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3.1.2 数字孪生模型在制造中的作用
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1.预见设计质量和制造过程
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传统模式下，在产品设计完成后必须先制造出实体零部件，才能对设计方案的质量和可制造性进行评估，这不仅导致成本增加，并且也加长了产品研发周期，而通过建立数字孪生模型，任何零部件在被实际制造出来之前，都可以预测其成品质量，判断其是否存在设计缺陷，比如零部件之间的干扰、设计是否符合规范等。通过分析工具找到产生设计缺陷的原因，并直接在数字孪生模型中修改相应的设计，再重新进行质量预测，直到问题得以解决。
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在实际制造系统中，只有当全部流程都无差错时，生产才能得以顺利开展。通常在试用之前要将生产设备配置好，以实现流程验证，判断设备是否正常运转。然而，在这个时候才发现问题可能会引起生产延误，并且这时解决问题所需要的费用将远远高于流程早期。
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当前自动化技术应用广泛，最具颠覆性意义的是用机器人来替代工作人员的部分工作，投入机器人的企业必须评估机器人能否在生产过程中准确地执行人的工作，机器人的大小和工作范围是否会对周围的设备产生干涉，以及它会不会伤害到附近的操作员。机器人的投入成本较大，因此十分有必要在初期便对这些问题进行验证。
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较为高效的途径是建立与制造流程对应的数字孪生模型，其具备所有制造过程细节，并可在虚拟世界中对制造过程进行验证。当验证过程中出现问题时，只需要在模型中进行修正即可，比如机器人发生干涉时，可以通过调整工作台的高度、反转装配台、输送带的位置等来更改模型，然后再次进行仿真，确保机器人能正确达到任务目标。
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通过使用数字孪生模型，在设计阶段便能预测产品性能，并能根据预测结果加以改进、优化，而且在制造流程初期就能够了解详细信息，进而展开预见，确保全部细节均无差错，这有极大的意义，因为越早知道如何制造出色的产品，就能越快地向市场推出优质的产品，抢占先机。
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2.推进设计和制造高效协同
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随着现代产品功能复杂性的增加，其制造过程也逐渐复杂，对制造所涉及的所有过程均有必要进行完善的规划。一般情况下，过程规划是设计人员和制造人员基于不同的系统而独立开展工作。设计人员将产品创意传达给制造部门，再由他们去考虑应该如何合理地制造。这样容易导致产品的信息流失，使得制造人员很难看到实际状况，出错的概率增大。一旦设计发生变更，制造过程将会出现一定的滞后，数据无法及时更新。
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在数字孪生模型中，对需要制造的产品、制造的方式、资源以及地点等各个方面可以进行系统的规划，将各方面关联起来，实现设计人员和制造人员的协同。一旦发生设计变更，可以在数字孪生模型中方便地更新制造过程，包括更新面向制造的物料清单，创建新的工序，为工序分配新的操作人员，并在此基础上进一步将完成各项任务所需的时间以及所有不同的工序整合在一起，进行分析和规划，直到产生满意的制造过程方案。
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除了过程规划之外，生产布局也是复杂的制造系统中的重要工作。一般的生产布局图是用来设置生产设备和生产系统的二维原理图和纸质平面图，设计这些布局图通常需要大量的时间精力。由于现今竞争日益激烈，企业需要不断地向产品中加入更好的功能，并以更快的速度向市场推出更多的产品，这意味着制造系统需要持续扩展和更新，但静态的二维布局图缺乏智能关联性，修改起来又会耗费大量时间，制造人员难以获得有关生产环境的最新信息，因而难以制定明确的决策和及时采取行动。
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然而，借助数字孪生模型可以设计出包含所有细节信息的生产布局图，包括机械、自动化设备、工具、资源甚至是操作人员等各种详细信息，并将之与产品设计进行无缝关联。比如在一个新的产品制造方案中，所引入的机器人干涉了一条传送带，布局工程师需要对传送带进行调整并发出变更申请，当发生变更时，同步执行影响分析来了解生产线设备供应商中，哪些会受到影响，以及对生产调度会产生怎么样的影响，这样在设置新的生产系统时，就能在需要的时间内获得正确的设备。
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基于数字孪生模型，设计人员和制造人员实现协同，设计方案和生产布局实现同步，这些都大大提高了制造业务的敏捷度和效率，帮助企业应对更加复杂的产品制造挑战。
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3.确保设计和制造准确执行
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如果制造系统中的所有流程都准确无误，生产便可以顺利开展，但万一生产进展不顺利，由于整个过程非常复杂，制造环节出现问题并影响产出的时候，很难迅速找出问题所在。最简单的方法是在生产系统中尝试用一种全新的生产策略，但是面对众多不同的材料和设备选择，清楚地知道哪些选择将带来最佳效果又是一个难题。
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针对这种情况，可以在数字孪生模型中对不同的生产策略进行模拟仿真和评估，结合大数据分析和统计学技术，快速找出有空档时间的工序。调整策略后再模拟仿真整个生产系统的绩效，进一步优化实现所有资源利用率的最大化，确保所有工序上的所有人都尽其所能，实现盈利能力的最大化。
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为了实现卓越的制造，必须清楚了解生产规划以及执行情况。企业通常难以确保规划和执行都准确无误，并满足所有设计需求，这是因为如何在规划与执行之间实现关联，如何将从生产环节收集到的有效信息反馈至产品设计环节，是一个很大的挑战。
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利用数字孪生模型可以搭建规划和执行的闭合环路，将虚拟生产世界和现实生产世界结合起来，具体而言，就是集成PLM系统、制造运营管理系统以及生产设备。过程计划发布至制造执行系统之后，利用数字孪生模型生成详细的作业指导书，并与生产设计全过程进行关联，这样一来，如果发生任何变更，整个过程都会进行相应的更新，甚至还能从生产环境中收集有关生产执行情况的信息。
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此外还可以使用大数据技术直接从生产设备中收集实时的质量数据，将这些信息覆盖在数字孪生模型上，对设计和实际制造结果进行比对，检查两者是否存在差异，找出产生差异的原因和解决方法，确保生产能完全按照规划来执行。
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3.1.3 数字孪生模型的应用和进展
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实现数字孪生模型的许多关键技术都已经开发出来，比如多物理尺度和多物理量建模、结构化的健康管理、高性能计算等，但实现数字孪生模型需要集成和融合这些跨领域、跨专业的多项技术，从而对装备的健康状况进行有效评估，这与单个技术发展的愿景有着显著的区别。
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美国空军研究实验室（AFRL）2013年发布的Spiral 1计划就是其中重要的一步，该实验室已与通用电气（GE）和诺思罗谱·格鲁曼公司签订了2000万美元的商业合同以开展此项工作。此计划以现有美国空军装备F15为测试台，集成现有最先进的技术，与当前具有的实际能力为测试基准，从而标识出虚拟实体还存在的差距。GE将其作为工业互联网的一个重要概念，力图通过大数据的分析，完整地透视物理世界中机器实际运行的情况；而激进的PLM厂商PTC公司，则将其作为主推的”智能互联产品”的关键性环节——智能产品的每一个动作都会重新返回给设计师，从而实现实时的反馈与革命性的优化策略。
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数字孪生模型存在的重要意义在于实现了现实世界的物理系统与虚拟空间数字化系统之间的交互与反馈，从而达到在产品的全生命周期内物理世界和虚拟世界之间的协调统一，再通过基于数字孪生模型而进行的仿真、分析、决策、数据收集、存储、挖掘以及人工智能的应用，确保它与物理系统的适用性。智能系统的智能首先是指能感知、建模，然后才是分析推理与预测。只有具有数字孪生模型对现实生产系统的准确模型化描述，智能制造系统才能在此基础上进一步落实，这就是数字孪生模型对智能制造的意义所在。
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