T/CMES 39003-2024 智能制造：数字孪生融合应用能力评估

文档概述与范围​

• 本标准由中国机械工程学会（CMES）制定和发布，旨在为制造业提供数字孪生技术应用的通用架构、技术要素和能力评估方法。它于2024年4月3日发布，2024年5月6日实施。
• ​适用范围​：本文件适用于制造企业的数字化转型应用能力评价，提供数字孪生融合应用的框架、指标和成熟度评估指南。它引用相关标准如ISO 23247-2021和GB/T 23001-2017，确保与国际和国内标准兼容。
• 核心目标是通过数字孪生技术（即实体系统的数字映射）提升智能制造水平，包括设计、生产、维护等全生命周期环节的优化。

2. ​关键术语与定义​

文档定义了数字孪生相关核心术语，确保概念清晰：

• ​数字孪孪生 (Digital Twin)​​：基于信息化平台，建立实体系统的数字映射，模拟物理实体、工作机理、流程或系统的实时状态，形成全方位数字化表示或镜像。
• ​数字孪孪生体 (Digital Twin Entity)​​：反映物理对象特定视角特征的数字模型，包括对象（镜像维度）、模型（结构、机理、算法）和数据（初始参数、实时监测数据），通过模型管理、仿真服务和数据资源管理实现功能。
• ​数字线程 (Digital Thread)​​：一种可扩展、基于数据库的分析框架，构成物理产品和数字模型之间的映射系统，确保数据流、软件和知识的受控交互，支持产品全生命周期数据访问和快速迭代。
• ​其他术语​：如虚实交互（数字孪生体与现实实体的数据反馈）、实时仿真（仿真时间比例与实物相同）、AR/VR（增强现实和虚拟现实技术）等，强调技术在模拟、可视化和控制中的应用。

3. ​数字孪孪生应用模式框架​

文档构建了面向制造业的数字孪生技术框架，分为技术框架、技术要素和应用模式三部分。

• ​3.1 技术应用系统架构 (4.1节)​​
  • 框架包括三个核心组件：
    • ​数据采集及测控​：通过传感器、物联网和边缘计算实现物理实体（如设备、产品、环境）的状态感知、测量和控制。
    • ​数字孪孪生体​：提供模型管理（物理模型如几何结构、逻辑模型如机理规则）、仿真服务（求解器、算法和运行环境）和数据服务（数据线程、管理及安全）。
    • ​业务应用​：涵盖应用场景（如产品设计验证、工艺优化）和用户基础服务（如可视化人机接口、应用开发）。
  • ​应用机理​：实时数据采集驱动数字孪生体进行模型分析和仿真，输出状态参数、预测和决策，反馈至物理实体，实现优化改进（如提升质量、降低成本）。
  • 该框架的核心是模型、仿真和数字线程，结合物联网、大数据和AI技术。

   

   

• ​3.2 技术要素 (4.2节)​​
  • 文档列出六项关键技术要素，支撑数字孪生应用：
    • ​建模​：包括物理类建模（几何模型、特征参数）和过程逻辑类建模（机理模型、数据驱动模型），需针对需求降维（ROM）处理以提高效率。
    • ​仿真​：利用知识模型模拟真实世界，支持物理场分析、动态计算和算法库。
    • ​数字线程​：确保模型与实体间信息通道的精准传递。
    • ​AR/VR​：增强可视化交互能力。
    • ​物联网​：实现感知与调控的实时性。
    • ​分布式计算与AI​：通过云计算、边缘计算和大数据分析，实现诊断、预测和模型优化。
  • 这些要素协同工作，形成数字孪生的技术基础。

   

   

• ​3.3 应用模式 (4.3节)​​
  • 基于产品全生命周期，分为四个主要应用模式：
    • ​开发设计阶段​：建立虚拟数字样机，结合实测和历史数据仿真验证，发现设计缺陷并改进（如高风险环境下的力学分析）。
    • ​生产制造阶段​：构建产品和工艺的数字模型，仿真演示生产流程，优化排产、物流和资源配置，提升效率和质量。
    • ​检验交付阶段​：基于检测原理构建诊断模型，结合实时数据快速检验产品质量和发掘缺陷。
    • ​运营维护阶段​：利用运行机理模型，结合实时数据和专家知识，实现预测性维护（如设备寿命预测），降低风险和延长寿命。
  • 这些模式强调数据驱动和虚实交互，解决制造业痛点。

   

   

4. ​数字孪孪生应用指标体系 (第5章)​​

指标体系分为场景应用赋能指标和基础能力指标，用于量化评估数字孪生应用能力。

• ​4.1 场景应用赋能指标 (5.1节)​​
  • 这些指标评估数字孪生技术在特定业务场景下的价值：
    • ​设计验证能力​：支持高难度（复杂工艺分析）、高风险（危险环境模拟）和高成本（减少实物试验）场景的验证，提升设计准确性和安全性。
    • ​虚拟生产能力​：通过虚拟化演示制造过程，预测可制造性，带来效率提升（缩短周期）、质量提升（提高良品率）和成本降低（优化资源）。
    • ​检测、预测与分析能力​：包括内部故障检测（通过模型诊断隐蔽问题）、潜在故障预测（基于趋势模型预测失效）和故障模式分析（利用AI分析原因），实现预测性维护。
• ​4.2 基础能力指标 (5.2节)​​
  • 这些通用指标评估技术实施的基础能力：
    • ​模型能力​：等效性（正确反映实体）、精度（精细描述）、强健性（数据微小变化不影响结果）、效率和一致性（跨平台可用）。
    • ​仿真能力​：功能覆盖（物理场范围）、精度（求解误差级别）和仿真环境（软硬件支持）。
    • ​应用分析能力​：静态分析（历史数据统计）、实时分析（实时监测）和智能分析（AI挖掘规律）。
    • ​数据驱动能力​：支持模拟数据、历史数据、实时数据、协同数据（跨系统同步）和数据质量（完整性、时效性）。
    • ​可视化能力​：角度（属性覆盖）、维度（符号、图像）、时段（时间重放）和分辨率（满足观测需求）。
    • ​应用效能​：时间效率提升、成本降低、质量提升和协同能力（供应链和产业链整合），强调经济和社会价值。

5. ​数字孪孪生融合应用成熟度等级 (第6章)​​

文档定义了五级成熟度模型，评估企业数字孪生技术与业务融合的程度：

• ​一级：单纯仿真级​：基础建模和仿真功能，数据单向映射（实体到孪生体），实现简单模拟和可视化，依赖设备数据。
• ​二级：数据交互级​：数据双向交互，支持设计协同和优化闭环，使用基本几何和机理模型，具备物联网数据采集。
• ​三级：实时同步级​：集成模型、仿真和分析功能，数据实时同步，可预测状态和问题，具备细节模型和可视化洞察能力。
• ​四级：智能分析级​：集成AI分析功能，基于有限信息预测实体性能，解决物理测试替代问题，模型精确且被客户接受。
• ​五级：生态协同级​：通过数字线程实现全生命周期同步，支持跨系统协同和知识共享，仿真可完全替代物理验证，成为行业认证标准。

6. ​数字孪孪生融合应用成熟度评估方法 (第7章)​​

评估基于具体应用场景，结合量化指标和整体效果：

• ​评估原则 (7.1节)​​：
  • 以应用场景为边界（如设计或生产场景）。
  • 结合基础能力指标打分（见附录A）和项目整体效果（如时间效率提升）。
  • 综合多场景等级确定企业级成熟度。
  • 评估原理涉及数据采集、指标分析和等级判定，但相关图片链接无效，因此不嵌入。
• ​评估方法 (7.1节)​​：
  • 步骤包括：为场景指标打分（参考附录A的打分表）、归一化场景成熟度、分析满足的成熟度级别、判定最终等级。
  • 必要时，聚合多个场景结果评估企业整体能力。
  • 强调实用性，例如附录A提供了场景下通用基础能力指标的量化打分表，便于实施。

7. ​附录与参考文献​

• ​附录A​：提供不同应用场景（如设计验证、虚拟生产）下的通用基础能力指标打分表，用于评估时量化模型能力、仿真能力等指标。
• ​参考文献​：列出支撑标准的关键文献，如《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》、Lockheed Martin 成熟度模型等，确保技术基础可靠。

总结

本标准详细规范了智能制造中数字孪生技术的应用能力评估体系，从术语定义到框架构建、指标体系和成熟度模型，提供了一套完整的实施指南。其核心价值在于：

• ​实用性​：通过具体指标和评估方法，帮助企业诊断和提升数字孪生融合水平。
• ​创新性​：强调AI、物联网和AR/VR技术的融合，推动制造业数字化转型。
• ​结构性​：成熟度五级模型为企业提供了清晰的进化路径，从基础仿真到生态协同。

文档内容详实，适用于制造企业、研究机构和评估机构，旨在通过数字孪生技术实现质量、效率和成本优化。若有特定场景的深入需求，可参考附录A的打分表进行详细评估。