引言
1 什么是数字孪生
数字孪生以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多学科、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为、规则，是解决智慧工厂信息物理融合难题，践行智能制造理念与目标的关键使能技术。数字孪生的概念最初于2003年由Grieves教授在美国密歇根大学产品生命周期管理课程上提出，早期主要被应用在军工及航空航天领域。如美国空军研究实验室、美国国家航空航天局（NASA）基于数字孪生开展了飞行器健康管控应用，美国洛克希德·马丁公司将数字孪生引入到F-35战斗机生产过程中，用于改进工艺流程，提高生产效率与质量。由于数字孪生具备虚实融合与实时交互、迭代运行与优化、以及全要素/全流程/全业务数据驱动等特点，目前已被应用到产品生命周期各个阶段，包括产品设计、制造、服务与运维等。
2 数字孪生企业案例背景
我公司的业务是典型的离散制造业，可以通过数字孪生技术为企业搭建智能制造的部署、运营、服务、安全的完整体系，促进信息逻辑和工业逻辑相融合，用数字孪生让真实工厂映射到数字世界，汇聚分散在各封闭组织内的数据，从工业大数据中发掘工业机理和规律，从而以虚实之间有效协同缩短研发设计周期，优化重构生产制造流程，提升设备维护效率，加快组织内外协同合作，带来生产力的变革，触发新型设计、生产、服务模式的演进。具体的应用场景分述如下。
基于数字孪生的产品设计与仿真
基于数字孪生的产品设计与仿真通过全生命周期的虚实融合，以及超高拟实度的虚拟仿真模型建立等方法，全面提高设计质量和效率。
1 面向数字孪生的起落架生产线工艺设计与仿真
以多源CAD（Computer Aided Design, CAD）模型为数字孪生模型（Digital Twin, DT）数据源，基于设计任务分配功能实现智能协同设计，实现起落架生产线物理与实物模型的信息实时交互与可视化。
2 起落架生产线工艺设计与仿真的工艺知识库
构建起落架生产线工艺设计与仿真的工艺知识库，包括实时工艺修正与优化、工艺过程优化、工艺知识提炼与总结、沉浸式工艺设计与仿真，全面有效地挖掘和总结工艺“设计经验”和“设计知识”，结合产品运维阶段的质量状况、使用状况、技术状态等，从产品功能实现的角度对产品研制阶段采用的工艺方法进行评价和比较。
3 基于数字孪生的虚拟样机
虚拟样机是建立在数字世界的、可反映物理样机真实性的数字模型，通过多领域的综合仿真和设备的性能衰减仿真，在物理样机制造之前对装备的性能进行测试和评估，改进其设计缺陷，可以缩短其设计改进周期。基于数字孪生的虚拟样机模型库参见图1所示。
图1基于数字孪生的虚拟样机模型库
基于系统级数字孪生的生产线生产过程建模与控制
通过生产线的数字孪生融合生产核心智能装备（设备层）、生产执行系统MES和企业资源计划ERP（系统层），实现生产自动化与信息化的紧密集合，进而实现生产过程的智能化分析和管控。生产线数字孪生参见图2所示。
图2 生产线数字孪生
1 基于数字孪生的车间生产调度优化
通过数字孪生的虚实映射和交互融合，实时获取制造装备状态、生产过程进度以及质量参数控制的第一手信息，传递给管控层，实现车间制造透明化；支持向现场工业计算机、智能终端及制造设备下发过程控制指令，正确、及时地传递设计及工艺意图。
2 基于数字孪生的设备故障诊断与远程运维
在孪生数据的驱动下，基于物理设备与虚拟设备的同步映射与实时交互以及精准的设备故障诊断服务，实现快速捕捉故障现象，准确定位故障原因，合理设计并验证维修策略。
3 基于数字孪生的车间装备虚拟调试
通过各模型软件的应用程序接口（Application Programming Interface, API）可以将设备模型与仿真系统进行集成，将设备的PLC系统与设备的模型进行集成。在仿真系统中对模型进行编程，根据实际需求将逻辑指令写入到仿真系统中，实现虚拟模型的运动设计。再通过OPC技术，将虚拟模型的运动逻辑传递到PLC中，通过设备模型的运动结果判断运动逻辑指令正确与否。
4 基于数字孪生的车间人机交互
构建与实际物理车间完全映射的数字孪生虚拟车间，通过工业级通信技术识别操作人员下达的指令，机器能够迅速调整工作计划，以做出能够配合工人生产作业的动作，并实时更新虚拟车间的制造进程。
5 基于数字孪生的测试／检测
在数字孪生的虚拟空间中构建高保真度的测试系统及被测对象虚拟模型，借助测试数据实时传输、测试指令传输执行技术，在历史数据和实时数据的驱动下，实现物理被测对象和虚拟被测对象的多学科／多尺度／多物理属性的高逼真度仿真与交互，从而直观、全面地反映生产过程全生命周期状态，有效支撑基于数据和知识的科学决策。
基于数字孪生的产品服务系统
基于数字孪生的产品服务系统（Product service system，PSS）是在数字孪生的支撑下，通过不同“物理产品和／或服务”组合的智能分析决策、快速个性化产品服务配置和服务过程体验与快速供给等，借助要素间的虚实同步，实现资源的优化配置与融合。建立基于数字孪生模型的PSS，充分利用数字化与信息化系统，有效支持复杂产品与服务生命周期的智能决策提供、快速供给、智能服务、价值与环境分析等。基于数字孪生的PSS使服务管理呈现出新的转变，即响应方式由客户响应向服务商主动服务转变；服务配置与价值分析方式由人为主观配置与评估向实时精确配置与评估转变；服务理念由为自己创造价值转变为与客户一起共同创造价值转变；过程管理由传统服务管理模式向实时化、远程化、集成化的生命周期管理转变。
数字孪生工厂的技术架构研究
深圳华龙讯达信息技术股份有限公司是国内技术领先的数字孪生技术厂商，其数字孪生技术被推荐参加国家改革开放四十周年大型展览。经过与华龙讯达的技术研讨，要建设数字孪生工厂，必须攻克三个方面的技术难关：一是以虚拟仿真引擎、数字孪生工具集、模型仿真数据驱动、产线工艺与孪生对象数据双向同步与控制、高性能感知接入等产品特性，打造全流程、全要素、全链条、全生态的生产线管控数字化孪生系统开发及应用；二是突破基于数字孪生的工厂线数字孪生系统时变动态多维模型构建、生产线数字孪生系统多时空尺度模型融合与计算求解技术、动态生产任务的自组织生产关键技术及数字化孪生系统原型开发等技术，形成云化、高性能、多组织、多线程、易扩展、移动化、跨平台的先进技术架构；三是以微服务技术架构封装模块构成的工具集，实现多源异构系统的集成，助力企业形成闭环赋能体系。
数字孪生工厂的整体技术架构从下至上分为物理实体层、物理虚拟映射层、资源虚拟化层、汇聚层、基础服务层、多维虚拟模型层数字孪生应用层共7层构成，参见图7所示。
图3 数字孪生工厂的整体技术架构
（1）物理实体层：为平台提供最原始的物理实体数据。
（2）物理虚拟映射层：提供终端边缘计算能力，完成指令下发，达到控制实体设备的目的。
（3）资源虚拟化层：为平台部署提供基础环境，实现硬件资源的动态调度。
（4）汇聚层：完成数据采集、集中储存，实现与物理虚拟映射层的互联互通。
（5）基础服务层：提供构建系统的基础工具，可帮助平台和开发人员快速创建应用程序。
（6）多维度虚拟模型层：多维度虚拟模型分为数据多维度虚拟模型和数据孪生多维度虚拟模型。数据多维度虚拟模型是基础，通过它可完成对数据孪生多维度虚拟模型的驱动。
（7）数字孪生应用层：提供数字孪生产品设计、虚拟样机、工艺规划、物流的精准配送、车间装备智能控制、人机交互、测试检测、能耗管理、质量分析与追溯、预测与健康管理等应用功能服务模块。
6 结束语——评估与展望
目前，我公司应用华龙讯达的数据采集设备和木星工业物联网平台，较好的解决了工业数据采集的难题。下一步，将与华龙讯达等技术厂商紧密合作，探索实现单元级、系统级和SoS（System of System）级数字孪生，努力提高全要素生产率，挖掘发展潜力，加快传统制造转型升级步伐，催生智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新型制造模式，推动起落架公司加快“智能+”进程。