🚀前言

随着工业4.0时代的到来，数字化转型成为制造业发展的重要趋势。在这一背景下，数字孪生技术作为一种创新的管理理念，逐渐引起了越来越多企业的关注。数字孪生车间管理，正是将物理世界与数字世界深度融合，通过实时数据分析与模型仿真，实现对生产过程的全面监控与优化。

本期文章将深入探讨数字孪生车间管理的相关理论，包括数字孪生的基本概念、关键技术、应用场景及其在提高生产效率、降低运营成本方面的实际效果。我们还将分析数字孪生在智能制造中的重要作用，以及如何通过这一技术实现更高水平的车间管理。

🚀一、数字孪生车间管理的相关理论

🔎1.车间管理的发展及需求分析

车间管理的发展可依据信息化及自动化程度划分为四个阶段。

🦋1.1 第一阶段：传统人工管理

在这一阶段，车间管理没有任何信息化手段的介入，完全依赖人工在真实的物理环境中对物理实体进行操作。生产的管理主要依靠管理人员的主观经验，生产活动的安排与管控也基于个人的经验判断。由于缺乏生产数据的支持，这一阶段的管理具有较强的主观性，容易导致问题的发生，且难以主动管理，往往是在出现问题后被动应对。

🦋1.2 第二阶段：信息化管理

随着计算机及信息技术的迅速发展，车间管理逐渐进入第二个阶段，开始以信息技术为主要管理手段。在这一阶段，各种企业信息及资源管理系统如财务管理系统、订单管理系统和人力资源管理系统等逐渐被引入。同时，生产车间的设备管理信息系统、产品质量管理系统、物料出入库管理系统等也得到了应用。这些系统将生产要素的管理从纸质记录转向计算机录入，虽在一定程度上降低了管理人员的工作强度，并实现了生产资源的量化管理，但业务数据仍需大量人工管理，且存在较大的错误率，生产车间的数据管理仍是人工的阶段性静态管理。此外，各业务系统之间相互独立，企业决策层难以全面掌握车间的完整情况，影响准确判断与决策。

🦋1.3 第三阶段：系统集成管理

在第二阶段的背景下，为了实现各业务系统的联动管理，ERP（企业资源计划）系统与MES（制造执行系统）相继被提出，形成了较为全面的车间整体管理体系。这一阶段随着设备的更新，从自动化设备发展到数字化设备，车间管理体系日渐成熟。然而，许多企业虽然使用了先进的数字化设备，但未能深入应用，未实现设备互联，面对多批少量订单时仍然会出现物料无法及时供应、产品质量全周期管理难以实现等问题。通过工业互联网技术的应用，企业可以围绕具体场景，利用数据和车间管理平台，实现作业人员、生产设备、生产线与生产环境等要素的共融，形成跨设备、跨系统的互联互通，实时动态地采集、统计与分析生产数据，并将数据应用于生产决策中，从而提高车间的生产效率。

🦋1.4 第四阶段：数字孪生车间

前三个阶段虽然实现了对物理空间的改进和设备的数字化，但仍然只是在信息系统中展示和分析物理空间的数据，决策与生产指令仍需人工传达，未实现实时交互与数据反馈。因此，车间管理的发展亟需进入第四阶段，即数字孪生车间的构建。数字孪生车间通过大数据、工业互联网、物联网等新兴技术实现全面的智能化。以车间数字孪生系统为核心，连接现有的ERP、MES、WMS（仓储管理系统）等业务管理系统，打通数据壁垒，流畅传输车间内部信息，通过深入应用和分析生产数据，实现生产活动的管理、计划预测及优化。这样可以实现虚实联动，智能化的排产与调度，使得业务人员、管理人员及决策者能够从不同层面、不同维度及时获取各设备、各生产线、各车间及企业整体的运行状态及生产效率。通过数据积累与挖掘，可以实时动态调整生产流程和工艺，从而提升工厂的产出效率与整体效益。人工决策辅以智能优化，通过人机交互的协作方式，提升车间生产的智能化程度，实现生产现场的随时监视与设备的智能控制，为企业打造真正的数字化车间，这也是智能制造的重要基础。

🔎2.数字孪生车间的概念及应用

数字孪生的起源与发展

数字孪生概念最早由美国密歇根大学的Grieves教授在2003年提出，旨在管理产品的全生命周期。随着对数字孪生概念的深入研究，美国国防部在航天飞行器的健康维护管理中进一步应用并细化了这一概念。他们将数字孪生技术定义为通过构建与物理实体完全映射的仿真模型，结合实时数据、多尺度衡量指标和全过程仿真，实现对物理实体全生命周期的管理。模型中的实时数据通过物联网传感设备和生产过程中生成的数据获取。

数字孪生的特点

深入研究数字孪生，可以归纳出以下几个特点：

1. 真实数据的汇聚：数字孪生是对物理对象多维度真实数据的汇聚，强调数据与实体的真实性与忠实性。

2. 实时性与历史性：数字孪生应用场景下的数据随着物理对象的实际变化而变化，包含生命周期的更新与历史数据的积累，突出数据的实时性与历史性并存。

3. 优化与分析：数字孪生技术不仅用于物理对象的仿真描述与数据实时映射，更重要的是对模型与数据结果进行分析，从而基于模型优化物理对象或过程。

数字孪生车间的管理

车间是制造业的核心生产场所，集中了生产资源、过程和数据等信息。从管理角度看，车间的管理聚焦于资源、人员和设备的管理。有效的车间管理需保证生产的有序进行，及时预警异常设备，并迅速响应突发事件，确保车间管理的稳定、安全与可控。

数字孪生车间的构建依赖于生产设备的数字化与检测设备的实时数据传输，通过硬件支持将被动管理模式转变为主动预警，从而降低成本、提升效率。数字孪生车间实现了物理车间与信息空间之间的虚实交互，通过对人、设备、物料和环境等生产资源及流程进行仿真、可视化、管理和优化。它使传统的规划设计与优化转变为精确的仿真设计与优化，从而实现成本降低、效率提升及精细化管理。

陶飞等学者提出了数字孪生车间的概念，认为它将成为车间管理的新模式，促进虚拟车间与物理空间的数据融合与实时交互。数字孪生的主要组成部分包括物理车间、虚拟车间、孪生数据和车间服务系统，涵盖了数字孪生车间的概念、运行模式及关键技术应用。

研究与应用实例

在对数字孪生车间的研究中，许多学者和企业的思路一致，重点关注数据获取、基于实时映射的物理车间模型的数据管理及历史数据的积累。最终目标是实现对车间生产状态的监测、生产过程的控制，以及生产优化和整体效益的提升。

数字孪生技术的应用已在多个领域得到了验证。例如，Grieves教授在美国国家航空航天局的系统中应用数字孪生理念，通过建立物理实体与虚拟模型的映射，构建仿真模型以预测故障并进行原因分析，寻求解决方案。而美国空间研究实验室架构科学研究中心则利用数字孪生技术构建1:1的飞机仿真模型，结合结构偏差和温度模型，进行仿真运行，以合理预测飞机结构的寿命。

此外，美国参数技术公司为客户提供整体解决方案，结合数字孪生技术建立虚拟与现实世界的实时连接，提升客户的售后服务与支持。西门子提出的“数字化双胞胎”概念同样与数字孪生技术相似，通过整合制造流程实现从设计到维护的全周期数字化。达索公司则在制造业、生命科学与基础设施等领域探索数字孪生的3D可视化体验平台，并根据用户反馈不断迭代设计模型。

总结

通过对数字孪生理念在各行业应用的分析，可以看出数字孪生是一种有效的技术手段，能够将物理世界与信息充分映射至虚拟空间进行可视化管理。近年来，工业4.0、中国制造2025及工业互联网等理念的发展

🔎3.虚拟车间、数字车间与数字孪生车间的比较

随着车间管理理论与相关技术的发展，智能车间技术已从传统的物理空间拓展至信息空间，出现了虚拟车间、数字化车间和数字孪生车间三种主要概念。

🦋3.1 虚拟车间

虚拟车间通过对物理车间中的各类实体进行建模，构建高精度模型，包括物料、运输设备、生产设备、管理人员及产品等。同时，虚拟车间还创建了生产行为模型和运行规律模型。其功能如下：

• 数据采集与建模：从物理车间收集数据，创建高度一致的仿真模型。
• 仿真与监控：接收生产指令并进行严格的仿真模拟，实时监控生产活动。
• 应用场景：主要用于设备维修、管理教学等，作为指导性的单向输出工具。

特点：强调从物理空间采集数据构建仿真模型，较少进行对物理车间的操作控制。

🦋3.2 数字化车间

数字化车间建立在信息化基础上，通过智能制造设备和控制系统（如PLC）实现设备数据的实时采集与传输。其主要特征包括：

• 数据互联互通：实时采集并强调数据之间的连接与应用。
• 反向优化：利用采集的数据优化生产流程和提升内部数据价值。
• 现场管理：涵盖现场设备管理、数据采集与监控。

特点：实时交互较低，侧重于数据的采集与决策支持，推动生产控制与管理的改善。

🦋3.3 数字孪生车间

数字孪生车间由物理车间、所产生的数据、虚拟车间及业务系统构成。相比于虚拟车间和数字化车间，数字孪生车间具有以下特点：

• 历史与实时数据结合：同时强调历史数据对生产流程的驱动和实时数据的采集。
• 信息空间与物理空间的交互：实现信息空间与物理空间的实时互动，支持更动态的决策与优化。

🦋3.4 总结

• 虚拟车间：专注于仿真模型的构建与单向数据输出，适用于指导性应用。
• 数字化车间：强调实时数据采集与内部流程优化，侧重于设备管理与决策支持。
• 数字孪生车间：结合历史与实时数据，实现信息与物理的实时交互，支持全面的生产优化。

这三种车间管理模式各有侧重，适用于不同的生产环境与管理需求。