數字孿生：數實融合時代的轉型之道

本書先介紹了數字孿生的興起與發展，給出了數字孿生的定義及功能架構；其次分析了數字孿生技術應用及產業發展態勢；再次從供給側與應用側分析了我國數字孿生的發展現狀，以及目前在技術、產業、應用方面面臨的瓶頸；末尾介紹了產業供給側解決方案、應用側案例及第三屆中國工業互聯網大賽——工業互聯網+數字孿生專業賽優秀案例。

刘阳

中国信息通信研究院工业互联网技术产业创新研究部副主任，工业互联网产业联盟数字孪生特设组负责人，主要从事工业互联网、工业数字孪生政策产业研究。参与《工业互联网创新发展三年行动计划（2021—2023）》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》等政策文件的编制，牵头编写《工业数字孪生白皮书（2021）》《工业互联网平台白皮书（平台价值篇）》，牵头编制多份地方工业互联网规划，发表多篇工业互联网、工业数字孪生相关文章。

 

赵旭

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师，目前从事信息化与工业化融合、工业互联网相关工作。曾参与撰写《工业互联网平台白皮书2019》等政策支撑文件，组织筹办工业数字孪生大赛等。

 

朱敏

中国信息通信研究院党委委员，中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所总支书记、所长，正高级工程师，专注于工业互联网、智能制造、数字化转型的政策、规划、产业和应用研究，牵头支撑编制了《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》等多份政策文件，主持建设“工业互联网平台创新与测试验证工业和信息化部重点实验室”，带领团队为行业数字化转型提供技术服务。

 

刘默

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长，正高级工程师，主要从事工业互联网、智能制造等方面研究。《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《工业互联网创新发展行动计划（2021—2023）》《智能制造工程实施指南（2016—2020年）》等政策的主要执笔人，发布《工业互联网体系架构》《工业互联网平台白皮书》等研究成果。

 

田洪川

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所副所长，正高级工程师，主要从事工业互联网、智能制造等方面研究。《工业互联网体系架构1.0》起草者，曾主持新一代信息技术与新产业革命、智能制造发展生态体系、智能制造实施路径研究等课题。曾参与承担国家跨行业、跨领域平台遴选，工业互联网创新发展工程和集成应用试点示范等工作。

 

刘棣斐

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所智能制造研究部主任，高级工程师。主要从事信息化与工业化融合、工业互联网、数字孪生及重大装备等方面的研究工作。支撑《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《工业互联网平台建设及推广指南》《工业互联网平台评价方法》等政策制定，参与《工业互联网平台白皮书》《工业互联网体系架构2.0》等编写。

 

孙绍铭

中国信息通信研究院信息化与工业化融合研究所工程师，主要从事工业互联网、数字孪生领域研究和支撑工作。参与编制《工业互联网平台白皮书（应用价值篇）》、IEEE标准《工业数字孪生成熟度模型和评价方法》等。支撑实施《江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划（2022—2024年）》。

第1章 工業數字孿生概述 / 001

1.1　工業數字孿生的發展脈絡 /　002

1.2　工業數字孿生的定義及功能架構 /　002

1.3　發展工業數字孿生的意義 /　004

1.4　工業數字孿生技術體系架構 /　005

1.4.1　數字支撐技術 /　006

1.4.2　數字線程技術 /　006

1.4.3　數字孿生體技術 /　008

1.4.4　人機交互技術 /　010

 

第2章　數字孿生技術應用及產業發展態勢 /　013

2.1　數字孿生技術應用的發展範式 /　014

2.2　數字孿生的典型應用場景 /　017

2.3　垂直行業的應用特點 /　018

2.3.1　流程行業分析 /　018

2.3.2　多品種小批量離散行業分析 /　022

2.3.3　少品種大批量離散行業分析 /　025

2.4　工業數字孿生產業體系分析 /　029

2.4.1　數字線程工具供應商呈現兩極分化特點 /　030

2.4.2　建模工具供應商加快佈局 /　030

2.4.3　孿生模型服務供應商構築創新型數字孿生應用模式 /　031

2.5　多類主體構建深層次數字孿生應用 /　032

2.5.1　建模工具服務商與平臺企業合作，實現數據和模型的匯聚打通 /　032

2.5.2　建模工具服務商與新一代信息技術企業合作，優化數字孿生建設及應用 /　033

2.5.3　建模工具服務商與垂直行業合作，提升數字孿生解決方案實施能力 /　033

2.6　巨頭企業打造數字孿生核心競爭力 /　034

2.6.1　西門子構建虛實互動的工廠級數字孿生解決方案 /　034

2.6.2　達索公司構建閉環優化的產品數字孿生解決方案 /　034

2.6.3　施耐德電氣公司打造行業專屬的全套解決方案 /　035

2.7　美國全方位佈局數字孿生 /　035

2.8　德國加快打造數字孿生競爭優勢 /　037

2.9　中國數字孿生市場活躍 /　038

2.10　其他國家尚未形成體系佈局 /　039

2.11　工業數字孿生趨勢展望 /　039

 

第3章　供給側解決方案 /　041

3.1　數字線程工具供應商的MBSE平臺工具 /　042

3.1.1　PTC-MBSE解決方案 /　042

3.1.2　數設科技的MODELWORX /　046

3.1.3　世冠科技的GCAir /　050

3.2　數字線程工具供應商的管理殼平臺工具 /　053

3.2.1　東軟集團的管理殼平臺工具 /　053

3.2.2　菲尼克斯的電氣管理殼平臺工具 /　054

3.2.3　中國科學院沈陽自動化研究所的管理殼平臺工具 /　056

3.3　建模工具供應商的產品研發工具 /　060

3.3.1　PTC-Creo/CAE工具 /　060

3.3.2　艾迪普的iArtist 3D實時建模工具 /　062

3.3.3　雲道智造的Simdroid /　065

3.3.4　普漢科技的多行業幾何建模工具 /　069

3.3.5　數洋智慧的流體模擬平臺DO-CFD /　071

3.3.6　英特模擬的INTESIM-MultiSim多物理場模擬及優化平臺 /　074

3.3.7　遠算科技的格物模擬雲平臺 /　077

3.3.8　中汽數據的基於深度強化學習的有限元網格自動劃分工具軟件 /　080

3.4　建模工具供應商的事件模擬工具 /　083

3.4.1　傲林科技的“事件網絡”技術 /　083

3.4.2　北京航天智造的虛擬工廠服務套件 /　086

3.4.3　東軟集團的連續系統模擬工具 /　090

3.4.4　明材教育科技的數字孿生應用開發系統 /　091

3.4.5　華龍訊達的木星數字孿生開發平臺 /　094

3.4.6　英特模擬的數字人軟件 /　098

3.4.7　中冶賽迪的鐵水鐵路調度模擬庫 /　100

3.4.8　中冶賽迪的StreamDEM /　101

3.5　建模工具供應商的數據建模工具 /　102

3.5.1　寄雲科技的大數據分析建模平臺DAStudio /　102

3.5.2　數碼大方的CAXA 3D實體設計 /　107

3.5.3　東軟集團的數據建模工具 /　110

3.5.4　朗坤的蘇暢工業數據智能平臺 /　111

3.5.5　沈陽自動化研究所的數據建模工具 /　116

3.5.6　震兌工業的白澤數字孿生管理系統 /　120

3.5.7　智模軟件的“供應鏈優化大師” /　123

3.6　建模工具供應商的業務流程建模工具 /　125

3.6.1　大通惠德的設備狀態智能監測與故障診斷平臺 /　125

3.6.2　朗坤的設備機理建模平臺 /　128

3.7　孿生模型服務供應商—產品研發模型服務商 /　132

3.7.1　PTC的產品研發模型服務 /　132

3.7.2　北京航天智造的航空航天行業工業機理模型托管平臺 /　134

3.7.3　格物致道的設備研發運維數字孿生平臺 /　138

3.7.4　忽米網絡的忽米瑤光 /　140

3.7.5　鳴啟數字科技的Factory Building /　143

3.8　孿生模型服務供應商—裝備機理模型服務商 /　147

3.8.1　博華科技的基於數字孿生的高價值裝備智能運維平臺 /　147

3.8.2　宜視智能的ARS數字孿生解決方案 /　152

3.9　孿生模型服務供應商—生產工藝模型服務商 /　153

3.9.1　優倍自動化的優倍雲MES /　153

3.9.2　上海優也的數字孿生模型與數據集成分析綜合解決方案 /　157

3.9.3　今天國際的數字孿生管控系統2.0 /　160

3.9.4　火星視覺的工廠數字孿生智慧監管平臺 /　163

 

第4章　應用側典型案例 /　169

4.1　海爾的全流程數字孿生平臺 /　170

4.1.1　優勢分析 /　170

4.1.2　實施步驟及路徑 /　172

4.1.3　案例推廣應用價值 /　172

4.1.4　實施效果 /　173

4.2　湃睿科技的汽車雷達數字孿生虛擬監控系統 /　173

4.2.1　優勢分析 /　175

4.2.2　實施步驟及路徑 /　176

4.2.3　案例推廣應用價值 /　176

4.2.4　實施效果 /　177

4.3　摩爾公司的摩爾數字孿生智能工廠 /　178

4.3.1　優勢分析 /　178

4.3.2　實施步驟及路徑 /　180

4.3.3　案例推廣應用價值 /　181

4.3.4　實施效果 /　181

4.4　石化盈科的基於數字孿生的ProMACE平臺 /　182

4.4.1　優勢分析 /　183

4.4.2　實施步驟及路徑 /　184

4.4.3　案例推廣應用價值 /　185

4.4.4　實施效果 /　185

4.5　ANSYS/阿裡巴巴的電力變壓器設備數字孿生 /　185

4.5.1　優勢分析 /　185

4.5.2　實施步驟及路徑 /　186

4.5.3　案例推廣應用價值 /　188

4.5.4　實施效果 /　189

4.6　戰未科技的數字孿生風力發電機系統 /　189

4.6.1　優勢分析 /　189

4.6.2　實施步驟及路徑 /　191

4.6.3　案例推廣應用價值 /　191

4.6.4　實施效果 /　191

4.7　恆力石化的基於數字孿生的流程行業產線應用 /　192

4.7.1　優勢分析 /　194

4.7.2　實施步驟及路徑 /　194

4.7.3　案例推廣應用價值 /　195

4.7.4　實施效果 /　196

4.8　機械九院的紅旗HE焊裝工廠 /　196

4.8.1　優勢分析 /　196

4.8.2　實施步驟及路徑 /　197

4.8.3　案例推廣應用價值 /　197

4.8.4　實施效果 /　198

4.9　朗坤智慧科技的智能化設備健康管理與故障診斷系統 /　198

4.9.1　優勢分析 /　199

4.9.2　實施步驟及路徑 /　201

4.9.3　案例推廣應用價值 /　202

4.9.4　實施效果 /　202

4.10　朗坤智慧科技的上海KSB遠程精準運維平臺 /　203

4.10.1　優勢分析 /　204

4.10.2　實施步驟及路徑 /　205

4.10.3　案例推廣應用價值 /　206

4.10.4　實施效果 /　206

4.11　安世亞太的空調系統數字孿生應用案例 /　207

4.11.1　優勢分析 /　207

4.11.2　實施步驟及路徑 /　208

4.11.3　案例推廣應用價值 /　211

4.11.4　實施效果 /　212

4.12　西奧電梯的先進製造數字孿生應用案例 /　212

4.12.1　優勢分析 /　213

4.12.2　實施步驟及路徑 /　213

4.12.3　案例推廣應用價值 /　216

4.12.4　實施效果 /　216

4.13　上海及瑞的福田汽車數字孿生應用案例 /　217

4.13.1　優勢分析 /　217

4.13.2　實施步驟及路徑 /　218

4.13.3　案例推廣應用價值 /　218

4.13.4　實施效果 /　219

4.14　軌道交通的工藝模擬與工廠模擬綜合應用 /　219

4.14.1　優勢分析 /　220

4.14.2　實施步驟及路徑 /　220

4.14.3　案例推廣應用價值 /　222

4.14.4　實施效果 /　223

4.15　通力的科研生產一體化平臺 /　223

4.15.1　優勢分析 /　223

4.15.2　實施步驟及路徑 /　224

4.15.3　案例推廣應用價值 /　227

4.15.4　實施效果 /　228

4.16　盈趣科技的消費電子產品智能生產線 /　228

4.16.1　優勢分析 /　228

4.16.2　實施步驟及路徑 /　229

4.16.3　案例推廣應用價值 /　230

4.16.4　實施效果 /　230

4.17　互時科技的管道數字孿生施工管理 /　232

4.17.1　優勢分析 /　232

4.17.2　實施步驟及路徑 /　233

4.17.3　案例推廣應用價值 /　234

4.17.4　實施效果 /　234

4.18　中科輔龍的流程工業數字車間 /　235

4.18.1　優勢分析 /　235

4.18.2　實施步驟及路徑 /　236

4.18.3　案例推廣應用價值 /　237

4.18.4　實施效果 /　237

 

第5章　第三屆中國工業互聯網大賽—工業互聯網+數字孿生專業賽案例 /　239

5.1　算法賽 /　240

5.1.1　北京大學—針對錫膏印製技術的缺陷預測與改進方案 /　240

5.1.2　海河大學—錫膏性狀對產品質量的影響因素分析 /　244

5.1.3　南京航空航天大學—基於LightGBM的SMT分類模型及改進方案 /　247

5.1.4　安徽大學—錫膏印製質量影響因素的數學建模 /　251

5.1.5　安徽工程大學—錫膏印製質量與生產率提升方案 /　255

5.1.6　安徽信息工程學院—絲印全連接神經網絡模型 /　262

5.1.7　哈爾濱工程大學—基於機器學習的SMT錫膏印製質量研究 /　267

5.1.8　中國民用航空局—錫膏印製過程的質量預測及優化 /　271

5.1.9　中國科學院自動化研究所—SMT絲印工藝質量預測與優化 /　275

5.2　創意賽 /　280

5.2.1　新奧集團—油氣管道數字孿生體解決方案 /　280

5.2.2　海爾—基於COSMOPlat工業互聯網平臺的數字孿生應用解決方案 /　288

5.2.3　共生物流/安徽師範大學/安徽工程大學—基於數字供應鏈孿生的智慧物流解決方案 /　293

5.2.4　美雲智數—M.IoT數字孿生燈塔工廠 /　298

5.2.5　南方電網—面向新型電力系統的“新基建” /　302

5.2.6　容知日新—基於預測性維護的設備智能運維平臺解決方案 /　305

5.2.7　中國民航大學—清洗設備運維的數字孿生解決方案 /　309

5.2.8　中鐵設計數字中心—面向鐵路工程設計的數字孿生解決方案 /　313