制造业中的数字孪生：仿真、优化和实时镜像

安装后更改生产线布局的成本比设计期间更改的成本高 10-50 倍。添加一台成为瓶颈的机器会浪费数月的吞吐量以及资本投资。实施流程变更会降低产量而不是提高产量，从而导致报废、返工和客户信心下降。

数字孪生通过提供一个虚拟环境来在投入物理资源之前测试想法，从而消除了这些代价高昂的错误。但数字孪生不是 3D 模型或模拟工具。它是制造系统的活生生的、数据馈送的副本，与物理系统保持实时同步。当连接到物联网传感器数据时，数字孪生会显示现在正在发生的情况。当提供假设场景时，它会显示如果会发生什么。

据 Gartner 预测，到 2027 年，超过 40% 的大型制造商将使用数字孪生将生产效率提高至少 10%。该技术已经从昂贵的定制项目发展成为中型制造商可以逐步采用的平台，特别是与提供数字孪生创造价值所需的业务环境的 ERP 系统集成时。

本文是我们的工业 4.0 实施 系列的一部分。 For a foundational treatment of digital twin concepts, see our related article Digital Twins for Manufacturing: Simulating Before Building.

要点

• 数字孪生在三个层面上运行——资产（单台机器）、流程（生产线）和系统（整个工厂）——每个层面都提供不同的价值
• 实时镜像需要物联网传感器、数字孪生模型和 ERP 系统之间的双向数据流
• 大多数制造商投资回报率最高的应用是用于产能规划的生产线模拟，通过布局和调度优化实现 10-20% 的吞吐量提高
• 数字孪生通过在物理转换之前虚拟验证生产流程，将新产品推出时间缩短 30-50%

---

数字孪生成熟度级别

从今天开始，大多数制造商应在 12-18 个月内实现 2-3 级目标，并在特定的高价值流程中具备 4 级能力。

---

制造数字孪生的类型

资产数字孪生（单机）

过程数字孪生（生产线）

系统数字孪生（工厂）

---

构建制造数字孪生

第 1 步：定义范围和目标

|问题 |为什么这很重要？示例答案 | |----------|----------------|---------------| |双胞胎支持什么商业决策？ |阻碍技术优先的实施 | “我们应该增加第二个班次还是第三台数控机床？” | |需要什么级别的保真度？ |确定建模工作量和成本 | “流程级（生产线），具有瓶颈的机器级详细信息” | |什么时间范围很重要？ |实时镜像与规划模拟| “每周产能规划与每日计划优化”| |有哪些数据源可用？ |差距需要在双胞胎开发之前部署传感器| “OEE 数据来自 MES，周期时间来自 PLC，质量来自 ERP”|

步骤 2：数据架构

第 3 步：模型开发

离散事件模拟 (DES) 是制造数字孪生最常见的建模方法：

第 4 步：验证

---

数字孪生的 ERP 集成

数字孪生需要 ERP 数据在工程模拟之外发挥作用：

Odoo 的开放 API 架构使其成为数字孪生连接最易于集成的 ERP 平台之一。 ECOSIRE 构建数字孪生平台和 Odoo 之间的集成层。

---

行业特定应用

---

成本和投资回报率

实施成本

预期回报

---

开始使用

1. 定义一个业务问题：通过数字孪生，您会做出哪些更好的决策？从这里开始，而不是从技术选择开始。

2. 评估数据准备情况：数字孪生的好坏取决于其数据。确定传感器覆盖范围、数据质量和 ERP 完整性方面的差距。

3. 从流程层面开始：全厂双胞胎是理想的选择。单工艺线双胞胎在 6 个月内提供了可衡量的价值。

4. 尽早与 Odoo 集成：从一开始就将您的双胞胎连接到 Odoo 制造数据，以便模拟反映实际订单、库存和产能。

另请参阅：工业 4.0 实施指南 | 制造业的数字孪生：构建前进行模拟 | 物联网工厂车间集成

---

哪些软件平台用于制造数字孪生？

常见平台包括Siemens Tecnomatix（工厂仿真）、Dassault DELMIA (3DEXPERIENCE)、Autodesk Fusion（以前称为Inventor）、AnyLogic（多方法仿真）和FlexSim（离散事件仿真）。对于较小的制造商来说，SimPy（基于 Python 的 DES）等开源工具可以以更低的成本提供显着的价值。选择取决于建模复杂性、现有 CAD/PLM 基础设施和预算。

数字孪生预测的准确度如何？

经过良好校准的制造数字孪生通常可以预测稳定流程的实际产量的 3-5% 以内的吞吐量。准确性随着可变性（高混合/低产量）和新条件（新产品、新设备）的增加而降低。使用实际生产数据进行连续校准至关重要。双胞胎应该被视为决策支持工具，而不是神谕——它缩小了结果的范围，它不能保证特定的结果。

小型制造商能否从数字孪生中受益？

是的，但有一个集中的范围。小型制造商不需要全工厂的数字孪生。单个生产线的离散事件模拟（使用 FlexSim 等工具甚至基于电子表格的模型）可以回答有关瓶颈、调度和产能的关键问题。单线仿真项目的投资为 25,000-75,000 美元，吞吐量提高或资本规避带来的投资回报率在第一年内通常会超过 3 倍。