南京机电系统工程项目，中航工业机电系统，甘肃建投一安机电安装工程公司内蒙古项目部。
引入基于模型的系统工程（MBSE）方法论，逐步开展整机级、系统级、子系统级、部件级的系统工程迭代，提高航空产品研制周期早期阶段的方案设计能力，促进航空产品研制模式的创新，成为南京机电实现“弯道超车”，达到航空机载领域国际领先水平的重要途径。
1、机电工程项目管理。
2、机电工程技术。
3、机电工程项目管理案例。
4、建造师职业道德与执业行为管理。
5、机电工程法律法规与标准规范。
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从2017年和2019年Gartner将数字孪生（Digital Twin）作为十大战略性技术发布以来，数字孪生正在从虚拟产品生命周期管理、工业物联网专业技术，发展为企业数字化的核心通用技术。作为企业数字化通用技术，数字孪生为企业的运营创新、产品与服务创新、商业模式创新、管理创新带来了新的机会，本文结合PLM、工业互联网及企业领域数字孪生技术的发展演进探讨如何规划和实施企业数字孪生战略。
数字孪生的技术演进：从虚拟产品技术到数字化战略技术
2021年上海车展特斯拉车主维权事件中，特斯拉分别向市场监管部门、维权的张女士发送了整理为Excel表格的48页6697组后台服务器数据，详细记录了车主在事故前30分钟的车辆状况和驾驶动作。
特斯拉的用户不仅可以通过特斯拉的数字孪生追溯设备的过去和当前使用状况，还可以发现，在使用过程中，特斯拉 汽车 的功能似乎越来越智能，特斯拉 汽车 似乎会越来越懂你。特斯拉通过数字孪生给用户提供了一种“持续智能”，可以持续适配用户、持续优化。特斯拉通过这种服务，每年可以从每辆特斯拉获得超过1200美元的收入。
要构建类似特斯拉这样的数字化产品、服务和商业模式，首先需要理解数字孪生技术的由来、发展及持续演进。数字孪生迄今经历了三个演进阶段：
1、虚拟产品管理发展阶段
2003年迈克尔·格里夫斯（Michael Greives）第一次提出将数字孪生（Digital Twin） 作为PLM的一个概念模型，将虚拟产品纳入PLM的管理范畴，重新定义了PLM。到2011年NASA将“数字孪生”（Digital Twin）列入美国航空航天发展规划，这个阶段是数字孪生的概念形成阶段。这个阶段数字孪生主要被定位为下一代PLM系统的“虚拟完美模型”（Virtually perfect Model）。
2、工业互联网发展阶段
2011年以来，GE公司发布雄心勃勃的工业互联网计划，随后，在GE和西门子、PTC等公司的倡导和支持下，数字孪生作为工业互联网的核心技术得到了前所未有的重视，这个阶段，无论是GE、PTC还是西门子，都不仅将数字孪生用于CAD、CAE、PLM等虚拟产品系统工程，还在设备（APM）、过程控制、网络等工业互联网各个领域以数字孪生和数字主线作为核心技术支持，各个厂商分别发布了设备、网络、过程、产品、生产、运营等不同应用场景数以百万计的数字孪生体。数字孪生通过工业互联网的发展进入到商用阶段，不过迄今大约只有1%的企业资产应用了数字孪生技术。
3、数字化战略技术发展阶段
2017年Gartner将数字孪生列入10大战略技术趋势，数字孪生从工业互联网的核心技术进一步发展为基于物联网的智慧城市和企业数字化的核心战略技术。数字孪生作为战略技术，从复杂系统工程（iMBSE）和工业互联网等特定领域发展为智慧城市和企业的数字化基础设施。Gartner数字孪生分为离散数字孪生、组合数字孪生、组织数字孪生三个基本类型。产品数字孪生也好，设备数字孪生也好，实际都是一种离散的数字体，这样的数字孪生的作用是局部的，Gartner的建议实际是将这种离散的数字孪生能力“组装”起来，打造具备特定的业务模式和运营模式的组织数字孪生（DTO），让企业具备数字孪生的持续智能能力。这样，数字孪生就成为企业数字化的一种核心战略技术。
数字孪生实施路线：从离散可视、数据驱动到持续智能
数字孪生的概念虽然出现已久，但是在企业数字化转型中的应用还刚刚开始，即使引入数字孪生的企业也还处于试点和 探索 阶段。但是在未来一年内，65%的大型企业都表示会投入启动数字孪生项目。未来两到三年，是企业数字孪生建设的战略机遇期，有的放矢的拟定数字孪生战略，无疑将获得先行优势。
目前推行数字孪生的制造企业，基本有两条战略实施路线，一条是从产品数字孪生开始，基于产品数字孪生，实现虚拟样机、虚拟仿真，缩短产品研发周期，降低产品研发成本。典型代表是中车集团如中车株机；一条是设备和车间数字孪生开始，基于设备和车间数字孪生，实现透明化的装备生产、运维和服务。典型代表是树根互联参与的三一重工8号工厂；
从企业战略发展角度，为了实现通过数字孪生构建未来的竞争优势，企业的数字孪生的战略可以按照四个步骤展开：
1、第一阶段：实现离散数字孪生的连接与可见
离散数字孪生,是实现设备、人员等单一的资源数据连接和数据可视以实现资源优化的单一数字孪生体。这一阶段，基于边缘网络技术、设备及资源管理系统，通过选定的设备、流程、系统的数字化连接和数据采集、数字化标识、数字化监测，实现数字化设备、流程和系统的诊断、描述性分析和预测；目前在不少企业推行的RPA（流程机器人）其实也是一种离散数字孪生的应用。设备的离散数字孪生未来将主要通过设备供应商提供；流程的离散数字孪生主要通过应用软件服务商提供；
2、第二阶段：实现复合数字孪生的互联与数据驱动
复合数字孪生是基于内部离散数字孪生和外部数据资源复合而成的数字孪生体，如一条产线，一个端到端的服务线。数字孪生的复合过程不是简单的数据互通，包括基于 历史 数据的机器学习和模型训练、基于实时数据的模型实时运行和监测。所以复合数字孪生的能力是需要通过一个包括AI和大数据能力在内的物联网平台实现的。符合数字孪生一般通过企业个性化定制实现。
3、第三阶段：实现企业数字孪生的数据驱动与持续智能
企业数字孪生（DTO）重点是面向企业全流程，通过数据孪生监测和驱动的业务运行，形成一种可以持续自动采集、自动分析、自主执行、自主决策的数据驱动闭环。在2020年的战略技术趋势预测中，Gartner提出了一个“持续智能”的新概念刚好可以解释企业数字孪生的价值。持续智能指的是基于数字化在线平台实时获取数据流，实时进行情景分析并给出响应方案，实现决策与运营的一体化。企业数字孪生的的建设是一个系统工程，基本的建设内容包括全价值链的数据获取、模型构建、数据监测及支持持续智能的数据与分析平台建设。这种需求很多企业都是存在的，不过大多数企业因为不了解企业数字孪生的概念，可能将这个项目简单等同于大数据中心。
4、第四阶段：实现数字孪生的生态服务与价值共生
将产业上下游的数字孪生组织集合起来，就成为以链主为核心的产业数字孪生，如 汽车 制造商上下游数字孪生体集合起来就可以构成一个包括消费者、供应商、4S店及 社会 服务资源在内的 汽车 产业数字孪生。产业数字孪生将改变传统的产业协同关系，衍生出全新的基于数据和智能的生他服务和价值共生模式。个性化订制、网络化协同最终将体现在客户参与数字孪生、生态伙伴共享产业数字孪生的价值。
数字孪生的创新策略：模型驱动、架构引领， 探索 中前进
从离散数字孪生，复合数字孪生到企业数字孪生、生态数字孪生，数字孪生在企业的应用深度不断加深、实施的复杂性和应用的难度也会逐级加大。在实施的过程中必然面临不确定的风险，在行业内实际还缺少行之有效的数字孪生实施方法。
在复杂系统工程领域，有基于模型的系统工程方法（iMBSE）对产品定义、领域建模与仿真给出了方法论指导；
在虚实融合的数字化方法论层面，德国工业40参考架构、中美工业互联网参考架构也已经发表了发表了相关的架构框架。
但是在企业数字孪生领域，在面向企业运营和流程优化领域，原有的BPM（业务流程管理）的方法论已经不能支持模型驱动、虚实融合的数字化业务模式和运营模式创新需求，企业需要新的业务和运用模式优化方法论。
作者：金蝶软件（中国）有限公司
组稿：李艾离
本文内容仅代表作者观点，不构成购买或投资建议。
都闪开，这题我会。
我在汽车行业踩过的坑，或许比你走过的路都长。先交代下背景，汽车科班出身，本科东北某985汽车学院学习，在汽车圈内说是根红苗正一点都不为过，那校友海了去了。那时候去隔壁学校打球，说你是汽车学院的，妹子都是托着下巴仰望。本科毕业的时候，招聘季简直就是各大车企花式抢人，当时的起步薪资非常不错，学计算机 ，金融的也都想进车企。当时学校里有各种班，大众班，丰田班啥的，毕业大多会选择合资，因为销量好钱多。
我当时毕业的时候，本来想着工作，但又觉得学历高点总归是好的，签了工作后然后考得研究生。硕士阶段主要研究排放，那时候排放很火的，智能网联根本不算啥，听都没听过。硕士期间主要是搞测试，搭台架操作Horiba排放仪，油耗仪，都不在话下。仿真软件AVL 全家桶也有所涉猎。
硕士毕业那时候郭嘉4万亿砸下来没几年，工作还是一如既往的好找，当时南北大众，上海通用基本是大家的首选，不过那时候互联网开始发力，学计算机的不那么愿意去车企，当然南北大众的待遇还是完胜中小规模的IT企业。然而，当年自己比较年轻，再加上有点情怀，受学校老教授感染，当时老教授对南北大众嗤之以鼻，极力建议我们毕业生去自主搞技术，然后我就去了某汽技术中心。那时候正赶上排放升级，再加上我之前有一些底子，就被分配去做整车排放测试，就这样先搞了四个月测试工作，其实也没啥技术含量，更多的时间是在调试与维护设备。也就是这段时间让我明白汽车行业没有所谓的超级英雄，更多的是团体作战，大多数都是螺丝钉。然后，当时有一个发动机研发攻关项目缺人，就把我这半吊子给抽调过去。当时还是很开心的，发动机是汽车的心脏，能正向参与研发还是很欣慰的，另外技术中心领导就是发动机出身。当时主要参与燃烧室，供油系统及标定相关开发工作。起初主要负责仿真工作，三维建模，画网格，啃各种模型(湍流，喷雾，蒸发，燃烧，排放)，试制以后又从事标定相关工作，现在依稀只记得调最佳点火提前角，扫MAP图了。测试过程中，会出现各种问题，出了任何机械相关问题都需要自己处理。换火花塞，喷油器，活塞环啥的都是自己弄。但是唯独ECU我们不敢碰，当时的ECU像宝物一样用一个盒子保护起来，从那时起我就觉得ECU不简单，大有可为。
后来，我就从事发动机及整车标定工作， 当然接触最多的就是INCA软件，刚开始主要是跟着前辈调调参数啥的。慢慢地觉得光调参不懂策略不行，然后就开始苦练内功，找了本电控开发的书籍看，才明白原来标定是V流程末端的一个环节，同时也逐渐意识到标定有点像程序员，都是吃青春饭的。
接下来，新能源浪潮来了，当时在国家补贴推动下，各大车企都在搞新能源汽车，当然有搞技术的，也有骗补的。而此时，发动机也在朝着电气化发展，正好部门有个混动的项目要上，我就踊跃参加，还记得确定架构方案时，把市面上混动的拓扑结构基本都研究了。现在还能记得丰田功率分流CHS，欧洲P0－P4，本田IMMD, Volt,以及上汽的混动拓扑结构。确定架构后，我争取到了控制策略的开发角色，其实我也只是负责两种模式下的策略，用的策略大多也是相对比较简单的基于， 不过后来项目被砍了，可能是由于投入成本太高，预计收益一般。被砍了之后，转而开发微混48V控制系统。也就是那个时候我开始接触功能安全，当然主要是和供应商学，因为刚开始我们连需求都提不出来。后来公司内部进行质量自审，我配合质量口的同事，对部门内部流程进行梳理，从此接触了质量，后来考了一个内审员证书，有一段时间也在纠结要不要走质量这条路，考16949证书，后来还是放弃了。
再后来，就是智能网联的浪潮了，因为我算是公司内部比较早接触功能安全的，就安排我做整车级功能安全，包括对供应商评审啥的我也会参与。当时智能车，新能源等初创公司被资本看好，各种融资，总之就是不差钱，经常接到猎头的电话，待遇翻倍没啥问题，但最终还是没跳。整车级的功能安全自然是离不开整车EEA架构的，慢慢地就客串成EEA架构设计师。
现在，主要负责整车EEA架构顶层设计，涉猎面包括但不限于EEA架构设计，Classic/Adaptive Autosar, SOA 架构落地设计，MBSE方法及工具链，功能安全，预期功能安全，信息安全，ASPICE, 及IATF 16949 当然，我说的只是涉猎，毕竟人的精力有限，不可能面面俱到。
当然，还有很多工作细节就不展开说了。
在“智睿思维基于模型的软件”（MBSES）中，你可以为一个模块增加拥有行为的时候，增加一个活动元素。也可以直接在一个包中增加一个活动元素
活动（Activity）是一种行为（Behavior）元素，它是行为元素的子类。首先活动是一个“类”（class）。
SysML中，它也是一个模块（block），所以它有“类”的特征，可以有属性、方法，还可以有下层的“行为”元素，形成一个多层嵌套的行为模型。其次，活动是一个“行为”元素，有输入参数和输出参数。
活动元素的特殊之处在于它可以包含各种可以说明一个行为过程的元素，包括“动作”（Action）、控制流（ControlFlow）和对象流（ObjectFlow），以及其它说明控制逻辑的节点。
活动可以用来说明系统的功能，活动以及它包含的子活动元素、活动中的动作元素，可以形成一个系统的功能结构树。在进行系统的功能分析的时候，它是重要的说明元素。
非常感谢您的提问。选择性外延硅外延工艺是一种制备半导体器件的重要方法，其主要特点是可以在特定的区域上生长单晶硅，从而实现器件的局部制备。目前常用的选择性外延硅外延工艺主要有以下几种：
1 氧化物膜掩蔽法：该方法是利用氧化物膜掩蔽非生长区域，使得单晶硅只在所需区域生长。该方法简单易行，但是需要高温处理，容易产生晶格缺陷。
2 金属掩蔽法：该方法是利用金属掩蔽非生长区域，使得单晶硅只在所需区域生长。该方法可以在较低的温度下进行，但是金属会对器件性能产生影响。
3 氮化硅掩蔽法：该方法是利用氮化硅掩蔽非生长区域，使得单晶硅只在所需区域生长。该方法可以在较低的温度下进行，且不会产生晶格缺陷，但是需要使用特殊的设备。
4 氢化物掩蔽法：该方法是利用氢化物掩蔽非生长区域，使得单晶硅只在所需区域生长。该方法可以在较低的温度下进行，但是需要使用特殊的设备。
总之，选择性外延硅外延工艺有多种方法，每种方法都有其优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。希望我的回答能够帮助到您。
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