隨著全球制造業的快速發展，傳統工廠面臨著諸多挑戰，包括數字化基礎薄弱、生產管理依靠經驗、人力資源緊缺等問題。而數字孿生技術作為數字化轉型的新興技術，為工廠智能化轉型提供了全新的解決思路。文章將探討數字孿生工廠的構建方法與應用，以期為制造企業實現智能制造提供參考與指導。

1?數字孿生的概念及內涵

1.1 數字孿生的概念

數字孿生（Digital Twin，DT）是信息科學與物理工程學交叉領域中涌現的一個創新概念。其誕生可以追溯到近二十年前，但其快速發展期是在物聯網、大數據、云計算、人工智能等前沿技術日漸成熟之后。數字孿生概念的核心是基于物理實體創造精確的數字復制品，并在虛擬空間中模擬實體的行為反應及生命周期過程。這樣的數字副本不僅包括靜態的結構信息，更融合了動態的行為數據，從而能實時監控、預測、優化與決策以支持物理實體的運營。數字孿生的理念，為實現高度綜合的物理世界和數字世界的交互提供了技術基礎。

數字孿生涵蓋三大關鍵組成部分：物理實體、虛擬模型與服務系統的相關數據。物理實體是數字孿生的基礎，代表實際存在的物體或系統，其特征、行為、狀態和性能是數字孿生模型建模的對象。虛擬模型是數字孿生的核心，通過利用多源異構數據融合技術，建立與物理實體相對應的數字模型，這個模型能夠反映物理實體的全生命周期過程。服務系統的相關數據包括了物理實體與虛擬模型之間的所有交互數據，服務系統通過數據驅動和智能分析，實現物理實體對象和數字世界模型對象之間的映射，可在數字世界對物理實體的狀態和行為進行全面呈現、精準表達和動態監測。

1.2 數字孿生的內涵

數字孿生以其全面性、高度互動性和深層預測力而成為工業革命 4.0 的支柱之一。它不僅僅是簡單的虛擬仿真，而是涉及從設計、運營到維護等整個產品生命周期的數字化表示與分析工作。數字孿生包含信息模型的構建、狀態監測與診斷、預測與優化決策和價值迭代四大方面。首先，數字孿生的構建依賴于高精度的信息模型。這個模型通常需要涵蓋物理實體的幾何形態、材料屬性、邊界條件和環境影響等多維度信息，確保虛擬實體能夠高保真地復現物理實體。其次，實時狀態監測與診斷依賴于多樣化傳感器網絡的部署，其可使數字孿生體捕捉到物理實體的狀態數據。

這一過程會不斷修正、完善虛擬模型，以便在故障發生之時及時進行診斷并發出告警。再次是預測與優化決策，數字孿生可利用其強大的數據處理和分析能力，結合人工智能技術，對系統未來的行為和性能進行預測。這種預測能力使得企業可以提前應對潛在問題，優化資源配置，并做出更明智的決策。例如，在制造業中，數字孿生可以預測設備的故障時間，從而優化維護計劃，減少停機時間；在城市管理中，數字孿生可以預測交通流量，優化交通信號控制，提高道路利用率。通過這種方式，數字孿生不僅提供了對現狀的洞察，還為未來的決策提供了可靠的依據。最后，數字孿生內涵的核心是價值迭代，它通過持續地運營數據反饋，優化虛擬和物理實體的互動，不斷提升系統的性能和效率，推動企業實現持續的價值創造。

2?工廠發展現狀及存在的問題

2.1 數字化基礎薄弱

在現代制造業環境中，數字化的不足已成為一個顯著的制約因素。許多傳統制造企業依賴于人力來應對日常生產中遇到的挑戰。由于缺少實時數據監控和分析系統，企業無法及時掌握生產線的實時狀態，比如設備運行狀況、生產進度、產品質量等關鍵信息，進而導致生產管理和決策的滯后和不準確。這不僅降低了生產效率，而且增加了產品缺陷率和生產成本，最終影響了企業的市場競爭力。此外，信息技術基礎設施的缺乏也大大限制了企業數字化轉型和升級的能力，使其無法充分利用先進的數字技術來優化生產過程和提高生產靈活性。

傳統的自動化技術應用主要集中在機械化操作和簡單程序控制上，缺乏對環境變化的感知和適應能力，局限性明顯，難以滿足日益增長的柔性生產需求。當生產任務或產品規格發生變化時，這些設備往往需要進行煩瑣的手動調整，這將導致生產效率的降低。缺乏智能決策支持的自動化設備無法及時響應生產過程中的突發情況，這種情況會影響到生產穩定性和產品質量，限制了企業在激烈市場競爭中的應對需求變化的能力。

2.2 問題分析依靠個人經驗

傳統工廠在處理生產問題時，往往依賴于工人或技術人員的經驗進行分析和解決。對于生產鏈較長、工序復雜的情況，這種方式不僅效率低下，而且無法精確診斷并解決問題。大量的生產數據和歷史記錄僅以紙質形式存在，對于這類數據，企業缺乏有效的數據分析手段，難以實現對生產問題的系統性追蹤和分析。這不僅會導致同一類生產問題反復出現，而且會對產品質量和生產效率的提升構成嚴重阻礙。在快速變化的市場環境中，這種效率低下、響應遲緩的處理方式使企業難以適應市場的快速變化，影響了企業的競爭力。

2.3 人力資源缺乏且成本高昂

近年來，隨著勞動年齡人口的減少和人口紅利的消失，工業生產領域面臨著人力資源緊缺的問題。同時，新一代年輕人對傳統工業生產工作興趣下降，比起投入傳統工業生產，他們更愿意探索其他行業和領域以實現個人潛能，這種情況加劇了工廠的人力資源困境。此外，在人力成本壓力和工作環境缺陷的影響下，工廠員工流動率明顯提高。近年來機器人和自動化技術的需求急劇增長，這是由于企業期望通過技術手段彌補人力短缺。然而，機器人技術的引進和應用也面臨著成本高昂、技術熟練度不足等挑戰。

2.4 軟件硬件生態割裂

多數傳統工廠在技術應用上存在明顯的軟硬件分離問題，軟件和硬件系統大多獨立運行，缺乏有效的互聯互通和數據整合能力。這種割裂不僅影響了信息流通的實時性和決策的效率，對于工業自動化和智能化的進程推動構成了巨大障礙。目前企業普遍缺乏能夠將硬件設備和軟件系統無縫連接的綜合解決方案，這使得生產過程中的數據收集、分析和應用變得復雜且低效。這種生態割裂損害了企業的整體運營效率，限制了企業在生產過程中的優化和創新能力，難以滿足市場對于高效、靈活生產的需求。

2.5 IT/OT 融合困難

工業技術（IT）與運營技術（OT）之間的融合面臨著重大挑戰。盡管兩者在理論上具有相互補充和強化的潛力，但在實際操作中，它們之間存在著一系列的技術和管理障礙。例如，數據網絡的傳輸接口、標準的統一以及在邊緣控制和云端連接方面的技術兼容性問題。此外，從組織結構層面看，IT 與 OT 的利益差異也是影響兩者融合的重要因素。兩者缺乏有效的溝通和協作機制，使得信息系統與工業系統之間難以實現深度整合，阻礙了企業智能制造和工業 4.0 戰略的實施。

3?面向智能制造的數字孿生工廠構建方法及應用

3.1 設計階段

在生產籌劃的初始階段，企業可借助云計算平臺，利用專業設計工具和知識管理系統，構建出產品的初步設計模型，進而發展出數字孿生體的基礎模型。接著，通過應用運動學和其他物理學原理進行仿真優化，對產品設計與制造流程進行精細化調整。利用云平臺提供的虛擬環境，企業能夠在虛擬空間內執行生產模擬，借此對實體產品的制造過程及其可用性進行全面評估。這一系列的仿真與驗證活動，確保了產品可以順暢過渡至實際生產階段。至此，數字孿生體不僅能夠模擬實體產品的物理屬性，還能夠動態生成反映用戶需求的數據。

3.2 生產控制階段

生產任務在云端的生產管理平臺中受到監管，并且將實時性較高的調度和控制任務交由邊緣計算層處理。制造過程結合了現實設備與數字技術應用，工廠的數字孿生在利用云平臺部署的數字環境中對制造過程進行控制。實體工廠中的機械和傳感器構成的物聯網系統位于現場運行層，它們透過如時間敏感網絡（Time Sensitive Network，TSN）、5G 等低延遲網絡技術，并通過 OPCUA等行業標準協議與邊緣計算層交換數據。數字孿生中的數據處理模塊將根據不同來源數據的特點，對其采取相應處理。

一方面，數據處理模塊可以通過與數字孿生系統在控制層面上的直接交互，獲得預測性數據，并在此過程中對數據處理進程進行優化和控制，實現了數字空間對物理空間的調控；另一方面，邊緣計算層負責篩選、組織、分析并過濾所有數據，將從中提取到的信息上傳到云平臺的基礎層，推動整個云平臺架構中的信息與物理操作同步，并在數據庫系統中存儲這些信息，建立起研究和深層挖掘云端資源的數據基礎。這對于制造過程的數字化提供了預測性和優化性的數據支持。從整體上看，在生產控制階段，數字孿生技術主要負責實時整合多源傳感器數據和對模型的管理控制。

3.3 運維階段

在產品投入使用后的運維階段中，數字孿生技術繼續扮演著關鍵角色。通過由數字孿生技術生成的數字模型，制造商能夠持續監控和分析產品或系統在實際運行中的表現。具體來說，運維團隊可以利用數字孿生技術實時模擬和預測產品的性能狀況，提前發現潛在問題并優化維護策略。對于設備管理者而言，數字孿生技術提供了一個虛擬平臺，用于模擬產品在各種實際使用場景下的表現，并實時監控其運行狀態。這使得運維人員能夠進行預測性維護和主動性能優化，顯著提升了設備的可靠性和使用壽命。對于成品提供商來說，數字孿生技術同樣適用。它可用于模擬產品的實際使用場景，監控產品運行狀態，從而實現預測性維護和性能優化，有效促進產品構建與后期運維的協同。生產企業可以在虛擬環境中檢測潛在的質量或安全問題，并在物理產品制造前進行必要的調整。通過數字孿生體所部署的云平臺，供應商、技術團隊與客戶之間可以實現數據共享和協作。在運維過程中，運維人員可通過數字孿生體實時監控產品的地理位置、環境因素、工作狀態和健康狀況，并將這些信息匯總至云端數據庫，方便業務負責人訪問、管理。

4?數字孿生技術工廠應用實例

在智能化制造工廠的應用中，數字孿生技術發揮了至關重要的作用。如圖 1 為智能化制造工廠的運行狀況，工廠內的每一臺設備和生產環節都被數字化為虛擬模型，這些虛擬模型與實際物理設備實時同步，確保監測和優化生產過程的準確性。通過數字孿生技術，工廠能夠模擬和預測設備的運行狀況，同時應用機器學習模型進行數據分析，以預警潛在的故障，從而實現預防性維護，避免生產中斷。這種技術還可以協助工廠實現生產流程的優化和資源的合理配置，通過虛擬試驗和仿真，加速產品研發周期，并降低試錯成本。

圖 1 應用數字孿生技術的智能化制造工廠

圖1 中的智能化制造工廠采用自動化導向車（AGV）搬送設備、自動上下料機械手和機器人換刀系統進行無干預操作，與二維碼追蹤系統結合，確保加工過程服從全程溯源原則。此外，工廠內部裝配了加工車間數據展示屏，以增強生產數據的可視化，確保生產流程的完全透明化。同時，工廠內部構建了包含多級預警和應急響應計劃的機制，旨在高效處理生產壓力和調度難題。智能化制造工廠的實施數據表明，通過數字孿生技術的應用，人力資源效率得到提升，出入庫工作效率提升 40% 以上，線邊庫占地面積降低 42%，工具刀具更換時間縮減并且備用刀柄數量減少，這些改進顯著提升了物流周轉效率及生產現場工作效率。

5?結語

數字孿生作為工廠數字化轉型的重要手段，在提高生產效率、優化管理決策、應對市場變化等方面展現出了巨大潛力。本文通過分析數字孿生技術在設計、生產控制和運維等各個階段的應用，闡明了其可為工廠實現智能化生產提供全面的技術支持。隨著數字孿生技術的不斷發展與應用，工廠將轉向更加智能、高效的生產模式，從而實現持續發展，提升競爭優勢。