制造业数字孪生方法论的系统性文献综述：现状、挑战与未来方向

为解决制造业数字孪生(DT)缺乏标准化方法论的问题，研究人员通过系统性文献综述分析了近5年344篇文献，归纳出28种分步式DT构建方法，涵盖建模、数据优化、生命周期管理等方向。研究发现现有方法多停留在理论阶段，缺乏实际验证和跨领域整合，提出基于模型系统工程(MBSE)的适应性框架是未来关键方向。

　　

在工业4.0浪潮中，数字孪生(Digital Twin, DT)作为连接物理与数字世界的核心技术，正深刻变革制造业的运营模式。然而，尽管NASA早在2012年就将DT纳入技术路线图，制造业领域仍面临方法论碎片化的困境——不同研究对DT的定义各异，超70%的文献缺乏结构化实施框架，导致系统间互操作性差、复用率低下。这种混乱局面使得企业投入大量资源开发的DT系统往往沦为"数据孤岛"。更严峻的是，现有研究多聚焦特定案例，缺乏普适性方法论指导，正如ISO 23247标准工作组所指出的，这种无序状态严重阻碍了DT技术的规模化应用。

为破解这一困局，研究人员开展了首个针对制造业DT方法论的系统性文献综述。通过PRISMA框架筛选Web of Science、Scopus等三大数据库近5年文献，最终纳入43项研究进行深度分析。研究创新性地采用软件开发生命周期(SDLC)模型对方法论进行分类，发现现有方法可归纳为两大类型：通用型（如Psarommatis的五维框架）和领域专用型（如石油行业的RAEM方法）。关键技术路径分析显示，模型驱动工程(MDE)和基于本体的知识图谱构建成为主流，其中AutomationML和OPC-UA工业标准的使用率达68%，而Petri网在离散过程模拟中展现出独特优势。

研究结果部分揭示了多个关键发现：

1. 高级框架设计：Psarommatis和May提出的标准化信息模板，通过7个核心要素（如行业细分、技术栈）实现DT系统的可评估性，但其工业验证数据尚未公开。
2. 建模技术突破：Shuo Su团队将IDEF0与Petri网结合，在3D打印精度预测案例中实现模型层级误差降低37%，但依赖专家知识标注的缺陷限制了推广性。
3. 系统聚合创新：González-Gerpe的DTAG方法通过扩展WoT本体，成功整合铁路系统中异构DT单元，验证了语义互操作性方案的可行性。
4. 成本效益评估：Newrzella的House-of-DT模型创新性地引入归一化应用评分(NUCAS)，在医疗设备案例中实现实施优先级排序准确率提升42%。

讨论部分尖锐指出，当前研究的三大矛盾：理论完备性与实践脱节（仅23%方法经过工业验证）、工具特异性（如西门子TIA Portal绑定）与通用需求间的冲突、以及线性开发模型与DT动态演化特性的不匹配。值得注意的是，MBSE（Model-Based Systems Engineering）在航天卫星故障诊断案例中的成功应用，为复杂系统DT开发提供了新思路——通过行为树(BT)替代有限状态机(FSM)，模块化程度提升60%。

这项发表于《Future Generation Computer Systems》的研究最终提出三重突破路径：首先，建立"轻量级概念设计+精准阶段方法论"的分层体系，解决初期认知负荷过高的问题；其次，开发基于ISO 23247的跨生命周期评估工具，量化方法论实施效果；最后，推动工业界-学术界联合验证平台建设。正如作者强调的，未来DT方法论研究不应止步于框架创新，更需关注如何将MBSE等成熟系统工程理念有机融入制造业场景——这或许是实现DT从"实验室玩具"到"工业级工具"跃迁的关键密钥。