导读:数字孪生在制造业的应用前景广阔。产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期，可以帮助企业推进数字化营销和自助式服务;工厂数字孪生在工厂设计、建造，生产线调试、安装，工厂运行监控、工业安全等方面都可以给企业带来价值;数字孪生也可应用于供应链管理领域，例如车间物流调度、运输路径优化等。

全球著名IT研究机构Gartner曾在2017年至2019年连续三年将数字孪生列为十大新兴技术之一。北京航空航天大学陶飞教授团队对数字孪生技术进行了长期的深入研究，撰写了一批国际水准的学术论文。近期，美国工业互联网联盟(IIC)、IDC、埃森哲、赛迪研究院、信通院等研究机构相继发表了相关白皮书，我国从政府主管部门到企业也十分关注数字孪生技术。但是，如果不能正确理解数字孪生技术的基本内涵就囫囵吞枣地应用数字孪生技术，很可能会“走入歧途”。

数字孪生在制造业的典型应用场景

数字孪生技术在各个行业有广泛的应用场景。陶飞教授团队在《计算机集成制造系统》2018年第1期刊登的“数字孪生及其应用探索”一文中，归纳了14种应用场景，后来又在论文中介绍了数字孪生在航空航天、电力、汽车、石油天然气、健康医疗、船舶航运、城市管理、智慧农业、建筑建设、安全急救、环境保护等11个领域，45个细分类的应用。

笔者认为，数字孪生在制造业的应用前景广阔。其中，产品的数字孪生应用覆盖产品的研发、工艺规划、制造、测试、运维等各个生命周期，可以帮助企业推进数字化营销和自助式服务，有助于企业提升维护服务收入，创新商业模式;工厂数字孪生在工厂设计、建造，生产线调试、安装，工厂运行监控、工业安全等方面都可以对企业带来价值;数字孪生在供应链管理领域也可以应用，例如车间物流调度、运输路径优化等。

以下是数字孪生在制造业的典型应用:

产品的运行监控和智能运维

对于能够实现智能互联的复杂产品，尤其是高端智能装备，将实时采集的装备运行过程中的传感器数据传递到其数字孪生模型进行仿真分析，可以对装备的健康状态和故障征兆进行诊断，并进行故障预测;如果产品运行的工况发生改变，对于拟采取的调整措施，可以先对其数字孪生模型在仿真云平台上进行虚拟验证，如果没有问题，再对实际产品的运行参数进行调整。ANSYS的数字孪生技术在风电行业，可以帮助风电企业避免非计划性停机，实现预测性维护和运行控制与优化。

对于航空发动机的数字孪生应用，由于每台发动机的飞行履历不同，飞行的环境不同，健康服役的寿命以及维护历史差别很大，因此，应当对每台航空发动机建立其对应的数字孪生模型。GE航空对于正在空中运行的航空发动机进行实时监控，一旦出现故障隐患，可以通过对数字孪生模型的分析来预测风险等级，及时进行维修维护，显著提升了飞行安全。GE航空通过数字孪生模型记录每台航空发动机每个架次的飞行路线、承载量，以及不同飞行员的驾驶习惯和对应的油耗，通过分析和优化，可以延长发动机的服役周期，并改进发动机的设计方案。

在数字孪生应用领域，GE与ANSYS公司开展了战略合作。通过数字孪生技术的应用，实现产品的健康管理、远程诊断、智能维护和共享服务。通过结合传感器数据和仿真技术，帮助客户分析特定的工作条件并预测故障，从而节约运维成本。GE航空通过汇总设计、制造、运行、完整飞行周期的相关数据，预测航空发动机的性能表现:

1.将发动机传感器数据与性能模型结合，根据运行环境的变化和物理发动机性能的衰减，构建自适应模型，精准监测航空发动机的部件和整机性能;

2.将发动机历史维修数据中的故障模式注入三维结构模型和性能模型，构建故障模型，应用于故障诊断和预测;

3.将航空公司历史飞行数据与性能模型结合并融合数据驱动的方法，构建性能预测模型，预测整机性能和剩余寿命;

4.将局部线性化模型与飞机运行状态环境模型融合并构建控制优化模型，实现发动机控制性能寻优，使发动机在飞行过程中发挥更好的性能。

西门子将来自智能传感器的温度、加速度、压力和电磁场等信号和数据，以及来自数字孪生模型中的多物理场模型和电磁场仿真和温度场仿真结果传递到Mindsphere平台，通过进行对比和评估，来判断产品的可用性、运行绩效和是否需要更换备件。

文章来源：《数字技术与应用》 网址: http://www.szjsyyyzz.cn/zonghexinwen/2020/0813/562.html