随着新一轮科技革命和产业变革，制造业的核心任务由传统的扩大规模生产向如何满足大规模用户定制化、如何为用户提供个性化体验和更好的服务方向转变。因此，制造企业面临着缩短交货期、提高生产效率、降低成本的压力，且需要对不断变化的市场作出快速反应。向智能制造演变已成为企业抢占发展机遇的制高点和主攻方向。

智能制造涉及智能产品、智能工厂及智能管理服务等多个领域及其优化集成，将物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术与工厂、产品等全生命周期深度融合，具有自组织、自学习、自决策、自适应能力特征，可实现信息和物理世界的集成和实时交互，以满足个性化、柔性化、智能化、服务化等智能制造的发展需求。

因此，制造企业实施智能制造过程中需要关注的重要问题是资源流、信息流、服务流如何在多领域、多层次的制造企业中进行虚实协同运行与高效联动。

产品制造过程是在一个广泛的制造系统中进行的，其涉及产品与工程设计、管理、生产等多环节协同交互运行。

产品领域从全生命周期角度出发关注从产品建模、仿真、质量管理到服务管控；

工厂领域关注在全生命周期的管理过程中整个建筑、生产装置及其自身系统设计、安装、运营和退役；

供应链领域主要围绕与供应商采购、生产制造活动和用户相关的信息流、物流等管理与控制。

因此，数字孪生在制造领域的应用是以企业制造系统物理与信息空间智能交互、不同种群协同进化为目标的多模态模型和数据的集成与应用。

智能制造数字孪生平台利用数字孪生技术构建各个领域的多层次数字孪生系统，主要包括工厂数字孪生系统、产品数字孪生系统、供应链数字孪生系统。

1. 产品数字孪生系统

产品种群是智能制造数字孪生生态中最活跃的部分。物理产品在其生命周期内的演化是一个分层次、分阶段且相互交互协同的立体反馈运行模型。

产品数字孪生体采用全数字量表达产品的几何特征、性能、状态和功能，作为全生命周期信息的唯一依据。

1.1 物理产品设计阶段

数字孪生技术应用于产品设计阶段时需要建立用户需求与产品配置之间的关系。同时在设计过程中，通过产品数字孪生系统可借鉴上一代产品数字孪生体已经在研发、制造、使用、报废阶段中迭代优化并附积了大量信息，为新一代产品的设计和研发支撑模型。

作为先于物理产品“出世”的数字胚胎也是产品生命周期数据积累的伊始和唯一模型，集成了产品的三维几何模型、产品关联属性信息、工艺信息等。同时，需要专业工艺人员根据经验总结和工艺知识进行工艺流程的编制，即将产品设计模型转变为制造方法及步骤和工艺参数，然后将产品数字胚胎模型和设计文档传递到制造阶段。

1.2 产品制造阶段

产品的制造过程数据(生产进度、生产订单干扰、外协需求以及产品质量等)都实时记录在产品数字孪生体中，可基于生产约束、生产目标、产品工艺等实现对产品行为和状态进行生产监测和控制，达到产品的制造情况完全透明化，最终交付给用户的是实例产品和唯一产品模型。此时，作为唯一模型的产品数字孪生体经过生产系统制造完成后已经具备和物理产品一样的实例行为。

1.3 产品使用和运维阶段

物理产品的所有使用状态变化、组件变更信息、产品性能的退化信息都将反馈到产品数字孪生体。物理产品在进入使用服务阶段往往随着使用时间推移和使用次数增加会出现零组件故障、磨损或损坏的情况而去更换部分组件。而产品数字孪生体与物理产品始终保持一致，会自动响应产品的组件变更信息。

2. 工厂数字孪生系统

工厂种群是制造孪生生态中一个较为稳定的物种，工厂的全生命周期总体分为工厂规划与设计阶段、施工建造阶段、运营与维护阶段以及工厂报废与回收阶段。工厂全生命周期每个阶段的目标不同，对信息的需求不同，同时信息也具有明显的不同特征。

在工厂全生命周期中，工厂所需承载的信息不断累积并由前一个阶段传递到下一个阶段，而且需要承载面向产品制造过程多领域、全要素、全业务流程的融合信息，这就需要面向工厂全生命周期的数字孪生技术来满足信息流的流动性、集成性和可扩充性需求。

以 BIM 为核心的工厂数字孪生系统，针对工厂不同阶段需要提供的服务建立相应的子服务模型贯穿工厂的全生命周期，支持对智能工厂中建筑、设备等工厂实体信息的存储、扩展和服务应用过程。

2.1 工厂规划与设计阶段

在工厂规划与设计阶段引入数字孪生技术与BIM建筑信息模型，一方面，工厂数字孪生系统为 BIM 提供精确的三维模型，包括厂房建筑模型、设施模型、工艺设备模型等，而相关的数字化文档则可以作为BIM 的基础数据服务中的内容。另一方面，在工厂设计和规划阶段对工厂进行提前建模，先于物理工厂诞生，是一种集成生产性能指标、产品工艺规划和调度模型的理想化数字模型。通过这种理想化数字模型来仿真工厂生命周期的制造活动，并验证工厂整体运行的可行性和效率。

2.2 工厂施工阶段

物理工厂是“仿”已经得到验证的工厂数字孪生系统构建而成的，这是工厂虚体到实体的一种孪生映像。可以实现快速建厂，同时减少不必要的浪费。

2.3 工厂运营阶段

工厂数字孪生系统得到来自物理工厂的信息反馈更新，进入工厂数字化映射体阶段与物理工厂进行信息交互。

在这一阶段，生产现场信息和在制品状态信息都会实时反馈到工厂数字孪生体和产品数字孪生体中，通过工厂中智能采集设备收集物理空间中的生产过程数据、设备数据、设备能耗等用于数据分析、挖掘和认知决策以改善和增强工厂各个方面的业务能力、管理能力和生产能力，实现生产过程信息的互联。用虚拟空间中的虚拟信息去指导物理工厂的生产活动，改变物理工厂的制造方式，优化生产过程。

3. 供应链数字孪生统

在供应链管理周期中，供应链中的所有产品、服务都会产生与其动态、性能和状况相关的信息，利用该聚合的海量数据，企业就可以通过建模和模拟，创建整个供应链数字孪生系统。

具体地，对供应链各个节点(仓储、枢纽、运输、配送)和节点的业务环节(比如说仓储的库存管理)进行模型建立。供应链上的各节点是最小的结构器官，通过对这些结构器官进行建模和仿真，以及通过开放接口将模型串联起来，可以在虚拟空间中使整个供应链网络的功能运转。既为现实世界的供应链提供信息，又从现实世界的供应链获取信息。同时，供应链数字孪生体不仅体现供应链历史和当前状态的事实信息，还体现未来的决策和计划。

供应链数字孪生系统的最终目的其实是通过实时的信息可视性实现服务协作和服务追踪管理，在供应链上下游中，每个工厂也是一个业务节点，可以在工厂群的数字孪生交互域中，基于工厂数字孪生体和企业的综合典型案例建立工厂的指标评价体系，并结合工厂的协同目标、协同约束制定伙伴选择策略和构建其协同优化模型，实现在工厂制造各个层级(车间、产线、设备)和上下游工厂进行业务协同。

工厂数字孪生体的信息视图发出服务请求，如果上游工厂能提供相应服务，下游工厂服务视图便可在协同域中调用相关服务。最后，基于工厂数字孪生体的信息视图构建面向企业动态监督和评估机制的可视化管理模型，工厂群可根据自身在供应链的定位和自身工厂制造运行特点构建可视化服务信息模型，下游工厂可根据服务需求定期通过点对点的可视化追踪对上游工厂进行动态的监督、评估和管理。

随着智能制造战略的实施，数字孪生技术越来越成熟地被应用到制造产业的各个层级中，数字孪生技术核心理念就是虚实空间的互相融合，其为当前制造业的发展提供了新的方法和思路。