1. 需求背景

制造业作为全球经济发展重要支撑，世界各国纷纷制定国家级发展战略，我国先后出台了“中国制造2025”、“互联网+”、“工业互联网”等制造业国家发展实施战略，把推动制造业高质量发展作为构建现代化经济体系的重要一环，推动制造业与新型ICT技术融合，实现制造业数字化、智能化转型。

在智能制造浪潮下，数字孪生成为了最为关键和基础性技术之一。数字孪生作为连接物理世界和信息世界虚实交互的闭环优化技术，已成为推动制造业数字化转型，促进数字经济发展的重要抓手，以数据和模型为驱动，打通业务和管理层面的数据流，实时、连接、映射、分析、反馈物理世界行为，使工业全要素、全产业链、全价值链达到最大限度闭环优化，助力企业提升资源优化配置，有助于加快制造工艺数字化、生产系统模型化、服务能力生态化。

制造业数字李生概念视图

2. 发展现状

2.1 制造业数字孪生应用发展前景广阔。

随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新型ICT 基数席卷全球，数字孪生得到越来越广泛应用，被应用于航空航天、电力、船舶、离散制造、能源等行业领域，应用场景如研发设计、生产制造、营销服务、运营管理、规划决策等环节。在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。基于模型、数据、服务方面的优势，数字孪生正成为制造业数字化转型的核心驱动力。

2.2 制造业数字孪生基础和关键技术待提升。

数字孪生作为综合性集成融合技术，涉及跨学科知识综合应用，其核心是模型和数据。特别是在制造业领域，各行业间原料、工艺、机理、流程等差异较大，模型通用性较差，面临多源异构数据采集协调集成难、多领域多学科角度模型建设融合难和应用软件跨平台集成难等问题。基于高效数据采集和传输、多领域多尺度融合建模、数据驱动与物理模型融合、动态实时交互连接交互、数字孪生人机交互技术呈现等数字孪生基础支撑核心技术，有助于探索基于数字孪生的数据和模型驱动型工艺系统变革新路径，促进集成共享，实现数字孪跨企业、跨领域、跨产业的广泛互联互通，实现生产资源和服务资源更大范围、更高效率、更加精准的优化。

随着企业数字化转型需求的提升，数字孪生技术将持续在制造业领域发挥作用，在制造各个业领域形成更深层次应用场景，通过跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，为制造领域带来巨大转型变革。

3. 数字孪生核心价值

3.1 实现生产流程可视化提高生产管控

围绕制造业数字化转型，数字孪生技术应用帮助生产制造企业优化产品生产制造流程，通过满足制造业企业的生产需求，制定全方位数字孪生服务，形成生产流程可视化、生产工艺可预测优化、远程监控与故障诊断在生产管控中高度集成，提升企业生产质量，提高对生产制造的管控水平。

3.2 建设企业数字化业务降本增效

利用数字孪生技术，通过深化改革、技术改造和现代管理，实现企业数字业务化以数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流，实现降本增效。在设备方面数字孪生帮助企业提升设备管理运行效率、降低产品生产设备故障率、降低设备维护成本等以降低企业运营成本。

3.3 打造高度协同生产制造价值链释放价值

数字孪生技术促进上下游企业间数据集成和端到端汇聚，打造高度协同的上下游企业间生产制造链条，优化资源配置，提高企业效率，协同研发制造，推动企业释放更大的增值。

3.4 构筑数字孪生运营模式赋能转型升级

数字孪生深入设计、生产、物流、服务等活动环节，贯穿产品的全生命周期，渗透到设备、车间、企业、产业链各个层级应用，创造以产业升级、业务创新、全数字化个性化定制为导向的新的运营模式，摆脱旧商业模式束缚，触发新型生产模式和商业模式的演进，助力企业升级改造，为传统制造转型升级赋能。

4. 智能制造数字孪生关键技术

4.1 多源异构数据集成技术

在工业实际应用中，工业软件、高端物联设备不具备国产自主可控性，接入的高端设备的读写不开放，各套信息化系统差异大，因此形成设备的信息孤岛，数据流通不畅。依托统一的数据标准，采集人员、设备、物料、方法、环境(简称人、机、料、法、环)等要素的数据，并对数据进行归集与标签化，在信息空间中建立数字工厂的镜像融合了企业的人、机、料、法、环等全域数据。

4.2 多模型构建及互操作技术

数字孪生模型具有多要素、多维度、多领域、多尺度模型特点，以生动、形象的方式展示数字孪生对象“几何一物理-行为一规则”模型结构属性，实现数字孪生对象模型构建刻画。在工业领域中数字孪生物理对象和数字空间进行模型构建后，模型间要进行交互转换，实现模型间双向映射、动态交互和实时连接。

4.3 多动态高实时交互技术

以数据和模型为驱动，利用工业机理算法，驱动生产执行与精准决策，以3D 数字化呈现的方式将生产过程中的人、机、料、法、环、测的各项数据融入虚拟空间，将物理实体和信息虚体连接为一个有机的整体，使信息与数据得以在各部分间交换传递，实现数字挛生全闭环优化。同时以友好的人机操作方式将控制指令反馈给物理对象，给予用户最直观的交互。

5.  智能制造数字孪生解决方案应用场景

数字孪生工业领域主要有设备级、工厂级和产业级数字孪生服务，面向设备的数字孪生应用聚焦设备实时监控，面向工厂的数字孪生聚焦于全过程生产管控，面向产业数字孪生聚焦于产品全生命周期追溯。相关应用场景如下:

5.1 设备实时监控和故障诊断

在工业设备生产过程中，实现状态感知和实时状态监控，监控设备数据涵盖但不并限于:设备生产运行信息、设备监控信息、设备维护信息以及管理信息。

可以根据监控信息，对设备生产工艺过程进行可视化，且能针对故障报警进行器件定位，并提供故障及维修案例库。

设备备实时监控和故障诊断

5.2 设备工艺培训

提供可视化的工业设备3D智能培训和维修知识库，以3D动画的形式，对员工进行生产设备原理、生产工艺等培训，缩短人才培养时间。

5.3 设备全生命周期管理

基于工业设备运行管理、维护作业管理和设备零配件全生命周期管理，通过对设备的集中监视，汇总生产过程中的设备实时状况，形成设备运行和管理情况统计、设备运行情况统计、设备运维知识库，为合理安排设备运行维护，充分发挥设备的利用率，满足设备操作、车间管理和厂级管理的多层需求提供依据。

设备生命周期数字李生

5.4 设备远程智慧运维

运用数字孪生技术，探索基于工业设备现场复杂环境下的预测性维护与远程运维管理，通过收集智能设备产生的原始信息，经过后台的数据积累，以及专家库、知识库的迭加复用，进行数据挖掘和智能分析，主动给企业提供精准、高效的设备管理和远程运维服务，缩短维护响应时间，提升运维管理效率。

5.5 工厂实时状态监控

通过对设备制造生产设备实时数据采集、汇聚，建立实体车间/工厂、虚拟车间/工厂的全要素、全流程、全业务数据的集成和融合，通过车间实体与虚体的双向真实映射与实时交互，在数据模型的驱动下，实现设备监控、生产要素、生产活动计划、生产过程等虚体的同步运行，满足设备状态监控、生产和管控最优的生产运行模式提供辅助数字孪生服务。主要包括生产前虚拟数字孪生服务、生产中实时数字孪生服务、生产后回溯数字孪生服务，以确保做到事前准备到位、事中管控到位、事后优化到位。

工厂实时状态监控

6. 智能制造数字孪生系统典型案例

6.1 数字孪生助力新能源装备制造智能化升级

6.1.1 应用背景

随着新能源汽车的爆发，锂电池需求量不断攀升，但生产工艺复杂且工序繁多同时对成本和性能要求也在不断提升。而锂电生产线的自动化、智能化程度将直接决定锂电企业在未来的竞争力。近年来国内一些企业在锂电装备自动化、信息化和智能化研发上不断开拓创新。因此企业数字化转型大势所趋这背景下，新能源装备行业面临着如何加强数字化转型，加强生产过程的集成式管理，提升装备生产制造智能水平问题。

6.1.2方案简介

通过单机设备进行数字孪生智能化改造，通过对生产现场“人机料法环”各类数据的全面采集和深度分析，多维度全方位管控锂电池从原辅料、参数、过程、工艺、质量、批次、在线、离线、人员、状态等信息，应用数字孪生技术实现锂电池生产线电池生产全过程实时动态跟踪与回溯的双向真实映射。

本项目通实现了人-产品-设备-数据之间互联互通和全方位集成与贯通，支撑企业

全面建立以数据为驱动的数字孪生运营与管理模式，提速新能源锂电装备的智能化升级。

6.1.3应用成效

目前经过项目实施已实现了新能源锂电池生产装备的智能化升级，缩短生产周期35%，降低或消除数据输入时间36%，降低或消除交接班记录67%，缩短生产提前期22%，有效提高产品质量。

设备数字生建模

数字生工厂管理平台

6.3 数字生助力汽车制造全流程数字化管理

6.3.1 应用背景

在汽车制造四大工艺中，焊接和总装的生产现场非常复杂，工艺设计与生产执行缺乏合适的同步仿真与检测手段:产品的质量信息采集手段，由于自动化程度不高，往往滞后，无法有效指导质量改进。通过数字孪生在焊接与总装引入数字孪生，以数字化、可视化方式在虚拟空间呈现物理对象，破除瓶颈工位及时掌握生产信息，助力汽车智能制造，推动产业转型升级。

6.3.2 方案简介

打通汽车制造焊接和总装车间中物料、产品、设备、产线等每一个环节的信息瓶颈，将汽车车间中的数据在信息空间进行全要素重建，从生产管理、品质管理、计划管理、物料管理等维度对工厂-车间-线体设备进行信息模型驱动，构建物理实体信息虚体生产线融合映射交互制造，实现远程现场巡检。同时对焊接和总装生产线所有工位的工序的生产产品质量进行实时监控，针对不同的加工工序与工艺，不同类型加工质量，数据检测等等，建立不同的模型数据库，通过在虚拟车间仿真计算，以对产品加工质量进行分析和预测。

6.3.3 应用成效

通过数字孪生进行生产线可视化工艺仿真，能够对关键设备的健康状况进行管理，对车间能耗进行多维分析与优化，对车间动态生产进行调度对车间生产过程进行实时监控，解决了车间生产管控和资源调配不及时的难题，提高了生产效率，降低了运行成本。

数字孪生汽车总装车间