当前，车间生产越来越趋于柔性化定制，车间的生产制造任务更加复杂，对车间的生产运行提出了更高的要求，，如何高速、高质量实现产品的个性化、柔性加工成为主要的问题。为此实现生产运行中生产过程可控与生产过程遇到故障可预测可调控至关重要。
将数字孪生技术应用于面向复杂产品加工装配生产车间生产运行过程中的故障预测中，通过数字孪生技术构建数字车间与物理车间实时交互，数字孪生技术能很好的反应数字车间和物理车间的联系，准确反应出物理车间生产运行过程中的全生命周期，可实现过程管控和装配产品质量的数据实时预测和分析，为复杂产品装配过程，以及未来对生产车间柔性化定制的小批量加工生产过程管控提供了一种新的途径。
一般来说数字孪生车间通常包括实际生产过程中的物理车间、与物理车间高度相似的高仿真数字车间、车间服务系统、能够实时反应物理车间生产过程的孪生数据以及它们彼此相互交互之后产生的彼此之间的数据传输连接。在其二者之间的数字孪生数据平台的驱动下，数字孪生车间的各部分相互融合、互相交互，从而实现车间生产中对生产运行过程的实时监控以及生产运行过程中可能出现的故障进行预测，实现车间生产过程中的健康管理。
1. 数字车间的建立
从物理车间到数据的映射是通过三个主要步骤推进的：（1）物理车间要素模型的建立，通过建模的方式将物理车间转化为信息数据，实现对物理车间的实时监控；（2）数字车间生产过程要素的建立，通过物理车间中的生产过程和运行情况，在数字车间中构建逻辑模型，便于实现生产资料和生产过程中所需的人力、物力等在数字车间中的逻辑流动，实现生产运行机制的建模；（3）基于深度学习理论的生产车间诊断维护模型的建立，通过采集车间生产运行过程运行数据进而构建样本集，选取训练样本和测试样本，通过测试训练将深度学习模型优化，将测试样本输入优化的模型中，用于测试故障识别，通过故障预测数据对比实际生产过程中的实时数据，对生产过程中故障预测进行补充，构建车间诊断维护模型。经由这三个步骤，建立了一个与实际生产过程中的物理车间数据结果交互的数据平台，实现了双方全方位的数据交互过程。
2. 数字孪生车间的双向数据传输
生产运行中实际运行数据分析的状态监测情况由孪生数据平台生成，并由其控制产生数字化车间的仿真模型验证，然后主要依据仿真模型中的数据情况与物理车间的实际运行状态进行连续交互形式。物理车间在数字孪生技术的支持下将实时状态数据、生产过程数据、生产设备故障预测数据等数据通过孪生数据平台实时传输给数字车间，从而形成物理车间的数字孪生体，使数字车间中的各种设备的生产运行状态与物理车间中的运行情况同步，并在此过程中产生新的故障预测数据，并通过深度学习理论不断分析和比较设备的实时运行数据。将这些数据经过比较、分析和合并，实现了对物理车间过程中存在的故障的预测。
3. 数字孪生车间生产运行过程中的健康管理
在物理车间生产过程中由于存在可能出现的难以控制的故障，准确高效的故障预测健康管理办法具有重要的意义。准确有效的故障预测方法能大大提高工业生产中的生产效率、节约成本，分析和预测生产过程中可能出现的故障。利用深度学习技术将物理车间运行过程中的数据特征提取出来，开展基于深度学习的故障预测方法，通过深度学习理论建立深度学习模型，将输入的原始数据，逐层转化成易于识别的数据特征。通过采集车间生产运行过程运行数据进而构建样本集，选取训练样本和测试样本，通过测试训练将深度学习模型优化，将测试样本输入优化的模型中，用于测试故障识别，通过故障预测数据对比实际生产过程中的实时数据，对生产过程中故障预测进行补充，在数字车间利用特征参数实现对系统运行状态的判断，从而实现系统故障预测。
数字车间中的运行特征参数可以根据系统设备的历史运行数据分析，将设备运行状态分为正常运行状态和异常运行状态，通过对数字车间中的来自物理车间运行数据传输的仿真数据对比历史数据，比较其与历史数据中的相似性就可以确定设备运行状态的变化情况，一旦发现异常，及时通过孪生数据平台将数字车间中的数据及对故障的决策传输给物理车间，及时避免故障，减少损失。从而实现动态实时数据建模和处理，通过孪生数据全面分析和研究以最快的速度捕捉系统故障，准确的判断定位故障外在原因，并实时监控基础设备运行正常状态，便于分析预测维修，从而完成数字孪生车间生产运行过程中的健康管理。
基于数字孪生的生产过程故障预测，通过在数字车间对物理车间实时监控的过程中，将产生可以预测故障的新数据，从而对从物理车间获取的数据进行统计分析形成对物理车间运行情况的评价指标，以及对故障进行预测和调节的决策数据。再将可以调节故障的数据作用于调整物理车间的运行状态。从而实现对实际生产过程的故障预测。
