数字孪生技术在产品生命周期中的表现形态

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，它同产品全生命周期管理的理念是不谋而合的。所谓的产品全生命周期管理，就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命周期。数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。

2025年，美国密歇根大学Michael Grieves教授认为通过物理设备的数据，可以在虚拟（信息）空间构建一个可以表征该物理设备的虚拟实体和子系统，并且这种联系不是单向和静态的，而是在整个产品的生命周期中都联系在一起。显然，这个概念不仅仅指的是产品的设计阶段，还延展至生产制造和服务阶段，但是由于当时的数字化手段有限，因此数字孪生的概念也只是停留在产品的设计阶段，通过数字模型来表征物理设备的原型。

在那之后，数字孪生的概念逐步扩展到了模拟仿真、虚拟装配和3D打印这些领域。而到了2025年以后，随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展，更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征，而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品周期阶段，并不断丰富了数字孪生的形态和概念。

数字孪生技术贯穿了产品生命周期中的不同阶段，它同产品全生命周期管理（product lifecycle management，PLM）的理念是不谋而合的。所谓的产品全生命周期管理，就是指从人们对产品的需求开始，到产品淘汰报废的全部生命周期。可以说，数字孪生技术的发展将PLM的能力和理念，从设计阶段真正扩展到了全生命周期。数字孪生以产品为主线，并在生命周期的不同阶段（设计阶段、制造阶段、服务阶段）引入不同的要素，形成了不同阶段的表现形态。

1.3.1　设计阶段的数字孪生

在产品的设计阶段，利用数字孪生可以提高设计的准确性，并验证产品在真实环境中的性能。这个阶段的数字孪生，主要包括如下功能：

（1）数字模型设计：使用AutoCAD工具开发出满足技术规格的产品虚拟原型，精确地记录产品的各种物理参数，以可视化的方式展示出来，并通过一系列的验证手段来检验设计的精准程度。

（2）模拟和仿真：通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来模拟验证产品在不同外部环境下的性能和表现，即在设计阶段就可以验证产品的适应性。

例如，在汽车设计过程中，由于对节能减排的要求，达索公司帮助包括宝马、特斯拉、丰田在内的汽车公司利用其CAD和CAE平台3D Experience，准确进行空气动力学、流体声学等方面的分析和仿真，在外形设计中通过数据分析和仿真，大幅度地提升流线性，因此减少了空气阻力。

1.3.2　制造阶段的数字孪生

在产品的制造阶段，利用数字孪生可以加快产品导入的时间、提高产品设计的质量、降低产品的生产成本和提高产品的交付速度。产品制造阶段的数字孪生是一个高度协同的过程，通过数字化手段构建起来的虚拟生产线，将产品本身的数字孪生同生产设备、生产过程等其他形态的数字孪生高度集成起来，实现如下的功能：

（1）生产过程仿真：在产品生产之前，通过虚拟生产的方式来模拟不同产品在不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程。(https://www.chuimin.cn)

（2）数字化生产线：将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则，自动完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供依据。

（3）关键指标监控和过程能力评估：通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或者机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。

例如，寄云科技公司为电子盖板玻璃生产线构建的在线质量监控体系，充分采集了冷端和热端的设备产生的数据，并通过机器学习获得流程生产过程中关键指标的最佳规格，设定相应的统计过程监控（statistical process control，SPC）系统，然后通过相关性分析，在几万个数据采集点中实现对特定的质量异常现象的诊断分析。

1.3.3　服务阶段的数字孪生

随着物联网技术的成熟和传感器成本的下降，很多工业产品，从大型装备到消费级产品，都使用了大量的传感器来采集产品运行阶段的环境和工作状态，并通过数据分析和优化来避免产品的故障，改善用户对产品的使用体验。这个阶段的数字孪生，可以实现如下的功能：

（1）远程监控和预测性维修：通过读取智能工业产品的传感器或者控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并结合采集的历史数据构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，并使用人工智能实现趋势预测；然后基于预测的结果，对维修策略以及备品、备件的管理策略进行优化，降低或避免客户因为非计划停机带来的损失。

（2）优化客户的生产指标：对于很多需要依赖工业装备来实现生产的工业客户，工业装备参数设置的合理性以及在不同生产条件下的适应性，往往决定了客户产品的质量和交付周期；而工业装备厂商可以通过海量采集的数据，构建起针对不同应用场景、不同生产过程的经验模型，帮助其客户优化参数配置，来改善客户的产品质量和生产效率。

（3）产品使用反馈：通过采集智能工业产品的实时运行数据，工业产品制造商可以洞悉客户对产品的真实需求，不仅能够帮助客户加速对新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能够精确把握客户的需求，避免研发决策失误。

例如，寄云科技公司为石油钻井设备提供的预测性维修和故障辅助诊断系统，不仅能够实时采集钻机不同关键子系统（如发电机、泥浆泵、绞车、顶驱）的各种关键指标数据，更能够根据历史数据的发展趋势对关键部件的性能进行评估，并根据部件性能预测的结果，调整和优化维修的策略；同时，还能够根据钻机的实时状态进行分析，对钻井的效率进行评估和优化，进而有效地改善钻井的投入产出比。

数字孪生技术在产品生命周期中的表现形态

相关推荐