详解数字孪生应用的十大关键问题

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”。

当前，数字孪⽣（Digital twin）是各界关注的热点，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、中国信通院、赛迪等研究机构相继发表了相关⽩⽪书，我国从主管部门到企业也⼗分关注数字孪⽣技术。

但是，当前业界对于数字孪⽣技术还存在⼀些模糊甚⾄错误的认识，给数字孪⽣技术披上了⼀层神秘的⾯纱。e-works 认为，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”。为此，本⽂希望结合⼯业界的应⽤需求与实践，厘清对数字孪⽣的基本认识，引导企业正确理解和应⽤数字孪⽣技术。

01

关于数字孪⽣的内涵

很多业界主流公司都对数字孪⽣给出了⾃⼰的理解和定义，对于数字孪⽣的来源，本⽂不再赘述。本⽂⾸先对Gartner 在过去三年对数字孪⽣的论述进⾏解读。

2017年，Gartner在⼗⼤新兴技术的专题对数字孪⽣的解释是：数字孪⽣是实物或系统的动态软件模型，在三到五年内，数⼗亿计的实物将通过数字孪⽣来表达。通过应⽤实物的零部件运⾏和对环境做出反应的物理数据，以及来⾃传感器的数据，数字孪⽣可⽤于分析和模拟实际运⾏状况，应对变化，改善运营，实现增值。数字孪⽣所发挥的作⽤就像⼀个专业技师和传统的监控和控制器（例如压⼒表）的结合体。推进数字孪⽣应⽤需要进⾏⽂化变⾰，结合设备维护专家、数据科学家和IT专家的优势。将设备的数字孪⽣模型与⽣产设施、环境，以及⼈、业务和流程的数字表达结合起来，以实现对现实世界更加精确的数字表达，从⽽实现仿真、分析和控制。[1]

△ Gartner2017年发布的新兴技术成熟度曲线

在Gartner2017年发布的新兴技术成熟度曲线中，数字孪⽣处于创新萌发期，距离成熟应⽤还有5-10年时间。

2018年，Gartner在⼗⼤新兴技术专题中对数字孪⽣的解释是：数字孪⽣是现实世界实物或系统的数字化表达。随着物联⽹的⼴泛应⽤，数字孪⽣可以连接现实世界的对象，提供其状态信息，响应变化，改善运营并增加价值。到2020年，估计将有210亿个传感器和末端接⼊点连接在⼀起，在不久的将来，数⼗亿计物体将拥有数字孪⽣模型。Gartner公司副总裁David Cearley指出，通过维修、维护与运营（MRO）以及通过物联⽹提升设备运营绩效，有望节省数⼗亿美元。

[2]

短期内，数字孪⽣将有助于资产管理，但最终将通过洞察产品使⽤情况，以及有哪些改善途径，从⽽最终企业提升运营绩效。

除了通过物联⽹连接“物”，数字孪⽣连接的对象还有更多。“随着时间的推移，我们这个世界的万事万物⼏乎都可以与其数字对象动态地相互连接，并能够基于AI实现⾼级仿真、运营和分析，” Cearley指出。“从长远来看，从事城市规划、数字营销、医疗保健和⼯业规划的专业⼈⼠都将在向集成的数字孪⽣世界转型中获益。” 例如，未来的⼈类数字模型可以提供⽣物识别和医疗数据，⽽整个城市的数字孪⽣模型将能够实现⾼级模拟。

从2018年Gartner发布的新兴技术成熟度曲线中可以看出，数字孪⽣已经进⼊了过热期，其建设和预期出现了⾼峰，超出其当前能⼒，会形成投资泡沫。

△ Gartner2018年发布的新兴技术成熟度曲线

2019年，Gartner在⼗⼤新兴技术专题中对数字孪⽣的解释如下：

数字孪⽣是现实⽣活中物体、流程或系统的数字镜像。⼤型系统，例如发电⼚或城市也可以创建其数字孪⽣模型。数字孪⽣的想法并不新，可以回溯到⽤计算机辅助设计来表述产品，或者建⽴客户的在线档案，但是如今的数字孪⽣有以下四点不同：[3]

•模型的健壮性，聚焦于如何⽀持特定的业务成果；•模型的健壮性，聚焦于如何⽀持特定的业务成果；

•与现实世界的连接，具有实现实时监控和控制的潜⼒；

•应⽤⾼级⼤数据分析和⼈⼯智能技术来获取新的商机；

•数字孪⽣模型与实物模型的交互，并评估各种场景如何应对的能⼒。

当前的重点是基于物联⽹应⽤的数字孪⽣，可以通过提供维护和可靠性信息，洞察产品如何更有效地运⾏和有关新产品和提⾼效率的数据，以改善企业决策。组织的数字孪⽣正在兴起，以通过创建组织的流程模型，可以进⾏实时监控并提⾼流程效率。

从上述分析中可以看出，Gartner对于数字孪⽣的理解也有⼀个不断演进的过程，⽽数字孪⽣的应⽤主体也不局限于基于物联⽹来洞察和提升产品的运⾏绩效，⽽是延伸到更⼴阔的领域，例如⼯⼚的数字孪⽣、城市的数字孪⽣，甚⾄组织的数字孪⽣。

全球著名PLM研究机构CIMdata认为：数字孪⽣模型不可能单独存在；可以有多个针对不同⽤途的数字孪⽣模型，每个都有其特定的特征，例如数据分析数字孪⽣模型、MRO数字孪⽣模型、财务数字孪⽣模型、⼯程孪⽣模型以及⼯程仿真数据孪⽣模型；每个数字孪⽣模型必须有⼀个对应的物理实体，数字孪⽣模型可以⽽且应该先于物理实体⽽存在；物理实体可以是⼯⼚、船舶、基础设施、汽车或任何类型的产品；每个数字孪⽣模型必须与其对应物理实体有某些形式的数据交互，但不必是实时或电⼦形式。

GE Digital认为：数字孪⽣是资产和流程的软件表⽰，⽤于理解、预测和优化绩效以改善业务成果。数字孪⽣由三部分组成：数据模型、⼀组分析⼯具或算法，以及知识。[4]

西门⼦认为：数字孪⽣是物理产品或流程的虚拟表⽰，⽤于理解和预测物理对象或产品的性能特征。数字孪⽣⽤于在产品的整个⽣命周期，在物理原型和资产投资之前模拟、预测和优化产品和⽣产系统。[5]

SAP认为：数字孪⽣是物理对象或系统的虚拟表⽰，但其远远不仅是⼀个⾼科技的外观。数字孪⽣使⽤数据、机器学习和物联⽹来帮助企业优化、创新和提供新服务。[6]

PTC认为：数字孪⽣（PTC翻译为数字映射）正在成为企业从数字化转型举措中获益的最佳途径。对于⼯业企业，数字孪⽣主要应⽤于产品的⼯程设计、运营和服务，带来重要的商业价值,并为整个企业的数字化转型奠定基础。[7]

陶飞教授指出：当前对数字孪⽣存在多种不同认识和理解，⽬前尚未形成统⼀共识的定义，但物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪⽣的核⼼要素。不同阶段（如产品的不同⽣命周期）的数字孪⽣呈现出不同的特点，对数字孪⽣的认识与实践离不开具体对象、具体应⽤与具体需求。从应⽤和解决实际需求的⾓度出发，实际应⽤过程中不⼀定要求所建⽴的“数字孪⽣”具备所有理想特征，能满⾜⽤户的具体需求即可。

在赵敏先⽣和宁振波先⽣撰写的《铸魂：软件定义制造》⼀书中指出，数字孪⽣是实践先⾏，概念后成；数字孪⽣模型可以与实物模型⾼度相像，⽽不可能相等；数字孪⽣模型和实物模型也不是⼀个简单的⼀对⼀的对应关系，⽽可能存在⼀对多，多对⼀、多对多，甚⾄⼀对少，⼀对零和零对⼀等多种对应关系。

结合学术界的研究和⼯业界的实践，e-works认为，数字孪⽣并不是⼀种单元的数字化技术，⽽是在多种使能技术迅速发展和交叉融合基础上，通过构建物理实体所对应的数字孪⽣模型，并对数字孪⽣模型进⾏可视化、调试、体验、分析与优化，从⽽提升物理实体性能和运⾏绩效的综合性技术策略，是企业推进数字化转型的核⼼战略举措之⼀。

02

数字孪⽣的基本特征

数字孪⽣的基本特征是虚实映射。通过对物理实体构建数字孪⽣模型，实现物理模型和数字孪⽣模型的双向映射。构建数字孪⽣模型不是⽬的，⽽是⼿段，需要通过对数字孪⽣模型的分析与优化，来改善其对应的物理实体的性能和运⾏绩效。

任何物理实体都可以创建其数字孪⽣模型，⼀个零件、⼀个部件、⼀个产品、⼀台设备、⼀把加⼯⼑具、⼀条⽣产线、⼀个车间、⼀座⼯⼚、⼀个建筑、⼀座城市，乃⾄⼀颗⼼脏、⼀个⼈体等。对于不同的物理实体，其数字孪⽣模型的⽤途和侧重点差异很⼤。

例如，达索系统帮助新加坡构建了数字城市，建⽴了⼀座城市的数字孪⽣模型，不仅包括了地理信息的三维模型，各种建筑的三维模型，还包括了各种地下管线的三维模型。该模型作为城市的数字化档案，可以⽤于优化城市交通，便于各建筑的三维模型，还包括了各种地下管线的三维模型。该模型作为城市的数字化档案，可以⽤于优化城市交通，便于各种公共设施的维护。Biodigital公司创建了⽣物数字⼈体模拟演⽰的在线平台，可以帮助医⽣和科学家研究⼈体构造，进⾏模拟试验。在太空探索的过程中，科学家通过数字孪⽣模型对远在太空的航天器，例如登陆⽕星的“好奇号”⽕星车进⾏远程监控、仿真与操控。显然，物理实体的结构越复杂，其对应的数字孪⽣模型也会越复杂，实现数字孪⽣应⽤的难度也更⼤。

△图源：达索系统（新加坡数字城市）

03

数字孪⽣的关键使能技术

数字孪⽣迅速成为热潮，源于数字化设计、虚拟仿真和⼯业互联⽹（⼯业物联⽹）等关键使能技术的蓬勃发展与交叉融合。

数字化设计技术从早期的⼆维设计发展到三维建模，从三维线框造型进化到三维实体造型、特征造型，产⽣了诸如直接建模、同步建模、混合建模等技术，以及⾯向建筑与施⼯⾏业的BIM技术（建筑信息模型）。三维建模技术不光⽤于产品设计阶段，并且可以实现三维⼯艺设计。产品的三维模型中不仅包括⼏何信息、装配关系，还包括PMI（产品制造信息，包括尺⼨、公差、形位公差、粗糙度和材料规格等信息）等制造信息，已经可以实现MBD（基于模型的产品定义）。

为了⽀持产品三维模型的快速浏览，可以从包含三维⼯艺特征的完整三维特征模型中，抽取出仅包括⼏何信息的轻量化三维模型。基于三维造型和三维显⽰技术，虚拟现实技术（VR）取得了蓬勃发展，⼴泛⽤于汽车、飞机、⼯⼚等复杂对象的虚拟体验，包括沉浸式虚拟现实系统Cave，⽤于产品展⽰和市场推⼴的三维渲染技术，以及基于视景仿真的模拟驾驶技术等。近年来⼜发展起来增强现实技术(AR)，其特点是可以将实物模型和数字化模型融合在⼀个可视化环境之中，从⽽实现传感器数据的可视化，还可以进⾏产品操作、装拆及维修过程的三维可视化，实现产品操作培训、维修维护等应⽤。

虚拟仿真技术从早期的有限元分析发展到对流场、热场、电磁场等多个物理场的仿真，多领域物理建模，对振动、碰撞、噪声、爆炸等各种物理现象的仿真，对产品的运动仿真，及材料⼒学、弹性⼒学和动⼒学仿真，对产品长期使⽤的疲劳仿真，对整个产品的系统仿真，以及针对注塑、铸造、焊接、折弯和冲压等各种加⼯⼯艺的仿真，以及装配仿真，帮助产品实现整体性能最优的多学科仿真与优化，针对数控加⼯和⼯业机器⼈的运动仿真（其中数控仿真⼜可以分为仅仿真⼑具轨迹，以及仿真整个⼯件、⼑具和数控装备的运动），还有⾯向⼯⼚的设备布局、产线、物流和⼈因⼯程仿真。如果从仿真的对象来区分，虚拟仿真技术可以分为产品性能仿真、制造⼯艺仿真和数字化⼯⼚仿真。

在数字化设计技术和虚拟仿真技术发展和集成应⽤的过程中，产⽣了Digital Mockup（DMU，数字原型）、Digital Prototyping（数字样机）、Virtual Prototype（虚拟样机）、Functional Virtual Prototype（全功能虚拟样机）等技术，主要是⽤于实现复杂产品的运动仿真、装配仿真和性能仿真。通过对数字样机进⾏虚拟试验，可以减少物理样机和物理试验的数量，从⽽降低产品研发和试制成本，提⾼研发效率。

另⼀⽅⾯，随着传感器技术和⽆线通信技术的发展，⼆⼗⼀世纪以来，物联⽹应⽤越来越⼴。除在消费领域应⽤之外，为了⽀持⾼价值⼯业设备的运⾏监控和维修维护，⼯业物联⽹（IIOT）开始受到业界⼴泛关注。IIOT采集的数据类型和采集频率⽐普通的物联⽹应⽤⾼得多，⽽应⽤的数学模型和分析⽅法也⽐普通的物联⽹应⽤复杂得多。

在学术界的研究和GE、西门⼦等⼯业巨头的⽰范效应驱动下，数字孪⽣技术开始受到⼴泛关注。2016年6⽉，我在美国在学术界的研究和GE、西门⼦等⼯业巨头的⽰范效应驱动下，数字孪⽣技术开始受到⼴泛关注。2016年6⽉，我在美国参加西门⼦⼯业软件⼀年⼀度的全球媒体与分析师会议时，西门⼦应⽤了Digital Twin、Digital Thread（数字主线）等术语。我当时建议他们对这些名词术语给予解释，后来西门⼦给我发来对⼗多个名词的解释，e-works专门对这些名词术语进⾏了翻译，发表了⼀篇⽂章。

从数字孪⽣技术的发展背景可以看出，数字孪⽣模型是相对于其物理模型⽽⾔的。可以先建⽴数字孪⽣模型，应⽤数字孪⽣模型来进⾏虚拟试验，但最终还是要建⽴物理模型，通过对数字孪⽣的分析，来优化物理模型的运⾏。

除了上述技术，⼯业⼤数据、⼈⼯智能等技术也是数字孪⽣的关键使能技术。

需要强调的是，数字孪⽣的关键使能技术在数字孪⽣诞⽣之前就已经存在。⽽数字孪⽣的应⽤，⼜促进了这些关键使能技术的进⼀步发展。

04

产品的数字孪⽣

和⼯⼚的数字孪⽣

不同物理实体的数字孪⽣应⽤重点差别很⼤。

产品数字孪⽣应⽤的重点在于复杂的机电软⼀体化装备，例如发电设备、⼯程机械、机械加⼯中⼼、⾼端医疗设备、航空发动机、飞机、卫星、船舶、轨道交通装备、电梯、通信设备，以及能够实现智能互联的通信终端产品。

在产品的设计制造⽣命周期，可以通过在实物样机上安装传感器，在样机测试的过程中，将传感器采集的数据传递到产品的数字孪⽣模型，通过对数字孪⽣模型进⾏仿真和优化，从⽽改进和提升最终定型产品的性能；还可以通过半实物仿真的⽅式，部分零部件采⽤数字孪⽣模型，部分零件采⽤物理模型来进⾏实时仿真和试验，验证和优化产品性能。另⼀⽅⾯，在产品创新设计时，⼤多数零部件会重⽤前⼀代产品的零部件，如果⽼产品已经建⽴了关键零部件的数字孪⽣模型，同样也应当进⾏重⽤，从⽽提升新产品研发效率和质量。

产品服役的⽣命周期是产品的数字孪⽣应⽤最核⼼的阶段。尤其是对于长寿命的复杂装备，通过⼯业物联⽹采集设备运⾏数据，并与其数字孪⽣模型在相同⼯况下的仿真结果进⾏⽐对，可以分析出该设备的运⾏是否正常，运⾏绩效如何，是否需要更换零部件，并可以结合⼈⼯智能技术分析设备的健康程度，进⾏故障预测等。对于⾼端装备产品，其数字孪⽣模型应当包括每⼀个实物产品服役的全⽣命周期数字化档案。

在产品的报废回收再利⽤⽣命周期，可以根据产品的使⽤履历、维修BOM和更换备品备件的记录，结合数字孪⽣模型的仿真结果，来判断哪些零件可以进⾏再利⽤和再制造。例如SpaceX公司的⼀级⽕箭实现了复⽤，结合数字孪⽣技术，可以更加准确地判断哪些零部件可以复⽤，从⽽⼤⼤降低了⽕箭发射的成本。

⼯⼚的数字孪⽣应⽤也分为三个⽅⾯：在新⼯⼚建设之前，可以通过数字化⼯⼚仿真技术来对构建⼯⼚的数字孪⽣模型，并对⾃动化控制系统和产线进⾏虚拟调试；在⼯⼚建设期间，数字孪⽣模型可以作为现场施⼯的指南，还可以应⽤AR等技术在施⼯现场指导施⼯；⽽在⼯⼚建成之后正式运⾏期间，可以通过其数字孪⽣模型对实体⼯⼚的⽣产设备、物流设备、检测与试验设备、产线和仪表的运⾏状态与绩效，以及⽣产质量、产量、能耗、⼯业安全等关键数据进⾏可视化，在此基础上进⾏分析与优化，从⽽帮助⼯⼚提⾼产能、提升质量、降低能耗，并消除安全隐患，避免安全事故。

⽬前，已有很多企业建⽴了⽣产监控与指挥系统，对车间进⾏视频监控，显⽰设备状态（停机、正常、预警和报警等），展⽰各种分析报表和图表等。构建数字孪⽣⼯⼚可以进⼀步提升⼯⼚运⾏的透明度。然⽽，要构建⼯⼚完整的⾼保真数字孪⽣模型，需要⼯⼚的建筑、产线、设备和产品的数字孪⽣模型，难度很⼤。设备和产线的数字孪⽣模型构建，有赖于⼚商提供相关数据，仅仅通过⽴体相机拍照，通过逆向⼯程构建的车间三维模型精度很低，⽽且也只包括外观的三维模型。但是，即便是仅仅基本的⽰意性的低精度的⼯⼚数字孪⽣模型，对于⼯⼚管理者实时洞察⽣产、质量和能耗情况，尽早发现设备隐患，避免⾮计划停机，也具有实⽤价值。

需要强调的是，对于⼀个已经建成投产的⼯⼚，在⼯⼚运⾏过程中，其数字孪⽣⼯⼚所显⽰的所有数据和状态信息，均来⾃真实的物理⼯⼚，⽽⾮仿真结果。毫⽆疑问，要构建数字孪⽣⼯⼚，需要实现设备数据采集和车间联⽹（M2M）。

下图是美的集团的数字孪⽣⼯⼚应⽤实例。

△美的集团数字孪⽣⼯⼚应⽤实例

数字孪⽣⼯⼚对于离散制造企业和流程制造企业都有⼗分重要的价值。在考察英国Aveva公司时，我们观摩了该公司对于化⼯⼚和⽆⼈海上钻井平台的数字孪⽣应⽤展⽰，数字孪⽣应⽤对于⼯⼚的安全运营具有重要意义。

产品数字孪⽣模型与⼯⼚数字孪⽣模型在产品的制造过程中可以实现融合应⽤。在推进⼯⼚的数字孪⽣应⽤时，如果有⾼保真的产品数字孪⽣模型，并且在此基础上能够构建产品的制造、装配、包装、测试等⼯艺的数字孪⽣模型，以及各种⼑具和⼯装夹具的数字孪⽣模型，则可以在数字化⼯⼚环境中，更加精准地对产品制造过程进⾏分析和优化。

05

产品数字孪⽣模型的演进

和数字主线

产品的数字孪⽣模型是⼀个“不断⽣长、不断丰富”的过程，在整个产品⽣命周期中，从产品的需求信息、功能信息、材料信息、使⽤环境信息、结构信息、装配信息、⼯艺信息、测试信息到维护信息，不断扩展，不断丰富，不断完善。数字孪⽣模型越完整，就越能够逼近其对应的实体对象，从⽽对实体对象进⾏可视化、分析、优化。

如果把产品全⽣命周期各类数字孪⽣模型⽐喻为散乱的珍珠，那么将这些珍珠串起来的链⼦，就是数字主线（Digital Thread）。数字主线不仅可以串起各个阶段的数字孪⽣模型，也包括产品全⽣命周期的信息，确保在发⽣变更时，各类产品信息的⼀致性。

CIMdata认为，数字主线是⼀种信息交互的框架，能够打通原来多个竖井式的业务视⾓，连通设备⽣命周期数据（也就是其数字孪⽣模型）的互联数据流和集成视图。数字主线通过强⼤的端到端的互联系统模型和基于模型的系统⼯程(MBSE)流程来⽀撑和⽀持。波⾳公司开展了数字孪⽣和数字主线应⽤实践，提出基于模型企业（MBE）“钻⽯模型”。

△波⾳公司提出的基于模型企业的“钻⽯模型”

对产品数字孪⽣模型的仿真分析，可以发现产品出现了什么问题。但如果要探究为什么出现问题，还需要依靠数字主线把各个阶段的数字孪⽣模型串起，来进⾏整合分析。

埃森哲在其发表的《数字孪⽣：打造⽣⼒产品，重塑客户体验》⽩⽪书中⾮常强调数字主线和数字孪⽣的密切联系。所谓⽣⼒产品指的是Live Product。埃森哲认为，数字主线是贯穿于公司各个职能部门和产品⽣命周期的信息流，涵盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务等各个环节，乃⾄外部的供应商、合作伙伴、和客户产⽣的数据，使其能对产品及其运⾏提供全景的动态信息，赋能数字孪⽣的开发和更新。数字主线使得产品设计、制造和运维过程中所使⽤的流程以及所产⽣的数据能够链接、追溯和管理；⽽数字孪⽣是在产品设计⾄运维的整个⽣命周期内，使⽤经过数字主线管控的数据对产品进⾏建模、对产品的性能、⾏为进⾏仿真、预测、诊断和反馈。

06

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。

e-works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。

以下介绍⼀些数字孪⽣在制造业的典型应⽤：①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。下图是ANSYS的数字孪⽣技术在风电⾏业应⽤的案例。通过应⽤数字孪⽣技术，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。

△ ANSYS在风电⾏业的数字孪⽣应⽤案例

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了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。

△ GE航空的数字孪⽣应⽤

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：

○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；

○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；

○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；

○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。

△西门⼦的数字孪⽣应⽤案例

在复杂装备的运维⽅⾯，可以通过AR技术，基于产品的数字孪⽣模型⽣成产品操作、装配或拆卸的三维动画。在实物环境下，透过各种穿戴设备或移动终端进⾏⽰教。PTC提供了先进易⽤的AR应⽤平台。

②⼯⼚运⾏状态的实时模拟和远程监控。

对于正在运⾏的⼯⼚，通过其数字孪⽣模型可以实现⼯⼚运⾏的可视化。包括⽣产设备⽬前的状态，在加⼯什么订单，设备和产线的OEE、产量、质量与能耗等，还可以定位每⼀台物流装备的位置和状态。对于出现故障的设备，可以显⽰出具体的故障类型。华龙讯达应⽤数字孪⽣技术，在烟草⾏业进⾏了⼯⼚运⾏状态的实时模拟和远程监控实践，中烟集团在北京就可以实现对分布在各地的⼯⼚进⾏远程监控。海尔、美的在⼯⼚的数字孪⽣应⽤⽅⾯也开展了卓有成效的实践。

③⽣产线虚拟调试。

在虚拟调试领域，西门⼦公司及上海智参、⼴州明珞等合作伙伴已开展了很多实践。虚拟调试技术在数字化环境中建⽴⽣产线的三维布局，包括⼯业机器⼈、⾃动化设备、PLC和传感器等设备。在现场调试之前，可以直接在虚拟环境下，对⽣产线的数字孪⽣模型进⾏机械运动、⼯艺仿真和电⽓调试，让设备在未安装之前已经完成调试。

应⽤虚拟调试技术，在虚拟调试阶段，将控制设备连接到虚拟站/线；完成虚拟调试后，控制设备可以快速切换到实际⽣产线；可随时切换到虚拟环境，分析、修正和验证正在运⾏的⽣产线上的问题，避免长时间且昂贵的⽣产停顿。

虚拟调试技术对企业的价值体现在：早期验证优化研发+⼯艺+制造的可⾏性，减少物理样机投⼊成本；减少去⽤户现场做机器⼈调试时间和出错率，节约出差成本；虚实融合后为整个⼯⼚的数字孪⽣打好基础，⼯⼚建成之后可以与SCADA系统融合，打造基于三维模型的可视化监控系统，实现⼯⼚的数字孪⽣。

Maplesoft公司的MapleSim平台提供了⼀体化的⽣产线虚拟调试解决⽅案。罗克韦尔⾃动化凭借百年的⾏业积累，近期通过战略投资和加速整合⽣态合作伙伴等⽅法在加速完善数字化解决⽅案。2019年，罗克韦尔⾃动化收购了数字模拟和仿真的创新型⼯程软件开发商Emulate3D。其软件使客户能够在制造和⾃动化成本实际发⽣和交付最终设计之前对机器和系统设计进⾏虚拟测试，改进系统规划和设计决策，以便能够在最终设计定型与制造成本落地之前对设备系统的设计进⾏验证，⼤⼤缩短产品上市时间和提⾼运营效率，还可以利⽤⼯⼚的数字孪⽣模型对员⼯进⾏培训，降低⼯⼚运营的风险。

△ Emulate3D和MapleSim虚拟调试平台

美的集团旗下的美云智数的MIoT.VC系统提供了基于数字孪⽣的虚拟调试解决⽅案。其组件库内置1400多个机器⼈组件，内置KUKA、ABB、安川、川崎等各主流机器⼈协议；可以通过图形⽰教，可以快速进⾏机器⼈姿态设计、运动路径⼲涉检查和姿态合理性分析；⽀持机器⼈姿态和轨迹的离线编程与虚拟调试，与现场设备的实时联机；⽀持喷涂、焊接等机器⼈动作⽰教、离线编程及虚拟调试。该系统⽀持OPC-UA 和西门⼦S7两⼤⼯业协议。

△美云智数的MIOT.VC虚拟调试系统

④机电软⼀体化复杂产品研发。

对于⾼度复杂的机电软⼀体化产品，可以在研发阶段通过构建产品的数字孪⽣模型，并通过⼯程仿真技术的应⽤加速产品的研发, 帮助企业以更少的成本和更快的速度将创新技术推向市场。运⽤数字孪⽣技术，能够综合利⽤结构、热学、电磁、流体和控制等仿真软件进⾏单物理场仿真和多场耦合仿真，对产品进⾏设计优化、确认和验证，还可以构建精确的综合仿真模型来分析实际产品的性能，实现持续创新。通过结合创成设计技术(Generative Design)、增材制造技术、半实物仿真技术，可以显著缩短产品上市周期。

GE公司认为，从概念设计阶段开始推进航空发动机的数字孪⽣应⽤，更容易地将设计和结构模型与运⾏数据相关联，同时，还有助于优化设计，提⾼⽣产效率。精航伟泰测控仪器（北京）有限公司提供了基于模型的卫星数字孪⽣设计解决⽅案，可以最⼤程度地将验证后的设计模型⾃动转化为卫星的物理实现，例如可以根据相关设计模型⾃动⽣成星载软件的代码。

⑤数字营销。

对于尚未上市的新产品，通过发布其概念阶段的数字孪⽣模型，让消费者选择更喜欢的设计⽅案，然后再进⾏详细设计和制造，这样有助于企业提升销售业绩。同时，通过构建基于数字孪⽣模型的在线配置器，可以帮助企业实现产品的在线选配，实现⼤批量定制。下图是⽐特视界(北京)科技有限公司（BITONE）为宝沃汽车开发的在线配置器，动感⼗⾜，可以查看各种配置的外观和内饰。

△ BITONE开发的汽车在线配置器

07数字孪⽣对制造企业的应⽤价值

IDC在2018年5⽉发表的《数字孪⽣⽹络》报告中指出，到 2020 年底，65%的制造企业将利⽤数字孪⽣运营产品和/或资产，降低质量缺陷成本和服务交付成本 25%。

△数字孪⽣对制造企业的价值

IDC《数字孪⽣⽹络》报告

产品数字孪⽣应⽤的价值是通过虚实融合、虚实映射，持续改进产品的性能、为客户提供更好的体验，提⾼产品运⾏的安全性、可靠性、稳定性，提升产品运⾏的“健康度”，在此基础上提升产品在市场上的竞争⼒。同时，通过对产品的结构、材料、制造⼯艺等各⽅⾯的改进，降低产品成本，帮助企业提⾼盈利能⼒；⽽⼯⼚数字孪⽣应⽤的价值主要体现在构建透明⼯⼚，提升⼯⼚的运营管理⽔平，提⾼整体OEE，降低能耗，促进安全⽣产等⽅⾯。要真正实现⼯⼚数字孪⽣应⽤的价值，需要装备⽤户企业和装备制造企业进⾏深层次的合作。

GE公司对数字孪⽣的应⽤价值给出了⼀段经典描述：数字孪⽣通过海量的设计、制造、检测、维修、在线传感器及运营数据来建⽴和获取信息，运⽤⼀系列⾼保真的计算的和基于物理实体的模型，以及⾼级分析⽅法来预测资产设备在其全⽣命周期的健康和绩效。数字孪⽣模型的准确程度随着时间推移，通过更多数据来对模型进⾏精炼，以及类似设备部署其数字孪⽣应⽤⽽提升。模型随着数据的持续采集⽽不断修正。数字孪⽣模型提供了设备的详细知识，预测对各种可能场景的应对情况，并作为实时参照来构建各种应⽤系统，以实现优化各类服务，提⾼绩效和效率，改善运维、供应链和业务运营等业务价值。[8]

数字孪⽣技术最早的倡导者之⼀，NASA国家先进制造中⼼主任John Vickers认为：“数字孪⽣模型的最终⽬标是在虚拟环境中创建、测试和⽣产所需设备。只有当它满⾜我们的需求时，才进⾏实体⽣产。然后，⼜将实体⽣产过程通过传感器传递给数字孪⽣模型，以确保数字孪⽣模型包含我们对实体产品进⾏检测所能够获得的所有信息。”

另⼀篇GE发表于2015年的⽂章指出：数字孪⽣模型的优势是通过结合从设计到实时采集设备的数据等相关信息，来对设备在全⽣命周期进⾏优化。不仅可以降低原型设计或制造的成本，⽽且可以通过将实时数据导⼊数字孪⽣模型进⾏分析，从⽽预测故障，降低维护成本，减少停机时间。

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数字孪⽣主流⼚商和解决⽅案

当前，数字孪⽣领域在全球受到⼴泛关注。西门⼦、达索系统、PTC、ANSYS、罗克韦尔⾃动化、Aveva、ESI、GE、SAP、Unity、微软、Altair、Maplesoft、Bentley、⼒控科技、华⼒创通、触⾓科技、优也科技、华龙讯达、美云智数、寄云科技、华天软件、精航伟泰、⽐特视界和同元软控等国内外⼚商提供了数字孪⽣的相关解决⽅案。

西门⼦的数字孪⽣解决⽅案覆盖全⾯，从设计⼯具、虚拟仿真、制造运营管理到⼯业⾃动化、物联⽹平台等关键技术，均提供相应的技术。为了建⽴更加完整的数字孪⽣应⽤模型，西门⼦在CAD/PLM等⼯业软件基础上，不断加⼤投资，先后并购整合了质量管理、⽣产计划排程、制造执⾏、仿真分析等各领域领先的技术。

西门⼦的数字孪⽣应⽤分为产品数字孪⽣（Product Digital Twin）、⽣产数字孪⽣（Production Digital Twin）和性能数字孪⽣（Performance Digital Twin）形成了⼀个完整的解决⽅案体系，并把西门⼦现有的产品及系统包揽其中，例如Teamcenter、NX、Simcenter等。

•产品数字孪⽣：在产品的概念和设计阶段创建数字孪⽣后，使得⼯程师可以根据相应的要求仿真和验证产品属性：例如评估产品是否稳定，是否直观易⽤？汽车车⾝是否提供尽可能低的空⽓阻⼒？电⼦设备是否可靠？⽆论是涉及例如评估产品是否稳定，是否直观易⽤？汽车车⾝是否提供尽可能低的空⽓阻⼒？电⼦设备是否可靠？⽆论是涉及机械、电⼦、软件还是系统性能，数字孪⽣都可以⽤于提前测试和优化。

•⽣产数字孪⽣：它涉及从⼯⼚的机器、设备、传感器等整个⽣产环境的各个⽅⾯。通过在虚拟环境中仿真和调试，在实际操作开始之前，就可以识别错误和防⽌故障。

•性能数字孪⽣：不断地从产品或⽣产线获得运⾏数据。这样可以持续监控来⾃机器的状态数据和制造系统的能耗数据等信息。这使得可以执⾏预测性维护维修，以防⽌停机并优化能耗。

ANSYS Twin Builder是⼀款针对数字孪⽣的产品软件包，能帮助⼯程师快速构建、验证和部署物理产品的数字化表⽰形式。这款开放式解决⽅案可以集成任何IIoT平台，并且包含运⾏时部署功能，从⽽能够在运⾏过程中持续监控所⽤的每台资产设备。在ANSYS Twin Builder的⽀持下，⼯业资产的连接功能与整体系统仿真充分结合，能帮助客户开展诊断和故障排除⼯作，确定理想的维护程序，优化每个资产设备的性能，并获得极富洞察⼒的数据，从⽽改进新⼀代产品。

最近，Ansys与微软、戴尔、Lendlease等联合推⼴数字孪⽣技术，共同组建了数字孪⽣联盟（Digital Twin Consortium, www.digitaltwinconsortium.org）。ANSYS与众多伙伴的合作，表明仿真技术不再仅仅只是作为⼯程师设计更出⾊产品和降低物理测试成本的利器，通过打造数字孪⽣，仿真技术的应⽤扩展到各个运营领域，涵盖产品的健康管理、远程诊断、智能维护和共享服务等应⽤。

PTC对于数字孪⽣（数字映射）的认知更强调数字世界与现实世界的联系。PTC的数字孪⽣涵盖产品设计、制造、使⽤，再将使⽤数据回传进⾏监测分析，使得现实世界与数字世界之间的数据传递形成完整回路，加强现实世界与数字世界的连接。

随着⼯业企业⽣成越来越多的有关物理世界的数据，PTC将这些数据映射回定义其产品、流程和⼈员的 IT 系统，以增强数字主线。同时PTC的物联⽹平台ThingWorx和增强现实平台Vuforia等创造的数据，可以进⼀步发掘数字孪⽣应⽤的价值。

PTC还与罗克韦尔、Ansys等建⽴了合作关系。PTC的ThingWorx、Vuforia与罗克韦尔⾃动化的MES、FactoryTalk Analytics 以及 Industrial Automation 平台，可以简化企业的连接⽅式，实现更好的互联互操作性。⽽在ThingWorx上快速添加ANSYS⼯程仿真技术，通过两⼤技术平台之间建⽴联系，则有助于将原始数据转变为可采取⾏动的新型智能信息。

达索系统的数字孪⽣实现主要依托3DEXPERIENCE平台，将企业产品的开发、验证、⽣产、销售、运营全流程与企业项⽬管理流程整合，实现虚实融合与交互。3DEXPERIENCE平台将相关技术和功能集成到⼀个统⼀的数字化创新环境中，创建数字孪⽣，从整个⽣态系统获取洞察⼒和专业知识，从⽽测量、评估和预测⼯业资产的表现，并以智能⽅式帮助企业优化⾃⾝运营。

达索系统与ABB建⽴了全球合作伙伴关系，为数字化⼯业客户提供独特的、从产品⽣命周期管理到资产健康的软件解决⽅案组合。两家公司融合ABB Ability数字化解决⽅案和达索系统3DEXPERIENCE平台的优势，共同为客户提供先进的数字孪⽣解决⽅案，帮助客户以更⾼的整体效率、灵活性和可持续性运⾏。

Altair作为全球仿真技术领先⼚商之⼀，近年来进⾏⼀系列相关并购，制定了相应的数字孪⽣战略。Altair数字孪⽣集成平台融合了物理和数据驱动的映射，以⽀持整个产品⽣命周期的优化。基于Altair Activate，结合硬件在环和物联⽹功能，进⾏多学科系统建模，实现数字孪⽣技术。除此之外，Altair与ACROME合作，基于3D+lD系统协同仿真引擎，推出了⾯向数字孪⽣概念的机电⼀体化仿真与实物实验平台相结合的专⽤教学套件。

SAP在2016年发布了资产智能⽹络AIN（Asset Intelligent Network），并在2018年汉诺威⼯博会上发布数字孪⽣⽹络（Networks of Digital Twins），将制造商和运营商在产品的不同阶段的数字化映像数据真正打通。SAP的数字孪⽣系统通过在数字世界中打造⼀个完整的数字化映射，实现了实时的⼯程和研发。在产品的使⽤阶段，SAP数字孪⽣系统采集设备的运⾏状况，进⾏分析，得出产品的实际性能，再与需求设计的⽬标⽐较，形成产品研发的闭环体系。这样的⼀个闭环体系，对于产品的数字化研发和产品创新有着⾮常重要的意义。

ESI集团提出了混合孪⽣概念，可以对服务中的产品进⾏数值模拟，并得出可靠的预测性维护⽅案。Hybrid Twin混合孪⽣模型的使⽤丰富了真实数据的虚拟样机并利⽤AI和机器学习使更准确的预测变得可⾏和实⽤。Hybrid Twin监控系统实时变化，可准确预测各个产品特定⾏为的⼏率。通过构建Hybrid Twin混合孪⽣模型，ESI集团帮助风电场的维护和监控成本平均降低了30％。

Unity基于⾃⾝实时3D技术和⼈机交互引擎，围绕数字孪⽣技术体系提供实时3D开发⼯具；同时⾯向特定应⽤场景，与合作伙伴共同推出完整解决⽅案。在Unity平台上，开发者可以完成从辅助产品设计、制造到最终产品上市的全⽣命周期，实现全流程的数字化。

Aveva为⼯业和基础设施⾏业提供全⾯的复合数字孪⽣（composite Digital Twin）。Aveva的数字孪⽣解决⽅案涵盖资产⽣命周期和运营⽣命周期，解决过程模拟、设计、⼯程、施⼯数据与供应链、运营和维护等⼀系列问题。Aveva在数字孪⽣领域不仅建⽴了⼗分全⾯的数字化设备模型，同时能对设备各种信息和变更进⾏⾼效管理，帮助企业提⾼数据质量，减少错误、延误和返⼯，降低成本。

微软Azure将数字孪⽣作为⼀项 IoT 服务，是⼀套构建可感知环境的 IoT 解决⽅案，帮助创建综合性的物理环境模型。它可创建空间智能图，对⼈员、空间和设备之间的关系和交互建模。从物理空间⽽⾮不同的传感器中查询数据。此外，它还能构建可重⽤、⾼度可缩放且可感知空间的体验，跨物理世界和数字世界将流式处理数据链接到⼀起。

Bentley⾯向数字孪⽣领域推出的iTwin Services，即数字孪⽣模型云服务，可提供多范畴的对应服务，其中包括概念创新、施⼯、检修、灾后重建、运营创新等服务。它可帮助持续审查项⽬状态，且可向前或向后查询变更分类时间线上的任何请求的项⽬状态，并实现任何项⽬时间线状态之间变化的可视化和分析可见性。

值得注意的是，Bentley所提的数字孪⽣解决⽅案与BIM解决⽅案有明显的区别：数字孪⽣服务于不同项⽬阶段的任务，会遇到来⾃不同⼚商、不同软件所创造的数据。打开和识别⼀个BIM模型，往往需要原始的三维软件。⽽数字孪⽣技术给⽤户带来的效益是，能直接查询不同软件创建的BIM模型，直接对所有不同数据源的信息进⾏了解。

Maplesoft提供⽤于虚拟调试的数字孪⽣解决⽅案。通过数字孪⽣实现基于仿真的电机选型、PLC代码测试、离线和在线仿真等，消除设备设计中的猜测。

⼒控科技数字孪⽣解决⽅案是通过集成三维可视化技术、快速建模技术、⼯⼚设备实时状态监控技术、摄像监控技术等，实现三维数字孪⽣⼯⼚的整体管理。三维数字孪⽣⼯⼚平台将车间三维⾼精度模型、⼯艺流程、设备属性、设备实时数据，以及⼯⼚运营管理数据等进⾏融合，直观地展⽰⽣产车间的⼯艺流程，实现车间⽣产的远程控制管理，提⾼车间的运营管理效率。同时为客户提供完整的、⾼附加值的产品解决⽅案，实现企业的智能化与精细化管理。

华⼒创通提供产品的数字孪⽣解决⽅案，服务MBSE 驱动的度数字样机、复杂虚拟装配、复杂⼈机⼯效、多⽤途虚拟现实系统、数据质量管理和轻量化技术、⾼性能计算云计算、⼯程模拟器、视景仿真可视化等业务。华⼒创通⾯向⼯⼚的数字孪⽣解决⽅案，则结合MES、SCADA 等软件，在通⽤虚拟现实平台软硬件⽀持下，华⼒创通提供物理信息驱动下的实景三维⼯⼚的虚拟现实⼈机交互体验系统，通过全三维数据和业务数据的叠加，实现基于虚拟现实增强现实的⼯⼚数字孪⽣项⽬的落地。

美云智数提供了虚拟调试解决⽅案和数字孪⽣⼯⼚解决⽅案，在美的集团等企业应⽤，取得显著效果。数字孪⽣⼯⼚应⽤实现了设备联机、虚实结合、真实互动、设备故障预警和维修提醒。⼯⼚审核效率提升65% ，设备故障率下降超过9% ，问题响应速度提升 30%。

寄云科技为⼤型制造企业构建了从单⼀装备到复杂系统的数字孪⽣，通过对设备实时状态、检测和维护数据的智能分析，实现设备状态监测、预测性维护、⽣产效率分析、质量溯源和预测等多种智能应⽤。

优也科技的Thingswise⼯业互联⽹平台通过数字孪⽣技术可以⾯向⽣产全流程全周期来开发智能应⽤。

触⾓科技的数字孪⽣侧重应⽤新⼀代MR/VR头戴显⽰设备，实时展⽰数字孪⽣三维场景与IoT动态数据，并通过⾃然互动⽅式完成对场景中虚拟设备的多视⾓仿真操控；结合真实⼯业⽣产环境与设备，完成虚实融合的互动操作流程引导，实现了新⼀代交互式电⼦指导⼿册；全程录制⾯向数字孪⽣三维场景的仿真操作流程，并作为资源共享给其他⼯作⼈员在同⼀三维场景中进⾏可视化回放，⽤于特定任务的仿真验证与培训。

华龙迅达基于腾讯云推出⽊星数字孪⽣平台，基于物理模型、传感器、运⾏历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程的数据管理平台，实现产品数据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将⼯⼚物理空间的控制、运⾏、质量、物耗、能耗等数据在虚拟空间中建⽴实时镜像进⾏虚拟制造仿真，并将仿真结果作⽤于物理空间现场，助⼒企业提升资源优化配置能⼒、⽣产过程控制能⼒、均质⽣产保障能⼒、柔性制造能⼒和敏捷⽣产能⼒。

华天软件在设计建模、模型轻量化、IoT、设备三维数字化管控、数字化孪⽣⼯⼚等⽅⾯都有平台技术和实践。

同元软控⾯向航天领域，提供了数字伴飞和数字空间站等数字孪⽣应⽤⽅案。

精航伟泰则推出了基于模型的商业卫星设计验证平台。

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数字孪⽣的推进策略

e-works认为，数字孪⽣是制造业推进数字化转型和智能制造的战略举措和现实途径之⼀。对于制造企业⽽⾔，推进数字孪⽣应⽤需要建⽴明确的⽬标，以价值为导向，建⽴跨部门的推进组织，结合IT、⾃动化、研发、仿真、⼯艺、测试、设备运维等部门的团队，并引⼊专业咨询机构，务实推进。

数字孪⽣应⽤是IT/OT融合的典型应⽤，要实现虚实映射，需要搭建⼯业互联⽹平台，明确应⽤对象的重点是企业⽣产的产品，还是⼯⼚，亦或是供应链；⾯向产品的数字孪⽣应⽤重点是⽀持产品研发、市场推⼴还是运营维护；⾯向⼯⼚的数字孪⽣应⽤重点是⼯⼚或产线建设期间的虚拟调试，还是⼯⼚运营阶段的可视化与优化。同时，企业需要建⽴全三维设计、仿真驱动设计的技术基础和组织体系。推进数字孪⽣需要制定整体规划，但结合具体⽬标，分步实施，不能搞“⼤⽽全”的应⽤。推进数字孪⽣应⽤必须合理把控风险。

埃森哲《数字孪⽣：打造⽣⼒产品，重塑客户体验》⽩⽪书提出了推进数字孪⽣应⽤的四个阶段。

△埃森哲：推进数字孪⽣应⽤的四个阶段

在数字孪⽣的实际应⽤当中，不可能，也没有必要盲⽬追求所有数字孪⽣模型的“⾼保真”。因为保真度的提升意味着构建数字孪⽣模型的难度和成本的⼤幅度提升，同时，对数字孪⽣模型进⾏分析的复杂性和耗时也会迅速攀升。数字孪⽣模型越复杂，也就越难以实现虚实映射的实时性。在实际应⽤当中，对所有零部件的多物理场都进⾏复杂的三维仿真耗时很长，往往会进⾏降阶处理，通过⼀维仿真对产品的整体性能进⾏分析。因此，企业需要根据实际应⽤需求和性能价格⽐来选择构建不同保真度的数字孪⽣模型。

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数字孪⽣

在制造业的应⽤前景展望

近期，关于数字孪⽣的讨论和争论很多，这有利于制造企业正确理解和推进数字孪⽣的应⽤。e-works认为，数字孪⽣是⼀个既具有前瞻性，⼜易于被各界理解的创新理念，数字孪⽣这个术语本⾝的“⽣命周期”会很长，⽽不是短期流⾏的时髦词汇(Buzzword)。数字孪⽣理念经过概念炒作阶段之后，会逐渐⾛向务实推进的阶段。

⽬前，围绕数字孪⽣技术的讨论更多地还集中在概念探讨阶段，我国制造企业真正开展的实际应⽤还处于初期阶段。正如前⼀阶段各⽅⾯热议，⼯业互联⽹缺乏“杀⼿级”应⽤⼀样，企业也应该在产品数字孪⽣和⼯⼚数字孪⽣领域找到⾃⼰的“杀⼿级”应⽤。

即使没有数字孪⽣，很多装备制造企业也已经开始通过⼯业互联⽹（⼯业物联⽹）平台，对正在服役的装备进⾏远程监控，并利⽤⼯业⼤数据和⼈⼯智能技术进⾏预测性维护。那么，通过数字孪⽣技术实现虚实融合，可以进⼀步通过对这些装备运⾏过程的实时仿真和优化，提升设备运⾏绩效，避免异常事故。同样，即使没有数字孪⽣，很多制造企业也在些装备运⾏过程的实时仿真和优化，提升设备运⾏绩效，避免异常事故。同样，即使没有数字孪⽣，很多制造企业也在建设⽣产监控与指挥系统，实现⼯⼚的可视化、透明化。那么，通过数字孪⽣技术实现虚实映射，可以更加精准地把控⼯⼚、车间、产线和设备的⽣产、能耗、质量、物流供应的实时状态，从⽽提升⼯⼚的运⾏绩效，避免设备⾮计划性停机。因此，数字孪⽣应⽤给制造企业带来的价值是实实在在的。

e-works建议，制造企业应当组织针对数字孪⽣的培训，深⼊研究数字孪⽣的理念，数字孪⽣相关产品和解决⽅案，结合⾃⾝的产业特点和实际需求，找到数字孪⽣应⽤的突破⼝。在此基础上，制定数字孪⽣应⽤规划。

数字孪⽣应⽤，长路漫漫，但路就在脚下！从数字孪⽣应⽤中获益的机会，属于有准备的企业！