数字孪生技术在船舶制造和航运业应用

来源：船舶经纪

数字孪生技术是指以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，这些虚拟模型与物理实体在整个生命周期中相互关联、相互影响。

• 通过各种传感器（如温度、压力、位移等传感器）采集物理实体的数据，包括其几何形状、物理特性、运行状态等多方面的信息。

• 利用这些数据，结合三维建模、仿真等技术来构建一个高度逼真的虚拟模型，这个模型可以在计算机系统中进行展示和操作。

• 实时同步：物理实体的状态变化能够实时反映在数字孪生模型中，反之，对数字孪生模型的操作也可以影响物理实体的行为。例如，在工业生产中，生产设备的实际运行参数可以实时传输到数字孪生模型中，使模型与设备保持一致的运行状态。

• 高保真度：数字孪生模型能够精确地复现物理实体的各种特征，包括外观、内部结构、材料属性等。以汽车制造为例，汽车的数字孪生模型可以详细展示汽车的每一个零部件的形状、装配关系以及在不同工况下的性能表现。

数字孪生技术在船舶制造的设计，建造阶段提供多样辅助，并且在船队的运营和管理方面也具有广阔的应用前景，具体体现在以下几个方面：

• 优化设计方案：通过建立数字孪生模型，工程师可以在实际制造之前虚拟构建船舶，全方位模拟船舶的物理特性（如船体结构、材料属性）和操作特性（如推进系统性能、导航设备功能等）。利用强大的模拟能力来优化设计，提前发现设计中存在的问题和缺陷，减少后续实际建造中的改动，从而提高船舶设计的质量和效率。  

• 评估与验证：数字孪生可用于评估不同的船舶概念设计方案，通过对虚拟模型进行各种工况的模拟，如不同海况、装载条件下的航行性能测试，优化船舶的性能指标，如能耗效率、适航性等，进而选择出最优的设计方案。   

• 协同设计：为多学科设计团队提供了一个协作平台，使不同专业领域的设计师能够同时在同一个虚拟模型上开展工作，实现高效的设计迭代和快速决策。例如，船体结构设计师、轮机工程师、电气工程师等可以同时在虚拟船舶模型上进行设计和修改，并实时查看彼此的设计成果，及时协调和解决设计冲突，增强设计的协同性和一致性。

• 虚拟建造与装配模拟：在实际建造开始前，模拟建造过程，包括船体装配、管道铺设、电气系统安装等环节。这有助于提前识别并解决潜在的装配冲突和问题，优化装配顺序和工艺，提高建造效率和质量，减少错误和返工。  

• 进度监控与质量控制：将数字孪生模型与实时传感器数据连接，可实现对建造进度的可视化监控。通过对比实际建造数据与虚拟模型的差异，能够快速准确地识别进度偏差和质量问题，并及时采取纠正措施，确保建造过程按计划进行，保证船舶的质量和精度。   

• 培训与技能提升：可用于培训船厂工人，尤其是针对复杂船舶系统的安装和维护操作。工人可以在虚拟环境中进行练习和模拟操作，熟悉工作流程和技术要求，提高技能水平和应对实际问题的能力，降低因操作不熟练导致的失误和事故风险。

• 实时状态监测与远程监控：借助数字孪生技术，航运公司可以实时监测船舶的运行状态，包括位置、速度、航向、燃油消耗、设备运行状况等。通过与船舶上的传感器和通信设备连接，将数据传输到岸上的监控中心，实现对船舶的远程监控和管理，以便及时做出调度决策和维护安排。  

• 性能优化与航线规划：根据数字孪生模型模拟船舶在不同航行条件下的性能表现，如速度、油耗、排放等，结合海洋气象、海况等数据，优化船舶的航行速度和航线规划，以提高燃油效率、降低运营成本和减少环境影响，实现船舶运营的经济性和环保性。  
  

• 预防性维护与故障预测：利用数字孪生模型对船舶设备和系统进行实时数据分析，识别潜在的故障模式和设备劣化趋势。通过机器学习算法和历史数据的积累，预测故障发生的可能性和时间，提前制定预防性维护计划，安排维修人员和备件，最大限度地减少设备故障和停机时间，提高船舶的可靠性和可用性，降低维护成本和运营风险。   
  

• 安全与应急管理：基于数字孪生模型整合船舶的各种数据，包括结构强度、设备状态、船员操作记录等，分析评估船舶在不同情况下的安全风险。当监测到异常情况或潜在风险时，及时发出预警信号，提醒船员和岸上管理人员采取相应的措施。在数字孪生环境中模拟各种紧急情况和事故场景，如火灾、碰撞、搁浅等，制定应急预案并进行演练，提高应急反应能力和协同作战能力。同时，在发生事故后，利用数字孪生模型重现事故发生的过程和场景，结合相关数据，分析事故的原因和责任，为事故调查提供有力的证据和支持，同时也可以从中吸取教训，改进船舶的设计、运营和管理，避免类似事故的再次发生。
  

• 船队整体优化调度：对于拥有多艘船舶的航运公司，通过数字孪生技术构建整个船队的模型，综合考虑各船舶的位置、任务、性能、市场需求等因素，进行优化调度和任务分配。实现船队资源的合理配置，提高运输效率，降低运营成本，同时满足客户的需求，提升船队的整体运营效益。   

• 船舶能效管理：对船队中的每艘船舶建立数字孪生模型，实时监测和分析其能源消耗情况，包括燃油消耗、电力消耗等。通过对比不同船舶的能效数据，找出能效较低的船舶，分析原因并采取相应的改进措施，如优化船舶航行参数、进行设备节能改造等，以提高整个船队的能源利用效率，减少碳排放，符合环保要求和可持续发展趋势。整体而言，数字孪生技术能够为船舶制造业和航运带来全方位的变革和提升，从设计、建造到运营和维护，都能发挥重要作用，提高生产效率、降低成本、增强质量和安全性，具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力，随着技术的不断进步和完善，其在船舶制造业的应用将会越来越广泛和深入。

数字孪生技术在船舶制造业中面临以下挑战：

• 数据来源复杂多样：船舶制造过程中涉及众多环节和系统，数据来源广泛，包括设计图纸、传感器数据、生产设备数据、质量检测数据等。不同数据源的数据格式、标准和精度可能存在差异，整合这些多源异构数据具有一定难度。   

• 数据质量难以保证：部分老旧船舶的传感器可能存在精度不足、数据缺失或误差较大等问题，影响数字孪生模型的准确性和可靠性。此外，数据传输过程中也可能出现干扰或丢失，导致数据质量下降。   

• 实时数据采集困难：船舶在航行过程中，实时获取其运行状态数据（如位置、速度、设备运行参数等）需要稳定高效的通信网络和数据采集设备。在一些海洋区域，通信信号可能不稳定或存在盲区，影响实时数据的采集和传输。
  

• 船舶系统复杂性：船舶是一个复杂的大型系统，包含船体结构、动力系统、导航系统、电气系统等多个子系统，且各子系统之间相互关联、相互影响。构建准确反映船舶全生命周期的数字孪生模型，需要对这些复杂系统及其相互关系有深入的理解和精确的建模，技术难度较大。   

• 高精度模型的计算资源需求：为了实现高保真的仿真和预测，数字孪生模型需要具备较高的精度和分辨率，这就对计算资源（如处理器、内存、图形显卡等）提出了很高要求。船舶制造企业可能需要投入大量资金来升级硬件设备或采用云计算等方式来满足计算需求。   

• 模型验证与校准：确保数字孪生模型的准确性和有效性是关键挑战之一。由于船舶实际运行环境复杂多变，很难在所有可能的工况下对模型进行验证和校准。需要建立有效的验证方法和指标体系，通过与实际船舶数据的对比分析，不断调整和优化模型参数。

• 跨学科知识要求：数字孪生技术在船舶制造业的应用涉及船舶工程、信息技术、数据分析、仿真建模等多个学科领域，需要具备跨学科知识和技能的复合型人才。目前，这样的专业人才相对短缺，企业培养和引进人才的成本较高。 

• 技术更新换代快：数字孪生技术处于快速发展阶段，相关的软件、工具和算法不断更新。这要求从业人员持续学习和掌握新技术，以适应技术发展的需求，企业也需要不断开展培训和知识更新活动，增加了企业的人力培养成本和员工的学习压力。

• 技术研发投入：船舶制造企业要应用数字孪生技术，前期需要在数据采集设备、传感器安装、软件平台开发、模型构建等方面进行大量投资。对于一些中小型企业来说，这笔前期投入可能是一个较大的负担，限制了技术的推广应用。   

• 系统维护与升级成本：数字孪生系统建成后，为了保证其正常运行和持续发挥作用，需要进行定期维护、更新和升级，包括软件优化、硬件更换、数据更新等，这也会产生持续的成本支出。
  

• 知识产权保护：在数字孪生技术的应用过程中，企业可能会开发出具有自主知识产权的模型、算法、软件等成果。如何保护这些知识产权不被侵犯，是企业面临的重要问题。目前，相关的知识产权法律法规可能还不够完善，企业需要采取多种措施（如专利申请、技术保密等）来加强保护。   

• 数据安全风险：数字孪生系统中包含大量船舶设计、制造和运行的敏感数据，如船舶结构参数、设备性能数据、航行轨迹等。这些数据一旦泄露或被恶意攻击，可能会对企业的商业利益、船舶安全甚至国家安全造成严重威胁。因此，需要建立完善的数据安全防护体系，包括网络安全防护、数据加密、访问控制等措施，但这也增加了技术应用的复杂性和成本。
  

目前数字孪生技术在船舶制造业的应用缺乏统一的标准和规范，导致不同企业、不同项目在数据格式、模型构建、接口定义等方面存在差异，增加了技术交流、系统集成和协同工作的难度。行业需要尽快制定相关的标准和规范，以促进数字孪生技术在船舶制造业的健康、有序发展。

以下是一些数字孪生技术在船舶制造业的应用实例：

• 优化船体设计：通过创建船舶的数字孪生模型，设计师可以在虚拟环境中模拟不同的船体形状、结构和流体动力学性能。例如，荷兰达门造船集团利用数字孪生技术对船体进行优化设计，减少了水流阻力，提高了船舶的航行效率。   

• 模拟装配过程：在实际建造之前，数字孪生模型可以模拟船舶各个部件的装配过程，提前发现潜在的装配问题和空间冲突，从而优化装配顺序和工艺。如韩国现代重工在船舶建造中应用数字孪生技术，提高了装配的准确性和效率。

• 预测性维护：借助数字孪生模型，结合传感器实时采集的设备运行数据，能够对船舶设备的健康状况进行监测和分析，预测潜在的故障和维护需求。例如，挪威船级社与一家航运公司合作，利用数字孪生技术对船舶发动机进行预测性维护，减少了设备故障停机时间。   

• 远程监控与诊断：船舶运营过程中，岸基人员可以通过数字孪生平台远程实时监控船舶设备的运行状态，当出现异常时，能够快速进行诊断和分析，提供远程指导和支持。像中国的一些船舶制造企业，已经开始应用数字孪生技术实现对船舶设备的远程监控和故障诊断。
  

• 自主航行试验：部分企业和科研机构利用数字孪生技术搭建虚拟的航行环境，对智能船舶的自主航行算法和控制系统进行测试和验证。如韩国造船海洋公司通过数字孪生技术进行自主航行客船的虚拟试航，模拟各种航行场景和工况，验证了自主航行技术的可行性和安全性。   

• 航行优化：根据数字孪生模型提供的船舶性能数据、海洋环境信息等，优化船舶的航行路线和速度，以降低燃油消耗和运营成本。例如，芬兰的一家航运公司利用数字孪生技术为其船队制定了优化的航行计划，节省了大量的燃油费用。
  

• 生产流程优化：美国海上系统司令部利用数字孪生技术为船厂的焊接车间、泵管车间、材料仓库、办公空间等建立数字模型，研究最佳布局方式，以改善工作流程和减少无效工时。 

• 资源调度：通过数字孪生模型实时掌握船厂内的设备、人员、物料等资源状态，实现资源的合理调度和优化配置，提高生产效率。例如，德国的一家造船厂应用数字孪生技术，优化了生产资源的分配，缩短了船舶建造周期。

数字孪生技术在船舶制造业的应用趋势如下：

• 与物联网结合更深入：物联网传感器将广泛应用于船舶的各个部位和设备，实时采集更多维度、更精准的数据，如船体结构应力、设备运行参数、舱内环境数据等，并同步到数字孪生模型中，实现对船舶状态的全方位、实时感知，为精准分析和决策提供坚实基础。   

• 与人工智能融合发展：人工智能算法将与数字孪生模型深度融合，例如利用机器学习算法对大量船舶运行数据进行分析，实现对设备故障的更精准预测和诊断，自动生成优化的维护策略；在船舶设计阶段，通过人工智能辅助优化设计方案，提高设计效率和质量。   
  

• 与大数据技术协同共进：数字孪生系统将处理和分析海量的船舶数据，包括设计数据、生产数据、运行数据等，挖掘数据中的潜在价值和规律。通过大数据分析，为船舶的优化设计、智能运维、性能提升等提供有力支持，例如分析不同航线、不同工况下船舶的性能表现，为航线规划和运营决策提供依据。   
  

• 与虚拟 reality（VR）/augmented reality（AR）技术结合：为船舶设计、制造和维护人员提供更直观、沉浸式的体验。在设计阶段，设计师可以通过 VR 技术进入数字孪生的虚拟船舶内部，更直观地感受空间布局和设计效果，进行优化调整；在维护阶段，维护人员借助 AR 技术，将数字孪生模型中的信息与实际设备叠加，更高效地进行故障排查和维修指导。
  

• 贯穿船舶全生命周期：从船舶的设计阶段开始，数字孪生模型就将用于优化设计方案、验证性能指标；在制造阶段，用于模拟生产流程、优化工艺和资源配置，提高生产效率和质量控制；在运营阶段，持续监测船舶运行状态，实现智能运维和预测性维护；甚至在船舶退役阶段，可为拆解和回收提供决策支持。

• 涵盖船舶更多系统和部件：除了船体结构和主要设备外，数字孪生技术将应用于船舶的更多系统和部件，如船舶的电气系统、通风系统、管道系统等。通过对这些系统的数字孪生建模和分析，实现更精细化的管理和优化。例如，对电气系统的数字孪生模型进行分析，可优化电力分配和节能策略；对通风系统的数字孪生模型进行模拟，可提高通风效率和改善舱内空气质量。  

• 应用于更多类型船舶：目前数字孪生技术主要应用于一些大型船舶和高端船舶制造中，但未来将逐渐普及到更多类型的船舶，包括中小型船舶、特种船舶等。不同类型船舶的数字孪生模型将根据其特点和应用场景进行定制化开发和应用，满足各类船舶的设计、制造和运营需求。例如，对于小型游艇的数字孪生模型，可能更侧重于个性化设计和舒适性优化；对于工程船舶的数字孪生模型，可能更关注作业性能和设备可靠性。
  

• 模型精度提高：随着测量技术和建模方法的不断进步，数字孪生模型将更加精确地反映船舶的物理特性和行为。例如，采用更先进的三维建模技术、有限元分析方法，提高船体结构模型的精度；通过更精准的传感器和数据采集设备，获取更准确的设备运行数据，提升设备模型的真实性。这将使得基于数字孪生模型的分析和预测结果更加可靠，为船舶的优化设计、性能评估和故障诊断提供更有力的支持。例如，在船舶设计中，精确的数字孪生模型可以更准确地预测船舶在不同海况下的航行性能，为优化船体设计提供依据；在设备维护中，高精度的设备模型可以更精准地诊断出潜在的故障点和故障原因，提高维护效率和质量。   

• 实时性增强：借助高速通信网络（如 5G）和更强大的数据处理能力，数字孪生模型将能够实时接收和处理大量的船舶数据，实现对船舶状态的实时监测和分析。这将使得船舶运营方能够及时掌握船舶的运行情况，快速做出决策和响应。例如，当船舶在航行过程中遇到突发状况时，数字孪生系统可以实时分析船舶的受力情况、设备运行状态等，并迅速给出应对建议，保障船舶的安全运行；在船舶制造过程中，实时的数字孪生模型可以及时反馈生产进度和质量状况，便于生产管理人员进行及时调整和优化。
  

• 自主决策和优化：数字孪生系统将具备更强的自主分析和决策能力，能够根据实时数据和预设的目标自动生成优化方案和决策建议。例如，在船舶航线规划中，数字孪生系统可以综合考虑船舶性能、海洋环境、货物需求等因素，自动生成最优航线；在设备维护中，根据设备的实时状态和历史数据，自动制定最佳的维护计划，实现智能运维。   

• 智能预警和故障诊断：通过对船舶数据的实时监测和分析，数字孪生系统能够更及时、准确地发现潜在的问题和故障，并发出预警。同时，结合先进的故障诊断算法，能够快速定位故障原因和部位，为维修人员提供详细的指导，提高故障排除效率，降低故障对船舶运营的影响。例如，当船舶发动机的某个参数出现异常变化时，数字孪生系统可以立即发出预警，并通过分析相关数据，初步判断故障类型和可能的原因，帮助维修人员提前准备维修工具和备件，缩短维修时间。   

• 智能协同和交互：数字孪生技术将促进船舶制造企业内部各部门之间以及船舶与外部供应链、物流等环节的智能协同和交互。例如，在船舶设计和制造过程中，设计部门、生产部门、供应商等可以通过数字孪生平台实时共享信息和协同工作，提高工作效率和协同效果；在船舶运营过程中，数字孪生系统可以与港口管理系统、物流系统等进行智能交互，实现船舶的高效调度和物流的优化配置。
  

• 个性化定制生产：基于数字孪生技术，船舶制造企业可以更好地满足客户的个性化需求。通过与客户共同构建数字孪生模型，客户可以更直观地参与到船舶设计过程中，提出个性化的要求和建议。企业根据客户的需求在数字孪生模型上进行定制化设计和模拟验证，确保最终生产出符合客户期望的个性化船舶产品，提高客户满意度和市场竞争力。例如，为客户定制一艘具有特定功能布局的豪华游艇，通过数字孪生模型让客户在设计阶段就可以看到游艇的内部结构和装修效果，并根据客户的反馈进行实时调整和优化。   

• 服务型制造转型：数字孪生技术将推动船舶制造企业从传统的产品制造向服务型制造转型。企业不仅提供船舶产品，还通过数字孪生平台为客户提供全生命周期的服务，包括船舶的远程监控、维护指导、性能优化、升级改造等。这将为企业创造新的盈利模式和价值增长点，同时也有助于提高客户的忠诚度和企业的可持续发展能力。例如，企业为客户提供基于数字孪生的船舶远程运维服务，实时监测船舶设备的运行状态，及时为客户提供维护建议和技术支持，当设备需要维修或升级时，企业可以迅速响应并提供专业的服务。   

• 产业链协同创新：数字孪生技术将促进船舶制造业产业链上各环节的协同创新。船舶制造企业、供应商、科研机构等可以通过共享数字孪生模型和数据，开展联合研发和创新活动。各方可以在数字孪生平台上进行技术交流、方案验证和优化，加速创新成果的转化和应用，推动整个产业链的技术进步和升级。例如，船舶制造企业与材料供应商、设备制造商共同利用数字孪生技术研发新型的船舶材料和设备，通过在数字孪生模型上进行模拟测试和优化，提高产品的性能和质量，共同推动船舶制造业的创新发展。