数字孪生技术在工业制造中的应用研究综述

赵瑶瑶

（江苏永丰机械有限责任公司，江苏 淮安 211722）

数字孪生技术的应用领域广泛而多样，可应用于制造、航空航天、能源、医疗、城市规划等领域。该技术为这些领域提供了更加精准、高效的数字化解决方案，促进了其智能化、可持续化、绿色化发展。随着数字孪生技术的不断发展，数字孪生技术将成为数字时代的重要趋势，其应用更加广泛，研究也更加深入。例如，全球最大的武器制造商洛克希德·马丁公司已经将数字孪生技术列为未来国防和航天工业六大前沿技术之首。此外，GE 公司基于Predix 平台构建了面向产品预测的数字化生命周期系统，使制造商和运营商能够对产品的整个生命周期进行预测。

数字孪生技术在制造业中具有巨大的应用潜力。在产品设计开发方面，利用数字孪生模型可以在零部件物理生产前对其进行虚拟加工和验证，避免了迭代设计带来的高成本和长周期。在产品全生命周期管理中，数字孪生模型可以检测产品损伤并提供实时反馈，以改进预测性维护并指导实际生产。随着数字孪生技术的不断发展，有望给制造业带来革命性变革。因此，本文围绕数字孪生广泛应用的制造业，分析其关键技术及其在工业制造领域的应用。最后，总结了数字孪生技术在制造业中的研究方向和应用趋势。

1 数字孪生技术的特征与应用

数字孪生是一种快速发展的技术，受到越来越多学者的关注。数字孪生技术的关键特征之一是其对虚拟现实技术的依赖。这使得创建一个与物理世界相对应的虚拟世界成为可能。通过利用虚拟世界模拟各种场景，从不同角度分析原始对象或系统的性能。这使得该技术对物理对象或系统的分析可以用于实际工程中的决策和优化。数字孪生的概念提出至今已有数年，但至今仍没有一个全面而具体的定义涵盖该技术的各个方面。

数字孪生技术在不同行业和部门有着广泛的应用。例如，在制造业中用于优化生产流程和减少生产耗材，在医疗保健中用于模拟和测试医疗过程，在交通中用于模拟和分析交通运输。除了实际应用，数字孪生技术也一直是计算机科学、工程、管理等各个领域学术研究的主题。研究人员探讨了技术的不同方面，如它对创新和竞争力的潜在影响，它在实现可持续发展方面的作用，以及它改变我们设计和操作复杂系统的方式的潜力。总之，数字孪生是一项对未来具有巨大前景的技术。它能够创建物理对象或系统的精确数字副本，并从不同的角度对其进行模拟和分析，有可能彻底改变学者设计、操作和分析的方式。

2 数字孪生技术在工业制造应用中的关键技术

数字孪生技术是工业制造中利用数字化建模、数据采集与传输、数据处理与分析、虚拟现实、人工智能等关键技术实现制造过程数字化、智能化、可视化、高效化的新兴技术。具体涉及的关键技术如下。

2.1 数字化建模技术

数字孪生技术的核心在于数字建模技术，即利用数字技术创建物理对象的精确数字模型。这些数字模型包括几何模型、物理模型和行为模型，能够对实物进行全方位、多维度的数字化管理和仿真分析。数字化建模技术的关键是准确性和完整性，要求根据实物的特点和用途选择合适的建模方法和工具，以保证数字化模型的准确性和完整性。

2.2 数据采集和传输技术

数字孪生技术依靠从物理对象中实时采集数据并将这些数据传输到数字孪生系统中，实现数字孪生系统与物理对象的实时连接。数据采集和传输技术必须考虑数据的准确性、稳定性和安全性，采用合适的传感器和通信技术保证数据的实时可靠传输。

2.3 数据处理和分析技术

数据处理与分析是数字孪生技术中的关键技术之一。在应用数字孪生技术时，必须考虑数据的质量、数量和多样性。只有保证数据质量，才能保证数字孪生系统的准确性和可靠性。数据的数量和多样性也对数字孪生技术的应用产生了重大影响。更多的数据可以提供更全面和详细的信息，而多样的数据可以提供不同的视角，使得数字孪生系统更加可靠和适用。

2.4 虚拟现实技术

数字孪生技术强调了虚拟实体与设备管理者之间的互动。而VR 技术允许将系统结构、运行状态、流程和机制动态映射到3D 空间，为设备管理者提供更逼真的感官体验，并促进与虚拟实体的沉浸式交互。通过利用VR 技术，设备管理者可以获得系统运行的实时反馈，直观展示设备的优劣，为设备改进提供启发和指导。在高危制造环境中，VR 技术可以提供最直接的设备监测状态信息，从而增强设备的可靠性和安全性。在数字孪生的整个生命周期中，VR 技术可以极大地促进设备管理、性能优化和维护。

2.5 人工智能技术

人工智能技术的应用则可以进一步提高数字孪生系统的效果。通过对数字孪生系统中的数据进行分析和预测，人工智能技术可以帮助管理者及时发现并解决可能出现的问题，提高制造效率和质量。然而，要充分利用人工智能技术，需要考虑数据量、数据质量和算法选择等因素，并采用合适的人工智能技术和算法。只有在这些因素得到充分考虑的情况下，才能充分利用数字孪生系统和人工智能技术，提高生产效率和产品质量。

3 数字孪生技术与工业制造

近年来，互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等新一代信息技术的快速发展使得数字孪生成为可能。目前，数字孪生已经广泛应用于航空、交通、健康管理、智慧城市等各个领域，尤其是在工业制造行业。数字孪生作为一种新兴技术，被公认为工业4.0 的重要支撑技术之一。国内外对工业制造业数字孪生的研究主要集中在产品设计、生产和维护3 个方面。

3.1 产品设计

随着市场上的小批量、个性化、定制化制造的兴起。如何有效缩短产品的设计和生产周期对各个企业有较高的要求。为了解决这一难题，许多研究者开始着手研究如何借助数字孪生系统提高产品的响应周期，为产品的设计和研发提供有效的指导。Yan 等人开发了一种基于数字孪生技术的生产设计平台，并进一步应用了虚实联动技术，加速了产品的生产和设计周期。李浩等人提出了一种有效的数字孪生产品设计循环框架，并进一步探索了复杂产品的开发-制造-疲劳-破损的全生命周期过程。李琳利等人在基于已有的产品数字化建模的基础，进一步地改进并提出了一种多学科协同的建模参考框架，另外，她还提出了一种面向机电一体化的多学科协同设计和虚拟工程方法。传统的产品设计和开发过程依赖于设计人员或工程师的经验和知识，涉及冗长的开发、测试和修改过程，甚至可能需要反复迭代。在产品测试失败的情况下，需要进一步修改设计和创建新的模型，显然这需要大量的财力、物力和人力。然而，数字孪生技术集成了产品设计和生产过程，利用元素之间的虚拟和物理同步，利用数字化和信息系统，可以根据工程需求进行产品测试和虚拟验证。基于测试结果，利用人工智能和高保真模型模拟方法可以消除误差，减少实际分析时间。

3.2 生产制造

在生产制造阶段，可以利用数字孪生技术对生产设备、制造过程、生产工序进行模拟。这可以改善工艺流程，提高生产效率，并支持产品生命周期管理。数字孪生驱动的工艺规划涉及产品资源和整个过程的虚拟映射和交互反馈，产生迭代协同优化。它可以实时预测加工后产品的形状和性能，并根据实际生产结果和装配效果提出修改措施。李仁旺提出了数字孪生技术驱动的大数据制造服务模式架构，为推动传统制造业生产模式和企业转型提供了指导。孙玉成等人实现了生产过程的可视化控制，并进一步提出了面向生产过程的智能车间数字孪生建模与应用系统。

3.3 安全维护

随着数字孪生技术的不断发展，有望给制造业带来革命性变革，带来效率、质量和成本效益的显著提升。其潜在的应用领域非常广泛，从产品设计与开发到生产计划与优化，甚至到预测性维护和故障诊断。在智能制造中，利用数字孪生、大数据分析等信息技术，可以将工业设备的实时感知数据传输到相应的数字孪生模型中进行仿真建模和数据分析。实现设备健康状态的智能诊断和故障预警，设备整体性能的准确监测，人员及时决策，避免严重故障和灾害的发生，最终实现生产线的稳定运行。王炎提出了一种利用数字孪生技术建立并验证齿轮箱数字孪生模型准确性的框架。闫天红[7]等利用数字孪生技术对平台结构安全评估和寿命预测模型进行修正，了解海洋管道平台在其整个服役生命周期内的结构行为，实现科学预测和预防性维护，延长平台寿命。目前数字孪生技术已应用于齿轮箱、海洋管道平台等各个领域，以提高精度、预测和预防维修需求，延长设备寿命。

4 数字孪生技术面临的挑战及其发展方向

数字孪生技术对推动智能制造、智慧城市、数字化转型具有重要的指导作用。随着工业物联网、5G、人工智能等新一代高科技信息技术的深度融合，其在各行业领域具有良好的未来前景和发展潜力。特别是，随着工业4.0 时代的到来，数字孪生在工业制造领域展现出良好的前景，但理想的前景距离当前的制造技术水平仍有较大差距。本文认为，数字孪生技术将面临以下问题。

（1）老牌企业产业线革新的成本较高。企业还需要投入大量的时间和资金来培训员工，使其适应新的生产流程和设备操作。这也会对企业的生产效率和盈利能力造成影响，需要在转型过程中做好平衡和规划。因此，在企业进行产业线革新时，需要综合考虑成本、效益和风险，制定出合理的转型计划，逐步推进产业升级和转型。

（2）部分国家的复杂系统数据价值较低。在一些发展中国家，制造业尚处于起步阶段，制造过程依靠大规模的生产线，无须复杂的产品设计和生产过程。因此，产品的生产和设计周期并不是制造企业重点考虑的问题。在这些国家，数字孪生技术看不到应用的前景。（3）行业整体的数字化设计水平也较低。数字孪※生技术依赖现代技术的支持。虽然航空航天和机器人产业在全球范围内具有较高的技术发展水平，但制造业的平均水平仍然在平均水平附近。要全面提升产业的技术水平，在各个层面应用数字孪生技术，需要大力发展基础制造业。

（4）垂直领域交互水平较低。由于目前各个垂直耦合的软件之间交互水平较低，从而导致了不同领域的不同软件之间无法实现有效的耦合，数据库无法真实地共享，从而在一定程度上阻碍了数字孪生技术的推广。另外，需要注意的是，垂直软件交互方面人才的缺失在一定程度上也阻碍了数字孪生系统的建设。

（5）数据访问权限的优先级。在数字孪生系统中，虚拟模型的精确评估需要从实际物理模型中获取精确的数据。因此，在两端之间是数据发送和更新的权限问题是值得推敲的，该问题限制了大数据平台和云计算能力的应用。因此，如何让管理者和建设者平等的共享数据是未来需要重点考虑的问题之一。