生产线数字孪生预测维护系统通过将数字孪生技术引入模块化生产线，利用建模软件构建虚拟生产线，再结合生产线管理系统采集并管理设备数据，从而实现物理生产线和虚拟生产线数据的交互融合，最终构建了基于数字孪生技术的模块化生产线管控模型；在此基础上，利用管控模型中数据协同交互功能，实现对设备数据的实时采集、管理与分析；最后使用神经网络算法对管控模型中设备数据发展状态进行预测。并以此为依据对设备状态进行调控和预测，最终实现基于数字孪生技术的模块化生产线故障预警。
1. 虚拟生产线建模
传统的物理生产线主要采用人工目视检测方法，利用车间可视化监控系统对于生产线情况进行人工监控，对于人工的依赖性较大，故障调整工序冗余，调整速度慢，不利于生产线的生产，出现故障对整个产线的生产效率有着很大的影响。
数字孪生技术的运用，通过构建虚拟生产线，可以对实际模块化生产线的实时状态进行直观的了解。基于建立的数字孪生虚拟模型，实现物理生产线、虚拟生产线、生产线管理系统三者数据交互融合的管控模式。在此模式下，生产线对调配对人员的依赖程度大大降低，出现故障时，通过生产线数字孪生预测维护系统可以精准定位到模块，甚至精准到零件，大大提高了解决问题的速度，对提升生产线管控能力以及企业智能化建设有着极大的意义。
虚拟生产线建模依托于数据采集系统，通过生产线各个模块的设备PLC采集数据，将数据传输到数据库，构建数据孪生体，其中的关键是对关键数据的采集和整理。
2. 装配资源实时定位及优化调度
机翼装配车间装配资源可分为物料、人员、运输设各、工装、工具等，物料包肋板、梁、壁板、骨架、角排、连接件等：人员包括铆工、钳工、涂装工、工艺员等：运输设备包括托车、吊车、AGV小车等：工装包括装配型架、接头定位器、压紧定位器等：工具包括风力钻、打磨器、铆枪、棘轮螺丝刀等。
装配资源位置信息的实时获取对提高资源利用率、资源协同性具有重要意义。生产线数字孪生预测维护系统采用综合定位方案，即对物料、工装、工具等不经常改变位置的装配资源使用RFID进行区域定位；对人员、运输设备等频繁改变位置且需要追踪移动轨迹的装配资源采用UWB进行精确定位；既保障了装配资源充分定位又避免了定位设备浪费。每个装配资源安装具有唯一标识的电子标签．并将与电子标签捆绑的装配资源进行命名和编号。生产线数字孪生预测维护系统的三维可视化界面左下角显示有电子标签的位置坐标，精度可达厘米级，从而可以获知与之捆绑的装配资源的详细位置信息，并且可以从可视化界面上看到各装配资源的相对位置信息。
3. 数字孪生模型构建理论体系
数字孪生模型是现实世界实体或系统的数字化表现，可用于理解、预测、优化和控制真实实体或系统，因此，数字孪生模型的构建是实现模型驱动的基础。数字孪生模型构建是在数字空间实现物理实体及过程的属性、方法、行为等特性的数字化建模。模型构建可以是“几何一物理一行为一规则”多维度的，也可以是“机械一电气一液压”多领域的。
从工作粒度或层级来看，数字孪生模型不仅是基础单元模型建模，还需从空间维度上通过模型组装实现更复杂对象模型的构建，从多领域多学科角度模型融合以实现复杂物理对象各领域特征的全面刻画。为保证数字孪生模型的正确有效，需对构建以及组装或融合后的模型进行验证来检验模型描述以及刻画物理对象的状态或特征是否正确。若模型验证结果不满足需求，则需通过模型校正使模型更加逼近物理对象的实际运行或使用状态，保证模型的精确度。此外，为便于数字孪生模型的增、删、改、查和用户使用等操作以及模型验证或校正信息的使用，模型管理也是必要的。因此，本文提出了一套包括模型构建、模型组装、模型融合、模型验证、模型修正、模型管理在内的数字孪生模型构建理论体系。
4. 服务智能
生产线数字孪生预测维护系统的服务智能是指能够自动化应对来自于机器或者人的定制化需求。数字孪生驱动的智能服务区别于传统的制造服务，构建的是一种数控加工微服务群，通过加应运行状态的变化，如开始加工或结束加工时的工业机器人辅助上下料。二是动态绑定服务。生产线数字孪生预测维护系统利用自身丰富的信息资源，针对工业机器人、数控系统、工件和刀具等对象建立面向数控加工的微服务集群，在运行过程中动态绑定具体的服务对象。三是虚实迭代优化。虚拟场工过程状态的精准追踪和生产指导信息的推理，基于虚拟仿真场景的构建和针对性算法的开发应用，自动化完成面向实际加工车间的服务需求。
生产线数字孪生预测维护系统基于数字孪生技术对产线进行虚拟建模并监控，运用神经网络算法实现了设备的故障预警。
