尽管装备制造企业数字化转型得到广泛关注，但是对数字化转型认识、数字化转型机理，以及数字化转型应用支撑方面的研究和实践还不充分。本文主要结合装备制造企业需要，分析企业数字化转型的特点，提出装备制造企业转型数字化能力体系及其应用支撑平台框架，为装备制造企业数字化转型提供探索。

１.１企业数字化转型概念

企业数字化转型是从以物理空间为运行载体的企业运作模式向以物理空间与数字空间相融合为载体（即物理与数字空间融合载体）的数字化运作模式转变，基于物理与数字空间融合载体构建企业运行基本劳动力、物资、资金和信息要素，形成产品数字化研制、数字化科研生产管理和数字化企业经营管理等关键支撑体系，实现市场敏捷响应、生产精准有序和管理稳定高效的企业运行状态。

图1 装备制造企业的数字化转型运行模式

装备制造企业的数字化转型运行模式如图1所 示。传统的企业物理空间依然有效运作，而在企业数字空间将以数据和模型为基础，围绕产品数字化、产品工程管理活动数字化、科研生产管理活动数字化及经营管理活动数字化等关键过程和活动的数字化，在企业数字空间建立支持产品规划论证、研发设计、生产制造、试验测试、服务保障，以及企业科研生产管理和经营管理活动的数字化运行环境。并逐步将企业运行的劳动力、资产、环境和资金等要素数字化，形成员工数字化、资产数字化、环境数字化、标准数字化和制度数字化等关键数字化要素，最终全面建立数字化企业生态。文献提出的流程与标准、模型与数据、工具链，以及人才队伍组成的数字化工程生态将是企业数字空间中产品工程的重要部分。

１.2 企业数字化转型能力支撑框架

依据对企业数字化转型的理解，可以认为企业数字化转型就是重构企业业务运行基座和运行框架，建立适应企业数字化运作模式的运行要素，实现其模型化表达，构建其数字连续性能力体系。企业数字化转型能力支撑框架如图2所示。在企业数字化转型能力框架中包括对象数字化能力、企业数字连续性能力，在两大能力基础上，构建数据与模型驱动的企业数字化运营体系，支撑企业关键业务场景的运行，实现企业的数字化转型。

图2 企业数字化转型能力支撑框架

1.2.1 企业运行关键要素对象的数字化

企业运行关键要素对象的数字化就是利用软件定义对象，装备制造企业运行关键要素对象的数字化如图3所示。图3中，ＤＭ、ＤＳ、ＤＴ 分别为数字模型（ＤＭ） 、数字镜像（ＤＳ）和数字孪生（ＤＴ） 。

图3 装备制造企业运行关键要素对象的数字化

企业运行关键要素对象包括产品、过程、企业和产业链四类。其中，文献指出产品数字化和过程数字化是数字化工程生态的关键。产品数字化是通过产品建模、模型管理（覆盖产品全生命周期ＲＦＬＰＰＭＳ，即产品的需求（ Ｒ） 、功能（ Ｆ） 、逻辑（Ｌ） 、物理（ Ｐ ） 、工艺（ Ｐ） 、制造（Ｍ）及服务（Ｓ） ）和数据关联与优化等手段，实现产品总体、分系统和单机等产品对象的模型化，形成符合产品工程需要的不同视角的产品模型，以支持模型驱动的产品创新研制。过程数字化采用活动建模、流程管理和流程优化技术，实现贯穿产品体系论证、产品设计、产品加工和交付运维等全生命周期技术活动的数字化，涵盖企业经营管理活动和科研生产管理活动的数字化，支持流程驱动的柔性过程管理。 

企业数字化则通过企业要素建模、建立数字化组织机构管控、供应链管控和企业经营决策模型等关键经营管控模型，实现企业运行优化，支持基于数据驱动的企业数字化运营。产业链数字化则通过产业伙伴建模、产业链定义和模型优化，支持价值驱动的数字化产业链构建。

关于对象的数字化能力水平，文献给出数字模型（ ＤＭ） 、数字镜像（ ＤＳ）和数字孪生（ ＤＴ） 三个层次，本文将产品、过程、企业和产业链的数字化分别区分为 ＤＭ、ＤＳ 和 ＤＴ 三个层级。其中，数字模型（ ＤＭ）仅建立物理对象的数字化描述和表达，物理对象和数字模型的信息交互为手工方式；数字镜像（ＤＳ）在数字模型基础上实现了模型从物理对象自动获取数据，但是无法将信息反馈到物理对象；数字孪生（ＤＴ）则在数字镜像基础上，与物理对象实现双向自动化信息交互，达到虚实融合的一体化真实逼近。

1.2.2 企业数字化运行的数字连续性

数字连续性是基于文件连续体理论提出的，旨在解决文件连续体框架内的信息保管和利用能力问题，即数字连续性主要提供信息长久保存和在信息持续运动中的信息管理能力。

图4 业务与数据连续性示意图

本文所指的企业数字连续性是指在数据驱动模式下，企业业务人员、企业部门、外部单位和外部伙伴在任何时候均可及时获取、使用一致版本的企业相关数据与模型，快速开展企业产品创新、价值创造和提质增效等活动的能力。企业数字连续性包括业务连续性、数据连续性和技术连续性。其中，业务与数据连续性示意图如图4所示。图 ４ 中，ＥＢＯＭ 为工程设计物料清单 （ ＥＢＯＭ ） ，ＰＢＯＭ 为工艺规划物料清单（ＰＢＯＭ） 。业务连续性、数据连续性和技术连续性描述如下。

１）业务连续性

业务连续性指数据与模型驱动的产品研制、科研管控和经营管理业务高效运行，保证业务人员在“无感方式”下方便获取信息并处理业务，业务连续性分为产品工程研制业务连续性、科研生产管控连续性和经营管理业务连续性三类。其中，产品工程研制业务连续性指产品研发、设计、生产和交付等各业务环节基于可信、权威数据源，实现模型驱动的设计研发、生产制造和产品交付。科研生产管控连续性指企业围绕科研生产项目全要素管理要求，实时或准实时从工程产品研发系统、试验系统和生产系统获取数据，快速准确把控产品研制的计划、质量、风险及经费状态，实现产品研制全级次、全过程精细化实时管控。经营管理业务连续性指在企业经营管理过程中将人、财、物等经营要素与产品和管控打通，实现从用户需求、产品生产和产品交付等业务环节及时获取工程、管理数据，保证企业价值主线的各业务环节有序运行。

２）数据连续性

数据连续性围绕企业创新链、价值链及资产链等多链数据的融合，形成企业全集数据的贯通能力，通过数据连续性实现企业全集数据的管理和贯通。

在产品创新链维度形成覆盖产品需求（Ｒ） 、功能（Ｆ） 、逻辑（Ｌ） 、物理（ Ｐ ）和工艺（ Ｐ ）设计的产品数据连续性。

在企业价值链维度实现产品订单、生产计划、材料与供应、生产制造（Ｍ） 、交付和服务保障（ Ｓ）数据的连续性。

在资产链维度实现企业资产的设计、构建、运营与维护等关键数据管理，保障企业级数据全链的连续、稳定、可靠、可信数据管理与使用，形成覆盖企业现有应用及未来创新应用的企业级数据“基座” 。

３）技术连续性

技术连续性解决企业多元技术与既有数字资产的融合与共享，为企业信息化设施和资产复用提供技术保障。企业数字化转型是在大量现有信息化应用成果和经验基础上向数字化、网络化及智能化高阶形态发展的过程，需要解决大量异构、多元数字资产和成果的复用性。技术连续性充分利用新一代信息化技术，建立开放、可扩展的技术协同能力。技术连续性包括架构及技术能力要求、业务及运行标准规范要求。其 中，架构及技术能力要求包括企业架构规范、技术选型规范、技术接口规范、工具及产品选型规范等要求，通过架构、技术、接口以及相应的管理规范要求，实现异构技术产品、异构技术应用的继承、集成、融合和协同，保障系统具有良好的开放性和可持续发展能力。

为支持企业数字能力体系的落地，本文提出企业数字化转型应用支撑平台架构，如图 ５ 所示。企业数字化转型应用支撑平台架构设置基础设施及数字化应用基础、企业级业务建模与集成应用平台、企业级数据与模型管理服务、企业业务领域应用服务和个性化工程与管理应用门户 ５ 层结构。图 ５ 中，ＨＰＣ 为高性能计算机机群，ＣＡＸ 为 ＣＡＤ、ＣＡＭ 和 ＣＡＥ 等技术的总称，ＥＤＡ 为电子设计自动化。

图5 企业数字化转型应用支撑平台架构

基础设施及数字化应用基础包括4类基础条件保障，即网络环境、设备与设施、基础数据和应用软件及系统。

企业级业务建模与集成应用平台基于开放性集成技术与集成框架，提供企业建模系统、产品建模系统、过程建模系统、对象可视化系统、异构应用适配与接口、各类标准规范适配器及低代码开发系统等，是实现产品数字化定义、过程数字化定义、企业数字化定义和产业链数字化定义的关键组成部分。其中对象的数字化定义可参考文献采用的元数据、数据和模型三要素结合方式来实现。

企业级数据与模型管理服务包括：1） 元数据、主数据管理服务；2）企业级全集数据（盖产品、企业和过程等，如计划数据、质量数据、人员数据及供应链数据等）和模型（如需求模型、功能模型、产品模型和制造模型等）服务；3）对外提供的数据和模型服务接口，即数据连续性管理服务（如数据技术状态管理、跨模型关联、跨模型查询和跨模型追溯等服务） 。

企业业务领域应用服务包括三类主要服务，一类是产品全生命周期业务服务（包括数据驱动的设计仿真、模型驱动的生产制造、模型驱动的试验验证和虚实融合的交付保障服务） ；另一类是数据驱动的企业生产管控与经营管理应用服务（如项目管理、质量管理、资产管理、供应链管理、资源管理和风险管理等） ；第三类是基于流程与规则的企业级业务协同服务。

个性化工程与管理应用门户包括面向产品工程师的工作台和面向企业经营管理人员的驾驶舱两类，面向产品工程师的工作台为产品体系论证、结构设计、仿真分析、试验验证、生产制造及交付保障等专业业务人员提供服务；驾驶舱为企业经营管理人员提供服务。

2.2 产品数字化应用解决方案

利用模型化、特征化和参数化等技术手段，完成产品的数字产品定义。在产品设计阶段采用数字化产品定义（ＤＰＤ）和数字样机（ＤＭＵ）技术定义产品，最终形成产品数字模型（ＤＭ） 。数字模型（ ＤＭ）成为设计阶段产品的主要表现形态，且随着产品实物的发展，逐渐产生了数字镜像（ＤＳ）和数字孪生（ＤＴ） ，不同类型的产品数字化对象在产品全生命周期业务活动中通过与实物产品、外界测试设备和环境等客观条件发生信息交互，实现虚实融合的产品验证与运维。

基于企业数字化转型应用支撑平台，在文献提出的产品数字空间基础上，进一步考虑技术连续性、业务连续性和数据连续性支持能力，以及产品研制的跨地域、跨单位和跨法人主体联合研制条件下的客观需求，本文构建出图6所示的产品数字化应用解决方案。

图6 产品数字化应用解决方案

在图6所示方案中设计了基于云原生技术的软件引擎与应用运行环境、产品数据与模型管理体系、企业级产品数字化协同平台、产品全生命周期工具链，以及全生命周期业务应用与企业科研生产管理五层次方案框架。

产品数据与模型管理体系提供产品谱系管理、需求数据管理、架构数据管理、设计数据管理、工艺数据管理、生产数据管理、试验数据管理和仿真数据管理等各类数据的管理能力，以及体系模型、需求模型、功能模型、产品模型、工艺模型、制造模型和交付模型等一系列产品模型的管理能力。

企业级产品数字化协同平台是支撑跨单位、跨地域产品研制模式下的关键软件功能，为工程总体、系统总体、分系统、单机以及部／ 组件的数字化研制提供自上而下的模型要求以及自下而上的模型交付。数字化协同平台主要提供四类关键功能：一是产品数字样机与产品模型管理，提供从产品视角维护产品的功能、性能数字样机及其样机成熟度管理，如航天产品功能样机、性能样机以及航空飞机数字样机管理；二是跨专业、跨领域及跨单位协同管理，提供结构、流 体、热学、电磁、光学和声学等多学科设计协同，总体和分系统单位研制协同，设计与制造业务协同等，实现数据和模型驱动的多层次业务协同；三是工具和数据集成管理，实现平台与各类体系论证、研发设计、生产制造、试验验证和运维保障全工具链，以及企业经营管理和科研生产管理应用软件的集成；四是产品级主数据和元数据管理，建立产品级的共性数据基础，为产品范围内的工程研制和科研生产管理提供保障。

2.3 产品数字化研制模式

基于文献中载人航天器研制的系统设计闭环验证、产品设计闭环验证和实做产品闭环验证三大闭环验证，以及文献中深空探测系统工程的总体小闭环验证、系统大闭环集成、数字实物虚实闭环管理和数字主线闭环管理四大闭环管理，建立在产品数字化解决方案支持下形成的产品数字化研制模式，其示意图如图7所示。

图7 产品数字化研制模式示意图

在数字化研制模式下，以数据和模型为基础，产品研制形成围绕数据域、业务域和过程域为典型运行框架的数字化运行模式。数据域覆盖产品工程相关模型和企业人员、计划、质量、成本、风险、合同、资产、供应和物资等管理模型。业务域覆盖产品的系统设计、产品设计、生产制造、测试验证和运维保障等业务，以及管理相关的市场需求、产品订单、项目管控、供应链管控、质量管控、风险管控、成本管控以及人员管控等关键业务。过程域覆盖与产品研制紧密相关的基于数字模型的系统设计闭环、基于数字镜像的产品设计闭环、基于数字孪生的实做产品闭环，以及管理与工程融合的管控过程，通过过程域的驱动形成装备研制灵活高效的“领域内”和“跨领域”快速迭代和数字化闭环验证，保证产品方案、产品设计和产品制造的一次成功，以及数据驱动的科研生产精细化管控，支撑数字化设计、数字化验证、数字化交付和虚实融合运维的新形态。

产品数字化研制新模式的主要特点表现为以下几点。

１）以产品全品类数据和模型为基础。 产品研制在数字空间建立产品体系模型、需求模型、功能模型、产品模型、工艺模型、制造模型、装配模型、总装模型、试验模型和交付模型等全集模型，形成核心的产品数字化资产，构建数字化研制模式主线，支撑模型驱动的数字化产品研制。

２）加速产品领域内和跨领域循环验证。 以产品数据域的各类数据和模型为基础，通过数字化技术利用，支撑研制领域的“研制活动—产品数据—产品数字验证”的快速迭代。同时加速跨领域、跨学科的设计迭代。如在体系论证阶段，可通过体系模型快速实现体系仿真，完成体系论证。在系统设计环节可实现体系仿真验证、系统仿真验证和专业仿真验证的跨领域验证，快速形成产品的系统设计方案。最终根据产品特点建立快速数字化验证模式，完成基于数字模型的系统设计闭环验证、基于数字镜像的产品设计闭环验证和基于数字孪生的实做产品闭环验证。

３）提供实物产品与数字产品的交付能力。 产品研制全生命周期表现为实物产品和数字产品协同发展，产品设计初期以产品数据和模型为主，后期逐渐通过工艺制造环节过渡到实物和数字产品并行，交付环节可以根据用户需要，在交付实物产品基础上，快速形成用户所需的产品电子履历和数字产品的交付模型，构成数字产品交付能力。

４）支撑工程研制和科研生产一体化管控。 产品研制可以实时接受企业经营管理的指标和约束（如企业对产品的人员、计划、成本、质量、经费等约束和要求） ，同时企业经营管理也可以实时从产品模型和全生命周期过程获取产品相关的计划进度信息、风险信息和质量信息等，实现产品工程研制和科研生产管控的融合，形成数据驱动的一体化科研生产管控。