[发明专利]一种工业领域人的数字孪生服务方法和系统

说明书

本发明的实施例公开一种工业领域人的数字孪生服务方法和系统，所述方法包括S1、感知并收集工业系统中人的数据；S2、根据所述人的数据分析数据抽象工业系统中人的行为，基于数据抽象工业系统中人的行为，建立能持续更新的认知模型，构建关于人的能演进的数字孪生体；S3、根据所述认知模型输出对工业系统进行预测，进而在非实时、准实时和实时场景中进行优化工业系统中人的服务。该方法充分考虑了人的行为具有自学习、自适应、自成长性，同时也具有不稳定性，通过提供数字孪生服务，能够在工业领域更准确的发挥人的作用、提升人的价值。

技术领域

本发明涉及工业领域。更具体地，涉及一种工业领域人的数字孪生服务方法、系统、存储介质和计算机设备。

背景技术

数字孪生是工业4.0的重要使能技术，全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner连续两年(2016年和2017年)将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。当前，工业领域比较重要的数字孪生服务包括产品的数字孪生、设备的数字孪生等。以“陶飞,等.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,v.24；No.237(01):4-21”的研究为例，其将数字孪生定义为“以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力”。其中，“物理实体是客观存在的，它通常由各种功能子系统(如控制子系统、动力子系统、执行子系统等)组成，并通过子系统间的协作完成特定任务。各种传感器部署在物理实体上，实时监测其环境数据和运行状态”。

当前，工业领域的数字孪生缺乏人的数字孪生。人是工业领域“人、机、料、法、环”五要素中的重要要素，如果缺乏对人的行为的感知、模拟、分析和优化，难以更好地运用好产品的数字孪生、设备的数字孪生。和产品和设备等物理实体相比，人的行为具有自学习、自适应、自成长性，同时也具有不稳定性，需要工业领域人的数字孪生服务专门考虑。

目前，医疗和脑科学领域有考虑人的数字孪生。医疗领域考虑人的数字孪生可以通过医疗检测、扫描仪器、可穿戴设备来复制，希望能够更好地管理人的健康；脑科学领域考虑通过脑电等获取并重构人的大脑的思考方式、运动感知功能，希望能够帮助治疗脑部疾病患者。但是并未针对工业领域人的行为特点，提出关于人的数字孪生的服务方法。

目前，处于实审状态的相关专利“刘庭煜,等.一种车间人员数字孪生体模型快速构建方法:中国,201810971654.7[P].2018-08-24”主要考虑的是通过视频获取物理车间人的位置信息至于虚拟车间中，数据维度单一，服务能力较为有限。

发明内容

有鉴于此，为了解决工业领域借助人的自学习、自适应、自成长优势，避免人的不稳定性劣势，更好地发挥人的作用的问题。

本发明的第一个实施例提供一种工业领域人的数字孪生服务方法，包括

S1、感知并收集工业系统中人的数据；

S2、根据所述人的数据分析数据抽象工业系统中人的行为，基于数据抽象工业系统中人的行为，建立能持续更新的认知模型，构建关于人的可演进数字孪生体；

S3、根据所述认知模型输出对工业系统进行预测，进而在非实时、准实时和实时场景中进行优化工业系统中人的服务。

在一个具体实施例中，所述S1包括

S11、通过信息录入、系统集成、移动终端和可穿戴设备感知并收集人的基本数据、所在组织数据、所处流程数据、所在专业数据、所用工具数据、产出产品或服务数据以及资质、绩效或成果数据；感知、收集分配给人的所有任务的上下文数据以及相应地人完成该项任务的过程数据和结果数据；

S12、将上述各项数据进行汇总、存储和管理。