智能制造加速發展，數字孿生技術成為提升生產效率、優化制造流程的關鍵工具。它創建物理系統虛擬模型，實時監控分析生產，優化生產調度、設備管理及故障預測，為制造業提供高效決策支持和精準預測，助力企業降本增效、提升質量。在智能制造里，數字孿生憑借實時數據反饋與仿真優化，動態調整生產，增強系統可靠性與穩定性。

一

數字孿生技術與智能制造系統

1

數字孿生技術概述

數字孿生（Digital Twin）是創新技術，能將物理系統虛擬化。它構建物理實體或過程的數字化模型，實現虛實交互與數據驅動的實時優化，對現實物理對象及其行為數字化呈現并實時同步，助力優化預測。制造業數字化轉型需求漸增，數字孿生被引入工業制造，以優化生產、提升設備管理效能。

核心要素主要如下。

（1）數據采集。數字孿生依賴于全面的實時數據采集，這些數據包括傳感器數據、設備狀態。

（2）模型建模。數字孿生建模涵蓋物理建模與數據驅動建模，借助仿真技術和機器學習算法，構建精準數字化模型，呈現實際物理系統狀態與行為。

（3）實時仿真。虛擬模型能夠對物理系統進行實時仿真和分析，預測可能的運行狀況和故障，并提供優化方案。

（4）優化。數字孿生技術通過分析和反饋機制，利用實時數據和預測模型，提出智能化的優化方案。

2

智能制造系統的構成

智能制造系統是高度自動化、智能化的生產體系，它集成先進信息技術、自動化控制系統及制造裝備，達成生產過程的智能監控與優化。完整的智能制造系統通常包含幾個關鍵部分。

（1）物理生產系統。是智能制造系統的核心部分，它指實際的生產設備、機械裝置和生產線。物理生產系統可以配置傳感器和智能終端，實現對設備狀態、環境條件和生產參數的實時監控。數字孿生通過與物理生產系統的對接，構建虛擬模型來模擬和監測設備運行狀態。

（2）數據采集設備。數據采集設備是智能制造系統中獲取與傳輸生產數據的關鍵部分，由傳感器、數據采集模塊及通信設備構成，能將數據傳至中央信息平臺處理分析，為數字孿生模型提供實時數據，助力優化工藝與資源分配。

（3）生產控制系統。是智能制造系統中負責協調和管理生產任務的系統，由 PLC、DCS、MES 組成。通過對物理生產系統的實時監控與控制，實現對生產過程的精確管理。數字孿生技術通過與生產控制系統集成，可以在虛擬環境中模擬和優化生產流程，并將優化策略反饋到實際的生產控制系統中。

（4）信息平臺。中央信息平臺堪稱智能制造系統的“大腦”，承擔著存儲、處理與分析數據采集設備所傳輸數據的任務，并為生產控制提供決策依據。數字孿生借助該平臺開展實時數據處理與仿真計算，憑借數據分析能力達成故障預測、需求預測以及生產過程優化。數字孿生技術與相關系統深度融合，構建出動態高效的制造生態系統。

二

數字孿生在智能制造中的優化作用

數字孿生技術對智能制造具有顯著優化作用，可借助實時數據反饋與虛擬仿真，對生產過程進行動態優化，涉及生產調度、資源管理和設備維護等多個方面。為深入剖析其優化效果，本文將以具體案例展開詳細分析。某汽車制造工廠在生產車間引入數字孿生技術，旨在優化生產調度、資源管理和設備維護。此前，該工廠存在設備故障頻發、資源利用率低以及生產計劃調整滯后等問題，致使生產效率低下、能源浪費嚴重。

引入數字孿生后，工廠實現了對生產過程的實時監控和動態優化。

（1）生產調度優化。數字孿生通過實時監測生產線設備的狀態，分析產能數據，動態調整生產計劃。當某設備負荷增加或運行出現異常時，系統會立即模擬并調整生產調度，確保資源合理分配，最大化生產效率。

（2）資源管理優化。數字孿生借助對能源消耗的實時分析，優化能源分配策略。用電高峰時，系統優先調度低能耗生產工序以降低能耗；還分析設備運行負載，合理調整資源分配，減少浪費。

（3）設備維護優化。數字孿生實時監控設備運行狀態，進行預測性維護分析。當檢測到設備異常信號時，系統自動發出維護預警，安排維護任務，避免設備在高負荷運行期間突然故障，減少停機時間。

為清晰呈現數字孿生優化前后的成效，工廠在應用數字孿生技術前后分別采集了生產效率與資源消耗數據。圖 1 呈現了優化前后生產效率及能源消耗的變化趨勢。

圖 1 效果對比圖

通過分析兩幅圖可以看出，數字孿生技術顯著提升了生產效率并降低了能源消耗。生產效率圖顯示，在“周一”至“周日”，優化后的效率曲線明顯高于優化前，尤其在周末仍能保持穩定，表明數字孿生優化了生產調度和設備管理。能源消耗圖表明，優化后能耗大幅降低，用電高峰時段尤為明顯，這體現出數字孿生憑借實時數據分析與資源優化，有效削減了不必要能耗，整體提升了生產系統的可持續性與經濟效益。

三

基于數字孿生的預測方法

數字孿生技術不僅在實時監控與優化上潛力巨大，還能憑借先進預測方法，在故障預防和需求預測中發揮關鍵作用。借助該技術可構建物理系統高保真虛擬模型，經實時數據與仿真數據交互，實現對生產過程的精準預測。

（1）故障預測。通過對設備的傳感器數據（如溫度、壓力、振動等）進行實時監測，結合機器學習算法（隨機森林、LSTM 等），數字孿生能夠識別潛在的異常模式并預測可能的故障時間。借助歷史數據和數據挖掘算法，數字孿生可以在發現某些關鍵參數（如溫度或震動幅度）達到閾值前，發出預警信號，提前安排維護，以避免生產線停機或產品損壞。

（2）需求預測。數字孿生結合數據挖掘和時間序列分析算法（ARIMA、SARIMA 等），可以對市場需求、產品銷量等進行預測。通過收集和分析歷史數據和實時數據，數字孿生可以準確預測生產的需求波動，幫助企業優化生產計劃。

（3）數字孿生在預測模型中的應用。數字孿生常與機器學習、數據挖掘技術深度融合。把深度學習模型嵌入數字孿生預測模塊后，系統能自動學習并優化預測模型參數。集成預測模型可動態更新，依據新數據實時調整預測結果，以契合制造過程變化。

1

實際案例

在汽車制造行業，生產線的連續性和設備的高效運行至關重要。為提升生產效率并降低意外停機造成的損失，某汽車制造企業引入了數字孿生技術，對其發動機裝配線進行實時監控和故障預測。該企業配備高度自動化發動機裝配線，承擔不同車型發動機核心部件組裝任務。但因生產線設備長期連續運行，故障頻發，高強度生產時問題更甚。設備每次停機都會延誤生產計劃，甚至致使整條生產線停產，給企業帶來高額維修成本與產能損失。為解決此問題，企業引入數字孿生技術，構建發動機裝配線虛擬模型，該數字孿生系統包含幾個關鍵組成部分。

（1）數據采集與實時監控。每臺設備都安裝了多種傳感器，用于采集實時數據。這些傳感器能夠監測設備的關鍵運行參數，如溫度、壓力、電流等。傳感器數據通過物聯網系統傳輸到中央數據庫，并實時更新到數字孿生的虛擬模型中。

（2）虛擬模型構建。數字孿生系統借助收集的設備數據，構建出高保真虛擬發動機裝配線模型。此模型可精準模擬實際生產各環節，涵蓋設備運轉狀態、物料流動、各工位裝配狀況等。虛擬模型既能呈現設備正常運行狀態，又能通過仿真預測潛在故障位置與發生時間。

（3）機器學習與故障預測模型。為實現故障預測，企業在數字孿生系統中集成了機器學習模型，利用多種歷史數據進行訓練。使用了基于時間序列的 LSTM 和隨機森林算法，通過分析歷史故障模式和當前設備狀態，來預測未來的故障發生時間和概率。

（4）預測性維護和自動化響應。數字孿生系統若預測某設備有故障風險，會自動給維修團隊發送維護請求，還會建議更換易損部件，并自動調整生產線調度策略，把該設備的任務臨時轉給其他設備，保障生產連續性。

系統流程圖如圖 2 所示。

圖 2 系統運行邏輯

2

案例效果分析

通過引入數字孿生后，該企業的發動機裝配線取得了顯著的改善效果，如表 1 所示。

表 1 應用效果表

通過故障預測與維護預警系統，數字孿生有效降低了突發故障導致的停機事件，故障停機時間減少了 40%以上，極大提升了生產線的可靠性。并且引入數字孿生后，維護頻率變得更加合理，根據故障預測安排維護，不僅減少了多余的維護次數，還延長了零部件的使用壽命。由于停機時間和維修次數的減少，生產線的總生產效率提升了約 15%。數字孿生系統的實時調度功能確保了生產線在發生故障前自動調整，避免了生產延誤，確保了生產進度。通過直觀的可視化，管理人員能夠實時查看生產線的各項指標，對生產瓶頸和潛在問題一目了然。

數字孿生技術在智能制造里，憑借實時監控、預測及優化功能，大幅提升了生產效率、節約了成本，應用潛力巨大。未來，它將與人工智能、邊緣計算、物聯網等技術深度結合，實現更精準的預測與優化。同時，通過推進標準化進程、增強互操作性來降低集成難度。聚焦提升數據質量、推動系統集成標準化，能讓數字孿生在工業領域發揮更廣泛的促進作用。