数字孪生，构建数字化智能流程体系的必由之路

　　数字化时代已经来临，数字信息技术正在快速重构我们的世界。5G 商用的展开将极大的加快全球数字化转型的进程。令人眼花缭乱的变化正在发生，所有人都无法置身其外，要么被动适应，要么主动因应，别无他途。

　　那么，企业该如何在数字化时代的竞争中抢得先机呢?构建数字化智能流程体系是重要的手段之一。一提起数字化智能流程体系，最先被想到往往是人工智能、大数据、云计算、区块链等这些热得发烫的词。毋庸置疑，这些都是先进且重要的数字化信息化技术。不过，对于企业来说，“数字孪生 (Digital Twin)”技术才是构建数字化智能流程体系的基础。

　　所谓“数字孪生”技术，就是针对现实世界中的实体对象，在数字化虚拟世界中构建完全一致的对应模型，就像双胞胎一样。然后，再通过各种信息技术获取实体对象的实际运行数据，并反馈到数字化模型中，让虚拟模型也同步动起来，实现孪生模型的仿真运行。

　　“数字孪生”技术最先被应用到企业智能制造体系的构建中，现在正迅速扩展到企业管理体系的数字化转型中。

　　以一家机械设备制造企业为例，“数字孪生”技术在其智能制造体系中的应用场景是这样的：

　　数字化设计：采用建模技术(比如CAD 软件)设计产品的数字化原型，并以多维可视的方式展示出来。同时，对产品的数字化原型进行模拟和仿真分析。

　　数字化生产：采集并记录构成这台设备的所有零部件和组件的编号以及在采购、生产、组装过程中产生的各类数据，并在虚拟世界中同步构建一台对应的“孪生设备”。

　　数字化监控：当某一实体设备被用户购买并投入使用后，通过智能传感等物联网技术，实时获取该设备的运行数据，并与“孪生设备”相联接，使得这台“孪生设备”也动起来。同时，构建此设备的健康指标体系，并用大数据、人工智能等技术实现趋势预测，对维修策略以及备件的管理策略进行优化。当然，这个环节会有一些数据伦理问题，这里就不作讨论了。

　　数字化优化：通过采集到的实体设备运行数据，分析客户对产品及其性能的需求，更及时地发现潜在的问题，更精确地把握客户的实际需求，为产品的进一步优化和新产品的研发提供决策依据。

　　还是以这家机械设备制造企业为例，“数字孪生”技术在其数字化智能流程体系的构建过程中有着类似的应用场景：

　　数字化设计：采用流程建模技术构建企业管理体系模型，并以多维可视的方式展示出来。同时，对虚拟的流程模型进行结构性优化分析。

　　数字化执行：借助“模型至执行 (M2E)”技术，将虚拟的流程模型转化为可落地运行的信息化执行系统，将业务流程跑起来。这个环节的关键是，运行的流程与设计的模型要确保一致，确保两者是长得难以区分的双胞胎，而不是长得有点像的双胞胎。

　　数字化治理：利用大数据和流程还原技术，获取流程的实际运行数据，并与虚拟的“孪生流程”模型相联接，使得“孪生流程”也动起来。同时，构建业务流程的健康指标体系，应用大数据、云计算、人工智能等技术，实现流程体系的趋势预测和实时优化分析。

　　数字化优化：基于实际运行数据，利用流程还原、大数据、人工智能等技术手段，分析运行效果，更及时地发现潜在的问题，更精确地把握内外部客户的实际感受，为企业流程体系的进一步优化提供决策依据。

　　总之，“数字孪生”技术是构建企业数字化智能体系的前提，无论是产品制造体系，还是企业管理体系，没有“孪生模型”对实体对象的精确描述和仿真运行，也就没有了数字化和智能化的基础。

　　不过，与机械产品不同，构成企业流程体系的不是零部件，而是诸如组织、记录、活动、术语、角色、绩效、规则之类的“管理要素”。因此，如何基于“管理要素”构建业务流程体系的“孪生模型”是管理者在实现企业管理数字化转型时首先要解决的问题。然而，由于“数字孪生”是近几年兴起的新技术，相关的实践指导资料很少，在数字化流程体系构建方面，则尤其难寻。

　　从这个意义上来说，机械工业出版社最新出版的《流程管理风暴：EBPM 方法论及其应用》一书可谓是及时雨。EBPM是英文Element-Based Process Management 的首字缩写 , 意为“基于要素的流程管理”方法。

　　上图所示是该书介绍的，书中详细介绍了如何通过此架构全面梳理企业的各类“管理要素”，并将这些要素相互关联构成一套流程体系的“孪生模型”。更为难得的是，该书还介绍了如何将这套数字化的“孪生模型”应用到流程管理全生命周期各个阶段中的具体路径、方法和实践案例。相信书中介绍的令人耳目一新的EBPM 方法论，会极大地增强管理者迎接数字化转型这一时代风暴的信心，助力企业成为这个伟大时代的佼佼者!