通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 的全部潜力 资产效率 生产成本 质量 潜在优势 高达 30% 20% 10% 10% 高达 50% 高达 20% 传 统 精 益优 化曲 线 实时数据采集、规划、仿真和生产优化让半导体制造更智能 精益制造注重历史数据。精益制造使用过去的生产数据来确定和消除非增值 活动。 智能制造注重实时数据。智能制造使用实时生产数据来不断优化当前生产， 以实现高水平的初始质量。 息。用于半导体制造的 MES 可以利用生产的数字孪生来实时捕获性能数据，包括统计 过程控制 (SPC) 以及与制造执行、维护、测试和调度的偏差。数字孪生利用 MES 数据 不断进行更新，可以随时提供高度准确的仿真，帮助企业确定生产改进机会。 是什么让智能制造脱颖而出？ 生产线自动化规划 无缝协同 3 闭环制造 生产与质量执行 生产线调试 和运行 制造流程规划和验证 生产优化 2 1 虚拟规划

或过程的数字化虚拟模型，它与物理实体同步交互， 用于模拟、集成、测试、监控和维护等目的。它由物理 实体、数字映射模型以及两者之间的数据通信通道 （即“数字线索”）构成。数字孪生能够虚拟构建产品 数字化模型，并对该数字化模型进行仿真测试和验 证；在生产制造过程中，它能模拟设备运转，实时模拟 参数调整带来的变化，极大地降低物理原型制作的成 本和时间，有效实现设计过程中的降本增效。该技术 随着工业物联网和智能制造的兴起，在 次工业革命的产物，具备从大量数据中学习 规律，并执行感知识别、预测决策等智能行为的能力。 在工业生产领域，AI技术具备广泛的应用基础。 在产品设计阶段，引入数字孪生技术构建产品和 生产流程的虚拟仿真模型，并通过 AI 技术模拟不同 图1 2020—2025年中国数字孪生市场规模 350 300 250 200 150 100 50 400 中国数字孪生市场规模/亿元 0 知识库，通过检索增强生成（RAG）等方案，将企业积 累的技术规范、专利文档、设计图纸等接入大模型，进 而实现对研发资料的智能检索和问答 ［3］。此外，可利 用云端计算资源创建虚拟原型并进行仿真测试，以评 估设计方案的可行性和性能，降低物理原型制作的成 本和时间投入，有效实现设计过程中降本增效的目 标 ［4］。 2.3 融合人工智能的数字孪生技术 随着科技的进步，早期侧重于利用模拟模型和简

数字孪生体虚实同步技术 数字孪生应用对整个生命周期中现实和虚拟的同步需求较高。本 项目通过虚实同步技术，保证在设备运行调试期间，物理环境中发生 的任何更改及产生的运行数据都能输入至数字孪生体的仿真模型中进 行不断优化运算，实现与物理环境的实时同步。 4.基于能量传递的电力装备模型互操作关键技术 基于设备部件属性以及拓扑连接对不同部件之间互操作性的影响， 构建部件间互操作模型，确定部件间模型互操作所需要传递的数据， 最后依据工业互联网相关通信标准实现模型互操作。实现数字孪生体 从构建“静态映射的物理实体”到构建“动态协同的物理实体”的转 变，支持数字孪生应用从“映射、可视化”到“诊断、预测、仿真、 优化”的不断深入。 主要特点 项目以工业互联网平台为基础，以数字孪生管理系统为核心，以 解决方案应用为目标建设。工业互联网平台完成对传感器等各类生产 数据的边缘采集和处理，提供所需 型及机理模型的构建，通过构建孪生体映射全生命周期不同领域数据、 关联行业机理模型、结合三维结构模型进行设备孪生体的综合运行， 通过孪生体向上游解决方案提供数据服务。最终，围绕发电设备的产 品设计与仿真、生产过程建模与控制、产品质量管理、协同工艺规划、 设备故障诊断与远程运维、能效优化分析等多个方向，打造基于数字 孪生体应用的解决方案，实现数字孪生体与物理实体的数据互联、信 息互通、模型互操

逐步满足企业需求, 但在物性数据完整性和复杂流程模拟精度方面仍有提升空间. 中外 主流流程模拟软件对比如下. Aspen Plus® (艾斯本技术) [16]: Aspen Plus 是目前应用最广泛的流程仿真工具之一, 提供全面的 物性数据库、热力学模型与单元操作模块. 适用于复杂化工流程的建模与优化, 支持工艺流程整体仿 真、静态与稳态分析, 是工艺开发与设计的重要工具. AVEVATM PRO/IITM 业设备的模拟, 具有友善的用户接口, 且易于进行功能客制化, 适合教育培训及本土化工艺模拟应用. 中控 APEX (中控技术) [20]: APEX 为中控技术针对流程工业开发的仿真软件, 具备物性管理、热 力学计算与流程仿真功能. 支持中文接口与本地化模块设计, 便于与企业自有数据整合与工艺流程本 土优化. 2.3 智能控制 —— 先进过程控制软件 先进过程控制 (advanced process 中的实时数据, 推荐合适的 PID 参数, 图表化评估控制性能, 分析控制偏差并进行故障诊断. 智能动态优化控制系统软件: 融合控制、决策优化、图表与分析智能体, 支持控制参数自动调整、 动态过程仿真, 图表展示变化过程, 并通过数据分析实现控制性能的持续优化. 零手动操作系统软件: 采用低程序代码、控制、决策优化与感知智能体, 软件能够感知数据变化并 自动调整参数, 实现优化操作流程与灵活的客制化功能

自动化智能分析反馈 发货 测试 数据结构化和同源 仿真与制造虚拟验证 加工 装配 产品开发及试制周期 20% 可制造性 问题数 设计与制造数字化融 合平台（ MPM ） 产品研发 PDM/MDA

公司定位 突出企业智能化改造 突出复杂设备联网 突出制造资源共享 李伯虎 院士，航天云网首席科学家 研 发 力 量 社 会 认 可 专家团队：航天云网智能制造系统研究由著名计 算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士领衔 国家重点实验室：全国首个复杂产品智能制造系 统技术国家重点实验室将落户航天云网 工业互联网产业联盟：成员单位包括工业和信息 化部直属中国信息通信研究院、中国电信、阿里

元，具备以虚映实、以虚控实及自主控制指令生成 下 达 功 能 ，兼 顾 计 算 与 通 信 需 求 以 保 障 数 据 实 时 性。在云侧，重点着眼全域资源优化与预测，利用 高算力构建虚实映射的全局仿真系统与大数据优 化 系 统 ，基 于 大 模 型 实 现 生 产 状 态 评 估 与 需 求 预 测 ，同 时 设 计 协 同 机 制 动 态 平 衡 和 调 整 产 业 链 节 拍，提升产品全生命周期智能化水平。通过云、边、

数字孪生工厂在虚拟空间中构建了物理工厂的精确映射，实现了虚实融合的智能制造 新模式。虚拟调试大幅缩短了新产线的调试周期，在物理设备到货之前，就可以在虚 拟环境中进行设备布局、工艺流程、控制逻辑的设计和验证。通过高保真的物理仿真， 可以发现设计缺陷、优化参数设置、培训操作人员。当物理设备安装完成后，只需要 进行少量的现场调试就可以投入生产。预测性维护通过数字孪生模型实现了从"事后维 修"到"事前预防"的转变。传感器实 史故障数据和维护记录不断优化 预测模型，提高预测准确性。产能优化通过数字孪生实现全局最优，虚拟工厂可以模 拟不同生产计划、不同产品组合下的产能利用情况，识别瓶颈工序，评估改进方案的 效果。通过仿真可以回答"如果增加一台设备，产能可以提升多少"、"如果改变工艺路 线，交期能否满足"等 what-if 问题。APS（高级计划排程）系统基于数字孪生模型， 考虑设备能力、人员技能、物料供应等约束，生成最优的生产计划。 仅提高了效率，还收集了详细的购物行为数据，为精准营销提供支持。 零售科技创新不断涌现，为消费者带来全新的购物体验。虚拟试衣技术让消费者无需 脱衣就能看到服装上身效果，3D 人体扫描获得精确的身体尺寸，布料仿真技术模拟不 同材质的垂感和光泽，虚拟形象可以做出各种姿势展示服装的动态效果。一些高端系 统还可以模拟不同场景的光线，展示服装在办公室、晚宴、户外等环境下的效果。虚 拟试衣不仅提升了购物体验，还

此需要运送到各区域的具体车型数目。 丰田流程降低了复杂性，缩减了销售区域内部的混合销售。混合规 划这个基准体现了按车型、区域或国家来划分的生产结构。接下来，我 们来看看数学模型是如何被用来评估多种混合规划战略的。 一个仿真模型 尽管丰田的成功证明了“帕雷托定律”的可靠性，另一点值得关注的 是，我们进行实验并观察到，这些销售量较低的SKU需求变化性往往却 更高。此外，这些SKU的性质在各区域可能不尽相同。因此，占据顶端 满就运输，或由于重量和容积的限制而导致所有集装箱都无法上货的状 况（即“井喷”）。 另一条重要的信息是确定从潜在供应商到目的地，或到目的地的路 线和距离。丰田运用计算机系统，绘制出多级路线计划仿真图；再通过 物流专家评估，选出了最佳路线。这个流程十分复杂，需要考虑无数的 可变因素（如总里程数、每小时平均里程数、所需货车数量、所需司机 人数、路况可能导致的风险）。通过这个流程，丰田依靠的不只是几十 就很有 可能要求丰田拓展编组站的运载量，来适应未来的增长。该小组还很关 心可能导致的僵局，所以他们制定了这样一份方案：依据前一个月的装 货数据，创建一个仿真系统，这样，假设按照铁路编组站经理推荐的流 程来装货，对于可能会产生的结果就很清楚。这个仿真系统表明，每天 都需要装同样数量的有轨车，这样，编组站的库存就不会有剧烈增长。 下一步的工作是为期两个月的试验，以保证不会出现任何的运营问 题。试验

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