基于数字孪生技术的设备全生命周期管理

李博，王宁，叶庆恩

(1.中海油能源发展股份有限公司，北京 100027； 2.中海油信息科技有限公司，广东 惠州 516083)

0 引言

目前，数字技术、人工智能技术已经成为工业制造业领域发展的主要技术，智能化技术被广泛应用于工业生产设备甚至是整个生产系统中。

其中，通过数字孪生技术在数字产品与物理车间之间建立联系，对传统工业生产模式进行优化，是实现工业制造业企业深刻智能化转型升级的重要突破口之一。企业借助数字孪生技术能够以数字驱动角度重新审视自身企业生产模式中的缺陷，并对此进行改进创新。同时，数字孪生技术不仅能够运用于生产环节，更能够覆盖整个企业的全生命周期，为企业的生产各阶段提供新思路和新方法。

针对上述数字孪生技术在制造业企业全生命周期中的优势，文章着重探讨数字孪生技术与传统仿真技术的关联和差异，分析面向企业全生命周期的数字孪生关键应用和方法。

1 传统仿真与数字孪生

1.1 传统仿真技术概念

随着CAD系统在工业领域的普及，现代设计问题的复杂性以及计算机图形学和人工智能等基础技术的发展，三维建模技术在市场需求的推动下应运而生。早期制造企业普遍采用三维建模技术，通过采集现实物体或场景的三维数据的方式，在计算机中以虚拟模型的形式还原现实物体或场景，从三维视角展开分析和评价方案的可行性及未来产品的质量和可靠性。但由于计算机技术的快速发展和社会的不断进步，简单的三维建模技术已经很难满足制造企业的设计需要。在这样的背景下，虚拟现实建模是将虚拟现实技术与三维建模技术相结合，以满足社会发展需要的一种仿真技术。通过虚拟现实建模实现的虚拟制造能够以数字化形式对实际制造过程进行无差别实现，其动态仿真的结果能够为实际生产制造系统提供接近实际的数据信息，也能通过快速评估多种制造情况和工作效率、检查流程可靠度来达到优化生产过程资源配置、提高生产制造效率的目的[1]。

1.2 数字孪生概念

在信息技术不断发展、智能制造成为行业必然发展趋势的进程下，出现了依靠传统数字建模技术及仿真技术无法解决的制造新问题。数字孪生技术正是在该背景下出现的新技术。在工业制造领域，它的主要应用方法是：通过物理世界中的传感器接收来自物体和环境的信号，借助各种技术集成手段，利用人工智能、机器学习、大数据分析等方法，实现信息世界与现实世界之间的数据传输，信息空间与物理空间之间的数据融合，创建物理单元和流程的数字分析模型，并最终使用驱动程序为执行生产和运营活动提供说明。

2 面向制造企业全生命周期的数字孪生

2.1 领域现状与应用背景

由于技术限制，工业领域传统模式下的生产过程往往依赖于人的经验，需要车间生产人员耗费大量时间和精力进行生产线调试，导致效率低下且经济效益极低。同时，市场需求从“满足功能”的基本需求转变为个体多样化、个性化的“满足差异化需求”。相应地，制造企业的生产模式逐渐转变为大规模、小批量、多品种的定制模式。因此，准备时间长、实施成本高、人员素质要求高的传统仿真技术在制造业存在便利性和灵活性限制。就我国制造企业来说，生产现场广泛存在情况复杂的问题，从而导致生产现场监管不及时、车间决策与生产环节的信息交互不全面、生产计划执行错位。

数字孪生为当今制造模式向智能制造的转变提供巨大潜力，能够解决当下传统仿真技术存在的信息集成融合不足、虚实交互不足、生产决策滞后等问题，通过构建复杂工业制造过程状态感知、实时分析、智能决策、协同优化的关键理论与技术体系，对智能制造的实现存在指向性意义[2]。

2.2 制造企业中的数字孪生

由于资源和流程等不确定因素造成的复杂动态生产环境，意味着市场对大型制造企业生产系统的整体操作和控制精度提出了更高的要求。通过数字合作，制造公司可以使用数据建模来监控和分析整个生产过程，而无需进行现场风险测试。在生产制造过程中，数字孪生不仅可以及时发现产品的质量缺陷，进行同步维修和改进，还借助虚拟模型中生产线的等效图像，提前优化生产过程中的资源和要素配置，捕捉并移除线上的阻塞点，预测并消除平衡因素中的约束和障碍，提前发现并纠正生产过程中的错误和偏差，控制制造过程中的干扰因素，确保公司的基础设施和生产能力在最佳状态下逐步进步，实现整个生产过程的风险隔离和健康管理。通过数字孪生将物理世界制造虚拟映射到虚拟车间，必须结合车间人员、设备、材料和其他元素的静态模型数据和动态操作数据。

2.3 面向全生命周期的数字孪生

推动智能制造纵深发展，不仅需要对生产环节进行改革升级，而且应当从全局视角对企业的全生命周期进行管理，因此目前亟需支撑全生命周期活动智能决策优化的关键技术体系。

全生命周期管理是一种在产品全生命周期管理和服务全生命周期管理概念基础上发展的、源于社会需求的全新服务型制造发展理念和理论。近年来在技术革命冲击下的制造企业已经大大颠覆过去的传统生产模式，制造业的产业构成和生产全过程正在发生革命性的变化。同时由于产业互联网的发展，一体化进程促使制造企业不断向创新服务型制造企业转变，全生命周期管理正是为引导制造企业向服务型制造创新企业发展而产生的概念。一般来说，制造企业的全生命周期可划分为设计环节、生产环节和服务环节。不同环节的管理目标和控制目标不同，且对整个生产系统的影响程度也大不相同。

集成物理世界与信息世界、融合多种高新技术的数字孪生已被证明是一种可行的办法。数字孪生在制造领域的研究不应该仅仅局限于制造生产环节，而是应当运用全局思想，在对产品本身及其生产制造过程进行优化的同时，面向制造企业的全生命周期。制造企业使用数字孪生进行全生命周期管理，从产品设计、工艺流程的设计环节，到生产计划与排程、关键工艺与控制系统设定、质量管控等生产环节，再到供应链管理、运维服务的运营环节，在面向企业全生命周期的数字孪生技术中获取的数字主线贯穿制造企业多环节生产系统的全过程，是整体而非局部、集成而非孤立的，能够对整个多单元复杂生产系统进行监管、分析、预测，以达到实现企业全生命周期管理最优决策的目的。面向制造企业全生命周期的数字孪生在理论建设指导方面为企业的生产各阶段提供新思路和新方法，在实际应用方面为制造企业的全生命周期各阶段提供具体的数字孪生工厂构建方法，从而促进经济运筹学、管理学与仿真技术、机器学习、大数据分析、物联网等高新技术的交叉融合，提高制造企业产品规划、生产控制、流程再造情境下的设计、生产、服务一体化程度。

2.4 数字孪生的特点与功能

根据阶段和功能，数字孪生的生命周期可分为三个阶段：

(1)数字胚胎阶段，其功能基于虚拟现实；

(2)数字地图阶段，它们的功能是利用虚拟现实来反映现实；

(3)孪生相互发展的阶段。

数字孪生的整个生命周期如图1所示。

图1 数字孪生体全生命周期

2.5 数字化孪生体的发展趋势

数字孪生产品是另一种具有鲜明特征的产品生命周期。在分析数字孪生产品全生命周期和数字孪生产品现状的基础上，总结了数字孪生产品存在的问题及未来发展趋势，包括全系列数字孪生产品、数字孪生产品、信息技术的高度物化和集成。

3 相关案例

3.1 造船业数字孪生及其服务全生命周期研究

3.1.1 问题的提出

造船业的高质量发展是建设造船大国的重要动力。随着下一代信息技术与造船技术的跨境融合，造船业为提高质量和效率开辟了新的机遇。数字化、互联化、智能化制造技术的发展已成为世界造船业的重要发展趋势。造船行业将整个设计生命周期与制造控制和运营管理联系起来。

3.1.2 造船业数字孪生概念及组成

基于新一代信息技术与造船技术的跨界融合，造船业数字孪生实现了物理空间的信息交互和数据融合。信息空间和服务系统通过造船工业在物理空间和信息空间的双向映射和实时交互，采用一种新的工业模型来实现造船工业在虚拟空间和真实空间的设计，对整个生产经营过程进行迭代优化。

如图2所示，数字造船孪生主要包括智能造船、虚拟造船、服务系统和配对数据。其中，智能造船和虚拟造船属于物理空间和信息空间。孪生数据属于数据层，是感知数据、计算数据、服务数据和空间融合数据的集合。服务系统属于服务层，是造船工业数字孪生各个层次的各种智能服务的集成。

图2 造船业数字孪生系统架构

3.1.3 造船业数字孪生运行机制

在物理空间上，物理造船工业包括船舶简化、船舶建造、航行船舶建造和作业船舶建造四个阶段。同时，信息空间中的虚拟造船业包括四个模型：工艺模型、过程模型、监控模型和交通模型。在每个阶段，将虚拟空间和真实空间生成的海量数据导入到孪生数据中进行集成、提取和发布。基于数据孪生驱动的数字孪生业务系统为造船业全生命周期提供智能化服务。

3.1.4 造船业数字孪生服务造船业全生命周期展望

考虑到造船业在第四个发展阶段所面临的挑战，造船业数字孪生可以利用具有多物理特性的高保真虚拟造船模型，多尺度、多学科，从设计到生产检验，再到运营管理，贯穿整个生命周期。

在造船业生命周期的各个阶段，将物理空间、信息空间和水平空间的双重数据结合起来，驱动服务系统。向相关机构开放，弥合行业利益相关者之间的信息鸿沟，推动造船业高质量发展。

3.2 基于数字孪生的航空发动机全生命周期管理

3.2.1 航空发动机数字孪生体的全生命周期体系框架

传统的航空发动机开发模式已不能满足日益增长的发动机性能的要求，数字化、智能化的信息化发展模式是未来的发展趋势。

航空发动机数字孪生体应用框架，如图3所示。值得注意的是，数字孪生在生命周期的不同阶段有不同的表现形式。在制造和运行阶段，物理发动机对应于航空发动机的数字孪生，通过将测量的参数，从物理电机实时传输到数字孪生体，实现了虚拟和真实的高度融合。在回收步骤中，可以将数据和信息管理库等数字孪生体，在其整个生命周期中扩展到下一个周期的开发过程，以形成闭环的全生命周期管理。

图3 航空发动机数字孪生体应用框架

3.2.2 航空数字孪生需克服的困难

建立航空发动机数字孪生体，需要克服许多关键技术难题：

(1)多尺度、多物理场耦合模型的建立；

(2)传感器测量；

(3)不确定性的量化、模拟和控制；

(4)大规模数据库处理；

(5)高性能计算能力。

4 结语

制造型企业未来的发展方向，是通过高度自动化、数字化、可视化和集成化一体化来实现生产控制优化。现在企业全生命周期管理普遍采用BIM、工装编码或其他技术，基于数字孪生对制造企业全生命周期进行管理的方式还没有得到广泛应用。

但从宏观发展趋势来看，在制造业向绿色制造、智能制造方向发展的战略要求下，以高度集成的方式对工艺、设备与生产线协同进行调试，不需要通过实际生产测试而是在虚拟环境中进行功能实现和代码验证，能够降低制造企业的生产风险、运营成本，优化管理、决策方案，延长企业价值链，高效率低成本实现制造企业全生命周期管理的数字孪生是必然的选择方向。