數(shù)字孿生技術(shù)在汽車行業(yè)中的應(yīng)用

王紅彥，阮 兵

（中國汽車工業(yè)工程有限公司，天津 300113）

今天的數(shù)字化技術(shù)正在不斷地改變每一個企業(yè)。隨著市場競爭日益激烈，產(chǎn)品上市時間周期不斷縮短、產(chǎn)品個性化定制程度不斷加強，迫使企業(yè)必須同上下游建立起協(xié)同開放的生態(tài)環(huán)境，采取數(shù)字化、智能化的手段來加速產(chǎn)品開發(fā)。隨著新一代信息技術(shù)與實體經(jīng)濟的加速融合，數(shù)字孿生被認為是一種實現(xiàn)制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段，并在工業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)和運維全鏈條過程中發(fā)揮重要作用。許多著名企業(yè)與組織高度重視，正在積極探索基于數(shù)字孿生的數(shù)字化轉(zhuǎn)型新模式、新業(yè)態(tài)[1]。

1 數(shù)字孿生定義

通過數(shù)字化手段，以數(shù)據(jù)與模型的集成融合為基礎(chǔ)核心，將物理設(shè)備的各種屬性精準數(shù)字化映射到虛擬空間中，在虛擬空間中模擬、驗證、分析和預(yù)測。精準地將客戶的真實使用情況反饋到設(shè)計端，通過仿真復(fù)雜的制造工藝，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)制造、智能服務(wù)和綜合決策等的閉環(huán)優(yōu)化，從而有效提高開發(fā)、生產(chǎn)及運維的有效性和經(jīng)濟性，實現(xiàn)產(chǎn)品的有效迭代。這種技術(shù)就是數(shù)字孿生。

建立數(shù)字化的產(chǎn)品全生命周期檔案，從根本上推進產(chǎn)品全生命周期各階段的高效協(xié)同，驅(qū)動企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新；為全過程質(zhì)量追溯、能效管理與優(yōu)化、遠程智能運維、產(chǎn)品研發(fā)及綜合決策的持續(xù)優(yōu)化等奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)字孿生作為一種服務(wù)企業(yè)的解決方案和手段，已經(jīng)越來越多地為企業(yè)創(chuàng)造實際價值[2]。

2 數(shù)字孿生技術(shù)的核心

數(shù)字孿生技術(shù)的核心元素是數(shù)字化模型的建立。一般情況下，建模方法可以分為2類：第一性原理或基于物理的方法（例如力學(xué)建模），以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法（例如深度學(xué)習(xí)）。好的模型既能逼真地描述真實事物的外在形狀，又能準確地反映真實事物的內(nèi)在變化規(guī)律[3]。

與數(shù)字化模型緊密相關(guān)的是數(shù)據(jù)和算法。數(shù)據(jù)是模型的輸入，來自于各種傳感器的實時采集或系統(tǒng)的歷史積累。算法通常需要深度學(xué)習(xí)，通過對大量歷史數(shù)據(jù)進行分析處理，不斷地建立、完善模型的內(nèi)在處理邏輯；實時數(shù)據(jù)輸入到模型后，算法對數(shù)據(jù)進行分析處理，通過已建立的內(nèi)在處理邏輯做出判斷，進而控制模型做出相應(yīng)的變化[3]。

3 數(shù)字孿生技術(shù)在汽車產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用

數(shù)字孿生技術(shù)在如智慧城市、健康醫(yī)療、工業(yè)4.0和智能駕駛等各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。對于制造業(yè)來說，虛擬數(shù)字模型可以融合企業(yè)的人、機、料、法、環(huán)和財?shù)热驍?shù)據(jù)，以整個企業(yè)組織體為對象構(gòu)建數(shù)字孿生，推動企業(yè)各環(huán)節(jié)信息的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享。實現(xiàn)從單個設(shè)備、單個工藝與單個企業(yè)向全要素、全流程和全業(yè)務(wù)各類資源優(yōu)化配置，從而助力制造業(yè)不斷提升核心競爭力、持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

針對汽車行業(yè)，數(shù)字孿生技術(shù)可以應(yīng)用于產(chǎn)品研發(fā)、工藝規(guī)劃和生產(chǎn)制造、設(shè)備維護、人員培訓(xùn)及售后服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)。

3.1 產(chǎn)品研發(fā)階段的數(shù)字孿生[3]

在汽車市場競爭日益激烈的今天，所有主機廠都渴望以更少的成本和更快的速度將更好的產(chǎn)品推向市場。產(chǎn)品的數(shù)字孿生包含產(chǎn)品所有設(shè)計元素的信息，如車輛的三維幾何模型，系統(tǒng)工程模型，BOM表，一維至三維、多學(xué)科的仿真模型，電氣系統(tǒng)設(shè)計和軟件與控制系統(tǒng)設(shè)計等。其可以在汽車的研發(fā)階段預(yù)測其各項物理性能及整體性能，并在虛擬環(huán)境中對產(chǎn)品進行分析或優(yōu)化。

3.1.1 數(shù)字建模

使用CAD工具開發(fā)出滿足技術(shù)規(guī)格的產(chǎn)品虛擬原型，能識別、編輯修改幾何特征，將特征再參數(shù)化，以可視化的方式展示出來；同時對產(chǎn)品內(nèi)部件的物理和運動約束、電氣和行為系統(tǒng)、軟件與控制算法等信息進行全數(shù)字化的建模技術(shù)。這會涉及到零件設(shè)計、裝配設(shè)計、工裝與磨具設(shè)計、工業(yè)設(shè)計和管路等，并需要通過一系列的驗證手段來檢驗設(shè)計的精準程度。這是建設(shè)產(chǎn)品數(shù)字孿生的基礎(chǔ)技術(shù)。

3.1.2 一體化的仿真驗證

由于產(chǎn)品運行時的性能涉及到多物理場、多學(xué)科的綜合作用，需要通過工藝流程、物流邏輯和實際規(guī)則等的仿真實驗，來驗證產(chǎn)品在不同外部環(huán)境下的性能表現(xiàn)和適應(yīng)性。因此，在此階段，要基于單個系統(tǒng)或多個系統(tǒng)的聯(lián)合仿真對產(chǎn)品模型的性能進行預(yù)測分析。這會涉及高級流體、電子冷卻、傳熱分析、復(fù)合材料、運動仿真和響應(yīng)信真等多種重要技術(shù)。

3.1.3 其他關(guān)鍵技術(shù)

實現(xiàn)完備的產(chǎn)品數(shù)字孿生，除了建模和仿真之外，還需要創(chuàng)成式設(shè)計、基于歷史數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果校準技術(shù)等其他關(guān)鍵技術(shù)。

3.2 工藝規(guī)劃階段的數(shù)字孿生

工藝仿真就是驗證產(chǎn)品的工藝性。交互式或自動地建立裝配路徑，動態(tài)分析裝配干涉情況，確定最優(yōu)裝配和拆卸操作順序，仿真和優(yōu)化產(chǎn)品裝配的操作過程。即通過建立各個生產(chǎn)單元的數(shù)字化模型，將生產(chǎn)階段的各種要素，如排產(chǎn)邏輯、物流配送、工藝配方和工序要求、生產(chǎn)設(shè)備和工裝及車控制算法等生產(chǎn)流程的數(shù)值仿真，通過仿真手段集成在一個緊密合作的虛擬生產(chǎn)過程中，自動完成在不同規(guī)則組合下虛擬的生產(chǎn)過程。通過這種方式來實現(xiàn)產(chǎn)品的可裝配性分析、裝配工藝的優(yōu)化、裝配質(zhì)量的控制和裝配工裝的驗證，獲得完善的制造規(guī)劃，以保證產(chǎn)品質(zhì)量，縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期。

3.3 虛擬生產(chǎn)調(diào)試

在生產(chǎn)的執(zhí)行階段，對各個生產(chǎn)單元內(nèi)的工作流程與效率進行過程建模與仿真。在汽車的裝配過程中，對多個協(xié)同工作的機器手臂控制算法進行虛擬調(diào)試，減少后期車間安裝、調(diào)試和量產(chǎn)的時間。對生產(chǎn)單元內(nèi)人機交互過程的仿真和調(diào)試，能詳細評估人體在特定的工作環(huán)境下的一些行為表現(xiàn)，如動作時間的評估、工作標準化的評估和疲勞強度的評估等，確保了人體操作的合理性和安全性，提高了裝配的可行性。

3.4 工廠、車間布局

建立三維數(shù)字化車間或工廠的資源布局，包括工廠中所用的各種資源，通過三維工廠設(shè)計能清晰明了工廠設(shè)計、布局與安裝過程；以數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)為媒介，物理工廠與虛擬工廠基于數(shù)字孿生，實現(xiàn)雙向真實映射與實時交互并產(chǎn)生孿生數(shù)據(jù)。在孿生數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，實現(xiàn)工廠全生產(chǎn)要素在物理工廠、虛擬工廠之間的迭代運行。具備物流優(yōu)化，產(chǎn)線評估能力，驗證安裝操作可達性，裝配過程路徑分析，物料搬運過程模擬等仿真能力，使得車間數(shù)據(jù)保持一致性，生產(chǎn)能力得到充分利用，生產(chǎn)流程透明化管理，成品庫存減少，交貨時間縮短等，最終使物理工廠不斷進化，直到工廠生產(chǎn)和管控達到最優(yōu)，形成一種工廠運行新模式[4]。

3.5 生產(chǎn)過程關(guān)鍵指標監(jiān)控能力評估

數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)制造過程從設(shè)備層、產(chǎn)線層到車間層、工廠層等不同的層級，貫穿于生產(chǎn)制造的設(shè)計、工藝管理和優(yōu)化、資源配置、參數(shù)調(diào)整、質(zhì)量管理和追溯、能效管理和生產(chǎn)排程等各個環(huán)節(jié)。通過采集生產(chǎn)線上原材料、設(shè)備、流程、人員或者環(huán)境參數(shù)、運行狀態(tài)等各種生產(chǎn)要素的實時運行數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全部生產(chǎn)過程的可視化監(jiān)控，并隨著采集的物理參數(shù)的變化實時地在數(shù)字空間進行更新。

生產(chǎn)線或產(chǎn)品的各個物理傳感器產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，通過經(jīng)驗或機器學(xué)習(xí)建立關(guān)鍵設(shè)備參數(shù)、檢驗指標的監(jiān)控策略，對生產(chǎn)過程進行評估和優(yōu)化，實現(xiàn)主動響應(yīng)、事故溯源和預(yù)測性維護等重要功能，并針對事故原因提出產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)流程設(shè)計中的改進方案等。

3.6 運維階段的數(shù)字孿生

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和傳感器成本的下降，車間主要設(shè)備及最終車輛，會更多地使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備來采集運行階段的環(huán)境和工作狀態(tài)等指標。通過讀取智能設(shè)備車輛傳感器或控制系統(tǒng)的各種實時參數(shù)，會同后臺的數(shù)據(jù)積累，以及專家?guī)?、知識庫的迭加復(fù)用，構(gòu)建設(shè)備的健康指標體系，采用人工智能進行數(shù)據(jù)挖掘和智能分析，實現(xiàn)趨勢預(yù)測；基于預(yù)測的結(jié)果，對維修策略及備品備件的管理策略進行優(yōu)化，提前預(yù)警設(shè)備或產(chǎn)品可能發(fā)生的故障，主動給企業(yè)提供精準、高效的設(shè)備管理和遠程運維服務(wù)，改善用戶對車輛的使用體驗。

3.7 服務(wù)階段的數(shù)字孿生

3.7.1 銷售體驗[3]

在汽車銷售過程中，借助數(shù)字孿生技術(shù)，結(jié)合VR/AR，可以為用戶提供沉浸式的體驗，讓用戶在虛擬空間操控駕馭汽車，全方位地感受汽車在各種環(huán)境、各種場景下的性能和魅力，激發(fā)用戶的購車欲望。一輛帶有三維可視化功能的數(shù)字孿生汽車，可以讓潛在的買家在網(wǎng)上或4S店購車時將汽車的配置改成自己喜歡的個性化定制，廠商可借助產(chǎn)品研發(fā)數(shù)字孿生體系，協(xié)同客戶一起，加速并完成對新產(chǎn)品的導(dǎo)入周期，提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準確性。

3.7.2 客戶潛在需求挖掘

通過采集汽車的實時運行數(shù)據(jù)，展現(xiàn)用戶的軌跡信息。站在客戶視角，可視化呈現(xiàn)客戶與品牌的互動過程及動態(tài)體驗感受；通過AI+BI分析反饋數(shù)據(jù)，輸出可視化客戶體驗看板。車輛制造商可以據(jù)此洞悉客戶潛在的真實需求，提高產(chǎn)品參數(shù)配置的準確性，避免產(chǎn)品研發(fā)的決策失誤。

3.7.3 汽車使用反饋[5]

二手車市場上，如果給車輛一個數(shù)字標識（基于數(shù)字孿生和區(qū)塊鏈），就可以跟蹤車輛健康狀況，回答消費者關(guān)心的維修頻率、零件更換等問題。

3.7.4 有針對性地召回

建立數(shù)字線程和全生命周期管理的數(shù)字孿生體。伴隨汽車產(chǎn)品的電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化和共享化，數(shù)字孿生技術(shù)將進一步助力汽車企業(yè)，以更高效全面的手段，更開放透明的姿態(tài)，通過跟蹤汽車中的關(guān)鍵部件及其序列號，主動將有問題的汽車范圍精準縮小到那些直接受到影響的批次上。

3.8 數(shù)字孿生技術(shù)在其他方面的應(yīng)用

3.8.1 工廠基礎(chǔ)設(shè)施

采用數(shù)字孿生體可以在遠程情況下對工廠進行參觀和考察。通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)工廠漫游、設(shè)備實時數(shù)據(jù)、產(chǎn)線產(chǎn)能情況、不良率和工廠布局等數(shù)據(jù)一覽。

3.8.2 沉浸式培訓(xùn)

通過數(shù)字孿生體，利用筆記本電腦遠程培訓(xùn)工人。設(shè)備甚至不需要實際安裝，就可以向其他人展示如何使用。另外可以借助AR/VR技術(shù)實現(xiàn)專家遠程運維和指導(dǎo)。

3.8.3 更全面的分析和預(yù)測能力[6]

現(xiàn)有的產(chǎn)品生命周期管理，無法對隱藏在表象下的問題提前進行預(yù)判。而數(shù)字孿生可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集，通過在數(shù)字空間實時構(gòu)建物理對象的精準數(shù)字化映射，采用大數(shù)據(jù)的處理和人工智能的建模分析、驗證，實現(xiàn)對過去發(fā)生問題的診斷、當前狀態(tài)的評估及未來趨勢的預(yù)測，最終形成智能決策的優(yōu)化閉環(huán)。

3.8.4經(jīng)驗的數(shù)字化[6]

在傳統(tǒng)的工業(yè)設(shè)計、制造和服務(wù)領(lǐng)域，經(jīng)驗往往是一種模糊而很難把握的形態(tài)，但又是解決實際問題，作出精準判決的依據(jù)。數(shù)字孿生的最大優(yōu)勢是可以通過數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對于故障診斷、流程改善和資源配置優(yōu)化等過程及結(jié)果，進行數(shù)字化挖掘，得到的模型、經(jīng)驗等知識封裝并集成管理，也是數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵內(nèi)容之一。

4 數(shù)字孿生的價值

隨著大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和5G等新一代信息技術(shù)的迅速發(fā)展，以及先進制造技術(shù)、新材料技術(shù)等系列新興技術(shù)的共同發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)在不斷探索和嘗試、優(yōu)化和完善、發(fā)展和演化，在經(jīng)濟社會各領(lǐng)域的滲透率不斷提升，數(shù)字孿生已經(jīng)成為垂直行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要使能技術(shù)。

4.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動

基于全面實現(xiàn)基于模型的設(shè)計（MBD），整個研發(fā)、設(shè)計和制造過程將由數(shù)字化工廠的“大腦”（單一數(shù)據(jù)源）進行協(xié)調(diào)和驅(qū)動，生產(chǎn)信息實時反饋用以優(yōu)化設(shè)計，大幅提升設(shè)計重用率，降低設(shè)計與生產(chǎn)制造過程的不確定性，大幅縮短產(chǎn)品研制周期，減少變更單數(shù)量，積累產(chǎn)品研制的工程大數(shù)據(jù)。

4.2 物物互通

數(shù)字化工廠將使用三維模型作為產(chǎn)品研制的信息載體，通過MBD技術(shù)將所有信息裝載于模型，并將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，使機器可以讀懂產(chǎn)品信息，并進行相應(yīng)的操作，基于射頻識別技術(shù)（RFID）的應(yīng)用，通過產(chǎn)品生命周期管理（PLM）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）和分散控制系統(tǒng)（DCS）的集成實現(xiàn)物物互通。

4.3 人機協(xié)同

使用者通過數(shù)字孿生系統(tǒng)迅速掌握物理系統(tǒng)的特性和實時性能，識別異常情況，獲得分析決策的數(shù)據(jù)支持，并能便捷地向數(shù)字孿生系統(tǒng)下達指令，減少實際生產(chǎn)的停產(chǎn)減產(chǎn)率；另外可以通過“人”和“機”的孿生體，監(jiān)管和預(yù)測人機數(shù)字模型，積累學(xué)習(xí)人機的技能知識、交互特征等，融合人的靈活性、適應(yīng)性和機器的高效性、準確性等各自優(yōu)勢，協(xié)調(diào)構(gòu)建更加完善的人因工程分析和更加完善的評價體系。

4.4 產(chǎn)品迭代

根據(jù)客戶的要求，多次的產(chǎn)品設(shè)計迭代可以在虛擬的三維數(shù)字孿生空間中，進行部件修改調(diào)整，產(chǎn)品尺寸裝配等，精準地將客戶的真實使用情況反饋到設(shè)計端，同時在虛擬產(chǎn)線中進行設(shè)計優(yōu)化、問題診斷，可以大幅降低產(chǎn)品驗證工作和裝配可行性，減少迭代過程中設(shè)備的制造工作量、工期及成本，提高開發(fā)和生產(chǎn)的有效性和經(jīng)濟性，加速產(chǎn)品的有效改進。

4.5 虛實互聯(lián)

采用數(shù)字孿生技術(shù)，在虛擬環(huán)境完成產(chǎn)品設(shè)計，并開展仿真驗證和工藝的優(yōu)化迭代，然后在虛擬工廠中進行試生產(chǎn)，固化工藝參數(shù)。在實際生產(chǎn)過程中，建立孿生和業(yè)務(wù)的相互規(guī)則，通過虛擬工廠收集、反饋真實工廠的運行數(shù)據(jù)。基于豐富的歷史和實時數(shù)據(jù)，以及專業(yè)的算法模型，實現(xiàn)在數(shù)字世界對物理對象的狀態(tài)和行為進行模擬試驗和分析預(yù)測，為用戶實際業(yè)務(wù)決策賦能。

5 結(jié)束語

數(shù)字孿生是信息化技術(shù)發(fā)展到一定程度的必然結(jié)果，是支撐數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合技術(shù)體系。毋容置疑，數(shù)字孿生技術(shù)在數(shù)據(jù)標準、模型積累、軟件開發(fā)和安全體系等方面還需要不斷探索和完善。

在汽車“新四化”變革中，隨著智能裝備、工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IoT、人工智能、云計算和邊緣計算等新一代技術(shù)的發(fā)展，應(yīng)用在深化，體系在演進，數(shù)字孿生正在或已經(jīng)成為人類解構(gòu)、描述和認識物理世界的重要工具之一。數(shù)字孿生也將與這些新技術(shù)一道，打造一個有利于汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良好生態(tài)。