随着人工智能、物联网、大数据、云计算等高新技术的持续突破，工业4.0时代正全面展开，智能制造已成为全球制造业转型升级不可逆转的主流趋势。在这一背景下，数字孪生技术作为实现物理实体与虚拟模型之间全生命周期精准映射与动态交互的关键使能技术，正日益凸显其重要价值。传统机床管理模式主要依赖人工经验与定期计划性维护，这种方式不仅效率低下、运维成本高昂，而且容易因人员经验差异、疲劳等因素导致故障误判、漏检或维修不及时，进而严重影响生产线的稳定运行、产品加工质量与企业整体效益。相比之下，数字孪生技术通过构建虚拟生产线模型，能够实时监控生产线运行、设备参数、物料流动路径等关键信息，在监控之上可以叠加预测、优化、协同、决策等高级功能，形成“监控→分析→决策→执行”的闭环体系，为生产管理带来了极大便利。

数字孪生作为一项关键技术，通过实时数据驱动，在虚拟空间中构建物理实体的动态映射模型，实现物理系统与数字系统之间的双向交互与协同优化。本文在阐述数字孪生基本概念的基础上，对比分析数字孪生与传统仿真方法在运行机制与应用模式上的差异，系统梳理数字孪生支撑智能制造运行的关键技术体系，并从监控、动态调度与预测分析三个典型应用方向展开理论分析。在此基础上，进一步结合A企业在实际生产场景中的工程实践，对上述三类应用模式的实现路径与应用效果进行案例分析与归纳总结，旨在为数字孪生技术在复杂制造系统中的工程落地与应用推广提供参考。

一、数字孪生定义及优势

（一）数字孪生定义

2002年，Michael Grieves教授首次提出产品生命周期管理（PLM）概念模型，该模型是数字孪生的前身，包含物理空间、虚拟空间、双向数据流以及虚拟子空间等要素，在当时的PLM课程中被称为镜像空间模型，旨在通过物理系统与虚拟映射的深度耦合实现产品全生命周期的管理。在该模型架构下，物理空间作为数据的源头，通过传感器将实时运行状态映射至虚拟空间，形成与实体一一对应的数字化镜像，而虚拟空间则利用接收到的数据进行状态监控与故障预警，体现了早期数字孪生以监测和诊断为主的核心职能。双向数据流确保了物理实体的实时数据能准确上传至虚拟端，同时虚拟空间生成的分析信息能够反馈并指导物理空间的实际操作，从而在镜像空间内形成闭环的交互机制。Grieves教授在首次提出数字孪生概念时，即强调其核心任务是实现物理系统的实时数据映射与状态监控，早期的数字孪生主要承担监控与预警职能。

2010年，“Digital Twin”一词在美国航天总局（NASA）的技术报告中正式出现，主要用于航天器健康管理与故障诊断场景。2011年，首篇以数字孪生为主题的学术论文发表，标志着该概念开始进入系统化研究阶段。在此阶段，数字孪生更多地服务于复杂装备的状态评估与风险预警，其功能仍以监测和诊断为主，但已开始尝试引入预测性分析思想，用于评估结构退化趋势与剩余使用寿命。

2014年以后，随着物联网、工业互联网、大数据与仿真技术的快速发展，数字孪生逐步从理论模型走向工程应用，并开始由单一设备层面的状态映射，向制造过程与生产系统层面扩展。在此背景下，数字孪生的功能边界由“状态复现”进一步拓展至“过程评估”与“行为推演”，通过引入生产节拍、工艺路径及资源约束等要素，使虚拟模型具备对生产运行过程进行仿真预测的能力，从而为生产调度与运行优化提供辅助决策支持。

2017年，陶飞教授团队提出数字孪生车间（Digital Twin Shop-floor）概念，并在Grieves教授提出的镜像空间模型中增加孪生数据和服务模型，构建了数字孪生五维模型。数字孪生五维模型通过物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据以及连接五个维度的深度融合，构建了一个具备实时映射与智能决策能力的闭环系统。其中，物理实体作为客观基础，通过单元级、系统级与复杂系统级的层级化划分，实现了对现实对象的精准感知与任务承载；虚拟实体则集成了几何、物理、行为及规则四类模型，在数字空间内完成对物理实体多时间与多空间尺度的全要素刻画；服务模块将系统内部的复杂数据、算法与模型进行服务化封装，以功能性和业务性服务的形式满足不同用户的多元化需求；孪生数据作为系统运行的驱动核心，通过集成物理要素、虚拟仿真、知识规则及衍生融合数据，实现了全生命周期的信息增值与共享；最后，连接模块负责各组成部分之间的互联互通，确保了数据与指令在物理实体、虚拟实体、服务与数据中心之间的高效流转与动态协同。

图 1 数字孪生体概念模型

（二）数字孪生在制造场景中的核心应用优势

传统以离线建模和静态参数为基础的仿真方法，逐渐难以满足复杂制造系统对实时感知、动态分析与决策支持的需求。数字孪生通过融合实时数据、精细建模和多维反馈机制，在动态仿真与预测优化方面表现出明显优势。其核心在于通过持续获取物理系统运行数据，对虚拟模型进行在线更新，使虚拟空间能够与物理实体保持高一致性，从而实现对系统状态的动态映射与前瞻分析。

数字孪生相较于传统仿真在制造场景中的核心应用优势主要体现在3个方面，分别是数据采集、生产调度、数据建模。在数据采集方面，传统仿真存在自动化生产线运行中数据的低采集能力与企业对生产线及设备状态高监控需求间的矛盾。过去，传统生产线多以图化、流程化表示，适用于半自动化场景。当前，工厂智能化升级，生产线速度大幅提升，产品结构和质量标准更复杂严格，人力难以参与。传统仿真无法应对大规模、实时数据流，而数字孪生则通过传感器采集、多数据融合等技术处理庞大的数据流，并利用数据清洗等技术处理得到更精准的数据。在生产调度方面，传统仿真存在生产线的固定流程与客户个性化定制之间的矛盾。传统仿真依赖预设流程，难以灵活应对订单变化。数字孪生则可结合实时市场和订单信息，借助智能调度算法动态调整虚拟模型的参数，并将其同步至物理生产线，从而提升资源配置效率，满足柔性生产要求。在数据建模方面，传统仿真存在生产线的理想模型和静态数据与实际复杂工况和动态现实之间的矛盾。为简化计算，传统仿真常忽略大量实际因素，致使结果与真实情况存在偏差。数字孪生借助物联网与多维数据采集能力，可动态感知设备状态、环境变量与物流信息，在虚拟空间中还原真实工况，提升预测精度与决策质量。

二、数字孪生在智能制造中的三种应用

在智能制造中，数字孪生的应用是以数字孪生体为核心，通过数据驱动实现物理系统与虚拟系统之间的持续交互，并在此基础上形成感知、分析、决策与反馈的闭环运行机制。数字孪生技术可赋能制造业实现实时监控、预测分析、智能调度、数据驱动与优化反馈等多项功能。

但在制造业数字孪生的应用形态划分中，数据驱动与优化反馈更多体现为数字孪生系统的共性运行机制与基础能力，而非面向具体应用目标的独立应用模式。监控、调度与预测分别对应数字孪生在制造系统中对状态感知、运行干预和未来决策支持的核心功能，能够较为完整地覆盖制造业数字孪生的主要应用场景。

实时监控立足于虚实空间的双向映射与高保真可视化呈现，其理论核心在于通过多源异构数据的实时获取与协议转换，驱动虚拟实体在数字空间内进行同步演化，从而消除物理世界与数字空间的信息不对称，实现对设备运行参数、受力状态及环境干扰的透明化观测与异常识别。

智能调度侧重于动态资源的优化配置与闭环反馈控制，在感知到系统偏差、生产变更需求或故障预警信号时，利用服务层封装的决策模型与多目标优化算法对执行逻辑进行实时重构，通过虚实闭环链路将优化指令逆向作用于物理执行机构，确保系统在复杂扰动下仍能维持最优运行效能。

预测分析则代表了数字孪生由感知响应向主动预见的演进，其核心逻辑在于深度融合物理机理模型与大数据挖掘技术，通过在虚拟空间开展先验性的加速行为仿真与逻辑推演，在时域上突破实时性的限制，精准识别系统性能的衰减趋势及潜在的失效风险，从而为预防性维护与全生命周期的健康管理提供科学的前瞻性决策支持。

图 2 传统仿真与数字孪生技术在制造业中的应用对比

三、案例分析

基于上述数字孪生理论研究，本文围绕监控、调度与预测三类典型数字孪生应用模式，以A企业实际生产场景为对象开展案例分析，重点探讨数字孪生技术在复杂制造系统中的工程化落地路径与应用成效。

图 3 数字孪生闭环驱动框架

（一）监控

A企业为了实现物理产线与数字模型的高效实时同步，并达成精准监控预警，构建了一套分层、闭环的技术实现路径，各层通过实时数据流与控制反馈形成端到端的数字孪生闭环。

1.物理实体层

物理实体层包含生产线的各类被监测对象与数据采集设备，包括力、视觉、声学、光谱等多模态传感器，以及可编程逻辑控制器（PLC）和现场设备。该层负责原始信号的获取与初步感知，是数字孪生进行状态映射和预警的源头。在实际车间焊装、总装等过程中，既有电流、位置、扭矩等工艺量，也有高维的图像与声学波形，这些数据为后续的融合与建模提供了多尺度信息。

2.数据层

数据层承担实时采集、协议适配、边缘预处理与数据管理等职责。标注的协议与工具如MQTT、Profinet、PLC等，说明了异构设备的接入方式；边缘计算节点在数据源头进行图像、振动谱等高维数据的特征提取与压缩，从而降低带宽、保证实时性；同时，数据层包含时序数据库、知识库与服务数据接口，用以保存历史记录、上下文知识和面向上层服务的索引信息。数据层实现了从原始感知到可用信息的“清洗-标注-存储”流程，为虚拟层的模型运行提供稳定的数据支撑。

3.虚拟孪生层

虚拟孪生层是数字孪生体的核心实现单元，将三维几何模型、仿真模型、实时数据与脚本和模型代码集合成数字孪生体。几何模型用于空间再现；物理和行为模型如基于Modelica的热动力学或刚体动力学模型，用于物理响应预测；规则模型用于封装工艺知识；实时数据注入则使虚拟体保持与物理实体的时空一致性。此层同时包含数据库与机器学习模块：机器学习对历史与实时数据进行训练/在线学习，定期或按需对虚拟模型进行校准与更新，确保虚拟体既会动，也会诊断、会预测。

4.服务层

服务层将虚拟层的计算结果转化为具体的工程功能模块。A企业在此层实现了设备综合效率（OEE）分析、精度诊断、能耗优化、故障预警、虚实联动、三维数据看板以及虚拟现实（VR）维修等应用。这些服务不仅为管理人员提供了直观的可视化监控与告警，还能够通过优化反馈回路向物理层下达控制指令，最终实现了产线监控的闭环优化。

A企业以层次化的架构和端到端的数据流清晰地展示了一个工业级数字孪生监控系统从数据采集到服务输出的完整实现路径，既体现了多源数据融合驱动精准监控的工程实践，也为后续的调度与预测功能提供了可靠的技术基础与闭环支撑。初期数字孪生通过多物理场仿真和实时传感数据，实现物理实体状态的虚拟映射和在线监测；后期结合多源物联网传感与边缘计算，实现对系统状态的持续采集与动态更新。在实际的制造业中，当前数字孪生发展的趋势并不局限于单纯的监控，而是对实时采集的数据进行算法优化，提升调度效率；同时，融合历史数据与当前数据结合机器学习等算法，实现了对系统状态的决策与预测。

图 4 A 企业监控系统架构流程

（二）调度

在监控系统实现物理实体与数字模型高效同步的基础上，为了进一步实现生产过程的精准调度与资源优化，A企业将其数字孪生应用深化扩展至动态智能调度领域。其核心是通过自主研发的车辆识别系统（FIS）作为连接调度算法与物理生产线的“神经中枢”，将虚拟空间的优化指令转化为车间的实时执行动作。

1.前台：面向全要素感知的过程级数据采集层

前台部署于生产一线，承担对生产对象、工序状态与质量结果的全要素感知任务，构成智能制造中可观测制造过程的基础。其采集对象不仅包括关键工位传感器、条码与射频识别（RFID）设备、视觉检测系统及拧紧设备反馈信号，还涵盖车辆进站、工序完成与异常触发等过程级事件。FIS以前台过点触发为核心机制，在车辆到达或工序结束瞬间生成毫秒级事件并实时上传，实现对单车级生产轨迹的连续感知，为后续智能决策提供高时效、高粒度的数据基础。该层对应数字孪生体系中的物理感知层与边缘采集入口，是实现生产过程透明化与可追溯化的关键支撑。

2.中台：面向认知决策的自适应调度与协同控制层

中台作为系统的智能决策核心，承担着生产对象数字身份管理、实时事件融合、调度策略生成及执行控制联动等关键职能，是数字孪生实现“认知-决策-执行”闭环的核心枢纽。其中，全流程唯一标识（F-Nummer）将车辆与订单、工艺路径、质量状态及物流信息进行时间同步绑定，使调度引擎能够在虚拟空间中对单车级生产序列进行精细化控制。

在调度决策层面，中台融合多种算法机制形成混合智能调度策略：通过全局约束求解实现整体产线平衡，通过局部搜索快速消解短时资源冲突，并引入强化学习模块对历史执行偏差进行策略自学习调整，从而实现对节拍波动、插单需求与设备扰动的自适应响应。调度结果经接口适配器转化为设备与物流系统可直接执行的控制指令，实现虚实系统之间的闭环联动，使数字孪生由被动映射转变为主动干预生产过程的智能控制节点。

图 5 FIS 系统架构

3.后台：面向系统协同与持续优化的学习与集成层

后台侧重于跨系统协同与知识沉淀能力建设，承担着历史数据存储、规则管理、模型训练及企业级系统集成等功能。所有生产执行过程数据与质量结果被持续写入时序数据库与业务数据仓库，用于调度策略评估、瓶颈分析及模型再训练，支撑调度系统的持续演化。与此同时，后台通过与企业资源计划（ERP）系统、制造执行系统（MES）及仓储管理系统（WMS）的深度集成，使调度结果能够同步驱动物料配送与工艺执行，实现生产计划、物流组织与现场控制之间的协同联动，从而体现智能制造中跨系统协同优化的运行特征。

以前台的全要素感知为基础，中台完成对生产序列与资源配置的智能决策，并通过后台实现跨系统协同与持续学习优化。该架构构成了以数据驱动、自适应优化与虚实协同为特征的数字孪生智能调度模式。需要指出的是，FIS所支撑的调度系统以实时响应制造扰动为主要目标，其智能性主要体现在对节拍波动与资源冲突的快速自适应调节，而预测模型则以约束条件与风险权重形式参与调度优化，用于支持能耗评估与设备健康约束等中长期运行目标。

（三）预测

在预测方面，为了进一步提升数字化决策精度与辅助预测能力，A企业制定并实施了从设备级向产线级、再向车间工厂级逐步扩展的“三阶”递进预测路径。该路径通过融合历史运行数据与高频实时数据，在不同空间维度下构建起针对性的预测模型，实现了从底层设备健康到高层资源配置的系统化演进。

1.设备级：面向设备健康感知与自主维护的智能单元

A企业数字孪生预测首先聚焦于设备级预测性维护与质量预警，该层级以提升设备自主感知与自适应维护能力为目标，是智能制造中实现装备智能化运行的基础环节。在机加工与主轴系统中，企业部署振动、温度、电流等多源传感器，提取时域与时频域特征并输入机器学习模型，对主轴轴承退化趋势及剩余使用寿命（RUL）进行在线预测，从而在性能劣化早期触发维护预警，避免突发故障对连续生产节拍造成冲击。该类模型通常部署于边缘侧或工厂数据平台，实现低延迟响应与本地闭环控制，为产线稳定运行提供底层健康保障，体现了智能制造对设备层感知诊断的基本要求。

2.产线级：面向柔性生产与动态重构的协同调度能力

在设备级健康预测稳定运行的基础上，A企业将数字孪生预测能力扩展至产线层面，以支撑多品种混线生产条件下的柔性调度与节拍自适应调整。通过融合多台关键设备的健康状态与可用性预测结果，构建反映产线整体运行能力的综合指标，并结合实时生产节拍、缓冲区容量与物料到位情况，建立面向未来8 h或单一班次周期的离散事件或时序仿真模型，用于识别潜在瓶颈工序与产能波动风险。

在智能制造场景中，生产计划频繁受到插单、工艺切换及质量返工等不确定因素的影响。该系统能够在既有计划约束下快速引入新增订单与资源限制，通过多方案并行仿真评估不同调整策略对在制品积压、设备负载与交付周期的影响，支持对生产节奏的快速重构与资源再分配决策。由此，产线级数字孪生不仅用于运行状态预测，而且在一定程度上承担了面向短周期生产组织优化的智能决策支持功能，体现了智能制造对生产系统柔性与响应速度的核心要求。

3.车间工厂级：面向系统协同与资源全局配置的综合决策支撑

在更高层级的车间与工厂尺度上，数字孪生预测进一步面向跨产线协同与多资源综合优化，将产能评估、物料到货节奏、供应链波动以及能源价格等多源信息纳入统一分析框架，通过运筹优化或多目标决策模型为整体排产方案、能源调度策略与采购节奏的制定提供辅助。这一层级的目标在于支撑制造系统在更大时间尺度与更广资源维度上的协同运行效能，是智能制造中实现系统级优化的重要体现。

然而，在实际工程部署中，该层级在线闭环运行面临数据一致性难以保障、模型规模与系统耦合度显著提升以及算力与运维成本受限等现实问题。因此，A企业主要采取分阶段推进策略，优先在关键工序与试点产线形成稳定在线运行能力，再逐步向车间与工厂层级扩展，并通过云边协同架构、行业仿真平台及企业级MES数据中台实现跨系统数据贯通与模型集成。在现阶段，该层级预测更多以离线分析或辅助决策形式存在，用于支撑中长期产能评估与资源规划，而非直接参与高频闭环控制。

综合来看，数字孪生预测在实际工业应用中已呈现出由单设备向产线乃至车间工厂层级逐步扩展的应用态势，但不同层级之间在技术成熟度与工程可落地性方面仍存在显著差异。数字孪生预测应用主要集中在设备级预测性维护与产线级运行风险评估两个层面：在设备层面，基于多源传感数据的退化建模与剩余寿命预测已形成较为稳定的在线应用模式；在产线层面，通过汇聚关键设备健康状态并结合生产节拍与物料约束进行短周期仿真评估，已能够支撑调度优化与交付风险评估等决策活动。相较之下，车间及工厂层级的预测更多体现为多源信息融合与全局优化分析，其实现高度依赖跨系统数据一致性、复杂模型协同以及较高的计算与运维资源投入。在现有工程条件下，该层级预测主要以离线分析或辅助决策形式存在，尚难形成稳定持续运行的在线闭环系统。因此，从应用现状来看，数字孪生预测在不同制造层级上的部署呈现出“设备级稳定运行、产线级辅助决策、工厂级分析支撑”的分层特征，也反映出数字孪生从局部预测向系统级综合决策推进过程中所面临的现实工程约束。

图 6 企业“三阶”递进预测路径研究

四、数字孪生在智能制造应用中面临的挑战与建议

（一）数字孪生的挑战

1.模型构建与演化能力不足

在系统建模阶段，数字孪生仍高度依赖人工建模与专家经验，模型构建周期长、成本高，且对工程人员专业能力提出了较高要求。在高精度应用场景下，模型往往需要针对具体设备与工艺进行定制化构建，当生产对象、工艺参数或运行环境发生变化时，既有模型难以实现快速调整或迁移复用，模型的演化能力不足，进而影响系统长期运行的稳定性与可维护性。

2.数据贯通与融合机制受限

数字孪生系统依赖多源异构数据驱动运行，但制造现场同时存在传感器数据、设备控制数据以及MES、ERP等业务系统数据，不同数据在采样频率、数据结构与语义表达方面的差异显著。在缺乏统一数据模型与语义映射机制的情况下，跨系统数据对齐与融合难度较大，容易形成“数据孤岛”，制约了数字孪生体对系统整体状态的准确刻画与联合分析能力。

3.跨系统协同与规模化部署受限

随着应用范围由单设备向产线乃至工厂层级的扩展，数字孪生系统需要与多类工业软件平台及信息系统协同运行，对模型接口、数据交互与服务调用提出了更高要求。然而，当前在模型描述规范、数据接口协议及服务交互机制方面仍缺乏统一标准，不同厂商与平台之间的兼容性不足，增加了系统集成与二次开发难度，制约了数字孪生在更大规模制造系统中的推广应用。

（二）针对性改进建议

1.提升模型构建的自动化与复用能力

可引入基于人工智能的自动建模、参数识别与模型校准方法，结合模块化建模与模型库机制，实现典型设备与工艺模型的快速配置与复用，降低对高端建模专家的依赖程度，从而缩短系统构建周期并提升模型在复杂制造环境中的适应能力。

2.构建统一的数据模型与语义映射机制

应推动统一数据模型与语义层标准的构建，通过数据中台或工业知识图谱等技术手段实现多源异构数据的结构对齐与语义关联，为不同系统间的数据共享与协同分析提供基础支撑，从而提升数字孪生体对制造系统整体状态的融合感知能力。

3.推动标准体系与平台化能力建设

应加快推进覆盖模型描述、数据格式、接口协议及服务交互机制的统一标准建设，同时通过平台化架构支持多模型、多系统的协同运行与统一管理，降低跨平台集成与系统扩展成本，为数字孪生在产线级与工厂级复杂场景中的规模化部署提供工程保障。

五、结语

数字孪生技术作为智能制造的核心支撑技术，已逐步从理论研究走向广泛的应用实践。通过将物理系统与虚拟模型的精准对接，数字孪生实现了监控、调度与预测，为生产管理和决策提供了强有力的支持。通过对A企业的案例分析可以看出，数字孪生在优化生产流程、提高设备利用率和降低故障风险方面展现了显著效果，为企业带来了实际的经济和管理价值。但总体来看，数字孪生技术在制造业中的应用仍处于起步阶段。目前，虽然大型企业的数字孪生项目已经能落地实现，但大多数中小企业受限于成本与技术，并不能完全应用数字孪生，需积极拓展数字孪生在制造业的应用范围。随着人工智能等一系列新一代技术的紧密结合与发展，数字孪生技术将会在制造业得到进一步广泛应用，发挥更大的价值和作用。

原文刊载于《数字化转型》2026年第3期 作者：郝玖澳 陈礼勇 王胜