0 緒論

1.技術概念

數字化仿真技術是以數字化方式拷貝一個物理對象，模擬對象在現實環境中的行為，對產品設計、制造過程乃至整個工廠進行虛擬仿真，從而提高制造企業產品研發、制造的生產率。其依靠數字化技術，模擬物理實體在真實環境中的行為，虛擬出與現實世界完全一致的數字化鏡像。數字化仿真技術能夠幫助客戶完成從產品設計、生產規劃、工程組態、生產制造直到服務的全數字化方案，形成基于數字化技術的虛擬工廠。主要包含三大部分：“產品數字化雙胞胎”“生產工藝數字化雙胞胎”“設備數字化雙胞胎”。數字雙胞胎也叫數字孿生。

1）產品數字化雙胞胎：虛擬數字化產品模型，對其進行仿真測試和驗證，以更低的成本做更多的樣機。

2）生產工藝數字化雙胞胎：將數字化模型構建在生產管理體系中，在運營和生產管理的平臺上對生產進行調度、調整和優化。

3）設備數字化雙胞胎：模擬設備的運動和工作狀態，以及參數調整帶來的變化，對設備進行維護監控，提升其性能和可靠性。

NX MCD機電一體化設計系統，是西門子PLM（Product Lifecycle Management）工業軟件NX中集成的一個子系統。在NX MCD中，具備需求管理、系統工程、仿真建模、機械設計、電氣設計以及調試等模塊，常用的工作界面有4個部分的功能，分別是機械部分、控制部分、信號部分、仿真部分，其中機械部分主要用到的是對仿真環境中的機械部分賦予物理屬性，能最大程度還原實物狀態下運動形態，控制部分主要是模擬實際系統的信號驅動控制功能，信號部分主要將NX MCD中的模型與外部PLC和傳感器等信號連接，仿真部分主要用來監視執行器運行狀態。在NX MCD系統中對機電一體化設備中的自動化相關行為的概念進行仿真和3D建模，使其能完成從設計建模、調試修改、系統仿真驗證以及運行的全過程。

2.發展趨勢

“數字孿生”概念最早由美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）應用在阿波羅項目。Michael Grives教授在2003年提出了“與物理產品等價的虛擬數字化表達”的概念，Shafto等人在2010年將數字孿生帶到公眾視野。Kiritsis在2011年將數字化雙胞胎和產品全生命周期管理（Product Life Management，PLM）聯系起來。2012年在NASA公布的技術路線圖中，描述了數字化雙胞胎的概念，認為數字化雙胞胎是實體產品的鏡像，體現物理世界實體產品的全生命周期狀態變化。西門子在2016年正式提出數字化雙胞胎的概念，為工業4.0、智能制造打造數字化解決方案。

隨著信息科學技術和大數據的發展，智能制造逐漸成為制造業發展的新方向。一個國家的制造業水平和規模直接決定其科技水平和經濟實力，為了在數字化浪潮到來之時抓住智能制造的機遇，許多國家針對國內以及國際制造業形勢，提出了各種促進制造業發展的戰略部署，旨在推動制造業數字化發展進程。

3.技術優勢

數字化仿真技術可以方便地連接設計端、采購端、制造端和運維端，借助平臺、大數據、人工智能等互聯網+新技術，推動公司設計、制造、運維服務全面升級，大幅提升公司設計能力、節省采購成本、提高制造整體品質。其具備以下優勢：

1）縮短設備調試周期。對比在工廠現場使用實際的機器進行調試，虛擬調試可以在辦公室的數字開發環境中實現，機器仿真過程中的模擬測試能夠識別和消除設計中的錯誤，通過虛擬調試相較于實際調試可將時間縮短50%以上。

2）提升工程設計質量。虛擬調試可以并行進行工程設計，仿真和測試的結果可直接用來提高工程設計的質量，虛擬控制器能夠測試實際的PLC程序，修正虛擬環境中自動化程序和機器功能，增加系統的確定性和穩定性，使控制系統在實際調試時更能夠滿足客戶的預期效果。

3）降低研發生產成本。通過虛擬調試，將大幅度減少現場調試的時間，降低調試錯誤的風險，縮短調試的時間周期；由于預先進行了深入的仿真測試，在實際調試過程中只需要對整套系統進行少量的修正，如此可將開發成本降低30%以上。

4）降低設備測試風險。在虛擬調試期間，一切都可以在無風險的環境下測試，避免可能會在實際調試過程中發生的嚴重安全事故，通過故障排除顯著降低了實際機器中的錯誤風險。

4.產業發展

數字化、智能化之路需要系統化、持續化的規劃和發展。通過數字孿生的實施，可以將實體信息和模型進行整合以指導生產制造；將實體設備運行產生的工藝、制造、物流和質量等信息集合，持續挖掘數字化制造的數據價值，推動制造業的智能化，為企業生產制造的效率、成本控制、風險管控帶來根本性的提升。通過數字孿生管理模式的推進，優化生產規劃，加速實施數字化企業轉型，實現企業的全面自動化、智能化。同時結合大數據分析技術和市場需求，有效分析市場，形成產品在銷售、入庫、清關、下單、生產、研發的全流程立體化均衡管理模式，實現企業全面自動化、數字化、智能化，提升企業生產制造水平、產能均衡，利潤和用戶滿意度。通過利用數字孿生管理模式轉型，把握市場機會，保障企業員工安全，保證生產制造業務的順利開展，實現企業精細化、數字化管控，提高效率，加強管控現金流，加快市場反應速度，改變落后的管理模式，強化企業的風險意識，結合人工智能、大數據、區塊鏈、云計算技術，提升企業的生存能力及市場開拓能力。

在構建智慧工廠過程中，最主要的問題是解決數據模型的統一問題。如何使智慧工廠的人、設備、物料等要素，用數字化仿真的理念落地，形成對智慧工廠組成要素多源、異構數據的有效融合，消除信息融合過程中的障礙，將智慧工廠的資源虛擬化、服務化，實現資源即服務，達到信息的有效融合。

5.崗位需求

隨著新一輪科技革命和產業革命的到來，大數據、人工智能、云計算、5G（第五代移動通信技術）等新一代信息技術的應用加快了人類進入數字經濟時代的步伐。要加快數字化發展，推進數字產業化和產業數字化。數字經濟通過傳統產業的數字化、網絡化和智能化，推動制造業等產業實現產業融合和轉型，促進產業結構升級，從而提升經濟的增長動能，推動經濟的高質量發展。新經濟、新業態、新技術、新職業對本專業人才需求的變化體現在三個方面：

1）數字化素養要提升，數字化能力要加強；

2）專業基礎要更加扎實，服務面向要更加寬廣；

3）需掌握智能制造新技術。

在產業結構調整的背景之下，人才知識結構由單一性向復合創造性轉變；人才類型由生產制造型向服務型轉變；人才層次結構由低水平向高水平轉變。企業對掌握數字化孿生、智能制造先進技術的高層次復合型人才的需求日益迫切。