使是在手工管理模式下，也应该是非常重视工艺的，所以我们在开展智能制造、工业互联网等方面的技术研究和探索应用的时候，工艺都是重要的目标服务对象。
其实很久以前，工业过程建模与仿真，这是大家耳熟能详的一个技术方向，也是一个范围很广的技术方向。但我感觉数字孪生，与之前的工业过程建模与仿真还是不一样的。传统的工艺过程建模与仿真，可能更多是脱离于实体的一种孤立的运行，而数字孪生是一种与实体双向连接的运行？如果简单来理解，可以理解成一个是在线，一个是离线。数字孪生更偏重于动态的在线。
但不管怎么样，数字孪生或者说为了实现数字孪生的第一步就是建模。我们需要进行建模。当前工业互联网技术的发展，为我们从实体上面来获取各种各样的实时状态提供了手段，也为建模及其应用提供了扩展空间。但这些工业互联网等都不是最主要的，只是外围支撑的手段而已，最主要的还是怎么使得这个模型能够表达的真实。在仿真领域，很久以前有一句话是这么说的，做虚拟仿真切忌“虚而不拟，仿而不真”，其实就是说的这个模型是否准确？是否能够反映实际？其实美国长期以来，从上个世纪五六十年代开始，就一直在国防先进制造等计划中持续的支持和发展建模与仿真。可能刚开始有些人觉得这方面比较虚，但是这个方面其实是对工艺机理进行深入探究的代名词。不论是解决实际问题，还是推动技术发展，甚至相关工业CAE软件的发展，都是极其需要和重要的。
工艺的类型是多种多样的，相关的数字孪生模型，也是多种多样的，所涉及到和所综合的学科知识也是不一样的，这才是真正的专业知识的沉淀凝练。我们说的智能制造在很大程度上是体现为数字孪生的综合运用的。
比如对切削加工来说，可以基于工艺推理模型，对工件的加工质量进行实时的评判，并能够根据决策分析结果，对相关的工艺参数进行及时有效的调整，这样就具有一种自适应的味道。
比如，笔者在针对某企业薄壁件加工变形控制方面的研究中，就综合运用了内部应力场重构控制、切削工艺建模与仿真分析、弱刚度变形补偿等措施，虽然是针对具体的零件来开展的，虽然里面也具有很多的经验的成分，当然也是融合了一些数字化定量的技术研究，但对于笔者来说，后续应该将这个过程进行沉淀，沉淀成一个分析推理的模板，后续只要按照这个步骤来做，任何薄壁零件的加工变形控制问题都可以得到解决或者一定程度的解决，这也是数字孪生的一种体现。
比如，笔者在针对另外一个项目中，针对某个复杂零件加工过程的精度保证问题，采取了自适应加工补偿的方式。也就是说，对每一次走刀之后的加工型面进行测量并进行曲面重构，同时与理想的型面进行比较分析，找出偏差进行补偿，调整刀位轨迹并生成数控程序，可以有效的提高加工精度。这个过程里面所开发的分析软件，其实也是一种数字孪生。
我们国家提出要建设百万工业APP，其实我感觉，拿出来一半来做工艺的数字孪生特点的工业APP，我感觉分量都嫌低。工艺数字孪生是夯实和提升我们制造实力的根本，从做大转向做强的必然途径。
（2）数字孪生体现了管理经验的知识沉淀，能够有效的提升智能管控水平
制造执行过程管控需要根据不同的企业类型及其生产特点，需要贯彻和综合不同的先进管理思想。但是一般来说这些管理思想，比如精益思想，很多企业甚至很多专家，还认为这只是一种指导性的方法论而已，从中理出来一些原则或者说是方法手段，对生产过程当中的某一点、某个业务进行实施应用。我认为这么理解是带有一定的片面性的，实际上来说也有感觉，这些先进管理思想，在实际当中的运用，更多的是一种割裂性的碎片化的实践。我认为，如果你做了或实施应用了一个制造执行系统，这个制造执行系统如果不体现先进的管理思想，那相当于这个制造执行系统，笔者认为，就是一个没有灵魂的系统。一般来说能解决问题简直就是个奇迹啊。
因此我们应该将各种先进的管理思想，把它细化落实或者凝炼成管理经验与知识，并且系统化而不是孤立的体现在生产管理当中，尤其是智能管控方面。这些经验和知识的沉淀或者说物化或者更明确的进行软件化，其实也是相当于建立了内部有机关联的决策模型。而这种决策模型，本质上来说，其实是制造执行过程的数字孪生，或者某个侧面指标或目标的数字孪生。
比如我们可以建立面向产线或者车间的排产调度模型，在这个里面体现TOC等思想，当然体现的不仅仅是TOC，还有很多其他的先进的排产调度思想。笔者一直也是从事APS技术研究与系统开发和实施应用的，在这个过程当中，也深深的感觉到，见到一个约束就进行处理，其实还是挺被动的，也不利于系统的发展。所以自己一直在揣摩，如果能够将一些先进的管理经验知识和管理思想，融合到APS当中，也许可以达到一种事半功倍的效果，应该是APS将来的一个重要的发展趋势。
比如在制造执行过程当中我们可以建立前后工序之间的精度链条模型，根据前道序的加工精度实现，等下一道工序基准的调整，这种分析，我认为就是数字孪生的一种体现，整个生产过程具有自组织的味道。这既是管理的思想，也是工艺的思想，相当于是一种融合。