基于数字孪生技术的制造业生产线智能化建设研究

摘要：数字孪生技术是通过创建一个虚拟的数字副本来模拟实际物理实体的技术，使制造业通过精确仿真预测和优化生产过程。智能化制造生产线集成了自动化技术、数据分析和机器学习等多种技术，旨在提升生产效率、优化产品质量，并增强生产线的柔性和响应能力。本文探讨了数字孪生技术在智能化制造生产线建设中的应用，详细分析了其在生产线建模、实时数据采集与分析、虚拟与物理系统的互动，以及动态优化与反馈机制实现方面的具体作用，并通过技术应用测试验证了这些技术整合的有效性，展示了数字孪生技术在推动制造业生产线智能化进程中的关键作用和潜在价值。

关键词：数字孪生技术；制造业；生产线智能化

引言

在全球化竞争加剧和消费者需求日益多样化的背景下，制造业生产线的智能化建设成为推动产业升级和实现高效生产的关键。数字孪生技术是一种高度集成物理实体、传感数据与虚拟模型的技术，提供了一个创新的视角来重新定义传统生产方式，通过精确模拟实际生产过程，实现生产过程的可视化、可预测性和可控性。这种技术能够通过实时数据的收集与分析，提升生产效率，优化产品质量，同时增强生产线的灵活性和市场响应速度，为制造业企业提供了一种持续创新和改进的工具。

1. 数字孪生技术概述

数字孪生技术是制造业生产线智能化建设中的核心技术，通过创建一个虚拟的与物理实体相对应的数字副本，制造企业能够在不同的生产阶段对设备和过程进行实时监控、分析和优化。这种技术结合了物联网、大数据分析、机器学习、高级仿真技术，为传统生产流程带来了革命性的改进。数字孪生的实现依赖于全面的数据采集系统，该系统能够从各类传感器和操作系统中捕捉详尽的实时数据，这些数据反馈至虚拟模型，进而动态模拟实际生产环境中的各种操作场景与潜在问题，从而提供决策支持，优化生产策略。在智能化生产线中，数字孪生不仅限于单一设备或组件，而且能够扩展至整条生产线乃至整个生产网络，实现从微观到宏观的全方位虚拟映射和监控[1]。

2. 制造业生产线智能化的关键需求

2.1 生产效率提升需求

提升生产效率是制造业生产线智能化转型中的核心需求，这一需求推动了包括数字孪生技术在内的多种智能技术的应用与发展。在竞争日益激烈的市场环境中，制造企业迫切需要通过优化生产流程、提高资源利用效率来降低成本和增加产量。数字孪生技术通过创建生产系统的高精度虚拟模型，使得企业能够在不中断现有生产的情况下模拟和优化生产流程。模型可以进行故障模拟、流程重组和效率分析，从而在实际生产前预测并解决潜在的问题[2]。此技术的实施，使生产线的每个环节都能实时监控与调整，生产参数的最优化可以基于实时数据动态调整，确保生产过程中资源分配的最大化效率和最小化浪费。例如，通过分析收集到的生产数据，数字孪生可以帮助确定生产过程中的瓶颈环节，通过调整生产线的运行参数或重新设计工艺流程来消除这些瓶颈，从而提高整体生产效率[3]。

2.2 产品质量控制与优化

在制造业生产线智能化建设中，产品质量控制与优化是企业持续提升市场竞争力的关键环节，数字孪生技术的应用为这一需求提供了创新的解决策略。通过构建生产过程的虚拟副本，不仅能实现对整个生产过程的监控和分析，还能够预测和诊断潜在的质量问题，实现生产过程中质量控制的自动化和智能化[4-5]。这种技术通过实时收集生产数据，利用先进的数据分析和机器学习算法对产品质量进行连续监测，及时发现生产偏差和缺陷原因，从而使企业能在问题扩散前快速调整和优化生产参数。此外，数字孪生技术还能够模拟不同的生产条件和工艺变量对产品质量的影响，帮助决策者评估不同生产方案的质量表现，优化工艺设计和原材料使用，从而提升产品一致性和生产可靠性。

2.3 生产线柔性与响应能力

在制造业生产线智能化建设中，提升生产线的柔性与响应能力是关键需求之一，这使企业能够更快速地适应市场变化，有效地满足客户个性化需求[6]。数字孪生技术的引入为实现这一目标提供了强有力的技术支撑，其通过构建虚拟的生产线模型，使企业在不影响实际生产的前提下，模拟并测试不同生产方案的可行性与效率，从而快速调整生产策略以应对订单的变化或材料供应的不确定性[7]。通过这种方式，数字孪生不仅提升了生产线的调整速度，还增强了企业处理突发事件的能力，如处理机器故障、原材料质量问题或紧急订单需求。

3. 基于数字孪生的制造业生产线智能化建设

3.1 数字孪生在生产线建模中的应用

数字孪生技术在制造业生产线智能化建设中的一个关键应用是在生产线建模方面，这一技术能够精确地复制物理生产线的操作和行为，从而提供一个无风险的测试和优化平台。通过利用物理实体的详尽数据创建相应的虚拟模型，数字孪生技术能够模拟生产过程中的各种情景，从而预测设备行为、优化生产流程并预防潜在的故障点[8-9]。这一技术的核心在于能够提供实时反馈和更新，这是通过持续收集生产线的运行数据并将其反馈到虚拟模型中来实现的，确保模型始终保持最新状态并精确地反映生产线的实际情况。此外，数字孪生在生产线建模中的应用还包括利用先进的数据分析和机器学习技术来深入分析数据，识别效率低下的原因以及潜在的改进措施，这种深度的数据驱动分析使得生产线不仅能在现有的生产效率和质量控制基础上得到优化，还能使企业在设计阶段预见到未来的挑战和需求。

3.2 实时数据采集与分析

在制造业生产线智能化建设中，实时数据采集与分析是数字孪生技术的核心组成部分，关键在于通过高效的数据流来驱动生产线的决策支持系统。本研究采用基于时间序列预测的算法模型，以ARIMA模型（auto-regressive moving average model，差分整合移动平均自回归模型）为例，解析其在制造业生产线中的应用。ARIMA模型在处理非季节性数据时的表现尤为出色，能有效地预测和分析时间序列数据的未来值，这对于实时监控制造过程和预测生产趋势至关重要。

定义模型的三个主要参数：p（自回归项的阶数），d（差分次数），q（滑动平均项的阶数）。ARIMA模型可以表示为

ARIMA （p， d， q）（1）

其中，模型对原始数据yt进行差分处理，以达到数据的平稳性，差分表达式为

（2）

继续对上式进行d次差分，直到数据达到平稳状态。在平稳数据基础上，ARIMA模型的公式可以展开为

（3）

其中，是差分后的平稳序列，是模型的自回归系数，是移动平均系数，Wt是误差项，c是常数项。

3.3 虚拟仿真与物理系统的互动

在制造业生产线智能化建设中，虚拟仿真与物理系统的互动是数字孪生技术中的一项核心应用，其主要功能是通过实时数据来实现虚拟模型与实际生产环境之间的无缝对接。这一互动过程主要依赖于模型预测控制（model predictive control，MPC）算法，该算法通过优化计算来预测未来的系统行为，并据此调整控制输入以优化性能[10]。MPC算法的基本数学表达是通过一个优化问题来定义的，其目标是最小化未来预测范围内的预期成本，即

（4）

其中，xk是在时间步k的预测状态，xref是状态的参考或目标值，uk是控制输入，uref是控制输入的参考值，Q和R是权重矩阵，用于调整状态偏差和控制偏差的相对重要性。此优化问题受到系统动态约束的限制，通常表示为

xk+1=Axk+Buk（5）

这里，A和B分别是系统的状态转移和控制输入矩阵。在实际应用中，MPC算法利用从生产线传感器收集的实时数据更新状态xk，并实时解决上述优化问题，计算得出最优的控制策略uk。

3.4 动态优化与反馈机制的实现

在制造业生产线智能化的实施过程中，基于数字孪生技术的动态优化与反馈机制的实现是提升生产效率和确保产品质量的关键环节。通过利用数字孪生模型，制造企业能够实现对生产线的实时监控和分析，这些模型能够精确地反映物理生产线的每一个细节，并且能够预测未来的运行状态。这种技术允许企业在生产过程中对生产线进行动态调整，优化生产参数以应对实际生产中的各种变化和潜在问题，如设备故障、原材料变化或订单需求变动。数字孪生的核心功能之一是能够通过数据分析提供决策支持，通过分析历史和实时数据，识别出生产过程中的优化点，然后自动调整生产策略以优化整个生产流程。此外，反馈机制在此过程中起到至关重要的作用，其确保所有调整和优化措施都基于精确可靠的数据反馈进行，实时反馈系统能够快速识别任何偏离预定生产参数的情况，并通过自动调整来校正这些偏差，从而维护生产过程中的稳定性和连续性。

4. 技术应用测试

在本次实验设计中，使用的数据集是通过高度控制的实验室环境，使用实际生产线的模拟设置来生成的。该数据集主要用于系统的测试，以验证和评估数字孪生模型在预测和优化制造过程中的有效性。在这个案例中，所有的数据都被用于测试，没有数据明确分配用于训练模型，这是因为研究的核心在于评估已经开发好的数字孪生模型的性能，而非开发或训练新的预测模型。数据集包含了5个不同时间点的数据，每个时间点的数据均包括温度、压力、速度、加工时间、响应时间、准确性、稳定性和资源消耗等测量值。测试环节没有明确地将数据分组，而是选择了连续的时间序列数据，对同一套模拟生产线进行了多次测试。测试指标包括响应时间、准确性、稳定性和资源消耗。具体来说，响应时间指的是从系统接收到输入再到作出响应所需的时间，这是评估系统效率的关键指标；准确性衡量系统输出与预定目标之间的偏差，反映系统执行任务的精确程度；稳定性评价系统在连续运行中性能的波动程度，这对于生产线的可靠运行至关重要；资源消耗则关注系统运行所需的能源和其他资源，这影响生产成本和环境影响。测试数据如表1所示。

从结果可以看出，系统的响应时间保持在较低的范围内，显示出优异的处理速度；准确性和稳定性的百分比接近100%，表明系统能够以极高的准确度和稳定性运行；资源消耗的轻微波动也在可接受范围内，表明系统在效率和成本控制方面表现良好。这些结果表明，数字孪生技术在模拟和优化制造业生产线中展现出高度的可靠性和有效性，验证了其在智能化生产系统中的应用前景。这些测试成果为进一步的技术改进和实际应用提供了坚实的基础。

结语

数字孪生技术的引入标志着制造业向智能化、网络化和数字化转型的重要一步。通过创建与物理生产线相对应的虚拟副本，实现生产过程的优化和创新，不仅极大地提高了生产效率和产品质量，还提升了生产线的柔性和市场适应性，对于提高企业核心竞争力和实现可持续发展具有深远的意义。此外，随着技术的不断进步和应用的深入，数字孪生技术在制造业生产线智能化建设中的角色将愈加重要，成为推动制造业现代化和未来发展的关键驱动力。

参考文献：

[1]沈以赴，胡涨泉，周益民，等.基于数字孪生的热处理智能化技术研究进展[J].南京航空航天大学学报，2024，56（3）：375-386.

[2]陈昭明，邹劲松.智能制造领域的数字孪生技术研究可视化知识图谱分析[J].机械科学与技术，2023，42（8）：1249-1260.

[3]金飞翔，王康文，吕刚，等.基于数字孪生技术的智能生产线应用探索[J].现代制造工程，2023（2）：18-26.

[4]周亮，赵越.基于数字孪生技术的三维智能化系统设计[J].自动化与仪器仪表，2024（2）：163-166.

[5]宋浩鸿.简析数字孪生在智能制造中的应用[J].计算机与自主智能研究进展，2023，1（1）：13-15.

[6]鞠孝书，杨海峰，李闯.智能化集控技术与工业硅生产线的契合点[J].铁合金，2023，54（5）：31-34.

[7]王可.立磨生产线的智能化发展与改造手段展望[J].水泥，2023（10）：60-61.

[8]张胜宝，师玉英，王恩双，等.智能化表面处理自动化生产线系统设计[J].电镀与涂饰，2023，42（17）：29-34.

[9]王佳，刘慧军，王亚飞，等.乳制品生产线原辅料智能化称量系统的校准[J].中国品牌与防伪，2023（9）：52-55.

[10]刘欢，嵇正波，陈兴洲.基于智能化生产线的轴承搬运机械手的设计[J].现代工业经济和信息化，2023，13（8）：100-102.

作者简介：潘思羽，本科，Pansiyu018@163.com，研究方向：制造业转型升级。

基金项目：黑龙江省哲学社会科学研究规划项目——数字经济下黑龙江省先进制造业服务化转型升级路径与保障策略研究（编号：22JYC331）。