面向智能制造的工业数字孪生：技术应用与实践
面向智能制造的工业数字孪生：技术应用与实践
在全球制造业转型升级的浪潮中，智能制造正成为推动工业发展的重要动力。工业数字化作为实现智能制造的基石，通过数字技术的广泛应用，为企业提供了前所未有的洞察力和灵活性。本文将深入探讨工业数字孪生技术在智能制造中的应用实践，分析其技术背景、应用场景、核心优势、面临的挑战以及未来发展方向。
面向智能制造的工业数字孪生
制造业数字孪生应用背景
制造业是全球经济的重要支撑，各国纷纷制定国家级发展战略，推动制造业高质量发展。中国通过《中国制造2025》《互联网+》《工业互联网》等战略，推动制造业与新型信息与通信技术（ICT）融合，促进制造业的数字化、智能化转型。在这一浪潮中，数字孪生成为关键技术之一。
数字孪生作为连接物理世界和信息世界的闭环优化技术，已成为推动制造业数字化转型的重要工具。它通过数据和模型驱动，实现业务和管理层面数据流的打通，实时映射、分析、反馈物理世界行为，优化工业全要素、全产业链和全价值链。它有助于提升资源优化配置、加快制造工艺数字化、生产系统模型化和服务能力生态化。
数字孪生技术的广泛应用
随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新型ICT技术的普及，数字孪生在多个行业领域得到广泛应用，包括航空航天、电力、船舶、离散制造、能源等。应用场景涵盖研发设计、生产制造、营销服务、运营管理和规划决策等各个环节。
在智能制造领域，数字孪生被视为实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。通过数字孪生技术，制造业可以实现产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。
数字孪生在制造业中的核心地位
数字孪生技术基于模型、数据和服务优势，正成为制造业数字化转型的核心驱动力。它推动了全业务流程闭环优化，整合了从产品设计到生产、维护、维修的各个环节。
数字孪生的基础与技术挑战
作为一项集成技术，数字孪生涉及多学科知识的应用，核心要素是模型和数据。然而，在制造业领域，由于行业间的差异，如原料、工艺、机理和流程等，模型的通用性较差。数字孪生面临以下技术挑战：
- 多源异构数据采集与集成：不同来源、格式和属性的数据难以协调与融合。
- 跨领域、多学科模型建设与融合：制造业涉及多个领域，模型难以统一与协同工作。
- 跨平台应用软件集成问题：不同平台间的软件整合困难。
为了应对这些挑战，数字孪生的关键支撑技术包括：
- 高效数据采集与传输：确保数据从物理世界到数字世界的顺畅流动。
- 多领域、多尺度融合建模：不同领域和尺度的模型能够互相融合。
- 数据与物理模型融合：将基于物理原理的模型与数据驱动的模型结合。
- 实时动态连接与交互：确保物理实体与数字模型的实时互动。
- 人机交互技术：通过数字孪生界面与用户进行高效互动。
这些技术的应用能促进制造业中跨企业、跨领域、跨产业的广泛互联互通，实现生产资源和服务资源的高效、精准优化。
数字孪生技术的未来发展
随着企业数字化转型需求的增长，数字孪生技术将在制造业中发挥更加重要的作用。未来，数字孪生将在各个领域形成更深层次的应用场景，并通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，推动制造业的全面转型。
数字孪生功能架构
数字孪生的功能架构可以分为以下三层：
- 连接层：具备数据采集感知和反馈控制功能，是数字孪生闭环优化的起点和终点。通过高效的感知机制获取物理对象数据，并通过反馈控制实现物理对象的执行。
- 映射层：具备数据互联、信息互通和模型互操作功能。通过数据互联整合全生命周期数据，信息互通通过统一信息模型描述物理对象信息，模型互操作则融合多种模型（几何模型、仿真模型、业务模型、数据模型等）进行关联与集成。
- 决策层：在连接层和映射层的基础上，通过综合决策进行描述、诊断、预测、处置等深度应用，最终将决策指令反馈给物理对象，支撑闭环控制。
数字孪生的三大典型特征
- 全生命周期实时映射：通过实时数据修正孪生模型，实现物理对象和数字模型在整个生命周期中的实时映射。
- 综合决策：通过数据、信息和模型的集成，实现智能分析和决策支持。
- 闭环优化：数字孪生通过数据采集、决策分析、反馈控制等全过程的闭环应用，促进物理对象的优化与智能化。