数据技术应用——数字孪生模型

来源：数据技术基础

作者：张洁、吕佑龙、张朋、汪俊亮

在数据驱动的业务增值的需求下，数字孪生技术基于数据感知、数据预处理等技术，对产品全生命周期数据进行有效的发掘、利用与开发。

数字孪生的概念最初由Grieves教授于2003年在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出，并被定义为三维模型，包括实体产品、虚拟产品以及二者间的连接，但由于当时技术和认知上的局限，数字孪生的概念并没有得到重视。随着传感器、计算机技术的不断发展，数字孪生重新引起了国内外学者的重视。全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner连续两年（2016年和2017年）将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一。世界最大的武器生产商洛克希德马丁公司2017年11月将数字孪生列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首；2017年12月8日中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一。

数字孪生模型是数字孪生技术实现的方式，它以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成系统。对于制造企业来说，它能够整合生产中的制造流程，实现从基础材料、产品设计、工艺规划、生产计划、制造执行到使用维护的全过程数字化。

通过集成设计和生产，它可帮助企业实现全流程可视化、规划细节、规避问题、闭合环路、优化整个系统。从产品的角度理解数字孪生模型，产品本身的数字孪生模型、制造过程的数字孪生模型以及生产产品的工厂数字孪生模型构成了产品从定义、设计、制造的全流程数字孪生模型。

以全生命周期的角度分析产品数字孪生体的数据组成、实现方式、作用及目标，其结构如图1所示，从设计、工艺、制造、服务、回收5个方面构建五维产品数字孪生模型，构建由底层至顶层，顶层又反馈至底层的闭环模型。

图1 产品数字孪生体的结构体系

如图2所示，产品数字孪生体的数据组成主要包括产品设计数据、产品工艺数据、产品制造数据、产品服务数据以及产品退役和报废数据等。各部分具体的数据组成如下：

（1）产品设计数据，包括产品设计模型、产品设计BOM（billof material，Bom）、产品设计文档等；

（2）工艺设计数据，包括工艺模型工艺BOM、工艺文档信息（如工艺卡片、检验／测量要求、关键工序质量控制卡、物料配套表）等；

（3）产品制造数据，包括制造BOM、质量数据、技术状态数据、物流数据、检测数据、生产进度数据、逆向过程数据等；

（4）产品服务数据，包括产品使用数据、产品维护数据、产品升级数据、产品使用过程监控数据、产品健康预测与分析数据等；

（5）产品报废或回收数据，包括产品报废数据、产品回收数据等。

需要指出的是，产品数字孪生体不是一个静态模型，而是一个过程模型和动态模型，会随着数据的产生而不断演化。

基于产品全生命周期的阶段划分，产品数字孪生体的实现方式大致可分为以下5步。

（1）产品设计阶段：构建一个全三维标注的产品模型，包括三维设计模型、产品制造信息（productmanufacturing information，PMI）、关联属性等，PMI包括物理产品的几何尺寸、公差，以及3D注释、表面粗糙度、表面处理方法、焊接符号、技术要求、工艺注释和材料明细表等，关联属性包括零件号、坐标系统、材料、版本、日期等。

（2）工艺设计阶段：在三维设计模型、PMI、关联属性的基础上，实现基于三维产品模型的工艺设计，具体实现步骤包括三维设计模型转换、三维工艺过程建模、结构化工艺设计、基于三维模型的工装设计、三维工艺仿真验证以及标准库的建立，最终形成基于数模的工艺规程，具体包括工艺BOM、三维工艺仿真动画、关联的工艺文字信息和文档。

（3）产品生产制造阶段：主要实现产品档案或产品数据包即制造信息的采集和全要素重建，包含制造BOM、质量数据、技术状态数据、物流数据、产品检测数据、生产进度数据、逆向过程数据等的采集和重建。

（4）产品服务阶段：主要实现产品的使用和维护，主要是指操作、维修、保养，也包括升级和改造。

（5）产品报废／回收阶段：主要记录产品的报废／回收数据，包括产品报废／回收原因、产品报废／回收时间、产品实际寿命等。当产品报废／回收后，该产品数字孪生体所包含的所有模型和数据都将成为同种类型产品组历史数据的一部分进行归档，为下一代产品的设计改进和创新、同类型产品的质量分析及预测、基于物理的产品仿真模型和分析模型的优化等提供数据支持。

产品数字孪生体的实现方法有如下特点：

（1）面向产品全生命周期，采用单一数据源实现物理空间和信息空间的双向连接。

（2）产品档案要确保产品所有的物料都可以追溯（例如实做物料），也要能够实现质量数据（例如实测尺寸、实测加工／装配误差、实测变形）、技术状态（例如技术指标实测值、实做工艺等）的追溯。

（3）在产品制造完成后的服务阶段，仍要实现与物理产品的互联互通，从而实现对物理产品的监控、追踪、行为预测及控制、健康预测与管理等，最终形成一个闭环的产品全生命周期数据管理。

制造数字孪生模型是在美国国防部提出的信息镜像模型（informationmirroring model）的基础上发展而来的，利用制造数字孪生技术可对航空航天飞行器进行健康维护与保障。实现过程是：需要先在虚拟空间中构建真实飞行器各零部件的模型，并通过在真实飞行器上布置各类传感器，实现飞行器各类数据的采集，实现模型状态与真实状态完全同步，这样在飞行器每次飞行后，根据飞行器结构的现有情况和过往载荷，及时分析与评估飞行器是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。

信息镜像模型如图10-3所示，它是数字孪生模型的概念模型，包括3个部分：

（1）真实世界的物理产品。

（2）虚拟世界的虚拟产品。

（3）连接虚拟和真实空间的数据和信息。

数字孪生模型不是一种全新的技术，它具有现有的虚拟制造、数字样机等技术的特征，并以这些技术为基础发展而来。虚拟制造技术（virtualmanufacturing technology，VMT）是以虚拟现实和仿真技术为基础的，对产品的设计、生产过程统一建模，在计算机上实现产品从设计、加工和装配、检验、使用及回收整个生命周期的模拟和仿真，从而无需进行样品制造，在产品的设计阶段就可模拟出产品及其性能和制造流程，以此来优化产品的设计质量和制造流程，优化生产管理和资源规划，达到产品开发周期和成本的最小化、产品设计质量的最优化和生产效率最高化，从而形成企业的市场竞争优势。

如波音777，其整机设计、零部件测试、整机装配以及各种环境下的试飞均是在计算机上完成的，其开发周期从过去的8年缩短到5年；Chrycler公司与IBM合作在虚拟制造环境中进行新型车的研制，并在样车生产之前，就发现了其定位系统和其他许多设计有缺陷，从而缩短了研制周期。由此可见，虚拟制造的应用将会对未来制造业的发展产生深远的影响。

数字孪生模型更加强调了物理世界和虚拟世界的连接作用，从而做到虚拟世界和真实世界的统一，实现生产和设计之间的闭环。可通过3D模型连接物理产品与虚拟产品，而不只是在屏幕上进行显示，3D模型中还包括从物理产品获得的实际尺寸，这些信息可以与虚拟产品重合并将不同点高亮，以便于人们观察、对比。

数字孪生工厂是集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的车间仿真过程，在某企业里主要应用以下3种核心技术。

（1）集成物理建模工具，实现基于三维扫描建模工具的自动化几何建模，实现数字孪生模型构建效率。

（2）集成虚拟现实和可视化技术提供全新人机交互模式下的车间虚实反馈。（图4）

（1）应用基于华为芯片的传感控制技术。

（2）提供基于数字线程技术的智能传感、多传感器融合、分布式控制和便于技术等服务。（图5）

（1）基于传统业务数据集成技术和产品数据集成技术结合数字孪生管理壳技术提供数据治理服务。

（2）提供基于数据孪生基础管理环境下的标识解析、数据管理、模型管理等应用。