数字孪生智能制造范式+-影响未来十年的先进制造技术和实践_26页_1mb

数字孪生制造新范式总结

核心内容

数字孪生制造是数字化转型时代的重要先进制造技术，被认为是第四次工业革命的关键技术之一。它通过构建物理实体的数字化映射，实现对物理系统的实时监控、预测和优化，从而推动制造业向智能化、高效化和可持续化发展。数字孪生制造的实现依赖于多维度数据建模、系统工程方法的改进以及深度学习技术的融合。

主要观点

• 数字孪生制造是解决现代制造业中系统复杂性、数据孤岛和智能化不足问题的重要手段。
• 数字孪生制造范式的核心在于建立物理系统与数字空间的紧密联系，实现动态数据驱动的应用。
• 从研发设计、生产制造到运行维护，数字孪生制造贯穿整个产品生命周期，是实现智能制造的重要支撑。
• 数字孪生制造技术具有广泛的应用前景，涵盖多个行业，如城市、建筑、能源、汽车、航空航天、交通、医疗健康、材料和国防等。

关键信息

全球数字孪生制造三大流派

1. 美国流派

   • 以STEP数据标准为基础，强调制造数据的交换、流动和分享。
   • 由美国空军研究实验室（AFRL）推动，致力于实现数字孪生体在运行维护中的应用。
   • 借助ISO 23247国际标准，推动全球数字孪生制造标准化进程。

2. 中国流派

   • 倾向于构建全面的数字孪生制造体系，如工业互联网。
   • 强调从“降维策略”入手，优先发展应用价值较高的行业，如电力、汽车等。
   • 通过数字孪生体联盟推动技术发展，注重开源社区建设与生态构建。

3. 德国流派

   • 依托工业4.0体系下的“资产管理壳”（AAS）技术，强调传统自动化厂商的保护。
   • 但由于过于依赖现有系统，导致创新不足，进展相对缓慢。

数字孪生制造的技术演进

• 数字孪生制造分为初级、中级和高级三个阶段：
  • 初级数字孪生化：主要解决“可视化”问题，应用于资产管理领域，可参考ISO 55000标准。
  • 中级数字孪生化：目标是建立物理世界与数字空间的数据联系，采用动态数据驱动应用系统（DDDAS）方法。
  • 高级数字孪生化：实现实时场景下的数字孪生化应用，如无人驾驶中的环境自动建模，是数字孪生制造的终极目标。

数字孪生体的智能化应用

• 通过深度学习技术，可以为特定物理系统建立智能化模型和算法，实现真正的“深入骨髓”的智能化应用。
• 以李飞飞在ImageNet上的研究为起点，工业4.0研究院提出了DigitaltwinNet概念，标志着从2D图像识别到3D/xD数字孪生体的演进。

工业4.0研究院的探索与实践

• 工业4.0研究院自2013年成立以来，致力于推动数字孪生制造技术的发展，定位为“兰德”与“DARPA”的有机融合体。
• 2015年开始系统研究数字孪生体，形成了完整的方法论和应用场景，目前进入“数字孪生+”战略实施阶段。
• 推动无人系统发展，建立了“UXV创新实验室”，应用深度学习方法实现智能化无人系统。
• 发起数字孪生体联盟，成为全球数字孪生体领域的重要力量，代表中国市场经济的活力和创新性。

行业应用

政策支持与行业推动

• 工业4.0研究院配合国家发改委、中央网信办、工信部和中央军委等单位，编写政策文件，推动数字孪生体产业发展。
• 2020年4月7日，国家发改委和中央网信办发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，提出数字孪生体作为新一代数字技术的重要组成部分。
• 工业4.0研究院还设计了“数字孪生电网”体系，推动电力行业的数字化转型。

数字孪生制造的未来展望

• 数字孪生制造是实现制造业高质量转型的重要路径。
• 需要平衡数字化与工业化，避免因过度服务化而影响传统产业链的完整性。
• 数字孪生制造技术将向通用目的技术（GPT）发展，成为推动第四次工业革命的关键力量。