数字孪生应用发展综述

数字孪生应用发展综述

1、 应用需求方向

促进数字经济与实体经济融合，加快产业升级 。当前，以新一代信息技术为代表的新兴技术突飞猛进，加速推动着经济社会各领域的发展变革。在推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局背景下，数字经济在推动经济发展、提高劳动生产率、培育新市场和产业新增长点、实现包容性增长和可持续增长等诸多方面，都发挥着重要作用 。

我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。我们正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，这为数字经济与实体经济融合发展带来了重大机遇。而数字孪生作为一项关键技术和提高效能的重要工具，可以有效发挥其在模型设计、数据采集、分析预测、模拟仿真等方面的作用，助力推进数字产业化、产业数字化，促进数字经济与实体经济融合发展。

产业发展中的转型升级，不仅是技术问题，也不仅是管理问题；不只是商业交换问题，也不仅是商业模式问题，而是一种新的价值模式的问题，是要重新定义一个价值体系和产业结构。数字孪生系统和智能供应链不是从技术层面，更多的是从为企业创造价值，为企业转型，为企业找到新的价值模式层面，发挥现实作用 。

贯通工业生产信息孤岛，释放数据价值 。当前工业生产已经发展到高度自动化与信息化阶段，在生产过程中产生大量信息。但由于信息的多源异构、异地分散特征易形成信息孤岛，在工业生产中没有发挥出应有价值。

而数字孪生为工业产生的物理对象创建了虚拟空间，并将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中。工业人员通过在虚拟空间中模拟、分析、生产预测，能够仿真复杂的制造工艺，实现产品设计，制造和智能服务等闭环优化。数字孪生是未来数字化企业发展的关键技术，例如可应用于以下的常见工业领域 ：

1、工业产品设计：工业产品设计过程中，在没有数字化帮助下，设计产品要经历很多次迭代，非常耗费资源并影响交付工期。在高度集成化的工业生产线设计中，需要基于精准的节拍对各设备、物料、质检、人工装配等环节进行优化协调，以提升整体效率。

在传统规划过程只能依造人工模拟或者在真实产线中进行验证。因此工业产品设计，以及工业产线设计过程中，可以在虚拟的三维数字孪生空间中进行部件修改调整，产品尺寸装配等，以及在虚拟产线中进行设计优化、问题诊断内容，从而大幅降低产品验证工作和装配可行性，大幅减少迭代过程中设备的制造工作量、工期及成本。

2、 工业产品生产 ：在当前高度信息化和集成化的工业生产模式，生产线发生意外故障时，很容易致使全产线停机停产，例如高度精细化的汽车生产线，会造成每

天数百万级的损失。对于一些特殊工艺生产线，比如高温高压下的化工生产线，甚至面临严重的安全风险和衍生灾害。因此工业生产过程中需要基于大量数据，在虚拟数字空间中进行例如设备诊断、化学类生产过程的模拟，以及对当前设备状态和生产工艺下结果的仿真预测等，从而防止现场故障、生产异常产生出严重后果。

3、 统筹协调系统内外部变化，实现资源能源优化配置：目前，在数字孪生制

造系统已经成为了制造业的研究热点，实现不同产品生产过程的资源能源优化成为当前的迫切需求。数字孪生制造系统与传统制造系统相比，具有生产要素多样、动态生产路径配置、人/ 机/ 物自主通讯、自组织和数据支撑的决策等特点 。

实现资源能源优化需要制造系统各部件具有自主智能并能通过群体协商寻求全系统稳定配置参数并保持各自部件利益最大化，动态决策系统还需要系统对外部环境变化及内部故障进行实时重分配与平衡。生产系统是根据内部条件和外部环境的变化，对其内部实行新的组合，从而使生产系统自身结构和功能不断创新的演进过程。

在面对个性化定制生产中出现的生产要素多样、资源配置复杂问题，研究如何进行生产过程中资源能源的组织行为和组织形态动态变迁的有序化处理，实现生产资源能源的优化配置。

一个开放的系统，在平衡状态的条件下可以由无序到有序的方向发展，有序的组织通过一个“自组织”实现从低级到高级的发展，这其中需要能量消耗。也就是说系统通过正反馈与外界交互物质和能量达到有序状态的不断增加，当超越某一临界值时，便达到了更高一级的阶段，这一阶段就是耗散结构。

延伸到生产系统当中，如图所示，面对个性化生产，生产系统中的资源在不同订单的输入下是混沌状态或者是无序状态。通过耗散结构理论，输出的状态是不同订单具有不同的设备应用以及设备之间的有序排列。

在数字孪生制造系统资源能源优化中，系统的复杂性程度越大，制造过程的不确定性越大，制造系统的资源能源优化困难程度增大。

数字孪生制造系统中资源能源利用耗散理论进行优化配置：首先将混乱无序的生产资源进行机器间关联，然后根据算法将关联设备按订单需求进行串联，形成有序化排列，利用优化仿真进行生产预测，构建出资源分配与生产效益之间的定性映射关系数学模型。最终形成有序化资源能源配置。

数字孪生与传统的仿真技术都具有资源优化的能力。但是传统的仿真技术通常只是物理实体在数字空间单向和静态的映射，主要用于提升产品设计的效率，降低物理测试成本。相比于仿真技术，在物联网、人工智能、大数据分析等新兴技术的加持下，数字孪生对于资源优化有着更深远的帮助 ：

双向：数字孪生是对真实物理产品、设备或过程的动态和持续更新的表示。数字孪生能够理解、预测产品、设备或过程，乃至能对物理产品实施控制、改变产品的状态让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作变得触手可及，从而实现对于产品、设备或过程的相关要素资源的优化，并进一步激发数字化创新 。

持续：数字孪生和物理产品之间的互动是不间断的，贯穿产品的全生命周期。在一定的程度上用来可以直接描述它对应实体对象的状态，确保我们对实体对象状态的可见。更重要的是帮助我们更深入地辨认发生的事件（如质量、故障），理解其原因，并能对未来可能发生的事件提供预测，从而降低企业进行产品创新、模式创新中的成本、时间及风险，并且持续地推动产品优化，改善客户体验，极大地驱动了企业创新行为。

开放：通过数字孪生收集到的海量数据，单靠企业自身的力量来分析和挖掘其中的价值是不够的，企业需要将数据对第三方开放，借助外部合作伙伴的力量充分挖掘数字孪生的价值。

互联：数字孪生的意义不仅如此，还包括价值链上下游企业间的数据集成以及

价值链端到端集成，本质是全价值链的协同。产品数字孪生作为全价值链的数据中