数字孪生技术是一种通过数字化手段对物理实体进行建模的技术，它基于数据感知、数据预处理等技术，对产品全生命周期数据进行有效的发掘、利用与开发在数字孪生这一概念最初由Grieves教授在2003年美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程中提出。教授将其描述为一种三维模型，它涵盖了实体产品、虚拟产品以及两者之间的连接。然而，由于当时技术和认知的限制，这一概念并未受到足够的关注。
然而，随着传感器和计算机技术的飞速发展，数字孪生逐渐引起了全球学者和业界的重视。全球权威的IT研究和顾问咨询公司Gartner连续两年（2016年和2017年）将其列为十大 战略科技发展趋势之一，凸显了数字孪生在科技前沿的重要地位。
此外，世界领先的武器生产商洛克希德马丁公司也于2017年11月将数字孪生列为未来国防和航天工业的六大顶尖技术之首。这一举动进一步证明了数字孪生在复杂和高价值产品研发中的关键作用。
同年12月8日，中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一。这一荣誉充分体现了数字孪生在智能制造和工业4.0等先进制造模式中的重要地位。
总的来说，数字孪生技术的价值在不断被发掘和认可，其影响力已经超越了学术界，渗透到各个行业和领域。它不仅提高了产品的设计和生产效率，更为数据驱动的业务增值提供了强大的支持。
数字孪生模型是数字孪生技术的核心实现方式，它通过数字化手段在虚拟空间中呈现物理对象，构建物理对象的虚拟模型。这个虚拟模型能够模拟物理对象在现实环境中的行为特征，提供对物理对象的全生命周期的数字化表示。
数字孪生模型是一个集成了数据、模型和分析工具的系统，它覆盖了产品的整个生命周期。它整合了生产制造流程，实现了从基础材料、产品设计、工艺规划、生产计划、制造执行到使用维护的全过程数字化。
对于制造企业来说，数字孪生模型能够实现全流程的可视化，帮助企业规划细节、规避问题、闭合环路并优化整个系统。通过集成设计和生产，数字孪生模型能够提高效率、降低成本、提升产品质量并促进创新。
从产品的角度来看，数字孪生模型包括产品本身的数字孪生模型、制造过程的数字孪生模型以及生产产品的工厂数字孪生模型。这些数字孪生模型共同构成了产品从定义、设计、制造的全流程数字孪生模型。
通过数字孪生模型的应用，企业能够更好地理解产品的性能和行为，优化设计、生产和维护过程，并实现实时监控和预测性维护。这将为企业带来巨大的竞争优势，为数据驱动的业务增值提供强有力的支持。
一、产品数字模型
（1）结构体系
以全生命周期的角度分析产品数字孪生体，可以明确其数据组成、实现方式、作用及目标。
首先，数字孪生体的数据组成主要涉及与产品全生命周期相关的所有数据。这包括从最初的设计理念、详细设计、工艺规划、生产制造、到后期的产品服务、维护以及回收等各阶段的数据。这些数据不仅包括产品设计数据、工艺参数、生产计划等，还包括实时监控数据、用户反馈、维修记录等。
其次，实现产品数字孪生体的方式主要是通过建立物理对象与虚拟模型之间的实时、双向的数据连接。这需要借助传感器、通信技术以及数据处理技术，确保虚拟模型能够实时反映物理对象的状态和行为，同时也可以将操作指令反馈给物理对象，实现远程控制和优化。
数字孪生体的作用主要体现在以下几个方面：
全生命周期管理：数字孪生体覆盖了产品的整个生命周期，从设计、制造到服务、回收，为企业提供了全面的数据支持和管理工具。
实时监控与预测：数字孪生体可以实现实时监控，收集物理对象的状态数据，通过分析这些数据，可以预测未来的状态和行为，及时发现潜在问题。
优化设计与生产：基于数字孪生体，企业可以对产品的设计和生产过程进行仿真和优化，降低成本、提高效率。
提高服务质量和客户满意度：通过实时监控和预测，企业可以提供更加精准的服务和维护，提高客户满意度。
最后，产品数字孪生体的目标在于实现物理产品与虚拟模型之间的全面融合。这不仅要求虚拟模型能够真实反映物理产品的状态和行为，还要求两者之间能够进行实时的信息交互。通过这种方式，企业可以更好地理解产品的性能和行为，优化设计、生产和维护过程，实现全流程的数字化和智能化。同时，数字孪生体还有助于企业实现从产品设计到生产制造再到后期服务的全过程优化，提高产品质量、降低成本并提升客户体验。
通过上述方式，数字孪生体为企业的全生命周期管理提供了有力支持，帮助企业实现数字化转型和升级。
如图2所示产品数字孪生体的数据组成非常丰富，涵盖了产品的全生命周期。以下是各阶段的具体数据组成：
1. 产品设计数据：这部分主要包括产品设计模型、设计BOM（Bill of Materials）、设计文档等。设计BOM是产品结构的数据表，详细列出了产品的所有组件及其规格。设计文档则提供了关于产品设计的详细信息和规格。
2. 工艺设计数据：工艺设计阶段涉及的数据包括工艺模型、工艺BOM、工艺文档信息等。工艺BOM描述了制造过程中所需的各种工艺和工序，而工艺文档信息则提供了关于工艺要求、检验/测量要求等细节。
3. 产品制造数据：这部分数据包括制造BOM、质量数据、技术状态数据、物流数据、检测数据、生产进度数据以及逆向过程数据等。制造BOM是在生产过程中使用的详细物料清单，质量数据记录了产品的质量检测结果，技术状态数据描述了产品的技术条件和变化，物流数据记录了产品的运输和库存情况。
4. 产品服务数据：在产品投入使用后，会收集关于产品使用、维护、升级等方面的数据。这些数据包括产品使用数据、维护记录、升级信息、使用过程监控数据以及产品健康预测与分析数据等。
5. 产品退役和报废数据：当产品达到使用寿命或需要进行报废时，会收集相关的退役和回收数据，包括产品报废原因、报废时间、回收利用情况等。
值得注意的是，数字孪生体的数据是动态变化的。随着产品的生命周期不断演化，数字孪生体会持续收集和更新数据，以反映产品的实时状态和变化。这使得数字孪生体成为一个持续演化的模型，能够为企业提供实时、准确的数据支持，帮助企业更好地管理产品全生命周期。
（2）实现方式
产品数字孪生体的实现方式是一个复杂的过程，需要结合多个阶段和多方利益相关者的参与。基于产品全生命周期的阶段划分，以下是产品数字孪生体的具体实现方式：
1. 设计阶段
在产品设计阶段，首先需要构建一个全三维标注的产品模型。这包括三维设计模型、产品制造信息（PMI）和关联属性。PMI涉及物理产品的几何尺寸、公差，以及3D注释、表面粗糙度、表面处理方法、焊接符号、技术要求、工艺注释和材料明细表等。关联属性则涵盖零件号、坐标系统、材料、版本和日期等信息。
2. 工艺设计阶段
在三维设计模型、PMI和关联属性的基础上，实现基于三维产品模型的工 艺设计。这包括以下具体步骤：
三维设计模型转换：确保设计模型能够适应工艺流程的需要。
三维工艺过程建模：构建与实际生产过程相匹配的虚拟模型。
结构化工艺设计：详细规划每个生产步骤，包括所需工具、参数等。
基于三维模型的工装设计：设计用于生产的工装和夹具。
三维工艺仿真验证：模拟实际生产过程，确保工艺流程的可行性。
标准库的建立：为后续生产提供标准化的操作和工具。
最终形成基于数模的工艺规程，包括工艺BOM、三维工艺仿真动画、关联的工艺文字信息和文档。
3. 生产制造阶段
在产品生产制造阶段，重点是实现产品档案或产品数据包（即制造信息）的采集和全要素重建。这包括制造BOM、质量数据、技术状态数据、物流数据、产品检测数据、生产进度数据和逆向过程数据等。这些数据在生产过程中被实时采集，并与产品设计、工艺数据进行整合，构建完整的制造信息模型。
4. 服务阶段
在产品服务阶段，主要关注产品的使用和维护。这涵盖了产品的操作、维修、保养，以及可能的升级和改造。通过实时监控和预测，企业可以提供更加精准的服务和维护，提高客户满意度。
5. 报废/回收阶段
在产品报废或回收阶段，重点是记录产品的报废或回收数据，包括产品报废或回收的原因、时间以及实际寿命等。当产品达到使用寿命或需要进行报废时，企业可以记录相关的退役和回收数据，这些数据可以为同类型产品的质量分析和预测提供数据支持，有助于企业进行产品的优化和改进。
此外，为了确保数字孪生体的有效运行，还需要建立统一的数据标准和管理规范，以便在不同阶段和利益相关者之间进行有效的数据交换和共享。同时，加强数据安全和隐私保护也是不可忽视的重要环节。
总之，产品数字孪生体的实现需要跨阶段的协同工作和多方利益相关者的参与。通过综合考虑设计、工艺、生产、服务和报废回收等阶段的需求和特点，企业可以构建一个全面、准确和实时的数字孪生体，为产品的全生命周期管理提供有力支持。
（3）主要特点
1. 面向全生命周期：数字孪生体的构建不仅局限于产品的设计和生产阶段，而是覆盖了整个产品生命周期，包括制造、使用、维护、升级和报废等阶段。这确保了数字孪生体能够提供全面的产品数据和实时信息，为各阶段的管理和决策提供支持。
2. 单一数据源：数字孪生体采用单一数据源的方式，实现了物理空间和信息空间的双向连接。这意味着在整个生命周期中，所有关于产品的数据和信息都存储在统一的数据平台或系统中，确保了数据的准确性和一致性。这种连接方式使得企业能够更好地管理和追踪产品的状态和性能，提高了决策的效率和准确性。
3. 产品档案的追溯性：数字孪生体确保了产品档案的完整性和追溯性。这意味着企业可以追踪产品的每一个物料和组件，从原材料到成品，确保了产品的可追溯性和质量控制。此外，数字孪生体还能够实现质量数据和技术状态的追溯，例如实测尺寸、实测加工/装配误差、实测变形以及技术指标实测值、实做工艺等。这为企业提供了详细的质量分析和改进依据，有助于提高产品的性能和可靠性。
4. 服务阶段的互联互通：在产品的服务阶段，数字孪生体仍然发挥着重要作用。通过与物理产品的互联互通，数字孪生体能够实现对物理产品的实时监控、追踪、行为预测及控制、健康预测与管理等。这种闭环的产品全生命周期数据管理方式，使得企业能够更好地理解产品的性能和使用状态，提前预测可能的问题和故障，并提供更加精准的服务和维护。
5. 数据管理和分析：数字孪生体不仅是一个数据存储平台，更是一个强大的数据管理和分析工具。通过对全生命周期数据的整合、分析和挖掘，企业可以获得关于产品的深入洞察，为产品改进、创新和新产品的开发提供有力支持。这有助于企业提高生产效率、降低成本、增强竞争力并满足客户需求。
6. 安全与隐私保护：在构建和使用数字孪生体的过程中，企业需要高度重视数据的安全和隐私保护。确保数据的完整性、可用性和机密性，防止数据泄露和未经授权的访问。采取适当的安全措施和技术手段，如加密、访问控制和数据备份等，确保数据的可靠性和安全性。
7. 跨部门和跨领域合作：产品数字孪生体的实现需要跨部门和跨领域的合作。这涉及到设计部门、生产部门、服务部门以及供应商、客户和其他利益相关者之间的密切合作。通过共享数据和信息，企业可以更好地协调各部门的工作，实现资源的优化配置和高效的协作。同时，这种跨领域的合作也有助于推动产品创新和市场拓展。
8. 持续的更新与优化：随着技术的不断发展和市场需求的变化，产品数字孪生体需要持续的更新和优化。企业需要不断收集和分析数据，了解市场趋势和客户需求，对数字孪生体进行相应的调整和完善。这有助于企业保持竞争优势，满足客户日益增长的需求。
二、制造数字孪生模型
制造数字孪生模型是在美国国防部提出的信息镜像模型的基础上发展而来的，它利用数字孪生技术来对航空航天飞行器进行健康维护与保障。其实现过程包括以下步骤：
1. 在虚拟空间中构建真实飞行器各零部件的模型，这需要利用先进的建模工具和技术。
2. 通过在真实飞行器上布置各类传感器，实现飞行器各类数据的采集。这些数据包括飞行器的性能参数、运行状态等。
3. 确保虚拟模型的状态与真实状态完全同步，这意味着虚拟模型需要实时更新以反映飞行器的真实状态。
4. 在飞行器每次飞行后，根据飞行器结构的现有情况和过往载荷，及时进行分析和评估。这有助于判断飞行器是否需要维修，以及能否承受下次的任务载荷等。
信息镜像模型（如图）是数字孪生模型的概念模型，它包括三个主要部分：
1. 真实世界的物理产品：这是实际存在的飞行器，具有各种物理属性和行为。
2. 虚拟世界的虚拟产品：这是在计算机中创建的飞行器数字孪生模型，它模拟了真实飞行器的物理属性和行为。
3. 连接虚拟和真实空间的数据和信息流：这是实现数字孪生模型的关键部分，它确保了虚拟模型与真实飞行器之间的实时同步和数据共享。
通过这种方式，数字孪生模型可以在飞行器的整个生命周期中提供宝贵的洞察力和预测能力，从而提高其可靠性和安全性。
数字孪生模型并非全新的技术，而是基于现有的虚拟制造和数字样机等技术发展而来。虚拟制造技术（VMT）以虚拟现实和仿真技术为基础，对产品的设计、生产过程进行统一建模。通过在计算机上实现产品从设计、加工、装配、检验、使用到回收整个生命周期的模拟和仿真，避免了实际制造样品的需要，从而优化了产品的设计质量和制造流程。
数字孪生模型在产品设计阶段就能模拟出产品及其性能和制造流程，进一步优化产品的开发周期和成本，提高产品设计质量，并增强生产效率。这为形成企业的市场竞争优势提供了有力支持。例如，波音777的整机设计、零部件测试、整机装配以及各种环境下的试飞都是在计算机上完成的。这种数字化技术的应用使波音777的开发周期从过去的8年缩短到了5年。
因此，数字孪生模型的应用不仅能提高企业的生产效率，还能显著缩短产品开发周期，降低成本，并为产品质量的提升提供保障。
三、工厂数字孪生模型
1）三维建模仿真技术
三维建模仿真技术是一种集成物理建模工具，它能够实现基于三维扫描建模工具的自动化几何建模。这种技术通常用于工程设计、虚拟现实、游戏开发等领域，可以帮助人们更好地理解和控制物理世界。
具体来说，三维建模仿真技术可以使用三维扫描仪等设备获取物体表面的几何数据，并利用这些数据在计算机上构建三维模型。这个过程是自动化的，可以大大提高建模的效率和精度。
此外，三维建模仿真技术还可以集成虚拟现实和可视化技术，提供全新的人机交互模式下的车间虚实反馈。这种技术可以实现数字孪生模型构建效率，即通过数字孪生技术将物理世界的物体映射到虚拟世界中，实现物理世界和虚拟世界的实时交互和反馈。
总之，三维建模仿真技术是一种非常有用的技术，它可以为人们提供更好的设计和可视化工具，帮助人们更好地理解和控制物理世界。
2）数据传感交互技术
基于华为芯片的传感控制技术，主要是利用华为自主研发的芯片，集成传感器和控制单元，实现对物理信号的采集、处理和控制。这种技术广泛应用于智能家居、工业自动化等领域，能够提高设备的自动化程度和智能化水平。
数字线程技术是一种基于数字信号处理和通信技术的技术，可以实现多传感器融合、分布式控制和便于技术服务等功能。通过数字线程技术，可以实现传感器之间的信息共享和协同工作，提高系统的整体性能和稳定性。
在智能传感方面，数字线程技术可以实现高精度、高稳定性的传感器数据采集和处理，从而提高传感器的性能和精度。在多传感器融合方面，数字线程技术可以将多个传感器的数据融合在一起，实现更全面、准确的信息获取。在分布式控制方面，数字线程技术可以实现设备的远程控制和智能化管理，提高设备的自动化程度和智能化水平。在便于技术服务方面，数字线程技术可以提供易于使用、易于维护的技术服务，降低用户的维护成本和使用门槛。
3）数据治理技术
首先，我们来看第一个要点，它提到基于传统业务数据集成技术和产品数据集成技术结合数字孪生管理壳技术提供数据治理服务。
数据治理服务主要是为了确保数据的质量、准确性、一致性和安全性。它涉及到数据的整个生命周期，包括数据的采集、存储、处理、应用和归档等环节。通过结合传统业务数据集成技术和产品数据集成技术，可以更有效地整合和管理各种来源的数据，提高数据的利用率和价值。而数字孪生管理壳技术则可以为数据治理提供一个全面、高效的管理平台，使得数据的采集、存储、处理和应用更加便捷和高效。
接下来，我们来看第二个要点，它提到基于数据孪生基础管理环境下的标识解析、数据管理、模型管理等应用。
标识解析是指对数据进行唯一标识，并建立相应的映射关系，以便于数据的检索和应用。数据管理则涉及到数据的采集、存储、处理和应用等环节，是实现数据价值的重要手段。模型管理则是为了对数据进行分类、组织和管理，以便更好地支持业务应用。这些应用都是在数据孪生基础管理环境下实现的，能够更好地满足业务需求和提高数据处理效率。
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