0 前言

在众多智能制造新技术中，数字孪生作为一种能够联通真实空间和虚拟空间的数字化工具，逐渐在产品设计与制造过程中展现出巨大的应用潜力。数字孪生概念最早由 NASA（美国宇航局）提出，是通过虚拟模型与现实物理对象的实时交互，重现、模拟、监测和优化整个产品生命周期的技术。该技术可以通过物联网（IoT）、大数据和人工智能等手段，创建产品或生产线的实时数字副本，从而在虚拟环境中模拟真实操作、分析性能并进行改进优化。

在汽车制造业，基于数字孪生技术的虚拟调试， 虚拟样机和数字孪生车间的应用和研究主要集中在车身制造和总装产线，本文将结合上汽通用动力科技在 新能源驱动系统制造中数字孪生技术应用实践和创新， 介绍数字孪生技术在生产线规划、实施和运营全生命周期阶段的应用场景和案例，探究数字孪生在项目风险控制、项目成本优化和项目质量保证方面的应用价值，同时结合当前的主要发现，提出一些想法和建议。

1 数字孪生技术概述

1.1 数字孪生的定义

数字孪生概念自提出以来，随着技术的发展和应用场景的拓展，其定义一直不断地丰富，例如 Michael Grieves 将数字孪生定义为一套从微观原子级到宏观几何级全面描述潜在生产或实际制造产品的虚拟信息结构。构建数字孪生的最佳结果是，任何可以通过检测实际制造产品所获得的信息，都可以从它的数字孪生中获得。陶飞教授将数字孪生定义为产品全生命周期管理（PLM）的一个组成部分，利用产品生命周期中的物理数据、虚拟数据和交互数据对产品进行实时映射。庄存波教授将数字孪生定义为物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射， 是一个集成多物理、多尺度、超写实及动态概率的仿真模型，可用来模拟、监控、诊断、预测和控制产品物理实体在现实环境中的生产过程、状态和行为。当面对不同的对象或是应用维度时，对数字孪生的定义会有不同的认识和理解。

1.2 数字孪生的组成部分

物理实体、虚拟模型、数据、连接和服务是数字孪生的核心要素。物理实体是数字孪生技术的基础， 它是现实世界中的对象或系统，涵盖从简单的产品部件到复杂的生产设备。物理实体通过传感器和监控设备将其实时状态传输至数字孪生模型。工业数字孪生功能架构如图 1 所示。

图1 工业数字孪生功能架构

虚拟模型是对物理实体的数字化复制品，它使用数学模型和物理学原理来模拟物理实体的行为。该模型根据物理实体的实时数据进行更新和调整，确保虚拟世界中的表现与现实保持一致。

数据连接是数字孪生的关键，通过传感器、IoT 和云计算技术，物理实体与虚拟模型能够实现实时数据传输和交互。这些数据不仅包括状态信息，还涉及操作条件、环境变化等。通过强大的数据分析和处理能力， 数字孪生可以实时提供反馈、优化操作，并为未来的改进提供数据支持。

2 数字孪生在新能源汽车驱动系统制造

中的应用场景 在新能源汽车驱动系统制造过程中，数字孪生技术的应用贯穿生产线全生命周期，除了能够通过智能 化管理和实时监控优化整个生产流程外，还能通过仿 真和虚拟调试提升生产线规划和实施效率。图 2 展示了上汽通用动力科技在驱动系统生产线全生命周期中的数字孪生应用场景规划。

图2 数字孪生技术在驱动系统生产线全生命周期的应用场景

2.1 规划阶段

在规划阶段，数字孪生技术通过虚拟模型进行工 艺规划，确保每个步骤的可行性与优化，减少了实际调试时间。工艺仿真使复杂的生产工艺可以在虚拟环境中提前验证和调整，避免实际生产中的问题，提升工艺稳定性。物流仿真则通过模拟物流路径和供应链， 优化物料运输与存储，减少瓶颈，提高生产效率。人机工程仿真评估人工操作的安全性与效率，优化工作站设计，减少错误和疲劳。通过这些技术的结合，企业能够提高规划准确性、降低成本，加快投产进度。

2.2 实施阶段

在实施阶段，数字孪生技术通过机器人离线编程、 虚拟调试和虚拟机床优化项目执行效率。离线编程使工程师能够在虚拟环境中编写和测试机器人程序，缩短调试时间，避免生产中断。虚拟调试提前发现潜在问题，减少实际调试时的故障和延迟。虚拟机床模拟加工过程，优化工艺参数，提高设备利用率和加工精度。 综合这些技术，能有效减少试错成本，确保项目按期高效交付。

2.3 运营阶段

在运营阶段，数字孪生技术通过虚拟培训和虚实同步提升运营效率。虚拟培训为操作员提供逼真的训练环境，缩短培训时间，降低新手风险。虚实同步孪生实时监控生产线，提升调度精准性，并能快速回溯和解决故障，显著缩短停机时间，提升生产线稳定性和效率。

3 案例实践研究

新能源汽车驱动系统制造生产线主要由两类设备组成：第一类是进行高精度加工的高速高精数控加工中心，主要用于电机、减速器壳体及动力电池盒的机械加工；第二类是用于自动装配的非标设备，主要用于电机、电驱单元和动力电池的装配。围绕这两类设备， 上汽通用动力科技构建了从工位到整线，覆盖新能源驱动系统生产线全生命周期的数字孪生应用架构，如图 3 所示，并基于这个架构在项目过程中进行了实践应用和创新，在数字孪生体的运行性能和功能上有所突破。

图3 新能源驱动系统生产线数字孪生应用架构

3.1 虚拟机床

虚拟机床是数控机床的虚拟样机，是数字孪生技术在汽车制造领域的重要应用场景，可以在虚拟环境中对机床进行编程、验证和调试，从而减少实体机床的调试时间，提升实体机床的开动率。高成熟度的虚拟机床能够支持多学科、多领域的协同设计和仿真，而 传统的机床程序仿真主要用于NC程序的仿真与调试， 对加工中心的自动上下料、替换刀具等特殊功能支持不足，无法实现加工中心完整工作过程的精确仿真。

为了解决传统机床仿真的痛点，需要采用集成数控系统内核的仿真软件构建虚拟机床。CMVM（Create My Virtual Machine）是西门子的一款虚拟机床软件， 内置了西门子数控系统仿真内核和 PLC 程序仿真内核，允许用户在与真实数控系统一致的虚拟环境中创建、配置、测试和调试虚拟机床。这种多学科融合的虚拟机床如图 4 所示，能够 100% 模拟真实设备的运行， 使得用户可以在虚拟环境中进行工艺开发和仿真验证、 NC 及 PLC 程序的虚拟调试以及设备操作维修培训。

上汽通动力科技自主开发的用在驱动系统生产线项目中虚拟机床如图 5 所示，图中左侧是 CMVM 提供的标准系统虚拟环境，完全还原实际机床的操作界面， 右侧是借助实时三维引擎和数据采集服务开发的机床孪生体，能够根据 CMVM 软件发送的机床运行数据， 实时展示机床运行状态，实现三维可视化的工艺开发、 验证与优化，可视化虚拟环境提供了安全高效的调试环境，减少了实际操作过程中可能的碰撞风险，相比现场调试，程序调试效率提升 60%。将虚拟机床发布到 VR 环境，可以为用户提供完全沉浸的体验环境，提升操作维护培训的学习效率。

图4 基于数字孪生技术的多学科融合虚拟机床架构

图5 基于 CMVM 和实时三维引擎的虚拟机床

3.2 复杂动力电池装配设备的虚拟调试

新能源汽车复杂动力电池装配设备的调试通常需 要耗费大量的时间和资源，因为动力电池装配对精度 和安全性的要求极高。通过数字孪生技术，能够在虚 拟环境中对动力电池装配设备进行精确的调试与优化， 显著降低了实际生产线调试的复杂度和成本。

传统的非标设备虚拟调试方案会使用虚拟调试软件，如西门子 Process Simulate，构建设备的数字孪生体，与 PLC 进行数据交换，完成 PLC 程序调试、机械 结构干涉检查、工艺验证及机器人离线编程等常规虚拟调试功能。但面对结构复杂的动力电池装配设备时， 虚拟环境会因模型复杂而运行缓慢，影响虚拟调试的流畅度，严重时会出现传感器反馈信号丢失、软件无响应等问题，导致虚拟调试无法进行。

为了解决这些问题，在虚拟环境中引入第三方行为模型仿真软件 WinMOD，将设备行为模型与三维环境解耦，避免虚拟环境运行效率受到复杂三维场景的 影响，从而保证虚拟调试的流畅度。此外 WinMOD 提供的数据互联功能可以方便地将 PLC 仿真软件、机器 人仿真软件以及虚拟环境连接在一起，工程师可以在 熟悉的软件环境中高效调试设备程序，降低了虚拟调试的应用门槛，如图 6 所示。

图6 基于 Process Simulate 和 WinMOD 的虚拟调试架构

借助虚拟专用网络（VPN），在确保数据安全的情况下将分处各地的项目成员汇聚到线上虚拟环境中， 跨区域实时协同调试设备程序，验收设备功能，可以显著降低项目实施过程中的差旅成本，提升团队协同开发效率。

3.3 动力电池生产线虚实同步数字孪生

陶飞等在 2017 年提出数字孪生车间概念，描述了 一种未来车间运行的新模式。随后借助数字孪生技术 构建的能实时与生产线进行数据交互，实现对整个生 产过程的全面监控、优化和管理的车间数字孪生体在各行各业有了广泛的应用。

出于保护环境和人体健康的目的，国家对新能源动力电池生产有着严格的追溯要求。业内传统的车间数字孪生只能实时展示生产线运行状态，无法满足动力电池生产过程的三维可视化追溯需求。上汽通用动力科技通过在孪生架构中嵌入时序数据存储功能，将 IoT 系统采集的生产线设备运行数据按照时间顺序进行存储。当需要追溯动力电池生产过程或是设备发生故障时，回放目标时间段的历史数据即可三维可视化重现生产线动态运行过程，为新能源动力电池生产线运维增效提供了新方法。

4 数字孪生应用的挑战与思考

数字孪生是多学科融合的创新技术，随着应用场景的不断拓展和深入，在应用开发过程中存在诸多挑战，能否应对这些挑战，将是数字孪生成功应用的关键。

4.1 模型的复杂性和精度

工艺仿真、虚拟调试应用需要使用高精度数模构建数字孪生体以确保结果的准确性，但复杂三维模型受限 于计算机软硬件性能难以流畅运行。随着新能源驱动系统设计和制造工艺复杂性的增加，模型的复杂度会进一 步增加，采用三维模型与行为模型结构的虚拟调试架构能够保证工位级的虚拟调试流畅运行，但如何同时保证模型精度和三维场景流畅度进行产线级的虚拟调试将是一个技术难题。近年来，基于英伟达的Omniverse平台的复杂大规模工业元宇宙在制造业有了成功应用，该平台支持弹性可扩展的 GPU 并联技术，能实现复杂大规模场景的实时渲染要求，为流畅实现产线级乃至工厂级的三 维可视化虚拟调试提供了思路。

4.2 海量数据的实时处理

数字孪生需实时同步物理实体的数据，在复杂大规模生产线上稳定高频采集、低时延处理和传输传感 器数据，同时将海量数据按照时序存储，以满足生产过程的追溯要求，这对 IoT 系统是一个巨大挑战。

4.3 多系统的集成与互操作性

新能源汽车驱动系统制造体系包含多种系统，例如质量追溯系统、生产执行系统、排产系统、配方系 统和暗灯系统等，与这些不同的系统无缝集成和互操 作是数字孪生应用的成功关键因素，但这些系统之间存在兼容性和标准不统一的问题，给多系统融合带来了挑战。

4.4 数据的隐私和安全

数字孪生涉及高度敏感的产品、工艺、设备和运营数据。如果这些数据泄露或被篡改，将对企业的运营安全和市场竞争力产生重大影响。在数字孪生的开发和应用过程中，如何规范数据使用和传输过程，防范网络攻击，是企业面临的一个严峻问题。

4.5 项目实施成本和业务价值

数字孪生的应用在带来业务价值的同时也伴随着包括数据采集和处理、模型构建和集成的人力成本与硬件成本，同时随着时间的推移，数字孪生系统的维护和更新也需持续投入。收益方面，数字孪生的优势在于降低风险，提升效率，优化流程，减少成本。但在复杂制造环境中如何明确衡量实际业务中的直接价值仍然是一个难题。

4.6 人才技能与文化适应

数字孪生技术的应用涉及多个学科，包括物理建模、设备工程、数据分析、IoT 以及信息技术等。这种技术复杂性要求企业拥有跨学科的专业人才，而目前具备数字孪生实施和管理能力的人才相对短缺。此外数字孪生不仅是技术的转型，也是企业文化的变革。企业需要在各个层面上推动数字化转型，从管理层到操作工都需要理解并适应新技术带来的工作流程变化。

5 结语

基于数字孪生技术的应用，如工艺仿真、虚拟调 试和生产线运维监控等，在汽车制造领域已得到广泛应用。本文通过上汽通用动力科技的实际案例，展示了如何通过技术创新和突破，构建虚拟机床，提升 60% 的程序调试效率。通过三维模型与行为模型的解耦，有效解决了复杂场景下虚拟调试的性能瓶颈以及 在动力电池生产线中开发虚实同步回放功能，为运维 追溯提供了创新方法。此外，本文总结了数字孪生技术应用中的主要挑战，并提出了相应的思考方向，为其未来发展提供了借鉴。

参考文献

[1] GRIEVES M, VICKERS J. Digital Twin: mitigating unpredictable, undesirable emergent behavior in complex systems[C]//Kahlen F J, Flumerfelt S, Alves A. Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Switzerland: Springer, 2017: 85-113.

[2] 中国电子技术标准化研究院 , 树根互联技术有限公 司 . 数 字 孪 生 应 用 白 皮 书 (2020 版 )[R/OL]. (2020- 11-18) [2024-03-05]. http://www.cesi.cn/202011/7002.html

[3] 陶飞 , 张萌 . 数字孪生是产品全生命周期 (PLM) 的一个组成部分 , 利用产品生命周期中的物理 数据、虚拟数据和交互数据对产品进行实时映 射 [J]. 机械工程学报 , 54(1), 1-12. DOI: 10.13433/ j.cnki.1003-8728.20190156

[4] ZHUANG C, et al. 产品数字孪生体的内涵 , 体系结 构及其发展趋势 [J]. 机械工程学报 , 54(1), 1-12. DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190156

[5] 陶飞 , 张贺 , 戚庆林 . 数字孪生十问 : 分析与思考 [J]. 计算机集成制造系统 , 2020, 26(1): 1–17.

[6] 中国信息通信研究院 , 工业互联网产业联盟 . 工业数 字孪生白皮书（2021）[R]. 2025

[7] 李浩 , 陶飞 , 王昊琪 , 等 . 基于数字孪生的复杂产品设 计制造一体化开发框架与关键技术 [J]. 计算机集成制 造系统 , 2019,25(6): 1320–1336.

[8] 陶飞 , 张萌 , 程江峰 , 等 . 数字孪生车间—一种未来 车间运行新模式 [J]. 计算机集成制造系统 , 2017, 23( 1) : 1-9.

本文为“AI汽车制造业”首发，未经授权不得转载。版权所有，转载请联系小编授权（VOGEL100）。本文作者：彭于华，单位：上汽通用动力科技（上海）有限公司 。责任编辑龚淑娟，责任校对何发。本文转载请注明来源：AI汽车制造业