数字孪生如何助力制造企业向智能制造转型？

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在工业制造中，数字孪生是一种虚拟模型或者仿真环境，它可以精确地模拟和复制实际物理系统的运行情况和行为。通过数字孪生技术，制造业可以实时监测和优化生产过程，提高生产效率、降低成本，并且能够更好地预测和解决潜在的问题。数字孪生在工业制造中的应用方面：

• 设计优化：数字孪生可以在产品设计阶段使用，通过建立虚拟模型，进行仿真和测试不同设计方案的性能和可行性。这可以减少实际制造的试错成本和时间，并确保产品在实际投入生产前就能够达到预期的性能指标。

• 生产优化：数字孪生可以对整个生产过程进行建模和优化。它可以模拟设备的运行情况、生产线的布局、物料流动和工序的安排等。通过对数字孪生进行分析，制造业可以实时监测生产过程中的关键指标，并进行实时调整和优化，以提高生产效率和质量。

• 故障诊断和维护：数字孪生可以模拟设备的工作状态和性能，通过与实际设备的数据进行对比，可以快速检测出潜在的故障和问题。这有助于提前预警并进行维护，避免设备故障对生产造成不必要的停机和损失。

• 培训和技能提升：数字孪生可以用于培训新员工或提升现有员工的技能。通过在虚拟环境中进行模拟操作和训练，员工可以学习和熟悉复杂的生产设备和工艺流程，提高其操作技能和应对各种情况的能力。

工厂生产优化

数字孪生平台可以对整个汽车制造工厂的生产过程进行建模和仿真。例如，可以模拟物料流动、设备的运行状态、生产线的布局等。通过数字孪生技术，制造企业可以实时监测生产指标，进行优化调整，以提高生产效率和质量。

以 2.5D 组态监控形式对整个冲压车间进行还原，并按照标准流程进行简化呈现。运维人员跨平台，移动终端均可轻松打开场景，实现触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移等操作，也不必再为跨平台交互模式而烦恼。远程操作即可总览整个冲压车间的作业情况，并对各个流程设备做出指挥和监测。

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案例中，数字孪生可提供可视化的生产指标和数据分析工具，帮助制造企业实现数据驱动的生产优化决策。工业机械臂仿真应用机械臂是指高精度、多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统。因其独特的操作灵活性，已在工业装配、建筑施工、城市建设等领域得到广泛应用。

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产品设计和验证

数字孪生平台构造轻量化的 3D 可视化智慧锅炉监控场景，数字孪生锅炉运作流程，清晰直观地呈现设备的部件组成及动态运作全过程。

制造企业可以建立虚拟模型来验证产品设计方案的性能和可行性。通过对产品的数字孪生进行仿真和测试，可以提前发现潜在问题，并进行优化调整。这有助于降低产品开发的成本和风险，并提高产品质量。例如，制造企业可以通过数字孪生平台进行结构强度分析、流体动力学模拟等，以评估产品在实际使用中的性能。

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设备维护和故障诊断

数字孪生可以用于设备的维护和故障诊断。通过与实际设备的数据对比，数字孪生平台可以帮助检测设备运行中的异常情况，并提供相应的故障诊断和维护建议。例如，通过数字孪生技术，制造企业可以实时监测设备的运行状态、预测设备的寿命，并提前进行维护，以减少设备故障对生产的影响。

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可增添报警通知模块，实时监控锅炉隐患处置、日常维护保养、环保排放等信息，在线分析研判锅炉运行安全状态，督促用户适时提升锅炉安全节能环保运行水平。

培训和技能提升

数字孪生设备内外结构，可用于员工培训和技能提升。通过建立虚拟环境，员工可以进行模拟操作和训练，学习和熟悉设备的操作流程和工艺要点。这有助于提高员工的操作技能和应对各种情况的能力，减少因操作失误引起的生产事故和质量问题。

以数字孪生发动机引擎为例相较于传统方式，设备的三维展示具有更灵活的表现形式和更直观生动的效果，对于出口型企业，生动的演示动画能让外商更快了解产品的工作原理和优势，还能避免因语言误差而造成误解。而且比起普通的工业动画，Web 上的可视化系统展示内容更丰富、自由度更高，后续需求更改也更为灵活、成本更低。

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Hightopo数字孪生平台在工业制造中的应用为制造企业提供了全面的数字化解决方案。通过数字孪生技术，制造企业可以实现生产过程的优化、产品设计的验证、设备维护的提升和员工技能的培养。

数字孪生在工业制造中的应用可以帮助制造业实现智能化、数字化转型，提高生产效率、质量和可持续发展能力。通过模拟和优化生产过程，数字孪生为制造业提供了更多的数据支持和决策依据，促进了制造业的创新和竞争力。

如今，数字孪生已经不只是一个概念，而是企业信息化发展的重要趋势，是企业数字化转型、数字化建设、建设数字化企业的重要支撑点。那么，到底什么是“数字孪生”？有哪些优秀的产品架构？如何去落地实践？要从模型、数据和平台本身提供的服务内容等维度来切入！

　　“数字模型非常重要，决定了数字孪生平台本身的价值和服务能力！” 北京德风新征程 科技 有限公司创始人、董事长兼CEO王清杰认为，不管是什么样的设备，或者生产线，最终都会通过二维或者三维模型，包括仿真模型、物理模型、状态模型、故障模型，来实现场景化的落地。

　　而在所有模型中，数字是决定一切的关键要素，不管是分析，还是基于人工智能的训练和学习，都离不开数据。有了丰富数据，才能进行多维度的分析、全方位的统计以及建立更有效的模型。当然，现代化的技术手段也是数字孪生应用场景变得越来越广发的一个重要推动力，比如AR和VR会让我们的物理世界和数字世界越来越接近，而基于3D技术的模型则让数字世界变得更直观、立体和全面。

　　换言之，在数字孪生的业务环境里，企业必须重视全生命周期的数据跟踪服务和治理能力。比如：在设计端，要让原图设计、原始数据和原始模型全部嵌入基于数字孪生的工业互联网平台里。让人、机、料、法、环测数据等整个生产环节都可以进行管理和预测。外加安全、生产和工业流程的全过程监测，以及对整个作业环境的规划管理、设备预测、故障诊断、风险预警等，对执行策略不断优化。

　　同时，数字孪生也可以对工业互联网架构进行反哺。通过“1234体系”，用户可以实现信息流、物流的全面打通。其中，“1”是一个基础基于数字孪生理念搭建起来，并且支撑大数据、人工智能、云计算等领先技术的工业互联网平台体系；“2”是要做工业互联网平台的两化融合，包括信息化和自动化的融合，以及IT和OT的融合；“3”是多方面的能力，包括在生产、运维和运营等不同层面，更好地为企业降本增效；“4”是指数字孪生平台可为企业提供4大应用，包括能看到企业经营管理情况的数字大脑、能为企业降本提质增效的运营管控、全方位全过程的安全监控和事故应急调度，以及产业上下游的协同。

　　德风的数字孪生平台，构建了覆盖全生命周期的“六能”体系，包括感知、视能、数能、图能、算能、管能。“感知”，是指通过感知的方式从触达各种各样的传感设备，能够把与数据相关的信息采集上来；“视能”，是通过视频或者监控设备采集数据；“数能”，即是数据能力建设，包括数据模型、机理模型能在数据全生命周期里得到最佳体现；“图能”，是通过图、数据库、云计算以及图形的方式体现；“算能”，是整个数字孪生体系有了非常好的数据，有非常好的算力和算法平台；“管能”，是通过数字孪生来提高管理效能。

　　总之，制造业，尤其是先进智造，已重新成为全球经济竞争的制高点，而先进智造一定需要数字经济的加持。此种背景下，先进智造成为制造业的发展方向，也成为推动数字经济与实体经济融合发展的主攻方向和关键突破口。所以，从某种角度来讲，数字孪生就是先进智造的源动力。至于，时下正热的"原生"概念，是孪生在物理世界的映射，具有数据采集感知能力，但却需要依靠人脑主动决策。原生实则是物理空间本身就是信息空间，不仅可"主动"产生、存储、分析数据，而且可以自我学习和智能决策。（李代丽）

1.产品设计
数字孪生在设计阶段可以是虚拟原型，可以进行调整以测试不同的仿真或设计，然后再投资购买实体原型。通过减少将产品投入生产所需的迭代次数，可以节省时间和成本。
2.工艺优化
生产线上的传感器可用于创建工艺过程的数字孪生并分析重要的性能指标。对数字孪生体的调整可以被确定是优化产量、减少差异并帮助进行根本原因分析的一种新方法。

3.质量管理
在生产过程中监控和响应来自IoT传感器的数据对于保持最高质量和避免返工至关重要。数字孪生模型可以对生产过程的每个部分进行建模，以识别发生误差的位置，或者可以使用更好的材料或流程。
4.供应链管理
供应链和物流/分销公司依靠数字孪生来跟踪和分析关键性能指标，例如包装性能、车队管理和路线效率。它们对于零库存生产或按序生产以及分析分销路线特别有用。
5. 预测性维护
用于单个设备或制造过程的数字孪生可以识别出在严重问题发生之前进行预防性维修或维护的变化幅度。它们还可以帮助优化负载水平、工具校准和循环时间。
6. 跨学科合作
来自数字孪生的运营数据随时可用，可以轻松地跨学科共享，从而实现协作，改善沟通和更快地制定决策。工程、生产、销售和市场营销都可以使用相同的数据一起工作，以做出更明智的决策。
7.分析客户体验
数字孪生通常用于随着时间的推移收集数据，从而提供对产品性能、分销和最终用户体验的深刻理解。这些数据可用于帮助工程师和设计师改善客户对产品的响应，特别是通过定制化和易用性方面。

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