综述：工业数字孪生在智能制造中的应用：关键技术、核心挑战、应用场景及未来发展趋势

《ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING》：Industrial digital twin for intelligent manufacturing: Key technologies, core challenges, applications, and forward-looking trends

　　

孟文龙|李顺宁|高瑞|岳正飞|涂志颖|储殿辉

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，中国威海264209

摘要

工业数字孪生（IDT）技术通过构建物理系统的高保真虚拟模型，支持工业资产全生命周期内的实时同步、预测分析及智能决策。作为工业4.0和智能制造计划的核心推动者，IDT通过将传感、建模、仿真和控制集成到统一的信息物理框架中，提升了运营效率，减少了资源消耗，并增强了系统韧性。本文综述了IDT研究的关键进展，重点介绍了多尺度建模、实时数据融合、高性能仿真、人工智能（AI）与机器学习分析以及扩展现实（XR）辅助可视化等关键技术。文章结合实际案例，讨论了IDT在智能制造、设备健康管理、供应链优化和节能运营等领域的应用。当前面临的挑战包括模型保真度保证、异构数据管理、系统集成复杂性、组织适应性问题以及投资价值的量化评估。从技术和管理两个角度综合了现有的解决方案策略，并强调了新技术趋势，如IDT与AI基础模型的结合、量子计算与边缘计算的应用、下一代通信网络以及基于区块链的信任基础设施。这些发展为IDT的应用领域拓展和未来工业生态系统的构建提供了方向。

引言

工业数字孪生（IDT）技术并非偶然出现，而是先进技术与发展中的社会需求的自然融合。其发展源于第四次工业革命的推动力、智能制造的运营需求以及传统工业部门面临的现代化压力。第四次工业革命[1]旨在通过整合云计算、大数据分析和人工智能来增强物理空间与数字空间之间的互动。工业数字孪生技术在推动这一信息物理范式的同时，也促进了通用技术标准与互操作参考架构的建立。图1展示了IDT在工业4.0各行业中的服务提供能力。中国的“中国制造2025”计划将智能制造提升为国家优先发展领域，强调信息化与工业化的协同推进。在这些战略的支持下，工业数字孪生解决方案受到了广泛关注，众多示范项目为其部署和验证提供了实践平台。

IDT技术通过提高生产效率、降低运营成本和支持全球资源优化，在多个层面创造价值。制造商可以利用数字孪生模型测试供应链策略、预测需求变化，并调整采购、库存和物流，从而建立更稳固的供应链[2]。此外，工业数字孪生系统还支撑着智慧工厂的建设，并推动可持续发展。作为核心数字引擎，它们整合了从设计到服务的生命周期数据，支持工业流程中的自主优化。

IDT已成为众多国家的重要研究方向。在美国，国家制造创新网络（NNMI）和工业互联网联盟（IIC）等国家级项目成为工业数字孪生技术发展的关键推动力。德国在其工业4.0战略指导下，将数字孪生视为实现信息物理系统（CPS）的基础要素[3]。而日本则采取更注重应用的方向，在其“社会5.0”愿景和连接产业议程中，将数字孪生概念融入机器人技术和精密制造等领域。跨国公司通过将软件、硬件和数据驱动的智能技术集成到统一的工业解决方案中，为IDT技术的发展做出了重要贡献。西门子、通用电气（GE）、国际商业机器公司（IBM）和三菱电机等企业开发了具备高保真建模、实时分析和预测维护功能的综合数字孪生平台。随着这一认识的深入，相关学术成果迅速增加，工业数字孪生技术的可见度也随之提升。图2显示了过去20年里关于“数字孪生”和“工业数字孪生”的科学文献数量。近年来，工业数字孪生领域的研究文献数量激增，产生了大量综述和调研文章。然而，现有的综述往往只关注某一方面的内容，如概念分类与定义、面向工业4.0或智能制造的架构、数字孪生即服务（DTaaS）或工业物联网（IIoT）的集成、建模与仿真挑战等，很少能全面覆盖关键技术、工程实施难题以及面向工业4.0的未来发展趋势。为了明确本文的贡献，表1从覆盖范围、技术深度、具体关注点和时间跨度等方面，将本综述与代表性的高被引用IDT相关综述进行了对比。

本文的结构清晰连贯：第2节探讨了支撑工业数字孪生的关键技术，第3节系统分析了典型应用场景，第4节讨论了主要实施挑战及相应的解决方案，第5节探讨了未来趋势与前景，第6节总结了本文结论并提出了后续研究建议。图3展示了本文的整体结构。

章节摘要

IDT的关键技术

工业数字孪生的发展依赖于一系列核心技术，包括高保真建模、实时感知和智能决策。本章重点介绍了七个关键领域：多尺度建模、快速可重构建模与进化、多源异构数据融合、仿真计算、人工智能与机器学习、虚拟/增强现实，以及集成与机制-数据混合建模。

IDT的应用场景

工业数字孪生技术已在现代各个行业中形成了多样化的应用场景。在智能制造领域，IDT支持实时生产映射和流程优化；在设备运维方面，它提升了状态监测、故障诊断和预测性维护能力；在供应链系统中，实现了全局可视化和协调决策；在能源管理方面，改进了监测和预测功能。

IDT的挑战与解决方案

实现工业数字孪生并非单纯的技术项目部署，而是一个涉及技术、数据、管理和经济效益的复杂系统工程。其实施过程中面临诸多相互关联的严峻挑战。只有系统分析这些问题并找到协调解决方案，才能充分发挥数字孪生的巨大潜力。

IDT的趋势与未来展望

工业数字孪生技术正进入新的发展阶段，从数字表征向智能决策和自主进化迈进。其未来发展将不再局限于单一技术领域的进步，而是与一系列前沿信息技术的深度整合。这些技术将共同推动数字孪生向更先进的“认知孪生”或“自主孪生”方向发展[205]。

结论与建议

工业数字孪生已成为提升制造业竞争力的关键驱动力，本研究总结了其概念基础、技术架构、应用模式和未来发展方向。工业数字孪生可以被视为一个由数据和模型驱动的虚拟实体，它在信息物理系统（CPS）的闭环运作中发挥作用，但并不等同于CPS本身。其核心价值在于建立了一条数据链，使

CRediT作者贡献声明

孟文龙：撰写初稿、验证、项目管理、资金筹集、概念构思。李顺宁：撰写初稿、可视化、方法制定。高瑞：撰写初稿、可视化、验证。岳正飞：撰写初稿、验证、方法制定、数据整理。涂志颖：撰写初稿、验证、监督、调研。储殿辉：验证、资金筹集。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文工作的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究部分得到了中国国家重点研发计划（2023YFB3307500）、国家自然科学基金（62302124）和山东省自然科学基金（ZR2023QF122）的支持。