智能制造数字孪生概念模型与关键技术

智能制造是新质生产力形成和发展的重要驱动力，是工业 4.0/5.0 的核心，以及推动实现高效、灵活、绿色、智能的生产方式。数字孪生技术作为智能制造的关键技术之一，通过构建物理设备与虚拟模型之间的实时映射和同步，为制造业的智能化、高效化提供有力支持，推动制造业的转型升级。

智能制造数字孪生是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等技术的基础上，通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，对产品、制造过程或整个工厂进行虚拟仿真，实现设计过程、制造过程、管理过程和制造装备智能化，提高制造企业产品研发、制造和管理效率，是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。例如，在产品设计方面，通过数字孪生构建产品虚拟模型，进行产品性能仿真和优化设计，提高产品设计质量和效率 ；在生产制造方面，实时监控生产过程，预测设备故障，优化生产流程，降低生产成本 ；在供应链管理方面，基于数字孪生实现供应链数据的集成和共享，优化资源配置，提高供应链协同效率。

本文首先介绍了智能制造数字孪生概念模型和技术框架；其次，阐述了智能制造数字孪生关键技术，最后，对未来技术发展进行展望。

1 智能制造数字孪生概念模型

1.1 概念模型要求

智能制造数字孪生概念模型 ( 以下简称“概念模型”) 是在数字空间实现物理实体及过程的属性、方法、行为等特性的数字化建模，是对实体对象外部形态、内部机理和运行关系等的整体抽象描述。概念模型主要应满足如下要求 ：

(1) 持续迭代更新。在生产过程中，各类生产数据实时变化，概念模型应能根据物理实体的运行状态和反馈信息持续更新迭代，保持与物理实体的同步。

(2) 虚实交互映射。支持虚拟空间与物理空间的交互，虚拟空间既能实时反映制造过程物理空间状态，更应能通过数据融合、分析、优化、控制物理空间的运行。

(3) 多源数据驱动。制造过程涉及数据类型众多，应能融合多源异构数据，包括实时传感器数据和历史数据，以提高概念模型的准确性。

(4) 自适应参数调整。概念模型能根据不同应用场景支持自适应调整参数设置，以提高概念模型在不同环境下的适用性。

(5) 迭代优化决策。结合虚拟仿真与数据分析，支持迭代优化决策，辅助实现生产系统的智能化。

1.2 概念模型架构

本文提出由物理实体、服务实体、数字孪生实体、数据实体和各部分间的连接实体组成的五维数字孪生模型。基于文献，针对智能制造领域特点，提出如图 1 所示概念模型架构。

图 1智能制造数字孪生概念模型架构

(1) 物理实体

物理实体是基础，对智能制造的每一个数字孪生应用场景，可以进一步划分单元级、系统级和复杂系统级等不同粒度层次。例如，整个智能工厂的数字孪生，车间生产线可作为单元级，生产线所在车间可作为系统级，而整个工厂则作为复杂系统级。如果以车间为数字孪生对象，则可将构成生产线的设备作为单元级，实现单个设备的监测、故障预测和预警以及维护；生产线