绪论

一、工业数字孪生技术简介

1.数字孪生的概念

数字孪生（Digital Twin，DT）又被称作数字化双胞胎，是基于工业生产数字化的新概念，它的准确表述还在发展与演变中，但其内涵已在行业内达成了基本共识。《数字孪生应用白皮书》中指出，数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛，并提供物理实体或过程的整个生命周期的集成视图，有助于优化整体性能。简而言之，数字孪生是指以数字化方式复制一个物理对象，模拟对象在现实环境中的行为，对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真，从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。数字孪生的实质是建立现实世界物理系统的虚拟数字镜像，贯穿于物理系统的全生命周期，并随着物理系统动态演化。

近年来，数字孪生技术受到国内外产业界与学术界的高度重视。中国工程院发布的《全球工程前沿2020》报告将“数字孪生驱动的智能制造”列为机械与运载工程领域研究前沿之首。全球IT研究与顾问咨询公司（Gartner）连续三年（2017—2019）将数字孪生列为十大战略科技发展趋势之一。由于数字孪生契合了我国以信息技术为产业转型升级赋能的战略需求，已成为关键使能技术之一。

2.数字孪生技术发展历程

数字孪生技术的最初应用是在美国阿波罗13号重返地球的飞行救援中。在理论研究方面，1991年，大卫·格伦特（David Gelernter）出版了《镜像世界》（Mirror Worlds），首次提出了数字孪生技术的概念。2003年前后，迈克尔·格里夫斯（Michael Grieves）教授在美国密歇根大学的课堂上首次将数字孪生的想法用在产品全生命周期管理的课程上。但是“Digital Twin”这个名词还没有被正式提出，直到2010年，它才出现在美国国家航空航天局（NASA）的技术报告中，并被定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。2011年，美国空军探索了数字孪生在飞行器健康管理中的应用，2012年，NASA与美国空军联合发表了关于数字孪生的报告，指出数字孪生是驱动未来飞行器发展的关键技术之一，用于机身设计与维修、飞行器能力评估、飞行器故障预测等。近些年，数字孪生应用已从航空航天领域向工业各领域全面拓展，西门子、GE等工业巨头纷纷打造数字孪生解决方案，赋能制造业数字化转型。其发展历程如图1所示。

3.数字孪生应用场景

得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生的实施逐渐成为可能。现阶段，除了航空航天领域，数字孪生还被应用于电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护等行业，特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段，如图2所示。

4.工业数字孪生及分类

应用在工业场景的数字孪生称为工业数字孪生，它是多类数字化技术的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，再利用实时物联网（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，推动工业全业务流程闭环优化。其核心要素是实时映射、综合决策和闭环优化。

工业数字孪生在产品全生命周期中得到广泛应用，包括以飞机设计制造为典型的小批量、多品种产品仿真设计，以石油化工过程控制为典型应用的实时生产孪生，以离散控制系统调试为典型应用的虚拟调试孪生，西门子将这三类应用分为产品的数字孪生、生产的数字孪生、性能的数字孪生，如图3所示。

5.数字孪生的意义

1）从数字孪生的本质来看，数字孪生更加便捷，适合创新：物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、复制、转移、修改、删除、重复操作的数字镜像。

2）更加全面，便于多维测量：数字孪生可以借助物联网和大数据技术，采集有限的物理传感器指标数据，并借助大量样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。

3）更加智能，能够实现预测维护：对当前状态进行评估、对过去发生的问题进行诊断，并给予分析结果，模拟各种可能性，以及实现对未来趋势的预测，进而实现更全面的决策支持。

4）更加专业，利于经验复制：可以将原先无法保存的专家经验进行数字化，并可以保存、复制、修改和转移。

二、数字化产线设计平台的功能和应用

1.Siemens NX

Siemens NX是新一代数字化产品开发系统，是集产品设计、工程与制造于一体的全生命周期解决方案，帮助用户改善产品质量，提高产品交付效率。NX的独特之处是其知识管理基础，它使得工程专业人员能够推动革新以创造出更大的利润，可以管理生产和系统性能知识，根据已知准则来确认每一设计决策。NX建立在为用户提供解决方案的成功经验基础之上，这些解决方案可以全面改善设计过程的效率，削减成本，并缩短产品进入市场的时间。这些目标使得NX通过全范围产品检验应用和过程自动化工具，把产品制造早期的从概念到生产的过程都集成到一个实现数字化管理和协同的框架中。

Siemens NX功能模块包括CAD和MCD等。

1）NX CAD（产品设计）。借助全面的三维产品设计能力，Siemens NX能以更低的成本实现更出色的创新和更高的质量。借助其强大能力、多功能性和灵活性，NX可以让设计团队自由地使用最高效的方法来处理手头的任务。设计师可以借助无缝交换功能来选择线框、曲面、实体参数或直接建模技术。借助NX中的同步建模技术，在创建和编辑几何体时能够享受快速和易用性，以及使用在其他CAD系统上创建的模型。

2）NX MCD（机电概念设计）。它是进行机电联合设计的一种数字化解决方案，为工程师虚拟创建、模拟和测试产品与生产所需的机器设备等提供仿真支持。它提供了多学科、多部门的信息互联综合技术，可以用来模拟机电一体化系统的复杂运动。还采用了一种从功能出发的设计方法，开发团队可采用层次化结构来分解功能部件，将它们与需求直接联系起来，以确保在整个产品开发过程中满足客户的期望。这种功能模型可节约成本、缩短研发时间，促进跨学科协同，在设计中具有明显的优势。

2.Tecnomatix

（1）概述

Tecnomatix是一个集成式的数字化制造解决方案，是西门子推出的PLM平台。它将工艺规划布局设计、生产工艺过程仿真验证及制造执行与产品设计联系起来，从而实现了规划部门、产品研发部门、生产工程部门和生产车间各部门之间的高度信息共享及并行协同作业，如图4所示。

（2）Tecnomatix的功能和用途

Tecnomatix数字化制造解决方案能够在三维虚拟环境下进行生产工艺设计，仿真验证产品生产工艺的可行性，分析新生产线系统的能力并进行优化，企业在生产线规划阶段就可以发现潜在的问题并加以解决，从而避免时间和资金的浪费。这对企业缩短新产品开发周期、提高产品质量、降低开发和生产成本、降低决策风险来说都是非常重要的。

Tecnomatix软件包括装配仿真、人因仿真、机器人仿真及虚拟调试等诸多功能，能够实现工厂布局仿真验证、生产线布局仿真验证，以及单个工位的仿真验证和优化。

Tecnomatix软件广泛应用于汽车、电子、航空航天、船舶、装备制造、食品饮料、物流、机场、港口等方面，拥有数量众多的客户群体。

（3）Tecnomatix系列软件简介

Tecnomatix系列软件包括Process Designer、Process Simulate、Plant Simulation和Intosite等。

Process Designer（工艺设计）通常简称为PD，是Tecnomatix的一个重要组成部分，其主要功能是进行生产工艺的过程规划、分析、确认和优化。

Process Simulate（工艺仿真）通常简称为PS，可提供与制造中枢完全集成的三维动态环境，用于设计和验证制造流程。制造工程师能在其中重用、创建和验证制造流程序列来模拟真实的过程，并帮助优化生产周期和节奏。另外，仿真可扩展到各种机器人流程中，能进行生产系统的仿真和调试。

Plant Simulation（工厂仿真）是一个离散事件仿真工具，能帮助用户创建物流系统（如生产物流系统）的数字化模型，了解系统的特征并优化其性能。

Intosite软件是一种基于云的Web应用程序，它可以维护生产设施的3D展示，可使用Web浏览器进行访问，无须对硬件进行投资或对软件安装和长期维护进行管理。

三、智能检测生产线的应用背景和功能要求

1.智能检测技术

智能检测技术是一种尽量减少所需人工的检测技术，是依赖仪器仪表，涉及物理学、电子学等多种学科的综合性技术，可以减少人们对检测结果有意或无意的干扰，减轻人员的工作压力，从而保证被检测对象的可靠性。智能检测技术主要有两项职责：一方面是直接得出被检测对象的数值及其变化趋势等内容；另一方面是将直接测得的信息纳入决策相关的考虑范围，从而制定相关决策。

检测和检验是制造过程中最基本的活动之一。通过检测和检验活动提供产品及其制造过程的质量信息，按照这些信息对产品的制造过程进行修正，使废次品与返修品比率降至最低，保证产品质量形成过程的稳定性及产出成品的一致性。

智能检测以多种先进的传感器技术为基础，且易于同计算机系统结合，能够在合适的软件支持下自动完成数据采集、处理、特征提取和识别，以及多种分析与计算，从而达到系统性能测试和故障诊断的目的。它是检测设备模仿人类智能的结果，是将计算机技术、信息技术和人工智能等结合发展的一种检测技术。

2.智能检测装备行业面临的发展机遇

制造业是国民经济的主体，目前我国制造业仍存在大而不强、自主创新能力弱、关键核心技术与高端装备对外依存度高等问题。为改变这种局面，我国将智能制造作为制造业转型升级的主攻方向，政府各部门围绕智能制造以及智能制造装备等主题陆续出台多项鼓励政策，持续推进智能制造产业健康高速发展，我国智能检测装备行业迎来了良好的发展机遇。

1）新兴技术赋能智能制造，加速检测装备行业智能化转型。当今世界，随着新兴技术的不断突破、下游行业对制造业智能化水平要求的提升，全球制造业正面临着新一轮产业变革。在此背景下，企业需要通过物联网的实施和从生产系统到ERP系统的垂直整合，以及与CRM、SCM等系统的水平整合，实现生产的自动化、柔性化和智能化，使得整个生产体系能够针对“多批微量”订单灵活组合各种材料、部件、能力与流程，高效、大规模地完成个性化生产任务，并基于实时收集的客户反馈与使用数据完成产品的快速演进与创新，不断提升竞争优势。

2）下游行业市场需求持续增长。智能检测装备广泛应用于消费电子、医疗、汽车电子以及工业电子等领域。近年来，由于国民经济的发展、人民生活水平的提高，电子产品的市场需求快速增长，企业的产能扩充和产品更新需求旺盛。随着消费升级浪潮的到来消费电子行业内的龙头企业均提高了对泛现实技术的投入，促进AR/VR等新兴消费电子产品进入快速发展阶段，部分领先企业已经进入该领域并具有提供自动化解决方案的能力。未来消费电子行业仍有进一步增长的空间，作为电子产品的上游，智能检测装备的市场需求也呈上升趋势。

3）智能检测装备行业发展时间较短，企业发展空间大。智能检测装备行业具有明显的技术密集型特征。以往我国整体工业水平较低，检测装备以实现自动化为主，智能化水平不高。近年来，国家宏观政策推动以及人工智能、机器视觉技术等科学技术快速发展，促进了检测装备的智能化发展，提供智能装备的企业逐渐增多。

3.智能检测装备行业面临的挑战

1）专业及高端技术人才短缺。智能检测技术含量高，其装备的设计、研发和制造涉及精密测量、精密机械、声学、光学与机器视觉、射频、软件等多个技术领域，技术集成难度高，对研发及技术人员的综合素质及技术水平要求高，所以智能检测装备行业对于专业技术人才的需求相当强烈。但由于行业起步较晚且发展较快，人才培育和积累相对不足，近年来行业的广阔市场前景又吸引了较多新进入的企业，加剧了对本行业高端人才的争夺。技术研发人员是行业发展的重要基础，供不应求的人才市场导致了巨大的高端人才缺口，一定程度上制约了行业的快速发展。

2）行业基础薄弱，与国外厂商仍有差距。与美国、日本、欧洲等工业发达的国家或地区相比，我国的智能检测装备行业起步较晚，生产规模、技术水平、管理经验和经营方式等方面都存在一定差距。通过学习模仿与自主创新，我国智能检测装备行业发展迅速，市场主体规模逐渐扩大，但业内企业大多规模偏小、技术积累相对不足、资金力量薄弱，以提供单体自动化、智能化设备为主，对智能检测装备的关键技术掌握较少，整体智能检测装备的生产水平较低。

4.智能检测生产线的功能要求

1）智能检测生产线装备数字化、智能化。为了适应个性化定制的要求，制造装备必须是数字化、智能化的。根据制造工艺的要求，构建若干柔性制造系统、柔性制造单元、柔性生产线，每个系统都能独立完成一类零部件的加工、装配、焊接等工艺过程，具有自动感知、自动化、智能化、柔性化的特征。

2）智能检测生产线仓储、物流智能化。酌情建设进出厂物料和线边物料的自动化立体仓库，物料堆垛、配送的自动化、智能化系统，实现物流系统与智能生产系统的全面集成。

3）智能检测生产线生产执行管理的智能化。以精益生产、约束理论为指导，建设不同生产类型的先进适用制造执行系统（MES），进行不同类型的作业计划编制、作业计划的下达和过程监控、在制物料的跟踪和管理、设备的运维和监控、生产技术准备的管理、制造过程的质量管理和质量追溯，实现全业务过程的透明化、可视化管理和控制。

4）智能检测生产线的效益目标。通过智能装备、智能物流、智能管理的集成，排除影响生产的一切不利因素，优化资源利用，提高设备利用率，降低物料在制数，提高产品质量、准时交货率、生产制造能力和综合管理水平，提升企业快速响应客户需求的能力和竞争能力。