随着智能制造的快速发展，数字孪生技术成为提升生产效率和优化制造流程的重要工具。数字孪生通过创建物理系统的虚拟模型，实时监控和分析生产过程，从而优化生产调度、设备管理和故障预测。它为制造业提供了更高效的决策支持和精确的预测能力，帮助企业降低成本、提高生产效率和产品质量。在智能制造中，数字孪生技术通过实时数据反馈和仿真优化，实现生产过程的动态调整，提升系统的可靠性与稳定性。

1 数字孪生技术与智能制造系统

1.1 数字孪生技术概述

数字孪生（Digital Twin）是一种将物理系统虚拟化的创新技术，它通过构建物理实体或过程的数字化虚拟模型，实现虚实交互和数据驱动的实时优化，它能够将现实世界的物理对象及其行为过程进行数字化表达，并与其保持实时同步，为优化和预测提供支持。随着制造业数字化转型的需求日益增加，数字孪生被引入工业制造，用于优化生产过程、提升设备管理效率。

核心要素主要如下。

（1）数据采集。数字孪生依赖于全面的实时数据采集，这些数据包括传感器数据、设备状态。

（2）模型建模。数字孪生的建模过程包括物理建模和数据驱动建模，运用仿真技术和机器学习算法，构建精确的数字化模型，反映实际物理系统的状态和行为。

（3）实时仿真。虚拟模型能够对物理系统进行实时仿真和分析，预测可能的运行状况和故障，并提供优化方案。

（4）优化。数字孪生技术通过分析和反馈机制，利用实时数据和预测模型，提出智能化的优化方案。

1.2  智能制造系统的构成

智能制造系统是一种高度自动化和智能化的生产体系，通过集成先进的信息技术、自动化控制系统和制造装备，实现对生产过程的智能监控与优化。一个完整的智能制造系统通常包括以下几个关键组成部分。

（1）物理生产系统。是智能制造系统的核心部分，它指实际的生产设备、机械装置和生产线。物理生产系统可以配置传感器和智能终端，实现对设备状态、环境条件和生产参数的实时监控。数字孪生通过与物理生产系统的对接，构建虚拟模型来模拟和监测设备运行状态。

（2）数据采集设备。是智能制造系统中负责获取和传输生产数据的重要组成部分。由各种传感器、数据采集模块和通信设备组成，将数据传输到中央信息平台进行处理和分析。数据采集设备为数字孪生模型提供实时数据支持，帮助优化生产工艺和资源分配。

（3）生产控制系统。是智能制造系统中负责协调和管理生产任务的系统，由 PLC、DCS、MES 组成。通过对物理生产系统的实时监控与控制，实现对生产过程的精确管理。数字孪生技术通过与生产控制系统集成，可以在虚拟环境中模拟和优化生产流程，并将优化策略反馈到实际的生产控制系统中。

（4）信息平台。是智能制造系统的“大脑”，负责存储、处理和分析从数据采集设备传输来的数据，并为生产控制提供决策支持。数字孪生通过信息平台进行实时数据处理与仿真计算，通过数据分析能力实现故障预测、需求预测和生产过程优化。

数字孪生技术通过与这些系统的深度结合，构建出一个动态、高效的制造生态系统。

2  数字孪生在智能制造中的优化作用

数字孪生技术为智能制造带来了显著的优化作用，通过实时数据反馈与虚拟仿真，实现对生产过程的动态优化，涵盖生产调度、资源管理和设备维护等方面。为更好地理解数字孪生的优化效果，本文通过一个具体案例进行详细分析。某汽车制造工厂在生产车间引入了数字孪生技术，以优化生产调度、资源管理和设备维护。工厂之前面临的问题包括设备故障频繁、资源利用率不高及生产计划调整滞后，导致生产效率低和能源浪费。

引入数字孪生后，工厂实现了对生产过程的实时监控和动态优化。

（1）生产调度优化。数字孪生通过实时监测生产线设备的状态，分析产能数据，动态调整生产计划。当某设备负荷增加或运行出现异常时，系统会立即模拟并调整生产调度，确保资源合理分配，最大化生产效率。

（2）资源管理优化。通过对能源消耗的实时分析，数字孪生优化了能源分配策略。在用电高峰时段，系统优先安排低能耗生产工序，降低能源消耗。同时，分析设备运行负载，调整资源分配，减少浪费。

（3）设备维护优化。数字孪生实时监控设备运行状态，进行预测性维护分析。当检测到设备异常信号时，系统自动发出维护预警，安排维护任务，避免设备在高负荷运行期间突然故障，减少停机时间。

为直观展示数字孪生优化前后的效果，工厂在实施数字孪生技术前后分别采集了生产效率和资源消耗数据。图 1 显示了优化前和优化后的生产效率及能源消耗变化趋势。

图 1  效果对比图

通过分析两幅图可以看出，数字孪生技术显著提升了生产效率并降低了能源消耗。生产效率图显示，在“周一”至“周日”，优化后的效率曲线明显高于优化前，尤其在周末仍能保持稳定，表明数字孪生优化了生产调度和设备管理。而能源消耗图则显示，优化后能耗显著下降，尤其在用电高峰时段表现突出，表明数字孪生通过实时数据分析和资源优化，有效减少了不必要的能耗，整体提高了生产系统的可持续性和经济效益。

3 基于数字孪生的预测方法

数字孪生技术不仅在实时监控和优化方面展现出巨大潜力，还能通过先进的预测方法在故障预防和需求预测方面发挥关键作用。借助数字孪生技术，可以构建物理系统的高保真虚拟模型，通过实时数据与仿真数据的交互，实现对生产过程的精确预测。

（1）故障预测。通过对设备的传感器数据（如温度、压力、振动等）进行实时监测，结合机器学习算法（随机森林、LSTM 等），数字孪生能够识别潜在的异常模式并预测可能的故障时间。借助历史数据和数据挖掘算法，数字孪生可以在发现某些关键参数（如温度或震动幅度）达到阈值前，发出预警信号，提前安排维护，以避免生产线停机或产品损坏。

（2）需求预测。数字孪生结合数据挖掘和时间序列分析算法（ARIMA、SARIMA 等），可以对市场需求、产品销量等进行预测。通过收集和分析历史数据和实时数据，数字孪生可以准确预测生产的需求波动，帮助企业优化生产计划。

（3）数字孪生在预测模型中的应用。数字孪生通常与机器学习和数据挖掘技术深度结合。通过将深度学习模型嵌入数字孪生的预测模块中，系统可以自动学习和优化预测模型的参数。集成的预测模型可以动态更新，根据新的数据实时调整预测结果，以适应制造过程的变化。

3.1 实际案例

在汽车制造行业，生产线的连续性和设备的高效运行至关重要。为提升生产效率并降低意外停机造成的损失，某汽车制造企业引入了数字孪生技术，对其发动机装配线进行实时监控和故障预测。该企业拥有高度自动化的发动机装配线，负责为不同车型的发动机组装核心部件。然而，由于生产线上的设备长时间连续运转，发生故障的概率较高，特别是在高强度生产时更容易出现问题。每次设备停机都会造成生产计划的延迟，甚至导致整条生产线的停产，给企业带来高昂的维修成本和产能损失。为了解决这一问题，企业决定引入数字孪生技术，构建发动机装配线的虚拟模型。这个数字孪生系统包含以下几个关键组成部分。

（1）数据采集与实时监控。每台设备都安装了多种传感器，用于采集实时数据。这些传感器能够监测设备的关键运行参数，如温度、压力、电流等。传感器数据通过物联网系统传输到中央数据库，并实时更新到数字孪生的虚拟模型中。

（2）虚拟模型构建。数字孪生系统利用收集到的设备数据，构建了一个高保真度的虚拟发动机装配线模型。该模型能够精准模拟实际生产过程中的每一个环节，包括设备的运转状态、生产物料的流动、各工位的装配情况等。虚拟模型不仅显示设备的正常运行，还能够通过仿真预测可能出现的故障位置和时间。

（3）机器学习与故障预测模型。为实现故障预测，企业在数字孪生系统中集成了机器学习模型，利用多种历史数据进行训练。使用了基于时间序列的 LSTM 和随机森林算法，通过分析历史故障模式和当前设备状态，来预测未来的故障发生时间和概率。

（4）预测性维护和自动化响应。当数字孪生系统预测某设备存在故障风险时，会自动向维修团队发送维护请求，同时建议更换易损部件，通过自动调整生产线的调度策略，将即将发生故障的设备的任务暂时转移至其他设备，确保生产的连续性。

系统流程图如图 2 所示。

图 2 系统运行逻辑

3.2 案例效果分析

通过引入数字孪生后，该企业的发动机装配线取得了显著的改善效果，如表 1 所示。

表 1 应用效果表

通过故障预测与维护预警系统，数字孪生有效降低了突发故障导致的停机事件，故障停机时间减少了 40%以上，极大提升了生产线的可靠性。并且引入数字孪生后，维护频率变得更加合理，根据故障预测安排维护，不仅减少了多余的维护次数，还延长了零部件的使用寿命。由于停机时间和维修次数的减少，生产线的总生产效率提升了约 15%。数字孪生系统的实时调度功能确保了生产线在发生故障前自动调整，避免了生产延误，确保了生产进度。通过直观的可视化，管理人员能够实时查看生产线的各项指标，对生产瓶颈和潜在问题一目了然。

4 结语

数字孪生技术在智能制造中通过实时监控、预测和优化，为生产过程带来了显著的效率提升和成本节约，展现出巨大的应用潜力。未来，数字孪生将与人工智能、边缘计算和物联网等技术深度融合，实现更精准的预测和优化，并通过标准化进程和互操作性增强，降低集成复杂性。通过聚焦数据质量提升、系统集成标准化，使数字孪生在工业领域发挥更广泛的推动作用。

作者：中国航空发动机研究院 许广伟 万能