生产加工阶段是数字孪生技术的一个重要的应用场景。目前个性化、多元化的市场消费需求成为主流，制造业正面对日渐激烈的市场竞争，面临着极大的时间、成本、质量、产品差异化等方面的压力。企业很难适应市场环境的突然变化，比如受此次受疫情的影响，怎样运用技术手段迅速实现复工复产，是每个制造企业所需要面临的问题。

除此之外，企业还面临着许多棘手的问题需要解决，比如新产品研发和生产周期过长，没法实现从“以产定销”到“按需生产”模式转换；企业投入大量的人力物力财力进行产品创新，却没法精确评估新产品是否可以在现有的制造条件下进行生产，因为新设计的产品必定要求新的工艺、新的工装甚至于新的设备、新的生产线，倘若在产品创新设计之初不认真评估新产品的可制造性，则必定带来极大的隐患。

​而构建基于数字孪生技术的数字化工厂是解决这些问题的最佳方式，通过依托于产品整个周期的真实有关数据，在虚拟环境中对生产的全过程进行仿真、优化及重构。通过创建虚拟模型来模拟生产过程，并且这些虚拟模型可以为物理工厂车间里所有连接的机器、工具和设备进行数字操作。这就可以使企业可以迅速配置生产系统，以最大限度地提高工作效率，提高资产利用率，避免 停机，具有一定的灵活性。

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一、数字孪生概念的发展历史

​密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授在2003年提出了“物理产品的数字表达”的概念，并明确指出物理产品的数字表达应可以抽象的表达物理产品，可以基于数字表达对物理产品进行真实条件或模拟条件下的测试。这个概念尽管没有被称为数字孪生，但它具有数字孪生所具有的组成和功能，即创建物理实体的等价虚拟体，虚拟体可以对物理实体进行仿真分析和测试。迈克尔·格里夫斯教授提出的基础理论，可以被看做是数字孪生在产品设计过程中的应用。

​在那之后，数字孪生的概念逐渐拓展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印这些领域，而到了2014年之后，伴随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的持续发展，更多的工业产品、工业设备具有了智能化的特征，而数字孪生也逐渐拓展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富着数字孪生的形态和概念。

二、数字孪生概念的不同形态

​数字孪生技术贯穿了产品全生命周期中的不同阶段，它同PLM（ProductLifecycleManagement）的理念是不谋而合的。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念从设计阶段真正的拓展到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，并在全生命周期的不同阶段引进不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。

1、设计阶段的数字孪生

​在产品的设计阶段，运用数字孪生可以提升 设计的精确性，并检验产品在真实环境中的性能。这个阶段的数字孪生，主要包含以下功能：

1）数字模型设计：运用CAD工具设计出满足技术标准的产品虚拟原型，精准的记录产品的各类物理参数，以可视化的方式展现出来，并通过一系列的检验手段来检验设计的精准程度；

2）模拟和仿真：通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来检验产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就检验产品的适应性。

2、制造阶段的数字孪生

​在产品的制造阶段，运用数字孪生可以加快产品导入的时间，提升 产品设计的质量、减少产品的生产成本和提升 产品的交付速度。产品阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段搭建起来的虚拟生产线，将产品自身的数字孪生同生产设备、生产加工过程等其它形态的数字孪生高度集成起来，实现以下的功能：

1）生产加工过程仿真：在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟在不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产加工过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的事先预判，加速新产品导入的过程；

2）数字化产线：将生产阶段的各类要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产加工过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产加工过程；同时记录生产加工过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供重要依据。

3、服务阶段的数字孪生

​伴随着物联网技术的成熟和传感器成本的降低，许多工业产品，从大型装备到消费级产品，都运用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来规避产品的故障，改善用户对产品的运用体验。这个阶段的数字孪生，可以实现以下的功能：

1）优化客户的生产指标：对于许多需要依赖工业设备来实现生产的工业客户，工业设备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，通常决定了客户产品的质量和交付周期。而工业设备厂商能够通过海量采集的数据，创建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，以提升客户的产品质量和生产效率。

2）产品使用反馈：通过采集智能化工业产品的实时运转数据，工业产品制造商能够洞悉客户对产品的真正需求，不仅能够协助客户加快对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精准的掌握客户的需求，避免研发决策失误。

三、数字孪生的意义

1、更方便快捷，更适合创新

​数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各类数字化的手段，将物理设备的各类属性映射到虚拟空间中，生成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字化镜像，这极大地加快了操作人员对物理实体的了解，能够让许多原先由于物理条件限制、必须依赖于真正的物理实体而无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。

2、更全方位的分析和预测能力

​目前的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此通常无法对隐藏在表象下的问题事先进行预判。而数字孪生能够结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对以往发生问题的诊断，以及对未来发展趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各类可能性，提供更全方位的决策支持。

3、经验的数字化

​在传统的工业设计、制造和服务领域，经验通常是一种模糊而很难掌握的形态，很难将其做为精准判决的依据。而数字孪生的一大关键进步，是能够通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。比如，针对大型设备运转过程中出现的各类故障特性，能够将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特性模型，并结合专家处理的记录，将其生成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特性库的丰富和更新，最终生成自治化的智能化诊断和判决。