一、流程行業分析

流程行業具備數字化基礎好、生產過程連續、安全生產要求高等特點。目前，數字孿生應用重點聚焦于提升設備管理、工廠管控和安全管理水平。流程行業數字孿生重點應用如圖1所示。

圖1 流程行業數字孿生重點應用

一是基于數字孿生的全工廠3D 可視化監控，如圖2所示。當前以石化、鋼鐵為代表的流程行業企業已經具備了較好的數字化基礎，很多企業全面實現了對全廠設備和儀器儀表的數據采集。在此基礎上，多數企業涌現出對現有工廠進行3D 數字化改造的需求。一些企業通過構建工廠3D 幾何模型，為各個設備、零部件幾何模型添加信息屬性，并與對應位置的IoT 數據相結合，實現全工廠行為實時監控。

圖2 基于數字孿生的全工廠3D 可視化監控

二是基于數字孿生的工藝仿真及參數調優，如圖3 所示。工藝優化是流程行業提升生產效率的有效舉措，但由于流程行業化學反應機理復雜，在生產現場進行工藝調參會面臨安全風險，所以工藝優化一直是流程行業的重點和難點。基于數字孿生的工藝仿真為處理上述問題提供了解決方案，企業可以通過在虛擬空間中進行工藝調參驗證工藝變更的合理性，以及產生的經濟效益。

圖3 基于數字孿生的工藝仿真及參數調優

三是基于實時仿真的設備深度運維管理，如圖4 所示。傳統設備預測性維護往往只能預測“設備在什么時間出現故障”，不能預測“設備的哪個關鍵部位出現了問題”。而基于數字孿生實時仿真的設備監測將離線仿真與IoT實時數據結合，實現了基于實時數據驅動的仿真分析，能夠實時分析設備哪個關鍵部位出現了問題，并給出最佳響應決策。

四是基于智能仿真的設備運行優化，如圖5 所示。基于數字孿生的智能仿真診斷分析，將傳統仿真技術與AI 技術結合，極大地提升了傳統仿真模擬的準確度。

圖4 基于實時仿真的設備深度運維管理

圖5 基于智能仿真的設備運行優化

五是基于數字孿生虛擬仿真的安全操作培訓，如圖6 所示。流程行業具有生產連續、設備不能停機、生產安全等特點，導致無法為新入職的設備管理、工廠檢修等技術工程師提供實操訓練環境。基于數字孿生的仿真培訓為現場工程師提供了模擬操作環境，能夠快速幫助工程師提升技能，為其真正開展實際運維工作提供基礎訓練。

圖6 基于數字孿生虛擬仿真的安全操作培訓

二、多品種小批量離散行業分析

多品種小批量離散行業具備生產品種多、生產批量小、產品附加價值高、研制周期長、設計仿真工具應用普及率高等特點。當前，以飛機、船舶等為代表的行業數字孿生應用重點聚焦于產品研發、設備管理、工廠管控等方面。可以說，在基于數字孿生的產品全生命周期管理方面，多品種小批量離散行業應用成熟度高于其他行業，如圖7 所示。

一是基于數字孿生的產品多學科聯合仿真研發，如圖8 所示。多品種小批量離散行業產品研發涉及力學、電學、動力學、熱學等多類交叉學科領域，產品研發技術含量高、研發周期長，單一領域的仿真工具已經不能滿足復雜產品的研發要求。基于數字孿生的產品多學科聯合仿真研發有效地將異構研發工具接口、研發模型標準打通，支撐構建多物理場、多學科耦合的復雜系統級數字孿生解決方案。

二是基于數字孿生的產品并行設計，如圖9 所示。為了更好地提升產品整機設計效率，企業需要通過組織多個零部件研發供應商協同開展設計。同時，為了保證設計與制造的一致性，企業需要在設計階段就將制造階段的參數設定考慮其中，進而為產品設計制造一體化提供良好支撐。總之，產品并行設計的關鍵是在研發初級階段就定義好每一個最細顆粒度零部件的幾何、屬性和組織關系標準，為全面構建復雜系統奠定基礎。

圖7 多品種小批量離散行業數字孿生重點應用

圖8 基于數字孿生的產品多學科聯合仿真研發

圖9 基于數字孿生的產品并行設計

三是基于數字樣機的產品遠程運維，如圖10 所示。對于飛機、船舶等高價值裝備產品，基于數字孿生的產品遠程運維是必要的安全保障。而脫離了與產品研發階段機理算法相結合的產品遠程運維，很難有效保證高質量的運維效果。而基于數字樣機的產品運維將產品研發階段的各類機理模型、IoT實時數據、AI 分析相結合，實現更可靠的運維管理。

圖10 基于數字樣機的產品遠程運維此外，以航天為代表的少數高科技領軍行業，除了利用數字孿生開展綜合決策外，還希望能基于數字孿生實現自主控制。特斯拉SpaceX 飛船、我國嫦娥五號、美國國家航空航天局（NASA）航天探測器等均基于數字孿生開展產品自主控制應用，實現“數據采集—分析決策—自主執行”的閉環優化。

三、數字工程：需求與挑戰

少品種大批量離散行業以汽車、電子等行業為代表，生產品種少、生產批量大、生產標準化、對生產效率和質量要求高，多數企業基本實現了自動化。當前，少品種大批量離散行業數字孿生應用場景較多，涵蓋了產品研發、設備管理、工廠管控、物流管理、安全管理等諸多方面，如圖11 所示。

圖11 少品種大批量離散行業數字孿生重點應用

一是基于虛實聯動的設備監控管理，如圖12 所示。傳統的設備監控僅顯示設備某幾個關鍵工況參數的變化，而基于數字孿生的設備監控需要建立與實際設備完全一致的3D 幾何模型，在此基礎上通過數據采集或添加傳感器全方位獲取設備數據，并將各個位置數據與虛擬3D 模型一一映射，實現物理對象與孿生設備完全一致的運動行為，更加直觀地監控物流對象的實時狀態。

二是基于設備虛擬調試的控制優化，如圖13 所示。汽車、電子等多品種小批量離散行業在修改工藝時均需要進行設備自動化調試，傳統設備自動化調試多數為現場物理調試，導致設備停機時間過長，生產效率降低。而基于數字孿生的設備控制調試能夠在虛擬空間開展虛擬驗證，有效縮短了物理調試時間，減少了物理調試費用。

圖12 基于虛實聯動的設備監控管理

圖13 基于設備虛擬調試的控制優化

三是基于CAE 仿真診斷的產品研發，如圖14 所示。傳統CAE 仿真是數字孿生產品設計的最主要方式，企業利用這種方式通過仿真建模、仿真求解和仿真分析等步驟評估產品在力學、流體學、電磁學、熱學等多個方面的性能，在不斷的模擬迭代中設計更高質量的新型產品。

圖14 基于CAE 仿真診斷的產品研發

四是基于離散事件仿真的產線規劃，如圖15 所示。在傳統的新建工廠或產線的過程中，企業確定各個設備的擺放位置、工藝流程的串接均憑借現場工程師的經驗開展，影響了產線規劃的準確率。而基于數字孿生的產線虛擬規劃大大提升了產線規劃準確率，通過在虛擬空間以“拖拉曳”的形式不斷調配各個工作單元（如機器人、機床、自動導引車等）之間的擺放位置，實現合理的產線規劃。此外，在對數字化產線進行虛擬規劃后，部分領先企業還將數字化產線與生產實時數據相結合，實現了工廠規劃、建設、運維一體化管理。

圖15 基于離散事件仿真的產線規劃

五是基于數字孿生的供應鏈優化，如圖16 所示。少數少品種大批量離散行業企業構建了供應鏈數字孿生應用，通過打造物流地圖、添加物流實時數據、嵌入物流優化算法等舉措，打造供應鏈創新解決方案，持續減少庫存量和降低產品運輸成本。

圖16　基于數字孿生的供應鏈優化

六是基于“機械-電子-軟件”一體化的綜合產品設計，如圖17所示。如以汽車為代表的產品，正在由傳統個人交通工具朝著智能網聯汽車方向發展。在這一發展趨勢下，新型整車制造除了需要應用軟件工具和機械控制工具，還需要融入電子電氣的功能，進而推動汽車發展朝著電動化、智能化方向演進。隨著智能網聯汽車發展愈發成熟，基于“機械-電子-軟件”一體化的產品綜合設計解決方案的需求有望不斷加大。

圖17 基于“機械-電子-軟件”一體化的綜合產品設計