工业数字孪生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时IoT数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动全业务流程闭环优化。

《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》等系列文件指出，要推动智能制造、绿色制造示范工厂建设，构建面向工业生产全生命周期的数字孪生系统，探索形成数字孪生技术智能应用场景，并推进相关标准的制修订工作，加大标准试验验证力度。中国工程院院士邬贺铨表示，数实的“共振”将推动实体经济进一步数字化、网络化和智能化，实现更高质量发展，目前多地已将数字孪生作为需突破的关键核心技术列入科技创新规划中。

　　无孪生 不“智”造

　　目前业界普遍认为“数字孪生”的概念由美国密歇根大学的MichaelGrieves教授于2003年在产品全生命周期管理课上提出，当时也被称为“镜像空间模型”，通过在虚拟空间构建的数字模型与物理实体交互映射，描述物理实体的生命周期。

　　万物皆可数字孪生

　　数字孪生技术早期主要被应用在军工及航空航天领域。2010年，美国国家航空航天局(NASA)在太空技术路线图中首次引入数字孪生的概念，开展了飞行器健康管控应用。

　　2011年，美国空军研究实验室(AFRL)明确提出面向未来飞行器的数字孪生体规范，指出要基于飞行器的高保真仿真模型、历史数据和实时传感器数据构建飞行器的完整虚拟映射，以实现对飞行器健康状态、剩余寿命及任务可达性的预测。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，提高生产效率与产品质量。

　　百度百科对数字孪生(DigitalTwin)的定义是：充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生着眼点是物理设备的数字化，本质是基于物联网、传感器、模型、数据、映射、仿真多学科技术的集成应用，核心是要解决设备的全生命周期管理。

　　将这个概念进一步泛化，可以将物理世界的人、物、事件等所有要素数字化，在网络空间再造一个一一对应的虚拟世界，物理世界和虚拟世界同生共存、虚实交融，万物皆可数字孪生。

　　应用场景极为广泛

　　“数字孪生”就是“数字的双胞胎”物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪生的核心要素。数字孪生作为实现虚实之间双向映射、动态交互、实时连接的关键途径，为观察、认识、理解、控制和改造物理世界提供了一种新的有效手段。

　　数字孪生技术的应用场景极为广泛，包括航空航天、能源、智慧城市、工业制造等。中国科学院院士朱中梁认为，各行各业都可以应用数字孪生技术进行生态的控制、管理、监测。其中，工业制造领域的数字孪生技术应用得较多。“我们经常思考怎样把物理世界反馈到数字世界，实现有回路反馈的全生命周期跟踪，如果没有数字孪生对物理生产体系的准确模型化的描述，所谓的智能制造就很难实现”。

　　德国西门子公司推出了较为完整的企业数字孪生体系，用数字孪生技术打造虚拟车间、数字工厂。

　　美国通用公司在其工业互联网平台Predix上利用数字孪生技术，对飞机发动机进行实时监控、故障检测和预测性维护。

　　美国特斯拉公司为其生产的车辆配备了数字孪生模型，通过传感器接收数据、能够实时更新程序。

　　工业数字孪生：时机成熟

　　什么是工业数字孪生?工业数字孪生是多类数字化技术集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建起精准物理对象模型，再利用实时IoT数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动全业务流程闭环优化。

　　发展工业数字孪生，当下就是最好的时机。

“现在的IT环境更加成熟，硬件的算力支持实时呈现，软件适配性也更强。”

“数字孪生已经渗透到智能制造的各个阶段，在不同场景都得到了有效的应用，例如装配应用、员工培训、产品测评、智能工厂建设、仓储物流管理等，能大幅度提高生产、制造、装配、设计、规划和物料方面的管理效率，降低试错成本。”

　　腾讯为瑞泰马钢打造“透明工厂”，从生产资料进入、订单匹配、排产到生产管理，利用数字孪生技术帮助其生产效率提高12%，故障率降低25%，品质提升10%。在低碳生产方面，瑞泰马钢的单位产值能耗大幅降低，万元产值消耗标准煤从90千克减少到了35千克，有效实现了节能减排。

　　赋能产业智能化升级

　　数字孪生能够帮助制造企业解决哪些问题?数字孪生主要用于产品设计、生产场景虚拟化和远程售后服务等方面，成熟的场景应用能帮助客户用较小的成本预知最终结果，避免较大损失。尹松举例说：“我们的一个客户为移动、联通等企业生产产品，前几年经常因为产品质量及供应商零部件质量问题被召回并罚款;使用了我们的方案后，避免了类似情况的发生。”

　　工业数字孪生注重将“模型+数据”作为基础，以因推果，反馈并优化业务和流程。“工业知识和数据是企业在长时间生产过程中积累的衍生资产，只是在积累的方式和利用的场景、价值等方面不同。数字孪生是‘模型+数据’基建，通过构建本体模型，形成行业知识图谱，将数据与图谱进行映射，并不断补充和创建知识，构建具有自我迭代能力的数字孪生体，并通过与业务场景的结合，实现对业务和流程的反哺，完成闭环优化。”

　　哪些企业更适合应用数字孪生技术?数字孪生可以与制造企业的哪些环节融合?“行业头部企业以及自动化程度较高的细分行业更适合使用数字孪生技术。这些企业已基本具备设备数据采集和数据追溯能力，能够为数字孪生本体模型提供更完备的数据支撑。”

“对于装备制造企业，可以在产品设计阶段使用数字孪生，实现产品参数的调整和优化，降低试错成本，缩短开发周期;对于流程型和自动化程度较高的离散型制造企业，构建生产数字孪生体，通过产线和设备的实时数据驱动模型，进行实时仿真和优化，能够实现生产效率提高、质量提升和制造成本降低。”

　　数字孪生三大发展趋势

　　面向未来，中国工程院院士谭建荣认为，数字孪生有三大发展趋势。

　　第一是拟实化趋势，涉及多物理建模。产品数字孪生体在工业领域应用的成功程度，取决于产品数字孪生体的拟实化程度，研究如何将基于不同物理属性的模型关联在一起，是建立产品数字孪生体，继而充分发挥产品数字孪生体模拟、诊断、预测和控制作用的关键。

　　第二是全生命周期化，即从产品设计和服务阶段向产品制造阶段延伸。现阶段有关产品数字孪生体的研究主要侧重于产品设计或售后服务阶段，较少涉及产品制造阶段，数字孪生体则将会在产品生产制造阶段的研究与应用方面成为全新热点。

　　第三是集成化、与其他先进技术融合也将成为全新的趋势。现阶段数字孪生体的各个环节之间仍然存在断点，如何将数字纽带技术作为基础技术，并将新一代信息与通信技术、大数据分析技术、增强现实(AR)技术等先进技术有机融为一体，是数字孪生的下一个研究方向。

打造透明、高效、精益的智能工厂

离散制造业企业大多采用多品种、小批量的生产方式，具有规模化、柔性化、工艺复杂、质量不稳定等特点。为解决上述问题，温州风涌智能科技有限公司设计了柔性自动化数字孪生智能工厂解决方案。“我们设计的方案解决了信息化孤岛、柔性不足、供应链配送协同弱等问题，同时也帮助企业构建了自动化智能工厂，推动精益制造、智能制造和‘工业4.0’理念落地。”

据介绍，该方案具有以下三个特点。

第一，提供“三化”融合的解决方案。根据离散定制化行业的特点，以“自动化、精益化、信息化”融合为战略，以柔性MOM系统作为智能制造的大脑，进行柔性自动化智能工厂建设。

第二，构建完整的柔性一体化低代码MOM平台。MOM平台具有柔性低代码可灵活配置、兼顾局部优化和全局优化、避免信息系统碎片化、避免多脑指挥、可快速部署实施、安全性高、掌握自主知识产权等优点，成为各大型离散、定制化制造企业推动数字化、智能化、轻量化的关键。

第三，行业实现基于数字孪生的柔性自动化工厂建设。基于MOM系统和数字孪生技术，助力企业数字孪生柔性自动化工厂的建设。通过实时汇总、分析现场业务、状态等信息，保证实物流与信息流的同步，对现场全部硬件做出及时、合理的调度协同，对各个业务和控制逻辑进行闭环管理，基本实现了无人智能工厂，完成了自动化、精益化、信息化的智能工厂建设。