从仿真到管控：国产工业数字孪生的成功案例

应用现状

智能制造战略作为我国制造业转型升级的核心动力，以及实现高质量发展的关键抓手，信息物理系统（CPS）成为支撑这一融合信息与工业的深厚技术体系与核心工具。数字孪生（DT）技术，作为智能制造演化过程中一抹新鲜趋势的黄金热土，其核心特色在于实体对象数字化虚拟建模和决策分析的实时性，赋予产品生产环节及智能执行领域极大的效能与可能。

在德国工业4.0战略的导引下，通过离散化硬件资源、封装成个性化服务体系的策略，构建“服务联网”的CPS网络系统，显示出明确的数字孪生内涵。数字孪生的实际应用现状显示，国产自主技术较多集中于设备级，例如三维模拟展示和非实时双向异步控制模型等，主要功能包括设备故障诊断、预测性维护、参数优化等。而对于产线级、工厂级的深度应用却显露出发展缓慢的痛点。




需求分析

为了应对挑战，某蓄电池制造企业面临众多自动化产线带来的高昂换线成本以及质量稳定性与高速生产间的困境，以产品标准化和系列化来应对市场变动，逐渐减少了无法满足的市场领域。众多企业遇到问题的共性在于对智能制造的需求存在核心诉求：通过面向生产的智能管控，实现连续稳定的混线交叉自动化生产，这直接带来投资节约、换线次数减少、人力成本节约、试制费用节省以及产能大幅提高等直接经济效益，同时，间接降低了客户订单响应时间、起单量无下限以及新品拓展无限制。

某半导体封装企业通过基于控制中心+PLC的单元技术实现各设备间的高效协作，有效提高设备利用率、封装效率及品质，推动自动化、信息化、智能化的转型升级。

同样对于一家大型机械设备生产商，通过自动化压铸机的全面智能化，实现向数字装备的飞跃式转型，其技术重点不仅限于基础控制领域，更需要Java或其他高级语言开发的高级应用系统，通过集成智能控制，实现生产管理、故障诊断、预测分析、在线品质检测、智能工艺调节等功能。

技术特征与理论突破

这一背景下，面对智能制造对数字孪生体技术的高阶需求，陈晓红教授提出需着重实现生产系统多源异构数据的互联互通与智能化管理，陶飞教授则着重论述重点领域的技术突破。通过构建实时、高频、多维关联模型，并实现毫秒级计算求解，抢占了技术制高点。

基于这一技术路线网罗，和唐数智提供了HTCPS智能管控引擎（v1.0），该引擎以其软硬一体化的控制系统特性，解决了实现零待机全天候混线生产的直接技术难题，显著提升了产能，赋能了企业应对多品种、小批量、个性化市场需要的能力，彰显了核心竞争力。

技术特征详解

HTCPS智能管控引擎实现了调度与控制一体化，嵌入了分析决策功能，通过将物理实体赋予一个虚拟掠影“控制脑”，按照实际状态驱动，实现了虚实映射与以虚拟形态控制实体的效率协调。这来源于软硬一体化智能管理实践，关键特徵如下：

实时性：基于物理实体当前状态的映射，高度准确反映实际运行情况；


高频性：毫秒级时间响应，提供即时监控与控制，可达最优效率模式；

多维性：综合建模工艺、物理、行为、规则及约束的动态演化，实现全方位资源优化与效能提升；

柔韧性：离散化硬件资源，智能封装，融合制造执行链的灵活重构与高效操作；


关联性：克服复杂系统间的等级障碍，实现要素间的联动控制与时序协调；


闭环性：利用决策顺序处理战略与总结反馈，优化生产流程，实现全面自动化闭环处理。


运行逻辑与理论突破

构建这一体系，仅从几何结构入手的数字孪生模型构建方法，虽可行但往往无法完全体现真实系统性能和矛盾。HTCPS引擎先进的方法是从机理全部对象化出发，先实现智能管控，认知实体，从而再映射至虚拟形象，达到“以虚控实”的高效管控模式。在状态驱动的策略下，中央“控制脑”不断重组分配资源链，以适应各类动态生产条件。

时间驱动的毫秒级调度策略，通过获取全要素信息，迅速响应有限时间域内的优化目标，实施控制闭环，实现自动化混线跨度生产的实效性。理论探索于算法层面，融合分钟级工序调度和毫秒级工艺执行，通过定义装备、工位端、工作实体等的多重维度自由度参数，动态实现工艺路径重组，满足柔性自动化需求。

战略价值与应用方向

HTCPS智能管控引擎的推出，标志着我国工业软件向自主可控的大步迈进。为装备生产商批量提升自动化智能水平与制造企业低投入响应多品种、小批量、个性化市场需求提供了高效解决方案。通过实现自动化生产链的智能化协调、优化资源分配策略、促进智能执行器的精度提升，推动行业从低端制造业向高端智能装备制造转型。

面向未来，HTCPS智能引擎将助力整个制造业进军大规模智能化生产，构建以数字孪生为基础的巨系统整网，推动设备人环境的协同优化，实现实时反馈和自主决策，实现从感知、决策到行动的闭环自动化流程优化，为智能工厂提供决策支持，其战略价值不容忽视。