92%的企业卡在半路上:数字孪生为什么难落地?

360影视 动漫周边 2025-06-27 12:03 4

摘要:在航空航天、汽车、消费电子等高复杂度制造行业,数字孪生正从技术概念演变为核心能力。它被视为应对产品复杂度提升、以更快速度推向市场、智能化升级、全球供应链博弈与可持续发展压力的关键手段。

多数企业误将数字孪生视作“3D图形呈现”,而它其实是虚拟“数字生命体”。

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文|赵艳秋

编|牛慧

在航空航天、汽车、消费电子等高复杂度制造行业,数字孪生正从技术概念演变为核心能力。它被视为应对产品复杂度提升、以更快速度推向市场、智能化升级、全球供应链博弈与可持续发展压力的关键手段。

但理想与现实之间存在巨大落差。许多企业将数字孪生误解为3D建模或图形可视化,系统孤立、数据割裂,难以支撑从设计到制造、再到运维的闭环协同。来自Digital Twin Consortium的调研数据显示,全球仅有约8%的企业实现了数字孪生在产品生命周期、生产流程与性能分析中的深度集成,92%的企业仍停留在“局部可视化”阶段,难以释放系统性价值。

一个根本性问题随之浮现:为什么数字孪生拼不成一张图?

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8%的突破和92%的困局

在一家传统造船厂,复杂的工艺流程与环节之间的信息割裂,长期困扰着整个企业。比如,在设计阶段,设计师通过三维建模构建船舶方案,但交付给船厂的却是二维图纸。图纸在开工前再次被转换为三维模型用于船体结构规划,到生产一线又被还原为平面图纸,供工人操作。新船交付时,客户收到的依然是纸质说明书,哪怕这些资料多得足以装满一车。

为了彻底打破这种低效割裂的模式,造船厂决定引入基于“单一平台”的数字孪生系统,实现人、流程、信息的高度耦合。在这一系统中,设计、仿真、制造、交付各阶段有机贯通,任何一个环节的变更,都能实时传导至下游,所有参与人都在一个数字模型上“添砖加瓦”,打破了“语言不统一”的壁垒,形成边设计、边建造、边体验的动态闭环。

数字孪生,就是通过数字技术,将现实世界的物体、系统与流程映射到虚拟空间,生成一个可交互、可演化的“数字克隆体”。它通过“虚实联动”大幅减少重复劳动,提升协作效率,并催生了一场更深层次的“左移工程”革命。

传统制造流程常常在后期发现问题,导致返工、延迟与成本激增。而通过数字孪生,工程验证“前置”到设计初期,在虚拟世界中就能完成成千上万次的性能测试与工艺验证,能够在早期识别潜在风险并及时修正,避免实物试错的高昂成本。

从航空航天、消费电子到汽车工业,数字孪生正成为高复杂度制造行业的“基石”。例如,JetZero借助其验证下一代翼身融合型飞机,Oracle Red Bull F1车队用其实时调整赛车参数。它不是单一环节的效率工具,而是一种支撑组织变革与创新能力的系统平台。

然而,就像上述Digital Twin Consortium调研数据显示的“8%与92%”的反差,背后隐藏的是企业在数字孪生落地过程中面临的结构性挑战。

多数企业误将数字孪生视作“3D图形的高级呈现”,而非一个涵盖设计、仿真、验证、优化、制造与服务,虚实共生的“数字生命体”。而真正的全面数字孪生,是一个能在整个生命周期中不断吸收真实数据、驱动业务演化的自进化闭环系统。

以西门子南京工厂为例,其规划建设过程本身就是在数字孪生中完成的。通过仿真引擎预演多个极端情境,团队在虚拟空间中完成了对厂房配置、工艺流程、数据流路径的多轮验证与优化。在工厂投产后,所有运营数据实时反馈至孪生体中,实现持续调整与性能提升,真正构建起了一个工厂的“智能神经系统”。

正如《哈佛商业评论》所指出:“闭环优化能力是工业数字化转型的核心价值锚点。”而全面数字孪生正是这一能力的具象化。

推动这种闭环系统的关键,不在于单一工具部署,而是打通设计(CAD)、管理(PLM)、制造执行(MES)、企业资源(ERP)之间的“系统断点”,构建起逻辑统一、数据贯通的“数字主线”。正因这种系统能力要求高、协同门槛大,才造成了多数企业难以突破局部试点阶段,止步于“工具堆叠”。

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为什么拼不成一张图?

全面数字孪生的本质,并非“工具堆叠”,而是系统架构的重塑。企业若要真正迈入数字孪生阶段,首先必须回答一个问题:为什么拼不成一张图?

在现实企业中,多域物料清单(BOM)分散管理严重。设计BOM、工程BOM、制造BOM各自为政,机械、电气、软件团队使用不同工具和格式,系统间难以联通。数据分散、多格式频繁转换、手动同步、缺乏追溯,造成信息滞后、错误堆积,甚至诱发设计缺陷与合规风险。

更重要的是,孤立的架构压抑了AI、机器学习等需要大规模数据才能发挥效能的先进技术,阻断了企业通往高阶智能化的路径。

西门子的解决方案,是构建一条贯穿产品全生命周期的数据“神经网络”——数字主线。它整合工具、数据、流程与系统,打通设计、仿真、制造与服务的上下游,在同一主线上流动、“共生”。工程团队得以在统一平台上共享、调用核心数据,变更实时同步,仿真与决策建立在全域洞察基础上。

数字主线不是简单的数据管道,而是平台级能力。Teamcenter作为西门子数字主线的核心平台,相当于企业的“协同大脑”。

在概念设计与分析阶段,它支持多领域如机械、电气、软件等并行开发,又能通过关键数据对齐机制,保持精确联动。

多领域工程物料清单(EBOM)是数字主线的核心枢纽。虽然工程师负责产品设计,但最终在EBOM中实现产品的完整定义与规格固化。由此,EBOM通常是企业内规模最大、用户最多、复杂度最高的系统。数字主线通过将EBOM数据流无缝接入产品全生命周期管理(PLM)系统,企业建立了完整统一的产品定义,确保每一次配置与变更都可追踪、可审计。

数字主线还延伸至制造与服务阶段,工程与制造、工艺规划、服务等环节能够实现无缝协同,变更自动同步。

这一理念在OPmobility的实践中得到了验证。该公司定制了Teamcenter作为其产品生命周期管理的主干系统。该公司董事总经理Félicie Burelle表示:“我们使用西门子Teamcenter X在全球研发网络中部署了标准化统一PLM解决方案,不仅有助于提高团队效率和成果,还能够加快产品的上市速度,无论对于OPmobility的产品还是客户来说都大有裨益。”

正是由于这种系统性的能力,西门子获得了Frost & Sullivan授予的2023年度数字孪生技术领导奖。该机构指出,“西门子提供的是真正的综合性方法,通过集成的数字主线将传统孤立的产品与生产流程连接起来”,而这正是西门子领跑数字孪生领域的“终极武器”。

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重塑制造范式

数字主线为全面数字孪生打通了数据通路、消除了系统割裂,但仅有它仍不够。企业要将数据转化为业务价值,还需要一个“执行引擎”来承载模型、仿真、测试与反馈的全过程。Simcenter正是西门子在这一环节的关键布局。

作为西门子全面数字孪生的核心平台,Simcenter将工程仿真、性能预测与虚拟验证深度融合,使产品从设计之初就具备精准可控的“行为预演能力”。

借助Simcenter,在数字主线所打通的数据基础上,构建产品在不同工况、极端环境甚至全生命周期内的数字映射模型,实现预测性验证、性能调优与实时反馈,从而支撑起真正意义上的闭环制造。

其技术核心之一是制造主数据模型(MDM)与通用工厂模型(CPM),通过对产品物料清单BOM与工艺清单BOP,在“单一平台”中完成设计建模、工艺规划、生产执行与设备管理,形成产品孪生、工艺孪生与设备孪生的全面交汇。这一体系在实践中已广泛应用。

在电池制造领域,电池充电的前80%通常非常快速,而最后20%则耗时更长,部分原因是充电过程中产生的热量所致。通过Simcenter对分流器进行数字孪生建模,优化空气流分布,让冷却性能提升22%、设计时间缩短50%。

在交通领域,加州初创公司Natilus致力于解决空运费用昂贵的问题。借助数字孪生系统,客户与开发者得以“沉浸式”体验和全面探索设计细节。他们采用翼身融合设计,货运容量提升1.5 倍,还将燃料消耗减少了一半,上市时间缩短50%。房车制造商Hymer在设计概念房车VisionVenture时,借助全面的数字孪生,实体原型减少80%,个性化变型开发时间缩短65%。

在消费级产品与个性化制造领域,义肢制造企业Unlimited Tomorrow,利用数字孪生和3D打印,实现个性化设计与制造,将义肢成本从8万美元降至8000美元,交付周期从最长一年缩短至几周,义肢重量从4磅降至1磅,为客户提供经济实惠、轻便且高质量的义肢。

在更具挑战性的转产案例中,越南VinFast仅用三周时间完成从造车到造呼吸机的转换,正是通过西门子数字孪生方案实现的快速部署,最终将月产能提升至5.5万台。这种响应力,正是全面数字孪生体系赋予企业的关键竞争力。

同时,数字孪生与AI、工业元宇宙、可持续制造深度融合,打造动态可进化系统。在电池机器人夹具优化中,AI辅助设计实现了结构减重80%、碳排放减少90%。AI驱动的配置应用程序通过拓扑优化显著缩短设计周期和成本。

从这些实践中可以看出,当企业真正打通数据主线、建成仿真平台,并将其延展至工厂、流程和客户前线,全面数字孪生就不仅是一项技术能力,而是一种驱动产品进化、流程再造和组织变革的结构性力量。它既提升了效率与质量,又拓展了产品定义与交付的边界,最终让企业具备了在复杂多变环境中快速决策、敏捷响应、可持续运营的能力。

全面数字孪生是一种新的生产逻辑和组织能力。它重塑了产品设计范式,改写了制造节奏,也定义了未来工业企业的核心竞争力。

真正的工业未来,并不属于拥有最多工具的企业,而属于能够用数据驱动演化、用仿真支撑决策的系统型组织。在这场从“工具堆叠”走向“系统重构”的范式跃迁中,全面数字孪生正成为那条决定企业命运的分水岭。

来源:大力财经

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