数字孪生技术如何助力制造业复工复产？

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疫情期间，在全国众多企业面临劳动力短缺等经营困境，难以稳步实现复工复产的情况下，数字孪生技术能做些什么？

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文 | 赛迪智库 张朝 徐靖 王刚

2019年12月，新冠肺炎疫情爆发于湖北武汉，并蔓延至全国，迅速发展成为我国实体经济的“黑天鹅”，短期内对我国经济造成了不可以避免的影响。为熨平此次经济波动，各政府部门纷纷出台相关政策，在打好疫情防控阻击战的同时，为企业复工复产保驾护航。

在新冠肺炎疫情防控关键时期，全国众多企业面临劳动力短缺等经营困境，难以稳步实现复工复产。数字孪生作为实现物理空间和赛博空间交互映射的一项通用赋能技术，将在推动制造企业复工复产进程中发挥积极作用。

数字孪生助力制造企业有序复工复产

疫情防控期间，诸多制造企业因受原材料不足、用工短缺等问题的困扰，难以迅速复工复产，而采用数字孪生技术可以在研发设计、生产制造、经营管理等方面重组原有业务流程，优化企业资源配置，提高企业经营效率。

（一）提升产品全生命周期管理水平

一是实现研发协同，联合研发、生产和采销等部门在赛博空间构建产品数字孪生体，多物理场、多维度模拟展示产品在物理空间中的状态变化，完成产品外观、结构、装配等设计，避免线下聚集办公，缩短产品上市周期。

二是实现工艺优化，将产品生产过程中涉及到的机器设备、工作环境、工艺原理等要素映射到赛博空间进行仿真测试，并在线上完成工艺优化，形成生产工艺可行性报告，降低产品工艺迭代成本。

三是实现产能调配，通过在赛博空间中模拟工厂布局、物料流动、机器产能等，结合产品需求，确定合理工厂布局、物流策略和生产计划，降低接触传染风险，提高对市场的适应能力。

（二）提高企业生产智能化水平

一是提高机器设备智能化水平，实时采集机器设备的变形程度、刀具轨迹、温度等数据，并动态更新赛博空间中机器设备的相关数据，通过设立数据阈值评估设备状态，减少人为检查频次，实现设备预测性维护。

二是提高制造车间柔性化水平，整合企业的人员、机器、物料、环境等生产要素并构建独立的数字孪生体，分析产品生产所需设备、环境、时间等，在赛博空间搭建虚拟车间，实现产线布置、产能分配的线上调整，提高车间柔性化水平。

三是提高产品质量管理水平，根据以产品全生命周期数据为基础建立的数字孪生体模型，对有质量缺陷的产品进行溯源检查，排查产品材料、加工等环节的漏洞并补全，减少质检部门现场操作时间，强化产品质量保障体系。

（三）提高员工健康管理水平

一是动态监测员工生理特征，通过员工智能手环等可穿戴智能化设备，动态采集、监测员工的体温、血氧饱和度等生理指标数据，建立员工健康数字孪生体模型，及时发现员工健康问题，及时排查密切接触人群，减少交叉感染带来的危害。

二是准确记录员工行为轨迹，通过员工手机等设备，实时采取员工工作期间的位置信息，必要时征得员工同意，采集员工全天的位置信息，结合全国新冠肺炎确诊地图，实现员工分级分类管理，提高员工健康管理水平，并防止疫情扩散。

当前存在的问题

当前，我国数字孪生的应用范围正迅速扩展，但在应用推广过程，数字孪生存在的问题也在日渐凸显，主要集中在专用模型供给能力不足、数据支撑能力不足、安全问题突出等方面。

（一）专用数字孪生模型供给能力较差

从行业看，制造业是一个极其庞大的领域，涵盖了30个大类行业、191个中类行业、525个小类行业。由于涉及的行业、领域众多，不同行业及领域的企业的运转逻辑千差万别。

从环节看，在产品研发设计、生产制造、经营管理、运维维护等环节，关注的重点领域和解决的问题各不相同，需要构建专用的数字孪生模型。然而，我国制造企业，尤其是中小型企业，由于资金有限，难以投入大量的人力物力，对特定细分行业及环节的知识经验、工业机理、运转逻辑进行系统梳理，整合构建出独属于特定场景的专用数字孪生模型，专用数字孪生模型较为缺乏。

（二）数字孪生数据支撑能力不足

从数据采集来看，我国中小型制造企业的数字化水平普遍不高，生产设备没有完成数字化改造，导致实时生产运行数据采集困难。

从数据分析来看，数字孪生数据具有实时性高、数据量大、数据源异构性强等特点，传统的单纯依靠数据驱动的大数据分析模型难以满足数字孪生的需要，必须将基于物理实体第一性原理构建的机理模型与基于数据驱动的大数据分析模型融合统一，而我国目前对“数据+机理”的新型数据分析模型的重视不够，数据分析能力不足导致数字孪生的辅助决策作用大打折扣。

（三）数字孪生安全问题显现

从安全环境来看，数字孪生将物理世界和数字世界融合起来，打破了传统工业领域相对封闭、可信的环境。数字孪生拥有着工业生产运行的所有核心数据，数字孪生体极易被攻击和窃取。赛博世界的网络攻击可以直接到达物理世界的生产线，造成生产崩溃、污染物泄漏、爆炸性损伤等安全问题。

从安全技术来看，我国传统工业领域的安全能力不足，应对新型攻击的安全技术储备不够，缺乏行业认可的第三方机构进行工业安全产品和技术服务的审查评估，尚未形成国家级、有组织的安全事件监测、检测、准确预警、快速处置和有效追溯技术。

下一步工作建议

为进一步加快数字孪生在制造企业中的推广应用，助力制造企业有序复工复产，提高制造企业数字化、网络化、智能化水平，我国应做好以下三方面工作。

（一）分行业分领域编制数字孪生模型全景图谱

一是培育行业通用模型。支持产学研用各方汇聚数字孪生生态资源，重点围绕研发仿真、业务流程、工业原理、算法模型等重点领域，通过政府购买服务方式，建设多标签分类、智能化搜索的行业通用模型库。

二是培育企业专用模型。支持制造企业联合互联网企业、科研院所等建设数字孪生企业专用模型库，围绕企业产品全生命周期优化、产线全过程管控优化、业务和管理优化等重点领域，建设功能完备的企业专用模型库。

三是开展模型测试验证。统筹利用现有财政资金，支持产业联盟、企业与科研机构合作共建数字孪生模型测试验证平台，开展技术验证与测试评估，加速数字孪生模型的优化迭代和完善升级，加快数字孪生在制造企业各环节的普及推广。

（二）深入应用新一代信息技术提高数据流通效率

一是夯实数据基础能力。采取财政支持等手段，引导企业加快建设智能传感器、工业以太网等新一代基础设施，提高数据获取和流通的低时延、高可靠的保障水平，拉动企业全链条数字化改造，加强各业务环节数字化应用和数据的集成共享，夯实数字孪生应用的数据基础。

二是提高数据分析智能化水平。以疫情防控带来的业务流程线上化为契机，鼓励企业深化工业云、工业大数据、人工智能、5G等技术的综合应用，加快构建基于数字孪生的智能决策分析模型，强化对企业研发、生产、经营、管理等环节的指导意义。

三是开展创新应用试点。鼓励有基础、有需求、有动力的企业深度开展数字孪生应用，加快形成一批基于数字孪生优化企业资源配置的优秀解决方案和典型案例，带动和引领数字孪生在制造企业中的应用推广，全面提升制造企业各环节的数据流通效率。

（三）构建数字孪生综合安全保障体系

一是建设安全技术保障体系。依托工业互联网创新发展等国家重点专项，加强数字孪生核心安全技术攻关，补齐技术短板，强化安全技术手段建设，开展数字孪生安全技术研发、测试评估等工作。

二是建立安全监管检查机制。加快建立数字孪生安全管理制度和法律法规，明确各方主体的权责利，规范数字孪生安全检查工作，着力构建起企业负主体责任、政府监管的安全管理体系。

三是强化网络安全人才培育。创新安全人才培养机制，鼓励地方政府、行业组织、科研院所等加强合作，加强“新工科”人才培养，增设数字孪生网络安全等相关专业点，加快培育一批复合型领军人才和骨干人才。

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文 / 赛迪智库 张朝 徐靖 王刚

编辑/王改静