0 引言

在智能制造向深度融合发展的趋势下，产线作为生产制造的核心单元，对运行效率、动态优化及智能管控的需求日益迫切。传统产线管理依赖经验判断与静态规划，难以实时响应设备状态变化、工艺调整及生产需求波动，制约了智能制造效能的提升。产线级数字孪生通过构建物理产线的数字化镜像，实现物理实体与虚拟模型的实时映射、动态交互，为产线运行监测、仿真优化、协同管控提供了全新技术路径。因此，开展面向智能制造的产线级数字孪生建模与仿真研究，对突破传统管理瓶颈、明确技术实现框架、提升产线智能化水平具有重要意义，可为智能制造场景下产线的高效、精准运营提供关键支撑。

1 产线级数字孪生的建模体系构建

1.1 产线物理实体的多维度数据采集与映射技术

产线物理实体的多维度数据采集与映射是数字孪生建模的基础，需实现对产线全要素的精准数字化转化。数据采集需覆盖设备、工艺、环境三大核心维度：设备维度聚焦设备运行参数、状态信息及性能数据，通过传感器实时捕捉转速、温度、振动等关键指标；工艺维度采集生产流程中的工序参数、物料传输路径及加工精度数据，反映产线工艺执行状态；环境维度则监测车间温湿度、粉尘浓度、能耗等周边信息，完善产线运行场景刻画^[1]。

数据映射环节需建立物理实体与虚拟模型的一一对应关系，通过数据标准化处理消除不同设备、系统的数据格式差异，再借助三维建模与数据融合技术，将多维度数据嵌入虚拟模型，确保虚拟产线能精准复现物理产线的结构特征、运行状态及动态变化，为后续仿真与优化提供真实、全面的数字化基础。

1.2 数字孪生模型的层级化构建方法

数字孪生模型的层级化构建需遵循“自下而上、逐步集成”的思路，形成设备级、单元级、产线级三级模型体系。设备级模型针对单台生产设备，构建包含几何结构、物理属性、控制逻辑的精细化模型，实现设备个体运行状态的精准模拟；单元级模型以生产单元为单位，整合单元内多台设备模型，重点刻画设备间的协同关系与物料交互流程，如装配单元中不同设备的工序衔接、信号传递逻辑；产线级模型则整合所有生产单元模型，融入车间布局、物流路径、生产计划等整体要素，构建覆盖全产线的完整虚拟镜像。

各级模型通过标准化接口实现数据互通与功能集成，既保留单层级模型的细节精度，又确保整体模型的协同性与完整性，可满足不同场景下对产线局部细节或整体运行状态的建模需求^[2]。

1.3 模型精度优化与动态更新机制

模型精度优化与动态更新是保障数字孪生模型长期有效性的关键。精度优化需结合产线实际运行数据与仿真结果对比分析，识别模型与物理产线的偏差点，如设备运行参数模拟值与实际值的差异、工艺流程仿真与真实生产的不符之处，通过修正模型参数、优化算法逻辑、补充细节特征等方式，提升模型对物理产线的复现精度，确保仿真结果的可靠性。

动态更新机制依托实时数据采集系统，建立“数据采集-偏差分析-模型修正”的闭环流程：当物理产线发生设备更换、工艺调整、参数变更等变化时，系统自动捕捉相关数据并触发更新指令，同步调整虚拟模型的对应模块；同时定期对模型进行全面校验与优化，结合产线长期运行数据积累，持续完善模型的动态响应能力与适应能力，确保虚拟模型始终与物理产线保持高度一致。

2 产线级数字孪生的仿真应用与协同管控

2.1 产线运行状态的仿真分析

产线级数字孪生的仿真分析以虚拟模型为载体，全面复现物理产线的运行场景与动态特征。通过将实时采集的设备运行参数、生产节拍、物料流转数据输入虚拟模型，可精准模拟产线从原料投入到成品产出的全流程运行状态。在仿真过程中，重点分析生产流程的连续性与稳定性，识别设备负荷不均、工序衔接滞后等隐性瓶颈，并量化评估产线整体运行效率、设备利用率及能耗水平。同时，可基于虚拟模型模拟不同生产任务量波动、关键设备突发故障、物料供应中断等各类极端场景下的产线运行响应，精准预判不同场景中可能出现的生产流程中断、效率大幅波动、成本异常增加等问题，为提前制定针对性应对预案与风险规避方案提供科学依据，真正实现对产线运行状态的全面感知、动态追踪与前瞻性分析^[3]。

2.2 基于仿真的产线优化策略

基于数字孪生仿真结果，可针对性制定多维度的产线优化策略。在工艺参数调整方面，通过仿真对比不同参数组合下的生产效果，筛选出兼顾产品质量与生产效率的最优工艺方案，如优化机床加工转速、焊接温度等关键参数。在生产调度优化上，结合订单优先级与设备负荷状态，通过仿真模拟不同调度方案的执行效果，合理安排生产序列与任务分配，减少设备空闲时间与物料等待时间。在资源配置优化层面，依据仿真得出的设备利用率、物料消耗数据，优化人力、设备、物料等资源的配置比例，避免资源冗余或短缺，实现产线资源的高效利用，推动产线从“经验驱动优化”向“数据驱动优化”转变。

2.3 数字孪生与物理产线的实时协同管控

数字孪生与物理产线的实时协同管控是实现产线智能化运营的核心环节。通过建立双向数据交互通道，虚拟模型可实时接收物理产线的设备状态、生产数据，同步更新自身运行状态，确保与物理产线高度一致；同时，虚拟模型的仿真分析结果、优化指令可实时反馈至物理产线的控制系统，指导设备调整运行参数、执行调度方案。借助这一协同机制，管理人员可通过虚拟模型远程监控产线全貌，实时掌握设备故障、生产异常等信息，并通过仿真模拟制定处置方案后直接下发执行。这种“虚拟感知-仿真决策-物理执行”的闭环管控模式，大幅提升了产线管理的实时性、精准性与高效性，实现产线运行的动态自适应调节。 

3 结语 

围绕面向智能制造的产线级数字孪生建模与仿真，研究构建了涵盖多维度数据映射、层级化建模、精度动态优化的完整建模体系，明确了产线运行仿真分析方法，形成了工艺、调度、资源配置协同的优化策略，并建立了数字孪生与物理产线的实时协同管控机制，为产线智能化升级提供了系统技术框架。随着智能制造向深度集成发展，产线级数字孪生将更注重与AI、大数据的融合，向全生命周期智能管控演进。本研究成果可支撑产线高效运行与动态优化，助力提升制造效能；后续可进一步深化复杂场景下的模型轻量化与实时性优化，推动技术向更贴合产业实际需求的方向发展。

参考文献

[1]惠记庄,王帅,朱斌.面向智能制造仿真实验的产线数字孪生建模[J].实验技术与管理, 2024, 41(1):150-157.

[2]刘永刚,姚立权,朱虹.数字孪生虚拟仿真在智能制造生产线技术课程中的实践[J].科技资讯, 2023, 21(4):203-207.

[3]王剑.基于数字孪生的回转体零件智能制造生产线研究[D].山东理工大学,2023.