原创《从智能制造看数字孪生》
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一、智能制造发展三大重点趋势
（一）数字化到网络化再到智能化推进智能制造范式演进
广义而论,智能制造是一个大概念,是先进制造技术与新一代信息技术的深度融合,贯穿于产品、制造、服务全生命周期的各个环节及制造系统集成,实现制造的数字化、网络化、智能化,不断提升企业的产品质量、效益、服务水平,推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展.数十年来,智能制造在实践演化中形成了许多不同的范式,包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等,在指导制造业智能转型中发挥了积极作用.面对智能制造不断涌现的新技术、新理念、新模式,综合已经出现的智能制造相关范式,经过总结归纳,可以综合为三种基本范式,即数字化、网络化、智能化.
三种基本范式次第展开、迭代升级.一方面,三种基本范式体现着国际上智能制造发展历程中的三个阶段；另一方面,对中国而言,必须发挥后发优势,采取三个基本范式“并行推进、融合发展”的技术路线.
（二）柔性化生产需求激增促进制造过程软硬件深度协同
我国是制造业大国,但是面对国际上制造业“双向回流”的局面,如何提升我国制造业柔性化水平,将决定我国本土保留中高端制造能力的多少.
柔性化生产的发展,不仅仅需要企业在生产过程中更多使用智能制造装备,更要通过快速换模（ED）、单件流（onepieceflow）等生产方式的创新来实现柔性化生产.
与此同时,在市场竞争愈发激烈、人力成本加速上升的大环境下,如何实现软件的柔性化、敏捷编程,或自动编程,将生产管理、人力资源、信息化管理等“软件”与生产线的硬件进行同步规划,加强软件与硬件的深度协同,才是实现柔性化生产、满足下游化需求的重要因素.
（三）工业物联网大发展推动智能制造系统集成高速兴起
工业物联网是自动化与信息化深度融合的突破口,在工厂内部主要实现自动化设备与企业信息化管理系统的连接,从而实现数字化管理；在工厂外部,则依托工业云平台提供数据采集、云端分析,进而实现企业间的联动协同.工业物联网的发展将推动智能制造产业生态的构建,即在实现企业内部全生命周期的智能化基础上,打通产业链纵向维度,通过系统集成的方式,利用数据连接的形式,构建产业价值网络内部的数据流闭环,将企业间的各类资源进行整合、优化、再分配,最终实现产业生态体系中各企业间的价值协同共赢.
二、智能制造发展尚存在难以解决的问题
（一）国内智能制造发展基础参差不齐亟待强基固本
随着我国深入实施制造强国战略,我国智能制造正在实现飞速突破,以智能制造装备产业为例,2017年中国智能制造装备产业规模总值达到12745亿元,较2016年增长18.6%,并有望于2020年突破20000亿元大关.虽然宏观数据持续向好,但是国内各区域、各产业之间发展水平参差不齐,以京津冀、长三角、粤港澳大湾区为代表的发展先行区域,在个别产业方向、个别产业环节已经具备了国际先进水平,但是在东北、西北、西南等地区,还存在诸多高耗能、高污染、低产出的落后生产方式,“一刀切”式地鼓励企业瞄准智能化进行改造升级,难以有的放矢地深入展开,更可能出现违背工业发展规律的揠苗助长,逐步夯实数字化、网络化基础,才是提升我国制造业综合实力的主要方向.
（二）软件硬件发展脱节导致智能化升级进程缓慢
随着智能制造概念的不断普及,越来越多的企业将智能化改造升级作为提升企业核心竞争力、进行高质量发展的主要手段.但是目前存在一个普遍误区,即最行之有效的智能化改造升级就是大量使用工业机械手、A物流机器人等自动化装备,同时增设自动化生产线,在硬件层面尽可能多地使用智能装备.
智能制造发展的核心是新一代信息技术与先机制造技术的深度融合,因此搭建完整的网络架构,普及MES、ERP、PLM等工业控制系统和工业软件与设备更新同等重要,甚至在成本降低、流程缩短、效率提升等方面取得的效果较机器换人有过之而无不及.单独更新硬件设备犹如四肢发达但是不受大脑控制,而单独完善软件系统则犹如高位截瘫毫无行动力可言,因此软件与硬件发展的脱节将极大阻碍智能化升级进程.
（三）智能化改造投入需求过高阻碍中小型企业发展
由于国内制造业发展基础较弱,需要从自动化、信息化、数字化、网络化再到智能化逐层补课,导致企业需要在软件、硬件等方面均进行较大的资金投入,从自动化生产线建设、关键生产设备更新、基础信息网络铺设、工业控制系统构建等多个层面进行升级改造.
如此动辄百万、千万甚至上亿元的资金投入让众多企业望而却步,而且受到建设周期、生产周期及资金回流周期的影响,企业难以在短时间内快速实现生产效率的大幅提升和投资资金的快速回笼,甚至会出现企业由于盲目重金布局设备更新而导致资金链紧张或断裂,最终迫使企业倒闭的极端案例.
鉴于国内智能制造相关产业基金布局仍处于初级阶段,尚未形成完善的资本支持模式,智能化改造升级所需的高额投入将成为我国企业,尤其是中小型企业发展智能制造的巨大障碍.
三、数字孪生有望推动智能制造实现快速发展
（一）兼顾数字化与网络化双向赋能智造升级
数字孪生（Digital Twin）是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程.数字孪生的两大基础要素便是数字化与网络化,即通过智能传感器的数据捕捉以及现有的工业原理,将人、机器的物理动作转化为电脑可接收、可编辑、可分析的数字信号,同时将所有数据捕获终端进行网络化链接,从而实现虚拟空间中各层线路、各台设备的有机整合,使得物理空间中的所有信息都能够有效地反馈在虚拟数字空间中,完成完整的映射过程.
数字孪生技术的普及应用将极大地推动企业在数字化、网络化两个层级的发展,助力企业加速智能制造范式演进的进程,为企业实现智造升级进行双重赋能.
（二）有效连接实体生产车间与数字虚拟空间
数字孪生的核心是使数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具有可以联接通道、可以相互传输数据和指令的交互关系.
数字孪生技术能够有效地将物理空间实体与虚拟数字模型进行协同,这种连接不是简单的信息拷贝和流程形态的简单呈现,而是基于现有数据和信息,在数字虚拟空间进行未来工作流程的演绎和模拟,通过数字模拟先行的方式提前预知可能出现的技术漏洞、工艺瑕疵和质量问题,实现“先预防”模式对于打破实体生产过程中“后维修”模式的升级.
（三）投入低、见效快有助于技术快速普及
由于数字孪生并不是一个极度复杂并且系统庞大的技术,既不会因为漫长的设计过程而导致过多的资金投入从而影响企业现实收益,也不会因为出现技术问题而导致生产线大面积停产,为企业带来不可估量的损失.
如今,几乎任何制造商都可以从支持传感器和连接IoT的机器及设备收集生产数据,并将数据与基于云的机器学习和熟悉的CAD可视化系统结合起来,以数字化方式为物理对象创建虚拟模型,来模拟其在现实环境中的行为,并通过搭建整合制造流程的数字孪生生产系统,实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化.数字孪生将现实与虚拟世界无缝连接,覆盖制造业全生命周期,并有望在未来借助工业物联网的发展实现对于产业生态体系的数字孪生,进而助力制造业数字化智能化转型.
四、数字孪生未来主要发展方向
（一）离散型制造仍是主要方向
由于数字孪生技术能够在数字虚拟空间中对于制造流程的各个环节进行单独模拟、任意整合,使得以汽车、电子制造、机械制造为代表的离散型制造与数字孪生技术匹配度极高.同时,成熟度越高的产业越能够有效地总结出通用型生产流程和工艺原理,为实体制造过程虚拟数字化提供更加便利的条件.因此,目前国内外数字孪生技术均主要应用于汽车制造、电子制造、机械制造等产业方向,代表企业包括西门子、GE、吉利等,而在未来,随着AI算法的不断提升,数字孪生可应用的领域也将迅速扩大,并最终实现智慧城市等超复杂架构的完美映射.
（二）由设备工序数字化向流程系统数字化发展
现阶段数字孪生技术主要应用在智能工厂这一制造业场景中,专注于实体设备和生产线的数字虚拟化,而随着大数据、云计算等技术的不断发展,数字孪生将逐步由设备工序数字化向流程系统数字化发展,即通过反复的模拟计算,自主生成数据资源库,并利用深度学习等人工智能技术,逐步实现数字孪生对于实体流程的自适应、自决策,从而在生产需求、业务场景发展新变化时,生产流程能够完成自发性的智能化、柔性化调整,进而真正实现智能工厂的无人化.
智能制造论文参考资料：
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