摘要：工业制造是我国经济发展命脉，推动工业转型升级，实现从传统制造业向高端制造业、智能制造业转型，是发展的必然趋势。数字孪生作为数字化升级的重要桥梁，正在逐步渗透到工业经济发展过程中，有利于优化工业结构，加快科技创新和产业升级，提升企业盈利能力，促进高端制造业和新兴

工业制造是我国经济发展命脉，推动工业转型升级，实现从传统制造业向高端制造业、智能制造业转型，是发展的必然趋势。数字孪生作为数字化升级的重要桥梁，正在逐步渗透到工业经济发展过程中，有利于优化工业结构，加快科技创新和产业升级，提升企业盈利能力，促进高端制造业和新兴产业的发展，提升我国工业经济的自主可控能力，也使工业经济更具可持续性和竞争力。

随着数字化转型升级愈演愈烈，作为数字转型的重点领域，智慧工业一直以来都备受关注。

当前，我国各产业领域强调技术自主和数字安全的重要阶段，国产自主三维格式与数字孪生引擎将有力推动工业产业数字化进程，加快实现智能制造的国家战略目标。

在此背景下，眸瑞科技通过梳理智慧工业和数字孪生的技术特点、产业环境和市场需求，提供了数字孪生赋能智慧工业建设的解决方案-眸瑞大装备数字孪生解决方案，为智慧工业的数字化管理提供了国产自研工业软件三维底层技术能力，实现在产品开发周期的早期阶段减少对物理原型的需求，提高产品开发效率，并降低成本。

智慧工业数字孪生可视化解决方案

l 数据处理

1）多源异构数据兼容与解析

支持兼容多种工业二、三维格式的历史存量数据，包括但不限于“AutoCAD” “CATIA” “Creo” “Inventor” “SolidWorks” “NX” “IGES” “‌STEP” “STL” “QIF” “3D” 等主流CAD格式，以及‌DWG” “‌DXF” “DWT”等国产格式。

除三维几何数据外，兼容并解析数据中包含的元数据（如材料、尺寸、容差等），确保三维模型信息的完整传递。

2）三维模型格式转换

为了支持大规模数据量的处理，三维模型转换过程需要高效，减少转化过程中的时间消耗，避免性能瓶颈。因此，将三维模型数据格式进行统一AMRT格式转化，通过解析器和数据转换模块，能够将不同格式的数据统一转换为系统标准格式，保障后期最大效率的使用三维模型，保证数据的一致性、可解析性和高效存储。

因AMRT格式为国产自研格式，具有强大的扩展性、可扩展性。支持将三维模型数据的相关信息（如组件、装配信息、材料等）嵌入AMRT格式，方便后续的数据管理和查询。

3） 三维模型轻量化

在工业应用中，三维模型文件通常非常庞大，直接使用可能会导致存储压力和处理性能瓶颈。轻量化技术可以有效地降低文件体积，同时不丢失模型的信息，同时对关键信息进行规范化筛选处理，为后续的模型应用提供基础。

通过减少三维模型的网格面数来实现轻量化，保留主要的几何信息和细节，同时去除冗余或不影响整体形状的细节。采用高效的数据压缩算法，减少存储空间需求，保证在传输和存储时能够快速读取。

| 数据样机构建

1）数字信息模型构建

根据国家标准《机械产品数字样机通用要求》，数字样机真实反映产品特性，包含全部零部件及其相关子系统的完整数字信息模型，并能进行工程分析、优化、生产制造及其数据管理。

2）模型数据集成

数字样机数据应在数据样机底座平台中进行管理，并实现CAD/CAE/CAM/CAPP数据、PDM、PLM系统和数字样机底座平台间的无缝集成。

3）三维产品模型参数提取

支持主流三维模型格式的识别，包括几何尺寸、特征、材料、PMI标注、装配要素等内容。基于计算机图像识别技术，实现MBD模型中几何拓扑、尺寸、精度与公差等信息的自动提取。

利用预定义的特征模式在零件模型上搜索满足预定义要求的零件模型表面，实现预定义特征的自动识别。

允许用户根据自身的工艺需求，按照定义框架的规范自定义特征，提高系统的适用性和可扩展性。

4）数据关联

数据关联是确保所有相关数据能够无缝集成、交互和更新的关键。这一过程涉及到几何模型的数据，还包括仿真结果、材料属性、制造工艺参数、成本估算等各种类型的数据。

| 沉淀零件库

在构建数字样机过程中，零件库的沉淀和复用是一个关键步骤，它能大大提高设计效率、减少重复劳动并促进工程师之间的协作。通过将数字样机中的零件沉淀出零件库，可以实现高效的零件复用、标准化管理以及跨项目协同工作。

1）数字样机中的零件提取

模型提取：将设计过程中的每个零部件从数字样机中分离出来，生成独立的三维模型文件。

零件数据整理：为每个零件分配唯一标识符、名称、版本号、材料、尺寸、重量等属性。这些信息是构建零件库的基础数据。

2）零件库结构设计

零件分类：根据零件类型、功能、应用领域等进行分类，例如机械零件、电子零件、标准件等。分类可以根据不同的项目需求灵活调整。

元数据管理：为每个零件定义包括材质、标准、技术要求等信息的元数据，这将有助于零件的管理、搜索和追溯。

版本控制：每个零件应当具备版本控制机制，确保在不同项目中使用不同版本的零件时，能够跟踪更新历史和修订记录。

3） 零件库的标准化

符合工业标准：零件库中的标准件应符合国际标准或行业标准，如ISO、DIN、ANSI等，确保零件的通用性和互换性。

数据一致性：零件的几何数据、物理属性、技术规范等应该保持一致性，避免在不同项目中的重复建模。

4） 零件的复用与优化

零件复用：当新项目需要使用相似的零件时，设计师可以从零件库中快速调用已有的零件，避免重复设计，提高设计效率。通过智能搜索和推荐功能，可以更快速地找到适合的零件。

零件优化：在数字样机的构建过程中，零件库中的零件也可以通过优化（例如性能优化、成本优化、材料优化等）进行更新和改进。优化后的零件可回归至零件库中供其他项目使用。

5）零件溯源与追踪

零件历史追溯：查看每个零件从设计、制造到使用的全过程，确保产品的质量和合规性。

质量管理：当出现质量问题时，能够快速追溯到相关零件，并追查问题的根源。

6） 零件库的持续更新与维护

新零件添加：在新项目中设计的零件需要及时加入到零件库中，并按照相应的分类和标准进行管理。

过时零件淘汰：对于长期未使用或技术不再支持的零件，应进行更新或淘汰，以保持零件库的活力和效率。

以上业务能力构建，为制造业中小企业与大装备企业提供了轻应用与装备大场景应用能力↓

| 数字样机轻应用

1）三维零件在线可视化组装产品设计

设计师通过从零件库中选择所需的零部件，通过拖拽操作将其放入虚拟装配环境中，系统会自动识别零件的几何形状和配合特征，将其精确对接到正确的位置。通过这种方式，设计师可以在数字环境中快速构建出一个完整的产品模型，借助零件库中已定义的装配关系和配合方式，系统会根据零件的配合特性自动完成连接，无需手动调整每个零件的连接方式，确保组装的高效性与精确性。这种方式加快了产品设计过程，减少人为错误，提高了设计质量和效率提高零件库中零件的复用，提高零件溯源效率。

2）三维产品设计评审

设计团队、工程师和相关部门成员可以通过数字样机对产品进行多角度、全方位的检查，评估其结构合理性、功能性和可制造性。在评审过程中，参与者可以实时查看零部件的装配情况。实时同步各评审成员的评审意见、跟进反馈等，提高评审效率，支持评审过程溯源。

3）三维设计检查

通过数字化三维模型对产品设计进行精准的检查与验证，以确保其符合设计规范、工程要求和制造可行性。通过进行几何检查，验证零部件的尺寸、形状和配合是否符合设计标准；进行干涉与碰撞检测，识别装配过程中可能出现的物理冲突或设计错误；检查装配关系，确保零件间的连接方式、约束条件和运动范围合理；并且可以通过结合力学、热力学等多方面的仿真算法，评估产品在实际使用中的性能表现。三维产品设计检查功能不仅提高了设计的精确度，还能在产品开发的早期阶段发现潜在问题，减少后期的设计变更与生产风险，确保产品能够高效、顺利地进入生产环节。

3）三维零件溯源

三维零件历史追溯功能是指通过数字化手段，跟踪和记录每个零件在产品设计、生产、使用过程中的变更、版本和来源信息。该功能能够详细记录零件的设计演变过程，包括其设计者、设计时间、修改历史、物料来源及其在生产过程中的应用情况。通过与企业的产品生命周期管理（PLM）系统、BOM系统等对接，三维零件历史追溯能够帮助设计师和工程师快速查找零件的历史数据，了解其性能变化、适配性调整以及质量控制信息。

4）三维产品装配指导

通过数字化的三维模型提供详细、直观的装配操作指引，帮助工人或装配人员高效、准确地完成产品装配过程。还可以结合虚拟装配环境和AR/VR等增强现实技术，沉浸式向装配人员展示每个装配步骤、零件的安装顺序及其连接方式，确保各零件正确对接。此外，系统还可以提供实时的装配反馈，自动检查零件位置、方向是否正确，是否存在干涉或错位，确保每个零件都在合适的位置。三维产品装配指导提升了装配效率，在人员培训、标准化操作及质量控制方面发挥重要作用。

5）产品二三维图模联动

产品二三维图模联动功能是将二维工程图与三维数字模型紧密结合，确保两者之间的数据同步与一致性。在三维模型中进行修改或更新时，自动同步更新相关的二维工程图，避免因手动更改产生的误差或遗漏。二三维图模联动使得三维模型和二维图纸在设计过程中互为补充，三维模型提供了更直观、详细的设计信息，而二维图纸则适用于生产、装配和质量控制等环节。这一功能确保产品在各阶段的设计信息始终保持一致，满足高精度、高质量的工程要求。

6）三维产品比对

三维产品比对功能通过对比不同设计阶段或不同来源的三维模型，帮助设计师和工程师验证产品的一致性和准确性。

针对两个不同设计产品之间的比对，系统可以自动对比不同版本或不同设计方案的三维模型，分析尺寸偏差、几何形状的变化以及装配差异，从而帮助团队评估设计修改的影响，确保新旧设计之间的兼容性和可行性。

针对产品设计与成品工业品的三维扫描文件比对，系统通过将设计模型与实际成品的三维扫描数据进行对比，精确识别两者之间的形状差异、尺寸偏差和生产误差，帮助检测成品是否符合设计要求，识别可能存在的生产问题。三维产品比对功能通过对比分析，提供了设计优化、质量控制和产品验证的重要支持，确保产品从设计到生产的每个环节都能达到预期标准。

7）三维产品在线选配与适配报价

用户可以通过互动界面选择不同的功能模块、尺寸规格、材料等选项，并即时查看产品的外观变化和功能调整。同时，系统根据用户选择的配置自动计算和生成准确的报价，考虑到不同零部件、材料和加工要求的成本差异，确保报价的透明度和准确性。通过这一功能，客户不仅能够在虚拟环境中高效、直观地完成产品选配，还能快速获得符合自身需求的定制产品价格

| 智能制造大场景应用

1）大装备设备故障诊断

利用传感器、物联网、数字孪生和虚拟仿真等先进的技术手段，实时监控和诊断装备运行中的潜在故障。通过收集关键的运行数据（如温度、压力、振动、负载等），实时分析设备的健康状况。当设备出现异常或偏离正常运行状态时，故障诊断系统会立即触发警报并通过数据分析，帮助工程师识别可能的故障来源和问题部件。

2）智能产线

基于数字样机底座可快速搭建智能产线场景，通过集成数字孪生、物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析等技术，实现设备互联互通并可视化呈现。在产线监控、生产管理方面可提高管理决策的准确度，降低成本，提高产品质量和生产灵活性；在售前对外的场景下可快速搭建定制场景，满足客户需求，以灵活应对市场需求变化。

3）智慧工厂

通过数字样机底座，集成先进的三维建模、仿真分析和数据管理技术，构建一个虚拟与现实相结合的生产环境。实现了产品从设计到制造全过程的高度数字化和智能化，促进了跨部门协作和信息共享，确保了设计、生产和维护阶段的数据一致性。大幅提高生产效率、缩短产品开发周期、降低成本、优化资源配置，并且通过实时数据分析和预测性维护提升了产品质量和可靠性，最终增强了企业的市场竞争力和响应速度。

来源：眸瑞科技老子云