基于数字孪生虚拟车间的成本管理研究

■/ 臧玉华 刘 宏 （通讯作者） 熊思佳 陈静怡 吕哲琦 尹世豪

一、引言

后疫情时代，企业面临着来自政策变动与市场起伏的多重考验，为在复杂、多变的外部环境中获取利润，实现可持续发展，企业亟需提升成本管理水平。工信部在《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》中提出，围绕机械、汽车、航空、航天、船舶、兵器、电子、电力等重点装备领域，建设数字化车间和智能工厂，构建面向装备全生命周期的数字孪生系统。基于数字孪生技术的数字化车间，是根据对物理实体的多要素、多尺度、多粒度数据的实时感知，全流程、全方位、全要素的还原物理车间状态，根据获取实时、动态、细小颗粒的数据，通过优化、仿真模拟实现对生产状况的推演和预测。数字化车间的海量数据和优化仿真模型，为提升生产成本管理水平打开了全新的视角，将极大提升成本计算的精准度与实时性以及成本管理的预判性和可控性。

基于此，文章引入数字孪生车间概念，构建了数字孪生技术应用于物理车间的全景映射，以车间的产品质量检测、生产效率监测及设备健康检测三种场景为例，设计了对应的成本管理模式，并分析成本管理提升效果。文章研究成果为提升成本管理提供了新的视角与技术支持。

二、文献综述

数字孪生的概念最早源于生产工程，于2003年由Grieves 教授在探讨产品全生命周期管理时提出。数字孪生技术是一种对物理世界的镜像反映，通过识别、汇总物理世界的海量数据对物理实体进行精准描述，并最终将复杂的信息可视化。数字孪生贯穿于孪生对象的全生命周期，并持续进行全要素模拟仿真，全方位提取孪生对象的信息，从而为服务对象提供高效、智能的服务方案。在探究数字孪生概念方面，任友群（2018）提出“数字孪生”本质上是通过数字化进行模拟仿真建模，通过持续集成多层面、多要素的海量物理空间数据，实时映射出实体对象过去和现在的状态。阐述了数字孪生技术能够准确、客观地呈现系统运行状态，其对比物联网系统处理问题更具优越性，特别适用于应对复杂系统问题或流程建模。

数字孪生的技术基础包括物联网、人工智能、大数据等。目前，数字孪生技术已经在多个领域广泛应用。肖静华等（2014）通过数字孪生系统将企业战略决策分析研究进行了深入推进，利用数字孪生技术为企业战略场景建模构建了兼具支撑管理层决策、校正实践偏差、控制实施风险的大数据智能平台。秦晓珠等（2018）在大数据基础上将数字孪生技术应用于物质文化遗产保护和传承，利用数字孪生特性构建了物质文化遗产数字孪生体，通过模拟仿真其可能遭受破坏的情景等做出相应对策与保护措施，提升了虚拟空间和现实世界之间物质文化遗产的共融性，同时拓宽了遗产保护与开发的可能性。孔繁超（2020）提出将数字孪生技术用于优化配置图书馆资源、实现图书馆能耗精细管理、建立创客中心、构建用户画像等场景，实现对图书馆的全面重构，探讨了数字孪生技术的应用对于智慧图书馆的发展价值与前景。严兴煜等（2021）通过数字孪生技术对物理电厂进行虚拟建模仿真，实现对虚拟电厂的决策支撑和优化管理，深入阐述了数字孪生虚拟电厂系统的架构和规划。

在云大移物智背景下，这些技术在成本管理方面的应用受到了更广泛的关注。在大数据和成本管理相结合方面，樊燕萍和蔚利芝（2016）探寻了大数据环境下作业成本管理的新思路，探索了如何通过作业成本管理对企业成本进行可靠分析、精准核算和全面控制。提出大数据打破了原有作业成本管理的局限性，优化了企业作业成本管理流程，利于企业进行成本管理改革，给企业的创新管理创造了新的机遇。在大数据如何影响企业成本控制方面，张咏梅和穆文娟（2014）从设计、采购、仓储、生产、销售、运输等环节详细阐述了企业如何实现对成本的可靠控制，表明大数据时代能够通过获取准确、可靠、全面的数据信息，将企业的成本控制成效量化，从而提升企业竞争优势，在大数据时代下企业有效利用好数据信息对于企业经营绩效具有重要意义。在物联网对企业成本的影响方面，谭建华和王雄元（2021）从费用粘性切入，分析了物联网技术的广泛应用为企业带来的经济后果，探究了物联网技术如何对不同产权的企业产生影响，并阐述了其影响企业成本结构的路径，物联网技术的应用促进了企业向智能化生产转型，进而使企业成本行为发生系统性改变，为研究物联网技术应用影响企业行为提供参考与启示。

综上所述，学者围绕数字孪生技术在智能制造、孪生图书馆、智慧电厂等领域的应用做了大量研究，成本管理方面文献主要是基于大数据和物联网等不同平台进行的研究，鲜见将数字孪生技术与成本管理结合的研究。基于成本管理新诉求，将数字孪生技术应用于成本管理是可行且必要的，对于企业成本控制具有重要意义，因此本文将对此进行深入探究。

三、成本管理的新诉求

成本管理是企业在日益激烈的市场竞争环境中获得优势地位的关键。科学的成本管理能够帮助企业降低成本，挖掘潜力，科学决策，从而提升企业效益，实现经营管理目标。随着时代的发展，企业内部成本结构不断发生变化，成本核算日益复杂化。高新技术的飞速发展、全球竞争的加剧和产业结构的变化赋予了成本管理全新的含义，也对企业成本管理提出了更高要求。

（一）实时性要求

管理者做决策的正确性与生产信息的及时性紧密相关。传统管理会计采取以月为周期的成本核算方式，而车间材料等实际成本每日都在发生变化，这种成本管理的滞后性为管理者的决策带来了很大的不便，很难保证资金投入的科学性与合理性，直接影响企业经济效益。车间人员无法获悉车间实时成本动态，事后仅凭经验和大量数据很难定位到生产过程中影响成本的具体因素，这为车间成本控制工作带来很大的阻碍。数字孪生技术的车间全镜像映射和数据实时交互反馈能够动态管理各个成本支出点，为成本核算与成本控制的实时性提供了可能。

（二）精准度要求

车间作业普遍工艺流程长，产品工序复杂，生产过程中各个生产工序出现问题都可能影响整个生产进程。在应对生产过程的不稳定因素，如产品质量异常、生产设备异常、生产材料短缺等可能引起成本变动的问题时，传统车间从发现问题、定位影响成本因素到提出解决方案耗时久、效率低。成本管理若缺少细节规划，无法精准定位与管控各个成本控制风险点，很容易导致成本浪费，致使企业失去低成本竞争优势。数字孪生技术对车间全流程全方位全要素进行管控，采集车间内从生产到各项活动的各个阶段的数据，帮助控制、调节与把握车间每个流程与细节，实现真正的精准管控，可靠运维，提高成本管理的准确性与针对性。

（三）颗粒度要求

企业想在激烈的市场竞争中获得成本优势必须将成本精准投放，将项目成本颗粒度划分的更细。传统车间下的单一成本管控方式不能在真正意义上反映产品成本的使用情况，管理者很难通过单一归类来了解产品真实的成本结构。真正有价值的成本管理需要将核算细化到更小更细的单元，要求车间必须结合实际情况，对成本进行产品维度、工序维度、客户订单维度等多个核算对象进行有效管理，从而能够计算出每台设备的损耗或闲置情况，直观地展现班组成本与订单批次成本等。数字孪生技术能够在孪生车间中实时获悉物理车间每道工序、每个班组、每个订单消耗的物资人力等，将车间真实成本细化到每个生产环节，使产品成本的使用情况更加清晰具象，满足车间成本管控的细颗粒度要求。

（四）多维度要求

企业成本核算仅仅核算产品成本的模式已经无法满足企业竞争力需求，仅关注财务角度可能使企业过分关注短期目标而牺牲长远利益。由于企业决策与经营需要多维度的成本管理支撑，企业管理者需要成本核算是多维度、多层面的。车间要素复杂，流程繁琐，企业还应从班组、工序、订单等角度去进行成本核算，比较哪个班组生产效率更高，哪些订单生产效益更高，对车间生产资源进行合理分配。从客户角度核算不同产品的价值，从员工角度核算产品给车间带来价值的高低，从业务流程角度判断一个订单执行所需周期。数字孪生车间能够在对物理车间的模型构建的基础上，优化物理车间数据，准确实时地呈现车间全过程全要素的信息并将海量数据分类集成用于成本管理的各个模块，从技术层面拓宽了企业成本管理的视角，满足成本管理多维度诉求。

四、数字孪生车间系统的构建

构建虚拟车间是实现成本管理实时性、精准性要求、颗粒度要求、多维度要求的前提。数字孪生车间是基于数字孪生技术的一种车间生产新模式，它通过对车间数据的采集与分析完成对物理车间的镜像映射。数字孪生车间主要包括物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据四部分。数字孪生车间可以整个物理车间全要素全流程模拟并真实呈现，刻画生命周期全业务、全要素、全流程孪生数据，以期实现对车间流程的全面优化与管控，实现生产智能化。

（一）基于数字孪生技术的车间体系

基于数字孪生技术的车间体系如图1所示，主要包括物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据及两两间数据的交互反馈。物理车间与虚拟车间持续进行实时交互，并将数据持续反馈给对方，形成一个闭环。在数字孪生车间运行过程中，物理车间能够将人员、物料、设备等车间多源异构感知数据集成并与虚拟车间数据和车间服务系统数据进行持续融合与交互，虚拟车间根据反馈数据仿真物理车间的运行状态并对其进行优化分析，实时监测并不断优化物理车间生产进程。同时，车间服务系统承载车间各个应用服务，协调运行车间生产，全面优化和管理车间资源。车间孪生数据融合了物理车间、虚拟车间和车间服务系统的海量数据，具有实时、闭环与保真性。依托于孪生数据，数字孪生车间融合物理模型与技术，探讨了从生产到车间各项活动的各个阶段的运行与优化，并对生产过程的各项数据进行采集、控制与调节。

图1 数字孪生车间体系构架

虚拟车间根据对物理实体的多要素、多尺度、多粒度数据的感知，实时更新车间状态，通过进行仿真、优化、决策等操作，构建对应的模型，全流程、全方位、全要素地还原物理车间实时状态，对生产状况进行推演和预测，并将结果反馈到物理实体，实现物理数据共通互融。同时，物理车间实时接收虚拟车间的反馈数据，严格按照虚拟车间优化的生产配置进行生产，在不断地仿真分析反馈进程中优化生产。系统对车间实行数字化管理并进行持续工艺优化，使生产过程不断完善，数据迭代交互形成完整的闭环，各个生产环节在不断优化中逐步达到最佳状态。

（二）基于虚拟车间的成本应用场景及成本管理模式设计

数字孪生技术的实时性、闭环性、保真性将物理车间全方位、多尺度地映射到虚拟世界，通过对物理车间的全方位映射形成虚实结合、高度可控的成本管理新形态，达到成本管理的新高度。数字孪生技术具体应用于全车间产品设计、制造、生产与设备维护等各个场景，成本管理系统集成孪生车间汇集的实时、闭环、保真的海量数据，以期达到成本计划合理化、成本核算精准化、成本控制全面化、成本分析具象化和成本决策科学化的成效。数字孪生车间全流程管控流程如图2所示。

图2 数字孪生车间全流程管控

数字孪生车间将更多车间工作人员从繁琐重复的工作中解放出来，车间数据的实时交互突破了车间管理结构的层级之间可能导致的信息屏障，车间成本数据的精准性提升管理人员的决策合理性与科学性。孪生车间的动态映射根据工艺模型模拟生产，直观地展现不同的工艺设计、生产方案对成本的影响，辅助进行成本预测，控制误差，提升成本核算可靠性。下面选取产品质量检测、生产动态监测、设备健康检测三个应用场景进行描述，场景架构如图3所示。

图3 数字孪生车间主要应用场景架构

1.产品质量检测

（1）场景介绍。数字孪生车间的产品质量检测模型主要包括基于物理车间与虚拟车间产品信息的实时交互与比对，通过物理信息与数据的交互融合实现产品质量信息采集与检测。基于数字孪生技术，凭借孪生车间的高仿真模型作为检视对象，实现对车间产品状态的全方位实时监控与信息采集，准确捕捉产品质量信息并及时处理。生产完成后进行全景式回溯，确定废品、次品出现的位置，确定原因，进一步优化物料配比，从而提升产品质量减少废品与次品的产生。

（2）成本管理成效。产品质量检测场景抓取系统中的产成品数据进行分析决策，保证产品质量合规。在生产环节中，车间系统抓取生产线中的各个流程产品信息，全流程对产品进行质量合规检测。若发现产品缺陷，立即定位缺陷产品位置，将其缺陷程度呈现在孪生车间中并自动归集废品与次品，将废品中的可修复废品回收处理，残料回收。系统精确定位避免误判，提高生产效率，同时自动化检测避免人工检索的繁杂过程，避免人为操作产生的风险，降低操作难度，减少质量检验人员，从而缩减人工费用。车间系统将废品、次品进行相应处理后记录其产生位置，将信息反馈至管理人员，若存在用料不足等情况及时优化物料分配，减少残次品率。通过降本与增效进行成本管理，精细成本核算过程。

2.生产动态监测

（1）场景介绍。数字孪生车间的运转过程中，对车间生产过程会进行全方位精准管控。虚拟车间能够准确实时地获取物理车间生产线运行时间、状态等海量数据。系统通过对车间产品物理数据的采集、比对，对生产线要素完全数字化镜像，通过传感器连接到物理实体，判断生产线的状态，并根据机器运行状态和生产进度持续交互生产实况数据，更新生产计划，提升车间生产系统整体的运作优化程度。

（2）成本管理成效。对生产动态的实时管控满足了车间成本核算实时性的新要求，同时能够辅助预判生产耗费的趋势和程度。车间在对生产状态的控制过程中，可进行全局化成本管控，确定每个生产环节的生产状态，获悉每个环节准确的成本支出点，便于企业进行成本核算。在对生产状态监测过程中，将数据传输至孪生系统，直观展现每个班组、每个订单的生产效率与成本支出，对成本管理进行细节规划，选择最高效、最节省成本的模式。在研发新产品时，直接在虚拟车间中运行便可得知其产量及成品状况，提前预判出错的可能，避免工艺浪费，节省直接材料费用。当出现加急订单时，生产人员可以应用孪生车间系统模拟生产计划，并根据系统仿真数据，找到最优的生产计划方案，运用最少的人力增加额完成加急订单，有效控制车间管理人员工资，同时最大程度上降低插单对成本计划以及成本管理带来的影响。系统根据物理车间不断反馈回来的信息对生产计划进行调整，预先安排人员加班时长，避免人力不必要浪费，减少人工费用。同时达到成本核算精准化，实时化，增加成本管理预判性和科学性。

3.生产设备健康检测

（1）场景介绍。生产设备健康检测系统包括设备状态监测、设备故障预测、设备维修等模块。数字孪生技术作为实现设备检控的有效手段，能够实行对运行环境的自主感应，多粒度多尺度仿真。借助数字孪生技术对生产设备运行状态进行仿真优化与镜像反映，将整个生产过程中设备状态进行动态反馈。系统基于数字孪生技术为车间设备的安装、调试、运行进行实时监控。

（2）成本管理成效。车间的生产设备健康检测系统能够保障车间设备高效、可靠、安全运行。系统实时获取车间设备运行状态，如设备是否处于闲置状态，设备是否温度过高，设备是否存在损毁情况、设备持续运行时间等。当检测到设备状态异常时，及时定位设备故障点并分析验证，省去人工检测环节，减少人工费用。当检测到设备持续运行时间超过平日负载时及时停机，全方位地进行设备的日常维护，提高设备性能，增加设备使用年限，节省机物料耗用量。除全过程实时检测外，系统定期远程对设备进行性能检测，捕捉设备退化情况并进行合理维修，避免出现可以维修的设备提前报废的情况，减少修理费用。

综上，以产品质量检测、生产动态监测、设备健康检测三个主要场景为例，分别展示了数字孪生车间的运作机制及其在成本管理方面的成效。如图4 所示，数字车间生产监测系统使车间异构要素之间实现互联互通。系统集成物理车间和虚拟车间的人员、物料、设备等实时状态数据信息，在物理车间和虚拟车间之间形成一个闭环，不断优化仿真数据，并同时确保数据的实时性与真实性。成本管理系统从中提取到客观、准确的数据信息，用于确定生产数据、确定生产耗费等成本核算过程。系统通过获取实时的成本数据和明晰各个成本耗费点来确保成本核算的精准性与客观性，从直接材料、直接人工和制造费用三个角度全面削减生产费用，实现材料耗费更少，人力支出更少，设备损坏更小，以期达到精细多维的成本控制目标。

图4 基于数字孪生的车间成本管理流程

五、总结与建议

本文在现有研究基础上，将数字孪生车间与成本管理结合起来，通过数字孪生技术融合物理车间与孪生车间生产进程，优化车间生产，寻求成本管理的数字孪生技术应用新思路，为企业的车间成本管理寻找新突破。基于数字孪生的数字化生产车间成本管理对于企业具有关键意义。数字孪生车间的应用能够帮助企业有效控制生产成本，提高企业经营绩效及竞争优势。

基于以上研究，提出如下建议：

1.推进数字孪生车间及配套建设，推动企业数字化转型。数字孪生车间可以为企业的生产与成本管理提供依据，通过对车间孪生数据的分析和处理，企业应配合数字孪生系统的应用对生产过程进行全过程优化与改进，打破旧的车间成本管理模式，将精细化生产成本管理运用到具体生产目标中，构建最佳的成本管理模式。

2.着力探索如何进一步促进多元信息技术与成本管理有效互融。数字孪生技术车间的建设与物联网技术、大数据、云计算、深度学习等技术密不可分，企业应积极升级优化，着力探索如何将这些信息技术与数字孪生深度融合并应用于企业成本控制与管理，适应高新技术下新的商业模式与组织结构，将数字孪生等多元信息技术融入企业生产实践。

3.树立全员精细成本管理思想，对生产成本进行全过程控制。产品成本管控是企业获得竞争力的关键，贯穿企业生产始终，企业的成本管理成效与每个员工、每个生产流程休戚相关。除车间生产环节外，采购、物流等环节也是至关重要的。企业应把降低成本的总体目标贯穿于生产全过程。