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孔凡实美云智数科技有限公司副总裁
文 | 何静怡 采访 | 张孟月、谢邦彦 编辑 | 谢邦彦
校对｜吴政希 图｜由受访单位提供
制造业作为国民经济的支柱产业，其数字化转型已成为提升竞争力、实现高质量发展的关键路径；而日渐成熟的数字孪生技术，则是推动行业由“制造”向“智造”跃迁的重要密钥。
美云智数科技有限公司（以下简称“美云智数”）的副总裁孔凡实认为，基于当前部分企业对数字孪生技术存在“重展示轻实效”的认知偏差，产业端应正视数字孪生技术在智能制造领域所展现出的显著应用价值和降本增效潜力。应如何让数字孪生技术深度嵌入到企业转型脉络，助力制造业成功跃过数智化“龙门”？孔凡实在专访中分享了他的思考。
数字孪生要真正应用于解决工厂现实痛点
广东在中国制造业版图中占据关键位置，凭借其完善的产业链、强大的创新能力和开放的经济环境，成为推动制造业数字化、智能化、绿色化转型的核心区域。随着“双碳”战略的推进，制造企业正朝着高质量发展的“主航道”前行。然而，对于亟需提升数字化水平的制造型企业而言，要打造“端到端”的数字化工厂，依然任重道远。
数字孪生技术，正凭着其虚实映射、动态仿真与智能推演的独特价值，迅速成为破解制造业数字化转型难题、加速产业能级跃升的“核心引擎”。数字孪生最早被应用于工业制造领域，主要是将平面化的设计图纸和模型，以3D形式在虚拟空间中呈现。随着技术的不断进步，数字孪生经历了从几何仿真到系统工程的跨越，朝着“虚实共生”的目标迅速发展（见图1）。这种协同不仅要求物理实体与数字模型的精准映射，更需要通过多维度模型体系重构生产全流程，实现从单向仿真到双向交互的系统性变革。
图1 数字孪生成熟度等级
数据来源：《数字孪生工业软件白皮书(2023年第一版)》
据孔凡实介绍，数字孪生技术包含三种模型：
亚投金融一是用于3D场景中物理实体可视化表示的3D可视化模型亚投金融，这种模型只能看，不能表达物理实体的功能特性；
二是表达物理对象之间逻辑关系的物模型，可完成虚实数据映射；
三是表达实体功能的功能机理模型（算法），包括物理实体的功能特性和实体在虚拟环境中的表现一致性等。
一般而言，这三种模型缺一不可。但是，有部分数字孪生服务提供商在为客户提供解决方案时，只注重3D可视化模型搭建，忽略了物模型和功能机理模型，把数字孪生沦为仅具有观赏价值的“可视化模型”，无法对生产一线提供指导和反馈，这也是导致数字孪生技术有时被误解为“毫无实用价值的花瓶”的根源所在。
“这正是美云智数在研发数字孪生技术和为客户提供服务时一直努力避免的问题。”孔凡实解释，3D可视化模型的构建相对简单，通常运用Unity或虚幻引擎这类软件就能开发出来。但物模型和功能机理模型的构建，则需要对产业有非常深刻的认知。若缺乏对生产流程、工业逻辑、产线逻辑、制作工艺、工装夹具、生产物料以及车间内人机交互环节的理解，构建的物模型与功能机理模型就容易与实际工况产生偏差，难以准确反映工厂一线实际状态。这样的数字孪生体不但无法准确映射工厂动态，更可能误导决策优化方向。
孔凡实指出，服务商在为制造业客户部署数字孪生时，不仅要突破单纯3D可视化建模的局限，还要通过产线设备、工业物联网等方式获取实际生产数据，并对产线进行多维度聚合分析，形成具有诊断预警、工艺优化等决策支持能力的数字孪生系统，切实把数字孪生技术应用到解决工厂实际痛点问题上，真正助力制造型企业改善生产环境、降本增效。
数字孪生：
全链路、多维度为制造业赋能
孔凡实指出，当前，数字孪生技术在制造业的落地主要沿着研发、生产和运营三个维度展开。
在研发端，数字孪生技术已相对成熟，主要用于产品设计阶段，可通过仿真工具构建产品的数字孪生体，如家电的数字化样机，以进行生产中的性能仿真、流场仿真、噪声仿真等。
在生产端，数字孪生则主要通过构建数字孪生体来模拟生产流程，即通过物联网（IoT）技术实时采集生产数据，然后通过3D场景进行呈现、分析，最后优化现场业务。相对而言，生产端的数字孪生仍处于发展阶段。
在运营端，数字孪生主要应用于园区的整体管理，包括能源管理、车辆管理、仓储管理、园区规范管理等，涵盖营销、仓储和物流等企业管理核心流程，即用于打造基于数字孪生技术的智慧园区。
值得注意的是，在运营这一应用端，数字孪生不一定需要以物模型的形式呈现，可能更倾向于逻辑对象的表示。“所以制造业企业或者园区不仅要理解生产流程和产品制造、掌握专业技术，还要懂管理运营，充分整合分析这些元素，才能多维度地发挥出数字孪生技术的潜在价值，避免其成为‘空中楼阁’。”孔凡实再次强调。
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iFactory方案某智慧园区实施案例
孔凡实以美云智数“iFactory数字孪生全域运营解决方案”（以下简称“iFactory方案”）为例，进一步解释了数字孪生技术在运营端的深度应用。
首先，制造业园区一般包含实体工厂和生产线，也有可能包含与生产不直接相关的办公、生活等区域。为确保打造出高效、智慧的园区，iFactory方案首先通过生产模拟和物流仿真等手段，对园区布局进行精细化设计。
其次，iFactory方案通过搭建生产管控中心数据中台，激活原来在各个业务系统中沉睡和孤立的数据，使各种信息化系统及其内部数据可为数字孪生平台提供技术和数据支持，让各业务系统之间的流程和数据得到有效整合，以实现统一管理整个生产流程。
再次，iFactory方案通过数字孪生技术，对采集到的数据进行分析和算法计算，优化设备性能，并将优化结果反馈给设备以指导生产，如提供参数建议、预测性维护措施等。
最后，iFactory方案将数字孪生跟AIGC进行深度绑定和集成，强化虚实互动。如通过底层园区数据中台，为业主提供问答式的园区数据查询和调度能力，甚至通过数字孪生与实物现场关联，以虚实对话的方式对整个园区实现管理级别的控制。
此外，还可基于目前的能源管理系统和数据分析优化技术，通过数字孪生整合光伏、储能等产电设施以及各种产线设备等用电方资源，实现智慧能源调度。
数据显示，iFactory方案的投入使用成功让某园区案例的数据集成效率、运营调度效率、跨部门协作效率提升一倍，人员成本和故障损失率分别下降了50%和40%。
孔凡实还透露，美云智数将在iFactory方案基础上进一步拓展，一方面将在工厂设计规划时创建3D仿真模型，对产线和物流规划进行仿真，建设完成后，设计施工方将此“3D模型资产”向业主方移交，实现3D数字资产的复用，最终达到生产运营数字孪生的目标。另一方面，在赋能园区数字化转型领域，美云智数将朝着规划建设管理服务决策的一体化和智能化方向迈进，把数字孪生技术深度融入园区建设和运营各方面。此外，美云智数还计划开发出更多AIGC的应用场景与服务，让客户在原有产品基础上就可升级到基于AIGC的新型智能体模型，提前体验“未来场景”。
中国数字力量
赋能企业数智化升级
专注数字化服务多年的美云智数，不仅深刻理解制造型园区需求，更围绕生产管理、物流管控、园区运维、能耗管理、碳排放等方面打通了工业园区的“任督二脉”，赋能制造业以全方位、多维度应用数字孪生。即使在激烈的市场环境中与德国、美国等国际数字孪生服务商同台竞争，孔凡实依然信心满满。
在他看来，我国工业发展正呈现与发达国家截然不同的演进路径。相较欧美百年积淀形成的稳态工业体系，国内制造业正处于高速迭代期，变化日新月异。但这些国际大厂经过几十年沉淀，已形成一套相对成熟的产品和工具，难以快速响应国内制造业快速更新迭代的产线重构需求，这种供需错位一定程度上为美云智数等本土服务商开辟了机遇窗口。
“与国际大厂不同，美云智数不仅拥有功能相对完备和成熟的产品，更重要的是具有深度本地化实施交付能力，可为企业‘量身定制’个性化服务方案，这也是我们国内数字化服务商的优势所在。”
不仅是响应速度，国内数字孪生服务商的数字化综合服务能力，亦逐渐可与国际大厂“扳扳手腕”了——美的集团正以“工业AI+数字孪生”的方式实现研发到服务的全链路智能化。作为案例，美云智数助推美的重庆水机工厂获得“端到端灯塔工厂”称号，成为全球首座全流程AI赋能水机灯塔工厂。
孔凡实介绍，该厂专注于大型中央空调冷水机生产。与家用空调不同，大型空调冷水机需要根据用户需求定制生产，尤其在当前工厂需求多样化背景下，既要满足光伏、储能需求，也需满足不同类型电路的接入。因此，制定方案时既要具备高效生产模式，还要应对日益增长的定制化趋势。对此，数字孪生等前沿技术的应用几乎贯穿各个场景：
在研发端，美云智数一方面基于多物理场仿真，为工厂构建配置了一个包含100多个高精度物理模型的数据平台，当客户提出需要特定功能和配置需求时，工厂的数字孪生系统即可实现最优选型并一键自动报价，使得选型设计周期缩短81%，在订单量增加180%的同时，依然能够轻松应对客户个性化需求。另一方面，使用美的自研PLM（产品生命周期管理系统）提取历史设计参数，并结合AI算法实现智能设计，还可把产品设计周期缩短45%。
在制造端，利用仿真引擎和AI的算法，水机工厂打通了研发、生产、制造、供应链等各个环节，并通过美擎平台优化车间系统的排产、自动化下料等环节，使生产效率提升了30%，运营成本降低了15%。
在品控端，水机工厂运用AI视觉大模型实现自动质检，成功把装备缺陷率从13%降低到几乎为零，市场维修率也降低了30%以上。与此同时，工厂“AI大脑”通过整理过去的问题点和缺陷，形成问题点库和调优规则，让员工在执行疑惑任务时可随时查阅并获得系统提醒，成功让工厂焊接缺陷率从17%降低到5%，焊接周期从2.3天缩短到0.6天，产品整体合格率和生产效率得到显著提升。
在运营端，水机工厂通过实现小批量定制和大规模生产的动态平衡，使人员效率、订单交付周期、市场维修率等都得到不同程度的提升。
如今，制造业的数字化转型正突破单体企业边界，向产业链级协同纵深推进。作为“链主”企业，美云智数依托美的集团在制造业的积累，积极与上中下游企业展开合作对接，为企业提供覆盖产品全生命周期的数字孪生服务方案，推动制造型企业研发、生产、物流等全链条能力升级。
展望未来，孔凡实相信，数字孪生技术将为企业创造更显著的降本增效价值，制造业对数字孪生的融合应用亦将加速转向规模化应用。伴随这一转变，他期待政府部门与行业协会能协同发力，通过完善政策体系与标准框架，引导技术应用与产业需求深度耦合，为制造业数字化转型构筑可持续的发展底座。
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