智能制造加速发展，数字孪生技术成为提升生产效率、优化制造流程的关键工具。它创建物理系统虚拟模型，实时监控分析生产，优化生产调度、设备管理及故障预测，为制造业提供高效决策支持和精准预测，助力企业降本增效、提升质量。在智能制造里，数字孪生凭借实时数据反馈与仿真优化，动态调整生产，增强系统可靠性与稳定性。

一

数字孪生技术与智能制造系统

1

数字孪生技术概述

数字孪生（Digital Twin）是创新技术，能将物理系统虚拟化。它构建物理实体或过程的数字化模型，实现虚实交互与数据驱动的实时优化，对现实物理对象及其行为数字化呈现并实时同步，助力优化预测。制造业数字化转型需求渐增，数字孪生被引入工业制造，以优化生产、提升设备管理效能。

核心要素主要如下。

（1）数据采集。数字孪生依赖于全面的实时数据采集，这些数据包括传感器数据、设备状态。

（2）模型建模。数字孪生建模涵盖物理建模与数据驱动建模，借助仿真技术和机器学习算法，构建精准数字化模型，呈现实际物理系统状态与行为。

（3）实时仿真。虚拟模型能够对物理系统进行实时仿真和分析，预测可能的运行状况和故障，并提供优化方案。

（4）优化。数字孪生技术通过分析和反馈机制，利用实时数据和预测模型，提出智能化的优化方案。

2

智能制造系统的构成

智能制造系统是高度自动化、智能化的生产体系，它集成先进信息技术、自动化控制系统及制造装备，达成生产过程的智能监控与优化。完整的智能制造系统通常包含几个关键部分。

（1）物理生产系统。是智能制造系统的核心部分，它指实际的生产设备、机械装置和生产线。物理生产系统可以配置传感器和智能终端，实现对设备状态、环境条件和生产参数的实时监控。数字孪生通过与物理生产系统的对接，构建虚拟模型来模拟和监测设备运行状态。

（2）数据采集设备。数据采集设备是智能制造系统中获取与传输生产数据的关键部分，由传感器、数据采集模块及通信设备构成，能将数据传至中央信息平台处理分析，为数字孪生模型提供实时数据，助力优化工艺与资源分配。

（3）生产控制系统。是智能制造系统中负责协调和管理生产任务的系统，由 PLC、DCS、MES 组成。通过对物理生产系统的实时监控与控制，实现对生产过程的精确管理。数字孪生技术通过与生产控制系统集成，可以在虚拟环境中模拟和优化生产流程，并将优化策略反馈到实际的生产控制系统中。

（4）信息平台。中央信息平台堪称智能制造系统的“大脑”，承担着存储、处理与分析数据采集设备所传输数据的任务，并为生产控制提供决策依据。数字孪生借助该平台开展实时数据处理与仿真计算，凭借数据分析能力达成故障预测、需求预测以及生产过程优化。数字孪生技术与相关系统深度融合，构建出动态高效的制造生态系统。

二

数字孪生在智能制造中的优化作用

数字孪生技术对智能制造具有显著优化作用，可借助实时数据反馈与虚拟仿真，对生产过程进行动态优化，涉及生产调度、资源管理和设备维护等多个方面。为深入剖析其优化效果，本文将以具体案例展开详细分析。某汽车制造工厂在生产车间引入数字孪生技术，旨在优化生产调度、资源管理和设备维护。此前，该工厂存在设备故障频发、资源利用率低以及生产计划调整滞后等问题，致使生产效率低下、能源浪费严重。

引入数字孪生后，工厂实现了对生产过程的实时监控和动态优化。

（1）生产调度优化。数字孪生通过实时监测生产线设备的状态，分析产能数据，动态调整生产计划。当某设备负荷增加或运行出现异常时，系统会立即模拟并调整生产调度，确保资源合理分配，最大化生产效率。

（2）资源管理优化。数字孪生借助对能源消耗的实时分析，优化能源分配策略。用电高峰时，系统优先调度低能耗生产工序以降低能耗；还分析设备运行负载，合理调整资源分配，减少浪费。

（3）设备维护优化。数字孪生实时监控设备运行状态，进行预测性维护分析。当检测到设备异常信号时，系统自动发出维护预警，安排维护任务，避免设备在高负荷运行期间突然故障，减少停机时间。

为清晰呈现数字孪生优化前后的成效，工厂在应用数字孪生技术前后分别采集了生产效率与资源消耗数据。图 1 呈现了优化前后生产效率及能源消耗的变化趋势。

图 1 效果对比图

通过分析两幅图可以看出，数字孪生技术显著提升了生产效率并降低了能源消耗。生产效率图显示，在“周一”至“周日”，优化后的效率曲线明显高于优化前，尤其在周末仍能保持稳定，表明数字孪生优化了生产调度和设备管理。能源消耗图表明，优化后能耗大幅降低，用电高峰时段尤为明显，这体现出数字孪生凭借实时数据分析与资源优化，有效削减了不必要能耗，整体提升了生产系统的可持续性与经济效益。

三

基于数字孪生的预测方法

数字孪生技术不仅在实时监控与优化上潜力巨大，还能凭借先进预测方法，在故障预防和需求预测中发挥关键作用。借助该技术可构建物理系统高保真虚拟模型，经实时数据与仿真数据交互，实现对生产过程的精准预测。

（1）故障预测。通过对设备的传感器数据（如温度、压力、振动等）进行实时监测，结合机器学习算法（随机森林、LSTM 等），数字孪生能够识别潜在的异常模式并预测可能的故障时间。借助历史数据和数据挖掘算法，数字孪生可以在发现某些关键参数（如温度或震动幅度）达到阈值前，发出预警信号，提前安排维护，以避免生产线停机或产品损坏。

（2）需求预测。数字孪生结合数据挖掘和时间序列分析算法（ARIMA、SARIMA 等），可以对市场需求、产品销量等进行预测。通过收集和分析历史数据和实时数据，数字孪生可以准确预测生产的需求波动，帮助企业优化生产计划。

（3）数字孪生在预测模型中的应用。数字孪生常与机器学习、数据挖掘技术深度融合。把深度学习模型嵌入数字孪生预测模块后，系统能自动学习并优化预测模型参数。集成预测模型可动态更新，依据新数据实时调整预测结果，以契合制造过程变化。

1

实际案例

在汽车制造行业，生产线的连续性和设备的高效运行至关重要。为提升生产效率并降低意外停机造成的损失，某汽车制造企业引入了数字孪生技术，对其发动机装配线进行实时监控和故障预测。该企业配备高度自动化发动机装配线，承担不同车型发动机核心部件组装任务。但因生产线设备长期连续运行，故障频发，高强度生产时问题更甚。设备每次停机都会延误生产计划，甚至致使整条生产线停产，给企业带来高额维修成本与产能损失。为解决此问题，企业引入数字孪生技术，构建发动机装配线虚拟模型，该数字孪生系统包含几个关键组成部分。

（1）数据采集与实时监控。每台设备都安装了多种传感器，用于采集实时数据。这些传感器能够监测设备的关键运行参数，如温度、压力、电流等。传感器数据通过物联网系统传输到中央数据库，并实时更新到数字孪生的虚拟模型中。

（2）虚拟模型构建。数字孪生系统借助收集的设备数据，构建出高保真虚拟发动机装配线模型。此模型可精准模拟实际生产各环节，涵盖设备运转状态、物料流动、各工位装配状况等。虚拟模型既能呈现设备正常运行状态，又能通过仿真预测潜在故障位置与发生时间。

（3）机器学习与故障预测模型。为实现故障预测，企业在数字孪生系统中集成了机器学习模型，利用多种历史数据进行训练。使用了基于时间序列的 LSTM 和随机森林算法，通过分析历史故障模式和当前设备状态，来预测未来的故障发生时间和概率。

（4）预测性维护和自动化响应。数字孪生系统若预测某设备有故障风险，会自动给维修团队发送维护请求，还会建议更换易损部件，并自动调整生产线调度策略，把该设备的任务临时转给其他设备，保障生产连续性。

系统流程图如图 2 所示。

图 2 系统运行逻辑

2

案例效果分析

通过引入数字孪生后，该企业的发动机装配线取得了显著的改善效果，如表 1 所示。

表 1 应用效果表

通过故障预测与维护预警系统，数字孪生有效降低了突发故障导致的停机事件，故障停机时间减少了 40%以上，极大提升了生产线的可靠性。并且引入数字孪生后，维护频率变得更加合理，根据故障预测安排维护，不仅减少了多余的维护次数，还延长了零部件的使用寿命。由于停机时间和维修次数的减少，生产线的总生产效率提升了约 15%。数字孪生系统的实时调度功能确保了生产线在发生故障前自动调整，避免了生产延误，确保了生产进度。通过直观的可视化，管理人员能够实时查看生产线的各项指标，对生产瓶颈和潜在问题一目了然。

数字孪生技术在智能制造里，凭借实时监控、预测及优化功能，大幅提升了生产效率、节约了成本，应用潜力巨大。未来，它将与人工智能、边缘计算、物联网等技术深度结合，实现更精准的预测与优化。同时，通过推进标准化进程、增强互操作性来降低集成难度。聚焦提升数据质量、推动系统集成标准化，能让数字孪生在工业领域发挥更广泛的促进作用。