🚀前言

在全球汽车行业面临深刻变革的时代背景下，智能制造已成为推动企业转型升级的关键驱动力。随着技术的进步，尤其是数字孪生技术的迅猛发展，汽车制造业正迎来前所未有的机遇。数字孪生通过构建虚拟模型与物理系统之间的实时连接，能够为企业提供全面的生产监控、数据分析和优化决策支持，帮助企业实现高效、灵活的生产模式。

本期文章将围绕“数字孪生赋能企业实现汽车智能制造”的案例展开，深入探讨这一技术如何在汽车制造过程中发挥关键作用。通过实时监测生产线的运行状态、预测设备故障以及优化生产流程，数字孪生不仅能够提升生产效率，还能有效降低能耗和资源浪费，助力企业在激烈的市场竞争中保持领先优势。

🚀一、案例：数字孪生赋能企业实现汽车智能制造

汽车制造业是一个庞大且高度竞争的行业。随着技术的不断进步和消费者需求的变化，汽车制造商面临着生产效率、质量控制和产品创新方面的挑战。数字孪生技术作为一种数字化工具，可以帮助汽车制造商应对这些挑战。它能够通过创建虚拟模型和实时数据链接，提供对整个生产过程的全面可视化和监控。这种技术使制造商能够更好地理解和管理生产线的运作，优化生产流程，并及时发现和解决潜在的问题。

此外，数字孪生还在质量改进、设备维护和员工培训等方面发挥着重要作用。它们帮助制造商提高生产效率和产品质量，降低维护成本，并提升员工技能水平。通过数字孪生技术，汽车制造商能够更好地应对市场需求的变化，并在竞争激烈的行业中保持优势。

🔎1.行业背景

国家信息化规划

中央网络安全和信息化委员会印发的《“十四五”国家信息化规划》围绕国家信息化发展的总体目标，提出了以下关键内容：

• 数字基础设施体系：构建具有“泛在智联”特征的体系，包括建设高速、可靠、安全、可控的信息基础设施网络，提升数字基础设施的智能化和泛在性。
• 数据要素资源体系：建设可高效利用的数据要素资源体系，促进数据创新应用、加强数据安全保护、提高数据可视化和分析能力。
• 数字产业生态体系：构建可持续发展的生态体系，推动数字技术与实体经济深度融合，促进数字技术的创新发展应用。
• 数字化发展治理体系：建立健全规范有序的发展治理体系，加强国家战略制定、发展规划和行业标准、要素管理等方面的监管和服务。

智能制造发展规划

工业和信息化部第8部门印发的《“十四五”智能制造发展规划》提出了智能制造领域的发展计划和目标：

• 智能制造技术：以数据为基础、以工艺装备为核心，构建虚实融合、知识驱动、安全高效、绿色低碳的智能制造系统，推动制造业实现数字化转型、网络化协同、智能化变革。
• 发展目标：到2025年，规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化；到2035年，全面普及数字化网络化，重点行业骨干企业基本实现智能化。

新能源汽车产业发展规划

国务院办公厅发布的《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》指出：

• 智能化技术应用：推进智能化技术在新能源汽车研发设计、生产制造、仓储物流、经营管理、售后服务等关键环节的深度应用。
• 智能制造：加快核心工业软件的开发和集成，开展智能工厂、数字化车间的应用示范，提升新能源汽车全产业链智能化水平。

总体而言，数字孪生技术在汽车制造业的应用为企业提供了创新和改进的机会，有助于提高生产效率、质量和可持续发展的能力。

🔎2.项目说明

项目背景：在汽车生产制造过程中，汽车发动机性能检测至关重要。对发动机性能进行严格检测，可以确保汽车的运行效率、安全性、可靠性和经济性，从而制造出高质量汽车，提升企业的市场竞争力。

项目目标：应用数字孪生技术对汽车发动机生产过程和车辆行驶中的性能指标进行在线可视化监管，实现性能指标的实时监测、分析和展示。

具体应用：

1. 生产过程中的性能检测：建立发动机数字孪生模型，通过对接性能测试系统和传感器，监测并比对性能参数，优化生产流程，提高生产效率和质量。
2. 行驶过程中的性能检测：构建整车孪生模型，收集运行数据和发动机参数，实现实时监测和分析，提供精准数据支撑。
3. 线上模拟不同环境运行：模拟不同环境中的行驶场景，识别发动机在不同工况下的行为特征，及时调整调试参数，确保性能最优化。
4. 性能预测和优化：利用数学算法和物理建模技术，精准预测发动机在特定工况下的表现，并提供优化建议，提高汽车整体性能、安全性和用户体验。

🔎3.行业特点

1. 数字化转型：汽车制造商积极推进数字化转型，将数字技术融入生产过程，包括数字化设计和工程、智能制造、供应链优化和物联网应用，提高生产效率、质量控制和产品创新能力。
2. 智能制造：通过自动化、机器人技术、物联网和人工智能等，实现生产线的智能化和自动化，提高生产效率、质量和灵活性。
3. 数据驱动决策：收集和分析生产数据、供应链数据和消费者数据，通过数据驱动决策，优化生产流程，提高产品质量和市场反应能力。
4. 网络化和协作：实现供应链的可视化、协同生产和实时反馈，加强供应商、制造商和销售商之间的合作，提高整体效率和适应性。
5. 绿色和可持续发展：推动绿色和可持续制造，采用节能减排、循环经济和可再生能源的应用，符合环境保护和可持续发展的要求。

🔎4.数字孪生应用优势

1. 实时监测和优化
   数字孪生技术通过连接实际车间和虚拟模型，实现对生产过程的实时监测和优化。制造商可以实时查看生产线状态、性能和效率，并及时采取措施进行调整，提升生产效率和质量。

2. 故障预测和预防性维修
   数字孪生技术能够监测设备的运行状态，利用数据分析和算法预测设备可能发生的故障，提前进行预防性维修。这有助于减少设备故障导致的生产中断和维修成本，提高设备的可靠性和利用率。

3. 虚拟仿真和优化
   通过数字孪生技术，制造商可以在虚拟环境中进行仿真和优化实验，评估不同生产方案、工艺参数和设备配置对生产效率和质量的影响。避免实际生产中的试错过程，节省时间和成本，并找到最优生产方案。

4. 产品质量控制
   数字孪生技术帮助制造商精确控制和监测产品质量。通过与虚拟模型对比分析，及时发现生产过程中的缺陷和问题，采取相应措施进行调整和改进，提升产品的一致性和质量。

5. 员工培训和技能提升
   数字孪生技术提供虚拟环境中的操作和仿真，员工可通过实践经验和技能训练提升工作效率和质量。这种培训形式既安全又高效，可以模拟复杂的操作环境。

6. 可视化和协作
   数字孪生技术将整个生产过程可视化，便于多方协作。不同部门和团队可以共享虚拟模型和实时数据，提高沟通效率、决策速度和协作效果。

7. 数据驱动和决策
   数字孪生技术通过提供大量数据和分析结果，支持数据驱动的决策。制造商可以根据实时数据和模拟分析做出准确的决策，提升生产优化、设备维护、质量改进和供应链管理等方面的决策质量。

8. 持续改进和创新
   数字孪生技术为制造商提供了持续改进和创新的机会。通过实时比对和分析虚拟模型，制造商可不断优化生产过程、产品设计和供应链管理，以应对市场需求和技术趋势的变化。

🔎5.项目需求

1. 建立线上虚拟数字孪生模型
   项目需根据发动机生产环境和性能测试实际，建立数字孪生模型。模型构建需结合机器学习、神经网络、数值模拟等技术，并验证其与真实发动机的表现一致性，确保模型与实际数据对接并支持预测。

2. 建立发动机和整车数字孪生模型
   需要在车辆行驶环境中建立发动机数字孪生模型，考虑各种行驶条件和参数，并进行模型验证。确保该模型能准确反映真实发动机在实际工况下的表现。

3. 实时数据采集和清洗
   项目需收集发动机在生产环境和行驶过程中产生的真实性能数据，包括发动机控制器输出、传感器数据、外部环境数据等。通过数据清洗和整理，确保数据的准确性和可用性。

4. 故障可视化展示和维修支持
   项目需提供发动机故障的线上可视化展示和维修支持功能。通过设备数据分析和建模，提供实时故障预警、自动化维修建议，减少生产中断和降低维修成本。

5. 支持虚拟仿真和优化实验
   需要支持虚拟仿真和优化实验，模拟不同生产方案、工艺参数、设备配置等条件下的发动机生产过程，评估其对生产效率和质量的影响，并持续优化生产方案。

6. 数据可视化看板和报告输出
   需要提供可视化看板，展示发动机的实时数据，如各项参数、传感器数据等。项目还需支持自动生成并输出生产报告、质量检测报告等，支持在线预览和导出/打印。

7. 分析工具和决策支持系统
   提供数据分析工具（如机器学习、神经网络、数值模拟等），帮助用户分析发动机的性能数据并提供精准预测。同时，需提供决策支持系统，帮助监管者基于分析结果制定生产计划、优化设计方案等。

8. 安全和隐私保护
   项目需确保系统的安全性和数据隐私，采取相应安全措施防止恶意攻击和未授权访问，确保敏感数据和商业机密的保护，符合相关法规和隐私要求。

9. 员工培训和技能提升
   支持员工通过虚拟环境中的仿真操作进行技能训练，提升其在实际生产中的工作效率和质量，确保员工能够更好地适应技术变革和生产要求。

10. 设备交互能力和数据钻取功能
    项目需支持设备交互和数据钻取功能，通过大尺寸触摸屏进行操作，支持系统与车间设备的无缝集成，实现通过手动交互进行页面跳转和数据深度分析。

🔎6.项目规划

1. 项目架构
   项目的智能制造数字化监管架构如图5-41所示，平台为客户提供了多种前端应用选择，包括计算机端、手机App、小程序和监管大屏端等，确保各类用户能够方便地接入和使用系统。

2. 项目功能运用
   结合数字孪生技术与汽车智能制造行业经验，项目目标是打造汽车发动机和车辆的虚拟模型（数字孪生）。通过接入发动机各项实时数据，支持数据采集、监控、虚拟建模与可视化展示，实时监测发动机运行状态，并提供数据分析与预测功能。此外，项目还包括异常检测、智能决策支持、资源管理与调度、效率监测、数据追溯、质量管理等功能。系统还需提供定制化的数据看板和用户界面，支持历史数据分析与回溯，确保数据共享与集成。

🔎7.功能设计

1. 实时数据采集与监控
   实时采集发动机和车辆的传感器数据。发动机数据包括：

   • 转速（RPM）、油温、水温、气温等温度参数
   • 油压、机油液位等压力参数
   • 空气质量、空气流量等空气参数
   • 排气温度、排气流量等排放参数
     车辆数据包括：
   • 车速、转向灯、制动等信息
   • 油耗、剩余油量、里程数等油耗信息
   • 电压、电池电压、空调状态等电气信息
   • 轮胎压力、气囊状态等安全信息
     数据通过OBD（车载诊断）接口获取并传输到数字孪生系统进行分析和存储，支持故障诊断与性能优化。

2. 虚拟车辆和发动机建模与可视化
   使用MATLAB/Simulink、GT-SUITE、AMESim等建模工具建立发动机和车辆的数学模型，并支持多维参数优化与仿真实验。在可视化方面，通过3D图形引擎呈现建模结果，帮助工程师查看发动机内部流场、燃烧过程等，提升对车辆性能的评估和控制。

3. 数据集成与同步
   将车辆和发动机的不同数据源与3D模型进行集成与同步，使用CAE软件将发动机3D模型与相关数据（如流场数据、温度数据）整合到同一平台，实现综合分析与优化。

4. 数据分析与预测
   基于数字孪生技术，收集与分析车辆和发动机的实时数据，建立数学模型，进行实时同步，获取精准的分析结果，支持实验精度提升并降低成本。通过预测功能，帮助工程师优化设计和提升发动机与车辆的性能。

5. 异常检测与告警
   数字孪生技术可对发动机进行实时状态监测，检测异常状况，如温度、压力、油位等，及时发送告警信号，帮助工程师采取预防措施，降低故障风险，提升发动机的可靠性与安全性。

6. 可视化数据展示
   通过数据可视化界面展示车辆运行数据和关键指标。

   • 图表展示：采用折线图、柱状图、饼状图等形式展示车辆指标，如车速、油耗、里程等。
   • 报表展示：通过表格展示车辆的技术指标，如发动机转速、气缸压力等，便于系统化总结与优化。
   • 地图展示：采用地图形式展示车辆行驶轨迹、路线及区域，帮助分析行车路况和拥堵情况。

7. 模拟与优化实验
   在模拟实验环境下，工程师可在不同条件下测试与优化车辆性能，减少实验成本与时间。

   • 测试流程设置：设计不同的测试流程和条件，记录测试数据与结果。
   • 参数调整与优化：在模拟环境中调整和优化不同参数，寻找最佳测试结果。
   • 实验结果分析：对模拟实验结果进行评估，发现问题并制定优化方案。

8. 数据大屏交互与数据钻取系统

   • 数据大屏交互：通过数据大屏，用户可以以图表、报表等形式查看数据，并通过手指操作调整数据时间范围、维度等，深入分析数据背后的规律。
   • 数据钻取功能：通过数据钻取，用户可以快速定位问题源头，并在多个维度中进行深入分析。支持随时切换数据展示形式与参数，以获得详细的分析结果。

通过数据大屏和钻取功能，用户能够更加深入地分析数据，发现潜在价值和规律，并基于此做出更科学的决策，从而提升系统的实用性和决策效果。

🔎8.应用成效

1. 提高生产效率
   通过实时监控和优化生产过程，减少生产中的浪费和低效操作，提高生产线的运行效率和产能利用率。

2. 降低成本
   通过优化生产计划和资源调度，减少设备闲置时间和能源消耗，从而降低生产成本和运营成本。

3. 提升产品质量
   通过实时监控和数据分析，及时发现和纠正生产中的质量问题，减少缺陷产品的产生，提高产品质量和一致性。

4. 减少生产风险
   数字孪生技术的模拟和预测能力可以在实际生产前进行虚拟实验和优化，减少生产风险和故障。

5. 实时决策支持
   基于实时数据和分析结果，提供决策支持工具和实时报告，帮助管理人员及时做出决策和调整。

6. 加强团队协作
   通过数字孪生平台和实时沟通工具，促进团队成员之间的实时协作和信息共享，提高团队的工作效率和协同能力。

7. 支持可持续发展
   通过数字孪生技术的应用，优化能源利用，减少环境影响，促进可持续发展和环境保护。

8. 提升客户满意度
   提高生产效率、质量和交货准时率，从而提升客户满意度和忠诚度。

🔎9.实施过程

🦋9.1 需求调研阶段

• 现场调研：首先到客户现场进行需求调研，了解汽车整车的物理空间结构，特别是汽车发动机在车辆行驶及性能测试中的工作原理。
• 全面调研：结合客户需求，进行多方面调研，包括与业务人员、外部相关单位的沟通，以及专题项调研等形式。
• 需求分析：收集原始需求并转化为平台功能、业务运行场景等，最终形成需求调研报告，为平台开发奠定基础。
• 报告输出与协作：根据调研结果输出需求报告，协调项目经理、设计人员、测试人员进行讨论，进一步调整需求。

🦋9.2 具体实施阶段

1. 传感器数据采集
   在车辆及发动机的关键位置安装传感器设备，实时采集车辆的运行状态数据，如功率、温度、压力、振动等。

2. 数据传输
   使用物联网技术或其他实时通信方式，将采集到的传感器数据传输到数据处理系统。

3. 数据处理与存储
   在数据处理系统中，对采集到的数据进行清洗、格式化和处理，确保数据的准确性和一致性，然后将数据存储在数据库或数据仓库中。

4. 数据分析与实时监控
   使用数据分析算法和实时监控系统，对车间数据进行实时分析，识别潜在问题和异常情况，确保生产过程的顺畅。

5. 虚拟车辆模型更新
   将实时采集的数据与虚拟车辆模型进行集成和更新，确保模型与实际车间保持同步，并反映最新的生产状态。

6. 可视化展示与报告
   通过可视化界面（如图表、仪表盘等）展示实时监控结果和关键性能指标，并生成实时报告。

7. 异常检测与告警
   利用异常检测算法和规则引擎，实时监测车辆数据，检测设备故障和生产异常，及时发出告警通知，确保生产的稳定性。

8. 决策支持与优化
   基于实时数据和分析结果，提供决策支持工具和优化建议，帮助管理人员做出及时调整和优化生产决策。

9. 故障诊断与维护
   根据实时监控和数据分析结果，辅助技术人员进行设备故障诊断和维护，确保设备的正常运行，避免生产中断。