0 引言

新能源汽车扁线电机凭借高功率密度、高效率及小型化优势，已逐步替代传统圆线电机，成为新能源汽车的核心动力单元。其核心部件定子的生产制造水平直接决定整车动力性能与市场竞争力；而定子产线的交付周期、柔性适配能力及全流程智能化水平，更是交钥匙工程模式下主机厂抢占市场先机的关键抓手。

我国作为全球扁线电机定子产线的主要供应国，在产能规模上占据优势，但在交钥匙工程的全流程技术能力层面仍面临双重挑战。一方面，国外高端品牌凭借成熟的产线全生命周期管控技术构建行业壁垒，核心工艺规划与智能调度系统形成“卡脖子”风险，限制了我国产线在国际交钥匙工程市场的竞争力；另一方面，国内现有产线在交钥匙工程实施中普遍存在深层技术瓶颈。设计环节依赖人工经验，刚性架构难以适配多车型、多规格定子的快速迭代需求，导致产线定制化设计与重构周期冗长，交付响应滞后；调试环节以人工试错为核心模式，工艺参数优化缺乏精准的虚拟仿真支撑，不仅延长了交钥匙工程的验收周期，更造成了量产阶段产品质量一致性差的问题；运维环节采用故障后抢修的被动模式，关键部件故障预警能力不足，导致产线停线损失与运维成本居高不下，难以满足交钥匙工程对全周期服务的严苛要求。上述问题严重制约我国扁线电机定子产线在交钥匙工程领域的技术升级与国际市场份额提升。

为破解上述行业痛点，突破国外技术壁垒，本研究聚焦交钥匙工程的全流程交付需求，构建贯穿产线设计、调试了运维全生命周期的扁线电机定子产线全流程数字孪生平台，实现产线虚拟设计验证、工艺参数优化调试与设备智能运维的闭环管理。研究旨在形成一套可复制、可推广的交钥匙工程产线数字化解决方案，助力国产扁线电机定子产线突破技术瓶颈，提升全流程交付能力与核心竞争力，为新能源汽车产业链关键环节的自主可控提供坚实技术支撑。

1 平台总体架构

本架构方案以扁线电机智能产线交钥匙服务的实际业务需求为导向，深度融合数字孪生技术与产线全生命周期运营管理流程，搭建覆盖设计、调试及运维全流程的功能体系与层级架构，平台整体采用“物理实体层—信息层—AI使能功能层—用户交互层”四层架构体系，如图1所示。

图1 面向交钥匙工程的扁线电机定子产线全流程数字孪生平台总体架构

（1）物理实体层

物理实体层作为平台的物理载体与数据来源，即扁线电机定子产线实体，如图2所示，涵盖插纸设备、热扩设备、线成形设备、插线设备、绕组压入设备、扩线设备、扭头设备、焊接设备、流水线及工装等核心生产装备，同步部署模块化数据采集系统，如图3所示。该系统通过分布式传感器、工业通信模块及边缘计算单元，实现各设备运行状态参数、关键工序工艺数据和故障报警信息等核心数据的实时采集、传输与预处理，为数字孪生模型的构建与迭代提供真实、连续、高精度的物理数据支撑。

图2 扁线电机定子产线物理实体

图3 模块化数据采集系统结构

（2）信息层

信息层为平台的数据支撑核心，采用分类存储与标准化治理架构构建核心数据库系统，涵盖三类核心业务数据，即设备数据、产品数据与产线数据。设备数据包括各生产设备的实时运行状态参数、历史报警记录、附属件工作状态和维护日志等全生命周期数据；产品数据涵盖不同规格型号产品的最终质量检测数据、工序过程质量数据，以及与质量数据强关联的各工序工艺参数、工况匹配数据等；产线数据包含不同构型产线的生产节拍参数、批量配置方案、设备布局特征和产能适配阈值等核心参数。通过数据标准化治理、质量校验和冗余剔除及时序关联建模等机制，保障数据的完整性、一致性、时效性与可用性，为上层智能功能模块提供高质量数据输入。

（3）AI使能的功能层

AI使能功能层是平台的智能决策核心，部署于高性能服务器集群，以三大核心数字孪生功能模块为支撑，并通过AI算法深度赋能实现产线全流程智能决策。设计孪生模块将用户产品生产需求（如批量规模、三维数模、质量标准）经设计语言工艺需求编码、标准化解析、关键机构设计配置与重构工具及产线构型生成使能工具等流程转化，输出精准适配需求的全流程生产方案，有效破解动态个性化需求场景下扁线电机定子产线关键工艺频繁切换、设计迭代周期长的行业痛点；调试孪生模块实时接收生产过程中的产品质量数据，依托耦合精准有限元仿真的扁线成形误差预测模型、自适应补偿算法及工艺参数动态更新模型，实现设备工艺参数的实时优化调整，保障产品质量一致性，解决产线柔性重构后工艺参数依赖人工经验试错、调试周期长和精度低的技术难题；运维孪生模块基于数据库中关键设备故障历史数据与实时运行数据，通过深度解析关键设备故障模式、演化机理与影响因素，构建故障预测预警、精准诊断溯源及预测性维护策略模型，为产线设备快速维护提供科学决策支持，推动产线运维模式由传统“事后抢修”向“事前预警－精准诊断－预测性维护”转型。

（4）用户交互层

用户交互层作为平台的人机协同交互核心入口，部署于客户端终端，包含两大核心功能模块。其一为实时监控与运营管理可视化管控看板，通过可视化技术动态展示产线运行状态、产品全流程质量信息、设备实时工况、关键设备动作仿真以及故障预测预警与维护策略建议等核心内容，为车间运营管理提供直观、高效的决策支撑；其二为设计与重构交互界面，支持用户输入标准化产品生产需求（含产品批量、三维数模和质量技术要求等），并通过快速柔性设计与重构数字孪生模块自动生成产线构型重构方案、节拍优化配置方案、设备机构适配重构方案及标准化工艺规程等全流程生产方案，显著简化用户设计操作流程，提升产线设计与重构的效率和精准度。

2 数字孪生平台的应用场景

扁线电机定子产线面临个性化定制需求响应慢、投产调试周期长和全生命周期运维保障不足等核心痛点，数字孪生平台依托物理实体层、信息层、AI使能功能层及用户交互层的协同支撑，在产线全生命周期构建三大核心应用场景，通过虚实融合技术与智能算法赋能，全面匹配交钥匙工程“快速交付、稳定投产、全周期服务”的核心诉求。

2.1 产线方案设计场景

针对传统人工设计模式下产线构型周期长、多规格产品适配性差的问题，设计孪生具体通过“需求导入—用户交互—方案输出”交互方案满足用户的个性化定制与快速交付需求，如图4所示。

图4 数字孪生平台在产线方案设计场景的应用

在需求导入环节，用户通过交互界面实现标准化需求录入，既支持不同规格定子三维数模上传、质量精度要求等产品换型需求，也涵盖生产批量设定、节拍约束定义等产能调整需求，通过需求语义规范化处理，建立产品设计语言与产线工艺需求的精准映射。用户交互阶段整合多样化需求配置、产线方案快速生成、布局智能规划、关键工艺参数推导及成本快速核算等工具化功能，基于信息层存储的历史产线布局数据、设备参数库及工艺规程模板，通过启发式算法解析工艺柔性、批量柔性与节拍柔性需求，自动完成产线拓扑布局规划、设备选型配置及线成型和扭头角度等核心工艺参数推导。方案输出环节同步交付产线拓扑方案、数字孪生模型及工艺参数文件，经虚拟仿真验证布局冲突与产能瓶颈后，形成可直接落地的产线设计方案。

2.2 产线调试/生产场景

针对扁线成形、扭头等高精密工序回弹变形不确定性强和工艺参数与质量指标映射关系复杂的问题，调试孪生具体通过“参数监测—用户交互—质量管控”交互方案满足交钥匙工程快速投产与量产质量稳定的需求，如图5所示。

图5 数字孪生平台在产线调试/生产场景的应用

在参数监测环节，通过物理实体层的分布式感知单元获取多维度数据，既涵盖扁线材料特性、产品数模虚实同步数据、定子半成品及成品质量检测数据，也包括成形机、扭头机等核心设备的运行状态参数，为质量管控提供精准数据基底；用户同时可通过交互界面查看各类参数的动态波形与统计结果，实现数据的透明化感知。用户交互阶段整合产品质量需求配置、质量自动检测结果可视化、智能回弹预测与补偿和质量自适应管控等工具化功能，基于信息层的有限元仿真数据与产线历史质量数据集，通过深度学习算法挖掘“工艺参数—运行状态—产品质量”的非线性关联，工程师可通过界面完成质量阈值设定、补偿参数调整及优化指令下发，实现工艺参数的可视化调控。质量管控环节同步输出线型质量（折弯角度、线长精度）与定子总成质量（绕组压入一致性、焊接合格率）的实时管控结果，经虚实数据迭代修正的自适应预补偿机制优化工艺参数后，将关键质量指标偏差控制在±0.2°（角度）、±0.2mm（线长）以内，形成满足量产标准的稳定工艺体系。

2.3 产线运维管理场景

针对传统运维模式依赖人工经验、故障后抢修导致停线损失高的问题，运维孪生具体通过“参数监测—用户交互—产线运维”交互方案满足交钥匙工程全生命周期稳定运行的需求，如图6所示。

图6 数字孪生平台在产线运维管理场景的应用

在参数监测环节，通过物理实体层的传感器阵列采集多维度运维数据，既包含关键设备的振动波形、电机电流和模具温度等时序信号，也涵盖定子产品的质量波动数据，用户可通过交互界面查看设备信号的实时曲线与质量统计图谱，实现运维数据的全方位感知。用户交互阶段整合产线生产状态监控、设备动作虚实仿真、SPC统计过程控制和“故障预测—诊断—溯源”等工具化功能，基于信息层的设备故障历史数据与运行状态数据集，通过时序AI算法解析设备健康趋势与故障演化规律，工程师可通过界面查看设备健康指数、故障预警信息及维护建议，实现运维状态的透明化管理。产线运维环节同步输出设备故障诊断报告、剩余寿命预测结果及预测性维护策略，经虚实同步孪生模型验证维护方案的可行性后，指导运维团队开展精准维护作业，实现关键设备故障预测准确率≥90%、故障响应时间缩短20%，构建产线全生命周期的智能运维体系。

3 实际应用效果

面向交钥匙工程的扁线电机定子产线全流程数字孪生平台取得了较为显著的应用成效。在某公司某型号定子产线交钥匙工程交付中，本平台实现了扁线电机产线关键工艺数字化设计、成形过程精准调试及设备状态实时运维等全流程虚实联动管控。

（1）设计环节提升。通过平台的数字化设计流程，无须依赖人工反复核算与调整，关键工艺构型设计及重构计算耗时可控制在100s以内，显著加快了设计速度；同时可精准输出符合交钥匙工程要求的工艺参数和设计方案，达到折弯角度精度±0.2°、线长精度±0.2mm、直线度<0.3mm/400mm、线端扭转位置精度±0.2mm和线脚高度一致性偏差≤0.2mm的高精度要求，减少了传统设计中反复修改调整的问题；在动态定制需求场景下，产线研制与交付周期缩短10%，可较好地满足交钥匙工程快速交付需求。

（2）调试环节提升。依托平台的虚实联动与参数优化功能，虚实侧数据通信及复现时延可控制在400ms以内，能够快速反馈调试效果并减少人工试错时间；结合精准的工艺参数建议，产线可更快达到稳定生产状态，进一步助力交钥匙工程交付周期缩短10%。通过平台的精准管控，成形工艺废品率较传统模式降低15%，并可长期稳定维持产品高精度要求，避免因调试不当导致的质量波动；此外，平台能够给出较明确的工艺参数建议和调试方向，降低对资深工程师经验的单一依赖，从而减少调试环节的技术门槛和人力成本。

（3）运维环节提升。平台可实时监测设备运行状态，较传统模式减少20%的设备运行故障响应时间，能够快速发现并定位故障问题，避免故障扩大后再开展排查，从而降低故障对生产的影响；借助精准的故障预警和预测性维护，可减少过度维护与无效维护。在交钥匙工程全生命周期服务场景下，综合维护成本降低10%，同时减少了因故障导致的停产损失，有助于更好履行全周期服务承诺。

（4）生产效率提升。结合设计环节的效率提升、调试环节的精准提速，以及运维环节的故障响应加快和成本降低，各环节协同发力后，最终可实现产线综合效率提升15%，使产线运行更加稳定、高效，并为交钥匙工程合作双方创造更高的生产价值。

4 结语

数字孪生技术是扁线电机定子产线交钥匙工程高效落地的重要方向，具有较高的工程应用价值。本文构建了“物理实体层—信息层—功能层—用户交互层”四层架构的全流程数字孪生平台，核心在于将启发式算法等技术与孪生模型耦合，并通过三大场景化交互方案，突破传统产线依赖人工、响应滞后和管控粗放等痛点。结合实际项目应用结果，平台在某型号定子产线交付中实现了关键工艺构型设计及重构计算耗时控制在100s以内，虚实侧数据通信及复现时延控制在400ms以内，成形工艺废品率降低15%，设备故障响应时间缩短20%，综合维护成本降低10%，产线综合效率提升15%。这表明该平台能够在设计提效、调试稳质和运维降本等方面形成较好的协同增益，为交钥匙工程智能化转型提供可复制方案，也为数字孪生技术在高端电机制造场景中的规模化应用提供了参考。未来可进一步探索多型号产线模型复用技术，持续提升平台柔性适配能力与推广价值。

参考文献

[1] X IE S, ZHANG W, SHEN M, et al. A modula rc o n fi g u r ati o n - b a s e d r a pi d v e ri fi c ati o n a n d validation framework combining analytical and simulation methods for intelligent manufacturing systems[J].Simulation Modelling Practice and Theory,2025,142(2):103136.

[2] 陶飞 , 刘蔚然 , 张萌 , 等 . 数字孪生五维模型及十大 领域应用 [J]. 计算机集成制造系统 ,2019,25(1):1-18.

[3] 刘大同 , 郭凯 , 王本宽 , 等 . 数字孪生技术综述与 展望 [J]. 仪器仪表学报 ,2018,39(11):1-10.

[4] 陶飞 , 马昕 , 胡天亮 , 等 . 数字孪生标准体系 [J]. 计算机集成制造系统 ,2019,25(10):2405-2418.

[5] 彭于华 . 数字孪生在新能源汽车驱动系统制造中的 实践与思考 [J]. 汽车制造业 ,2025,(2):15-19.

[6] MODESTO C, BORGES J, NAHUM C, et al. Towards a robust transport network with selfadaptive network digital twin[J].Computer Networ ks,2026,276:111967-111967.

[7] 赵浩然 , 刘检华 , 熊辉 , 等 . 面向数字孪生车间的 三维可视化实时监控方法 [J]. 计算机集成制造系 统 ,2019,25(6):1432-1443.

[8] 陶飞 , 张辰源 , 张贺 , 等 . 未来装备探索 : 数字孪 生装备 [J]. 计算机集成制造系统 ,2022,28(1):1-16.

[9] 周 成 , 孙恺庭 , 李 江 , 等 . 基于数字孪生的车 间三维可视化监控系统 [J]. 计算机集成制造系 统 ,2022,28(3):758-768.

[10] 曹尚贵 , 王文冲 , 张 强 , 等 . 基 于 SOA 架 构 的智能座舱操作系统分层设计 [J]. 汽车制造 业 ,2025(5):25-29.

[11] 聂蓉梅 , 周潇雅 , 肖进 , 等 . 数字孪生技术综述分 析与发展展望 [J]. 宇航总体技术 ,2022,6(1):1-6.

[12] RAHEEM A, MARCH I D M, DALLASEGA P. Digital twin driven factory and production planning (FPP)[J]. Production & Manufacturing Research, 2025, 13(1): 2507954.

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：王先锋，单位：邦迪智能科技（上海）股份有限公司。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