數(shù)字孿生的定義最早可以追溯到2003年，Mi-chaelGrieves教授在密歇根大學(xué)的產(chǎn)品全生命周期管理課程上提出了數(shù)字孿生概念的雛形，即一個(gè)或一組特定裝置的數(shù)字復(fù)制品，能夠抽象表達(dá)真實(shí)裝置并能以此為基礎(chǔ)進(jìn)行真實(shí)條件或模擬條件下的測(cè)試，這個(gè)概念在當(dāng)時(shí)被稱為“鏡像空間模型”。2011年，MichaelGrieves教授在《幾乎完美:通過PLM驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新和精益產(chǎn)品》一書中提出了描述該概念模型的名詞———數(shù)字孿生體。

數(shù)字孿生技術(shù)到底是如何來實(shí)現(xiàn)操作的呢？首先對(duì)需要仿真建模的對(duì)象進(jìn)行多物理量、多尺度的數(shù)據(jù)采集，獲取滿足仿真要求的數(shù)據(jù);然后通過數(shù)據(jù)清洗和整合后，輸入仿真模型中利用計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行仿真，構(gòu)造出與仿真對(duì)象等比例的虛擬實(shí)體;通過系統(tǒng)服務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)與虛擬實(shí)體沉浸式交互，對(duì)虛擬實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，完成真實(shí)物理實(shí)體實(shí)時(shí)調(diào)整與完善，并實(shí)時(shí)更新虛擬體，從而達(dá)到全生命周期內(nèi)對(duì)真實(shí)的仿真對(duì)象與虛擬實(shí)體的映射與反饋調(diào)整的功能。

數(shù)字孿生的應(yīng)用有幾個(gè)方面：

數(shù)字孿生在生產(chǎn)車間的應(yīng)用。傳統(tǒng)生產(chǎn)車間的各要素主要依賴工人管理，各種數(shù)據(jù)信息主要依靠人工記錄、統(tǒng)計(jì)、查詢、使用和分析，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量差、使用率低、無法實(shí)時(shí)跟蹤實(shí)際生產(chǎn)狀態(tài)等問題。為了解決這個(gè)問題，大部分工作采用數(shù)字化、系統(tǒng)化管理，大部分?jǐn)?shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)了智能化，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到實(shí)際車間與虛擬車間之間的實(shí)時(shí)交互和共融。數(shù)字孿生車間通過整合物理真實(shí)空間與虛擬空間各流程、各業(yè)務(wù)的有效數(shù)據(jù)，在車間孿生模型和孿生數(shù)據(jù)的雙重驅(qū)動(dòng)下，不斷更新和完善物理車間的生產(chǎn)要素管理、生產(chǎn)計(jì)劃、生產(chǎn)流程等生產(chǎn)相關(guān)的活動(dòng)，從而在滿足成本、質(zhì)量、自身產(chǎn)生效率等限制條件下，達(dá)到一種車間生產(chǎn)運(yùn)營的最佳生產(chǎn)模式。

數(shù)字孿生在智能工廠的應(yīng)用。鄭小虎等人針對(duì)紡織智能工廠的構(gòu)建問題提出數(shù)字孿生技術(shù)解決方案，并根據(jù)織物生產(chǎn)中不同過程中面臨的問題，提出了相應(yīng)的數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)策。他將紡織工藝流程中的清梳、并粗、細(xì)紗和絡(luò)筒作為組成紡紗智能工廠的四個(gè)基礎(chǔ)智能單元，提出相對(duì)應(yīng)的智能紡紗車間模型;同時(shí)將紡織智能工廠各個(gè)組成部分的狀態(tài)信息、傳輸流程、制造過程、計(jì)算過程等與紡織相關(guān)信息融合，通過數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)造以紡織工藝流程為基礎(chǔ)單元的紡織工廠的虛擬紡織車間，達(dá)到具備自感知、自分析、自決策、自執(zhí)行功能的紡織智能工廠。劉強(qiáng)等人提出了一種基于數(shù)字孿生的自動(dòng)化制造車間，建立了一種以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的中空玻璃智能化生產(chǎn)，能夠提高設(shè)計(jì)速率和實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化，滿足個(gè)性化模式下的玻璃生產(chǎn)。

隨著基礎(chǔ)技術(shù)研究的不斷深入，數(shù)字孿生技術(shù)在智能制造領(lǐng)域取得了越來越多的研究成果，顯示出其巨大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。然而，數(shù)字孿生技術(shù)在智能制造領(lǐng)域目前還只處在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，主要原因在于其中的關(guān)鍵技術(shù)尚未完全突破，數(shù)據(jù)收集和處理不完備，多學(xué)科融合具有較強(qiáng)難度，數(shù)字孿生的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)尚未成熟，學(xué)科也未成體系。相信在不久的將來，數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)一定會(huì)取得重大突破，其在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用也一定會(huì)獲得更大發(fā)展。

來自《數(shù)字孿生在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用及研究進(jìn)展》