工业数字孪生与企业应用实践

《工业数字孪生与企业应用实践》以智能制造的各个阶段为视角，详尽阐述了工业数字孪生技术在产业智能化升级中的应用。通过提高生产、制造、装配、设计、规划和物料等方面的管理效率，以及降低试错成本，为智能制造带来显著的效益提升。本书共6章。第1章梳理数字孪生的发展历程，了解数字孪生的过去、现在和将来。第2章详细介绍工业数字孪生底层技术体系及关键技术。第3章拆解工业互联网支持下的数字孪生车间构建。第4章总结工业数字孪生在智能制造中的具体应用，如何基于数字孪生搭建新时代的智慧工厂。第5章介绍部分一线制造企业工业数字孪生的应用实例。第6章展望工业数字孪生在未来的应用。

《工业数字孪生与企业应用实践》适合数字孪生从业者、开发研究人员和对数字孪生有兴趣的技术团队人员阅读，赋能产业智能化升级。

陈岩光，毕业于北京大学计算机系，现任天津卓朗科技副总裁，天津市科学技术协会委员，天津市计算机学会理事，对云计算、大数据、人工智能、数字孪生等领域有深入研究，目前主要负责卓朗科技工业软件、数字孪生产品线。

于连林，天津卓朗科技发展有限公司天工事业部副总经理，在工业软件和数字孪生领域从业多年，对相关技术有深入研究。

全球领先的制造企业正在将对于数字孪生的理解，与自身业务融合形成工业4.0时代下的解决方案，工业数字孪生是多类数字化技术的集成融合和创新应用，随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术不断发展，5G技术的应用以及AIGC的迅猛发展，使数字孪生应用范围拓展提供保障。

本书通过对工业数字孪生相关技术进行全面拆解与梳理，结合行业数据要素，总结了工业数字孪生在智能制造中的具体应用模型以及经验。

书中说细介绍了工业数孪生在数字车间、智慧工厂应用中的解决方案，并给出了电子电器智能制工厂、乳制品生产工厂、高速动车监管、智慧风电数字化运营、汽车智能制造、煤炭液化生产企业智能调试中心项目的落地实践，对于从业者有较大借鉴意义。

国家发展和改革委员会重磅发布了《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》（以下简称《方案》），其中“数字孪生”技术在方案中被多次提及，和云计算、人工智能、5G、物联网等前沿技术一样，受关注程度上升到国家高度。数字孪生技术最先应用于工业制造的领域中。目前，全球领先的制造企业正在将对数字孪生的理解与自身业务融合，形成工业4.0时代下的解决方案。

工业数字孪生是多类数字化技术的集成融合和创新应用，基于建模工具在数字空间构建出精准物理对象模型，再利用实时IoT（Internet of Things，物联网）数据驱动模型运转，进而通过数据与模型集成融合构建起综合决策能力，推动全业务流程闭环优化。

随着云计算、大数据、人工智能、5G技术以及AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的迅猛发展，数字孪生应用范围的拓展得到了保障。在制造业企业应用中，通过物联网及边缘计算上传相关数据后，使用工业数字孪生技术可以完成生产、能耗、设备、设计、制造管理等工作，进而实现提质、降本、创收、增效四大价值。

市场规模上，根据中国信通院数据显示：2021年，全球数字孪生市场规模达到49亿美元，预计全球数字孪生市场将以58%的复合增长率增长，到2026年将达到482亿美元。另据艾瑞咨询数据显示：2022年中国数字孪生市场规模为104亿元，预计2025年国内市场规模将达375亿元，2022－2025年CAGR（Compound Annual Growth Rate，复合年均增长率）为54.3%。可见，从高端制造到传统工业，工业数字孪生沸点将至。

但工业数字孪生应用目前仅处于初级阶段，四类关键场景有望成为重点应用方向，即存量工厂三维可视化改造“应用普及”、全场景虚拟制造诊断“能力提升”、实时仿真/智能仿真“单点突破”、大国重器系统工程“科技攻坚”。

工业数字孪生在制造行业的应用仅有技术支持还不够，制造业企业所处的业务场景和对应需求并不一样，行业技能诀窍是实现工业数字孪生落地的关键，要结合行业数据要素，不断打磨模型，才能建立精准智能的业务模型。

本书对工业数字孪生相关技术进行了全面拆解与梳理，并结合行业数据要素，总结了工业数字孪生在智能制造中的具体应用模型以及经验，希望能对数字孪生的落地实践有指导意义。其中，对工业数字孪生底层技术体系的拆解，如数字线程、模型修正、模型融合等技术对于智能制造领域的数字孪生项目也有很强的建设性作用，既有战略思考高度和理论研究深度，又有行业覆盖广度，非常值得大家深入学习研究。本书适合数字孪生从业者、研究开发人员和对数字孪生有兴趣的技术团队人员阅读，赋能产业智能化升级。

本书第1章将从数字孪生的诞生开始梳理，了解数字孪生的过去、现在和将来。第2章详细介绍工业数字孪生底层技术体系及关键技术。第3章拆解工业互联网支持下的数字孪生车间构建。第4章总结工业数字孪生在智能制造中的具体应用，如何基于数字孪生搭建新时代的智慧工厂。第5章介绍部分一线制造企业工业数字孪生的应用实例。第6章展望工业数字孪生在未来的应用。

本书主要由陈岩光、于连林、王志强、刘林、李丽、郭鑫浩、梁帅、马步登、冯鑫编写，主要的配图由祁靖轩、王洗尘、于健、裴旭冉完成，部分图片素材来源网络。在笔者写作过程中，苏涛、王丽、周磊提供了很多帮助，同时也参考了很多前辈的文献资料，这些文献资料的大部分都在参考文献中声明，但是难免会有遗漏，还请各位前辈多多理解，在此表示感谢。最后，非常感谢清华大学出版社王金柱编辑的辛苦付出。

编 者

2023年11月30日

第1章 工业数字孪生的发展 1

1.1 数字孪生的概念 2

1.2 数字孪生的特征 10

1.3 面向智能制造的工业数字孪生 13

1.4 工业数字孪生的发展阶段 16

1.5 工业数字孪生的功能架构 17

1.6 发展工业数字孪生的意义 17

1.7 工业数字孪生应用行业分析 19

1.7.1 流程行业分析 20

1.7.2 多品种小批量离散行业分析 21

1.7.3 少品种大批量离散行业分析 21

1.8 工业数字孪生产业布局动向 22

1.8.1 产业布局 23

1.8.2 企业合作分析 25

1.8.3 巨头发展布局分析 27

1.9 国内外工业数字孪生发展情况 31

1.9.1 政策层面 32

1.9.2 行业应用层面 33

1.9.3 市场层面 33

1.9.4 企业主体层面 34

1.9.5 标准化层面 34

1.10 本章小结 35

1.11 参考资料 36

第2章 工业数字孪生技术体系及

关键技术 37

2.1 技术体系架构 39

2.1.1 概念 39

2.1.2 工业数字孪生技术体系 42

2.1.3 小结 46

2.2 数字支撑技术 48

2.2.1 概念 48

2.2.2 技术体系 49

2.2.3 小结 51

2.3 数字线程技术 52

2.3.1 概念 53

2.3.2 技术体系 55

2.3.3 小结 57

2.4 数字孪生体技术 58

2.4.1 概念 58

2.4.2 技术体系 60

2.4.3 小结 66

2.5 人机交互技术 67

2.5.1 概念 68

2.5.2 技术体系 73

2.5.3 小结 78

2.6 参考资料 79

第3章 工业互联网支持下的数字孪生车间构建 81

3.1 数字孪生车间管理的相关理论 81

3.1.1 车间管理的发展及需求分析 81

3.1.2 数字孪生车间的概念及应用 83

3.1.3 虚拟车间、数字车间与数字

孪生车间的比较 85

3.2 数字孪生车间构建的总体设计 86

3.2.1 工业互联网技术对数字

孪生车间构建的支持 86

3.2.2 数字孪生车间的总体架构 87

3.2.3 数字孪生车间运行模式 90

3.3 数字孪生车间构建的实施策略 92

3.3.1 统筹规划，服务战略 92

3.3.2 聚焦痛点，扎实推进 93

3.3.3 以人为本，管理取胜 93

3.3.4 效益驱动，落地为王 94

3.4 数字孪生车间构建的实现方案 94

3.4.1 数字孪生车间设备的集成及互联互通 95

3.4.2 基于数字孪生的数字化车间建模 96

3.4.3 面向数字孪生的数据采集系统 106

3.4.4 数字孪生车间管理系统 115

3.5 数字孪生车间的构建效果评估及分析 127

3.5.1 设备互联互通，实时数据汇聚 128

3.5.2 生产协同管理，问题智能预警 128

3.5.3 持续迭代优化，支持精准决策 128

3.6 本章小结 129

3.7 参考资料 129

第4章 构建基于数字孪生的智慧工厂 131

4.1 制造业工厂的发展现状浅析 131

4.1.1 制造业工厂的定义 132

4.1.2 制造业工厂的发展历程 132

4.1.3 制造业工厂目前所面临的问题 133

4.2 数字孪生智慧工厂的设计思路 134

4.2.1 智慧工厂的发展 135

4.2.2 数字孪生智慧工厂的建设目标 136

4.2.3 数字孪生智慧工厂的总体规划 138

4.2.4 智慧工厂实现数字孪生的技术路线 141

4.2.5 构建数字孪生智慧工厂的意义 145

4.3 数字孪生在智慧工厂中的应用场景 147

4.3.1 基于数字孪生的生产工艺设计系统 147

4.3.2 基于数字孪生的生产过程监控系统 152

4.3.3 基于数字孪生的物流仓储系统 158

4.3.4 基于数字孪生的设备管理系统 164

4.3.5 基于数字孪生的能耗监控及优化系统 168

4.3.6 基于数字孪生的生产安全应急管理系统 173

4.4 本章小结 181

4.5 参考资料 181

第5章 应用实例 184

5.1 案例一 数字孪生打造电子电器智能制造工厂 184

5.1.1 行业背景 184

5.1.2 项目说明 184

5.1.3 行业特点 185

5.1.4 项目需求 186

5.1.5 设计思路 188

5.1.6 功能展示 190

5.1.7 应用成效 195

5.1.8 实施过程 195

5.2 案例二 数字孪生构建乳制品生产

工厂可视化能源监测体系 196

5.2.1 行业现状 196

5.2.2 行业背景 197

5.2.3 国家规定 198

5.2.4 项目说明 198

5.2.5 项目需求 199

5.2.6 功能设计 200

5.2.7 应用成效 212

5.2.8 实施过程 213

5.3 案例三 数字孪生监管高速动车运行状态助力智能生产 214

5.3.1 行业背景 214

5.3.2 技术特点 215

5.3.3 行业需求 216

5.3.4 功能展示 217

5.3.5 应用成效 221

5.3.6 实施过程 221

5.4 案例四 数字孪生助力智慧风电数字化运营监管 222

5.4.1 项目说明 223

5.4.2 行业背景 223

5.4.3 行业现状 224

5.4.4 数字孪生应用优势 225

5.4.5 项目需求 225

5.4.6 项目规划 226

5.4.7 功能设计 228

5.4.8 实施过程 235

5.5 案例五 数字孪生赋能企业实现

汽车智能制造 237

5.5.1 行业背景 237

5.5.2 项目说明 239

5.5.3 行业特点 240

5.5.4 数字孪生应用优势 240

5.5.5 项目需求 242

5.5.6 项目规划 244

5.5.7 功能设计 245

5.5.8 应用成效 248

5.5.9 实施过程 249

5.6 案例六 数字孪生助力打造煤炭液化生产企业智能调度中心 250

5.6.1 行业介绍 250

5.6.2 行业背景 251

5.6.3 项目说明 253

5.6.4 技术优势 253

5.6.5 项目需求 254

5.6.6 项目规划 256

5.6.7 功能设计 257

5.6.8 应用成效 263

5.6.9 实施过程 264

5.7 参考资料 265