Digital Twins在制造业中的应用：用例、优点以及如何开始

制造领域的数字孪生模型是产品、机器、生产线或整个工厂的实时虚拟复制品，由实时数据持续馈送，因此团队可以在接触物理地板之前监控性能、运行仿真和测试变化。它不是一个一次性的 3D 模型，而是一个活生生的系统：随着实物资产的变化，双胞胎也会随之更新，随着双胞胎在不同场景下接受测试，这些洞见会为现实世界的决策提供信息。

这一定义适用于各个行业。具体而言，在制造业中，Digital Twins 基于已经流经工厂的数据构建，用于规划工厂布局、在问题导致停机之前对其进行捕捉、培训操作员以及优化工作在生产线上的移动方式。关于制造业以外的 Digital Twins 更广泛的定义和背景，请参阅什么是 Digital Twins。

本指南涵盖制造商实际使用的孪生类型、数字孪生的工作原理、它与模拟和BIM的不同之处、当今在工厂现场交付价值的用例以及启动第一个项目的实用路径。

四种类型：产品、资产、工厂和端到端孪生

不是每个数字孪生都做同样的工作，为第一个项目选择错误的范围是制造数字孪生计划停滞不前的常见方式。大多数制造用例都属于四个类别之一，它们通过代表什么和构建什么问题来区分。

大多数制造商不会从端到端孪生产品开始。他们从单一资产或工厂布局问题开始，证明价值，并从那里扩大范围 - 在界定第一个项目的范围之前，值得记住的模式。

制造数字孪生如何工作？

制造数字孪生模型的工作原理是将3D或数据模型连接到已经在工厂车间运行的实时系统。可编程逻辑控制器 (PLC ) 、 物联网传感器、制造执行系统 (MES ) 、 企业资源规划 (ERP) 平台和人机界面 (HMI) 都能生成有关车间实际发生情况的数据 — — 机器状态、吞吐量、质量读数、订单状态。数字孪生模型将数据拉入并映射到物理资产或环境的模型上。

实时 3D (RT3D) 使数据一目了然：工程师或工厂经理无需读取数字仪后台，而是可以看到生产线的可视化交互式表示，发现正在形成瓶颈的位置，并钻入导致瓶颈的特定资产。在实时模型之上，制造商运行模拟和优化：假设情景、离散事件模拟，以及越来越多的机器学习模型，这些模型在生产调度真正上线之前，会建议对其进行更改。结果将操作的物理端和数字端连接到有时称为数字线程中，从初始设计到日常操作。

数字孪生与模拟与BIM

这三个术语可以互换使用，但它们回答的问题不同，在界定制造项目范围时，差异很重要。

模拟对系统的预期行为进行建模，通常使用假设或历史输入进行一次性或周期性练习。它对于检验一个假设很有用，但它与现在地板上实际发生的事情没有联系。

BIM（建筑信息建模）是一种结构化的详细设计数据集，在建筑、工程和施工中最为常见。它是一个丰富的静态或半静态模型，展示了建筑物或设施是如何设计和建造的。

数字孪生产品与两者不同，因为它是实时的：它将模型(最初很可能是 CAD 或 BIM 数据)连接到资产运营寿命期间的真实数据，持续更新，而不是代表单个时间点。在实践中，数字孪生通常使用仿真作为工具之一，BIM或CAD数据作为起始几何图形，但定义它的是与实时数据的持续连接。

工厂车间使用案例

Digital Twins 在少数反复出现的、久经考验的应用中，在制造运营中崭露头角。

工厂布局和假设规划。在移动生产线、添加设备或重新配置电池之前，制造商使用工厂孪生设备首先对变更进行虚拟测试，以捕捉事后发现成本高昂的间隙问题、工作流冲突和吞吐量问题。

预测性维护。由传感器数据馈送的资产孪生模型可以在机器出现故障之前标记其行为从正常状态漂移的时间，将维护从固定计划转移到基于实际设备状况的计划，并减少计划外停机时间。

操作员培训逼真的、交互式的孪生设备或生产线为新操作员提供了一个安全的环境，让他们可以实践程序，而不会因为现场设备的培训而带来风险、成本或线路中断。

生产调度和瓶颈分析。通过建模工作实际如何流过生产线，工厂双胞胎可以在产出受阻的地方浮出水面，让计划人员虚拟测试排程更改，在承诺更改之前检查对整体设备有效性 (OEE) 的影响。

质量控制和合规。镜像生产线或产品当前状态的孪生产品可用于检查规格、跟踪单元的生产方式，并支持规范制造环境中日益需要的文档。

这些用例并不相互排斥。一个成熟的程序通常将几个层放在一起，从一个孪生类型和一个用例开始，然后向外连接，价值证明了这一点。

要更广泛地了解 Digital Twins 在制造业之外的应用领域，请参阅跨行业数字孪生用例。

优势和投资回报率

Digital Twins在制造业已经过了早期采用阶段。在麦肯锡对产业受访者的调查中，86%的人表示数字孪生适用于他们的运营，44%的人已经实施了数字孪生，还有15%的人计划实施数字孪生(McKinsey,2024 ) 。

价值体现在具体方面，而不仅仅是理论上。在麦肯锡记录的一个例子中，工厂数字孪生模型被用来重新设计装配厂的生产计划，每月节省5–7%的成本(McKinsey,2024 ) 。这种结果来自于堆砌调度和顺序改进的双重改进，如果没有整个过程的实时可视化模型，很难发现。

好处也不仅限于运营指标。在由 Unity 委托的 Forrester Consulting 调研中，超过 80% 实施沉浸式技术(包括 Digital Twins)的公司报告称，他们跨生产、制造和运营团队的创新和协作能力有所提高(Forrester Consulting,通过 Unity 的数字孪生用例页面)。共享的可视化模型为工程、运营和领导提供了一个电子表格或静态绘图所没有的共同参考点。

从CAD或BIM到实时工厂双胞胎

大多数制造业数字孪生模型讨论跳过的步骤也是决定项目是否真正启动的步骤：从已经存在的源数据(CAD模型、BIM文件、点云)进入人们可以实际使用的活生生的交互式孪生模型。

大多数制造商已经拥有其产品、设备和设施的详细CAD或BIM数据。问题是，这些数据通常很重，以工程格式孤立存在，而且构建起来无法实时运行。将其转化为可用的数字孪生模型意味着将源几何图形转换为实时就绪、可部署于网络的 3D 模型并进行优化，然后将该模型连接到前面描述的实时数据源 — — PLC、传感器、MES、ERP — — 从而反映实际发生的情况，而不仅仅是资产的设计方式。

这就是实时3D优先方法与主要作为静态设施扫描或作为仪表板分层在流程数据上构建的孪生模型的不同之处：模型本身保持可视、交互性，并与底层几何图形连接，而不仅仅是一组数字或时间点捕获。Unity 的工具支持此工作流。将CAD和BIM数据转换为实时孪生模型是其中的一部分，而Autoliv如何将CAD引入实时3D则是这种转换在实践中有据可查的例子。其他平台也可以服务于此工作流的部分内容；重要的是找到一条路径，使模型同时连接到原始工程数据和实时运行数据，而不是将二者都视为一次性导出。

如何开始您的第一个数字孪生项目

最可靠的开始方法是小，不全面。一个可行的路径看起来是这样的：

首先，选择狭窄的范围和单一孪生类型(一个资产、一行或一个布局问题 ) , 而不是从一开始就尝试端到端孪生。

其次，连接对该范围最重要的一两个数据源，例如单个PLC馈送或一组物联网传感器，而不是试图同时集成每个系统。

第三，建立概念验证，重点回答一个具体的操作问题。

第四，根据地板上实际发生的情况验证双胞胎的输出 ，调整模型，直到它可信地反映现实。

只有这样，第五，随着每个阶段证明其价值，逐步增加双胞胎类型、数据源或用例。

这反映了拥有成熟数字孪生项目的组织是如何达到这一目标的：不是通过单个大型部署，而是通过迭代构建，一旦第一个项目展现出真正的价值，这种构建就会扩展。

对于没有专用 3D 开发资源的团队，使用 Unity Studio 无代码 3D 是无需大型工程升降机即可实现首次双机运行的一种选择。

制造数字孪生产品需要多少钱？

制造数字孪生产品没有单一价格，任何在不知道范围的情况下给出具体数字的指南都是猜测。成本主要由三个因素驱动：范围(单个资产孪生模型的成本远低于完整工厂或端到端孪生模型 ) 、 所需数据集成的数量和复杂性(连接一个传感器馈送与同时集成PLC、MES和ERP数据是不同的项目 ) 、 模型的保真度(简化的可视化表示比高度详细、物理准确的仿真的构建和维护成本更低 ) 。

其实际含义是，对于大多数制造商来说，狭窄、单一资产或单线试点是一个现实的切入点，而不是需要大量的前期投资。成本和复杂性随着双胞胎的范围扩大而随之增加。这是上述迭代方法往往比试图在第一次尝试时构建端到端孪生模型效果更好的另一个原因。