智能制造與數字孿生：關鍵技術與發展趨勢

2019年9月11日，2019江西（新余）智能制造高端論壇暨全省智能制造工作推進會成功舉辦。中國工程院院士/浙江大學設計工程及自動化研究所所長譚建榮為現場觀眾帶來了《智能制造與數字孿生：關鍵技術與發展趨勢》的主題演講，針對制造業與數字孿生的重要性進行了詳細分析。

近年來，智能制造成為了世界各國競爭的主要焦點，美國率先強調先進制造的感知控制、智能制造的技術平臺和先進材料制造;德國推出工業4.0主要強調三大主題，包括智能工廠、智能生產和智能物流。

事實上，除了歐美等發達國家，大洋彼岸的中國也在開始堅定不移的推進制造強國建設。譚院士表示，在中國工程院的建議和推動下，我國正在逐漸強化制造業發展，而智能制造系統是多技術集成創新的產物，如何深入理解數字孿生與智能制造的關系與趨勢，更是業界關注的焦點之一。

制造業轉型升級——了解智能制造是前提

正是看到了政府對于智能制造的積極性提升，激發了企業對于智能制造的熱情。經過改革開放40年，中國制造業企業取得了顯著的成績，但整體來說中國制造業企業多數處于產業鏈的中下端，隨著經濟下行壓力加大，極易出現產能過剩，各類型制造業企業面對轉型升級的壓力將日益加大。

具體來看，制造業企業光靠政策和措施是不夠的，更加需要從技術上實現轉型升級，其中重要的一條就是數字化制造、網絡化制造、智能化制造。結合中國制造業企業的實際情況，譚院士表示，目前國內大部分企業已經實現了信息化、數字化的轉換，但距離智能化還有較大差距。

展開來說，智能制造是智能技術與制造技術的融合，是運用智能技術來解決制造的問題。智能制造是對復雜裝備、復雜產品，在全生命周期中加工、裝備等環節的制造活動，并進行知識學習、信息感知與分析、智能決策與執行，實現制造過程、制造系統與制造裝備的知識推理、動態傳感與自主決策。

對于企業而言，智能制造需要從知識工程起步，一個企業能為行業提供哪些新的知識、新的技術、新的工藝、新的產品，如果企業離開了這四個“新”字，是無法擺脫普通加工型企業的身份，在行業里的地位也只能處于中下端。

實際上，智能制造應該包括4個關鍵環節，首先是智能設計，沒有確定做什么產品，智能制造便無從談起。只要這個問題解決了，后面的智能加工、智能裝備、智能服務才能發揮更大的價值。

數字孿生——智能制造的源動力

毫無疑問，智能制造已經成為制造業的發展方向。在智能制造的各個環節中，所做的工作千頭萬緒，不少企業對于未來的發展仍是摸不著頭腦。譚院士認為，智能制造應從數字孿生入手，數字孿生技術充分利用模型、數據、智能，并集成多學科技術，面向產品全生命周期，發揮連接物理世界和信息世界的橋梁和紐帶，提供更加實時、高效、智能的服務。

圖1 數字孿生的8 大關鍵技術

數字孿生共有八項關鍵技術圖

數字孿生最早由美國的一位教授提出的，其主要實現實體模型跟虛擬模型之間的連接。具體而言，以數字孿生八項關鍵技術的第二項，復雜裝備幾何-物理-行為-工況建模技術為例，運用復雜裝備數字孿生多性能耦合分析，在大數據驅動下進行數字孿生行為仿真與復雜裝備全生命周期作業過程仿真，實現了智能車間布局硅化與生產調度優化技術、運行狀態可視分析與故障智能預測技術、基于增強現實的維修維護操作等技術。

為了更好地讓企業理解數字孿生與智能制造的關系，譚院士也舉出幾個歐美發達國家的成功案例：

案例一，達索公司，法國的飛機制造商，在2014年推出一個3D Experience平臺，利用用戶交互反饋的信息不斷改進信息世界中的產品設計模型，并反饋到物理實體產品當中，使得戰斗機降低浪費25%，質量改進提升15%。其主要是推動社交協作，三維建模、虛擬仿真、智能信息處理，實時體驗。譚院士還強調，達索既是飛機制造公司同時又是軟件公司。

案例二，西門子公司，其提出了工業4.0，西門子公司利用數字孿生構建一個安貝格數字化工廠，最大程度實現了生產自動化、個性化、彈性化、自我優化和提高生產資源效率、降低生產成本。目前，西門子公司在中國成都建立了一個工業4.0工廠，它主要實現了生產流程數字化，在硬件不提升的情況下產能提升了8倍，產品的追溯性可以達到100%。

案例三，通用公司，其推出了Predix工業互聯網平臺，Predix使領域專家和開發人員能夠使用一套成熟的數據和建模技術構建并運行數字雙胞胎。但是最終通用公司賣掉了Predix工業互聯網平臺，也有人認為是美國通用推廣Predix失敗了。

通過實例可以看到，所提到的三大制造公司均可以實現自行研發工業軟件。由于工業軟件包含大量的專業知識，所以需要工業企業有能力把工業知識、管理知識、加工知識、裝配知識等研發集成在軟件內。在譚院士看來，工業軟件作為企業的精華所在，如果工業軟件要最終實現商品化、要產業化，還是要與專業的軟件公司合作研發的。

數字孿生技術作為驅動智能制造發展的關鍵技術之一，在談到數字孿生對智能制造的影響時，譚院士表示，以PTC美國參數公司為例，現在它通過衍生傳感器和仿真模型，將仿真與現實世界在產品中相結合，通過仿真模型來進行診斷和求解速度，再依托工業互聯網，將仿真產品有序的連接起來，最終實現對產品質量的嚴格把控。

如今，中國企業也正在積極推動數字孿生技術的應用，主要圍繞虛擬裝備、工作環境等場景，解決了裝配的干濕問題以及裝配順序問題，同時保證了裝配過程的正確性、科學性。雖然中國企業在部分制造業領域取得了突破，做到了國產化、自主設計、自主制造，但仍要牢記用智能技術來解決制造問題，最終實現制造業的轉型升級。

（根據2019江西新余智能制造高端論壇速記整理，未經本人確認，有刪節。）