数字孪生与大模型：重塑工业制造新未来

数字孪生和大模型在工业制造领域具有至关重要的地位，二者的结合为工业制造带来了前所未有的变革潜力。

数字孪生作为一种创新技术，通过创建物理工厂的虚拟仿真数字化模型，在工业制造中发挥着多方面的重要作用。首先，它能提升生产效率。借助 3D 可视化平台实时监测和分析生产环节，如设备运行状态、工艺指标参数和原材料消耗等关键数据，进而优化生产计划和进度，合理安排生产，减少资源和人力浪费。其次，改善产品质量。对生产过程进行实景模拟及监控，及时发现瑕疵产品，通过对比产品数据参数，快速定位异常数据并发出警告。再者，降低成本。分析生产过程中的资源消耗数据，采取优化生产流程、合理安排生产时间等措施，提高成本控制能力。同时，提高安全性。实时监测和分析工厂设备运行状态和安全风险，及时发现潜在安全隐患并发布警告信息，减少事故和故障发生，保障工厂财产安全和员工人身安全。此外，为决策提供数据支持，利用实时数据和模拟分析，帮助管理者做出更准确的决策。最后，推动生产技术创新。通过数字化建模和虚拟模拟生产工艺，快速验证新的工艺和设备，促进创新和技术升级。

大模型在工业制造领域同样意义重大。以云从科技为例，通用大模型的诞生为工业领域带来了希望。在工业场景中，借助大模型只需在实际应用场景中进行微调，便可以解决实际问题。比如缩短维修链条，提高维修效率；用于生产指导和培训技术人员，缩短整个链条；有效降低生产制造的成本，降低对专业性人才的需求。

数字孪生与大模型的结合，将进一步释放工业制造的潜力。大模型可以为数字孪生提供更强大的数据分析和处理能力，使数字孪生更加精准地模拟和优化生产过程。例如，在智能生产中，大模型可以实时分析数字孪生模型中的大量数据，预测设备故障，优化生产调度，提高生产效率和产品质量。同时，数字孪生也可以为大模型提供更真实的生产场景和数据，帮助大模型更好地学习和适应工业制造的需求。二者的结合将为工业制造带来更高效、更智能的解决方案，推动工业制造向更高水平发展。

（一）产品设计阶段

在产品设计阶段，数字孪生可以创建虚拟原型，进行调整以测试不同的仿真或设计。通过减少将产品投入生产所需的迭代次数，有效节省时间和成本。例如，在汽车制造行业，设计师可以利用数字孪生技术构建汽车的虚拟模型，在虚拟环境中对不同的设计方案进行测试和优化。根据真实数据，采用数字孪生技术进行产品设计能够将设计周期缩短约 30%。

（二）工艺优化阶段

生产线上的传感器可用于创建工艺过程的数字孪生，并分析重要的性能指标。对数字孪生体的调整可以确定优化产量、减少差异并帮助进行根本原因分析的新方法。例如在电子制造行业，通过数字孪生对生产工艺进行优化，可使产量提高约 20%，同时降低次品率。

（三）质量管理阶段

数字孪生模型可以对生产过程的每个部分进行建模，以识别发生误差的位置，或者可以使用更好的材料或流程，从而保证产品质量。在食品加工行业，数字孪生技术能够实时监控生产过程中的温度、湿度等关键参数，确保产品符合质量标准，减少返工现象，提高产品合格率约 15%。

（四）供应链管理阶段

供应链和物流 / 分销公司依靠数字孪生来跟踪和分析关键性能指标，例如包装性能、车队管理和路线效率。它们对于零库存生产或按序生产以及分析分销路线特别有用。据统计，在物流行业中，采用数字孪生技术进行供应链管理可降低运输成本约 10%，提高配送效率约 25%。

（五）预测性维护阶段

用于单个设备或制造过程的数字孪生可以识别出在严重问题发生之前进行预防性维修或维护的变化幅度。它们还可以帮助优化负载水平、工具校准和循环时间。例如在机械制造行业，数字孪生技术能够提前预测设备故障，减少设备停机时间约 30%，降低维修成本约 20%。

（六）跨学科合作阶段

来自数字孪生的运营数据随时可用，可以轻松地跨学科共享，从而实现协作，改善沟通和更快地制定决策。工程、生产、销售和市场营销都可以使用相同的数据一起工作，以做出更明智的决策。在消费电子行业，跨学科团队利用数字孪生数据，成功推出了更符合市场需求的产品，市场占有率提高了约 15%。

（七）分析客户体验阶段

数字孪生通常用于随着时间的推移收集数据，从而提供对产品性能、分销和最终用户体验的深刻理解。这些数据可用于帮助工程师和设计师改善客户对产品的响应，特别是通过定制化和易用性方面。例如在智能家居行业，通过数字孪生分析客户体验数据，产品的用户满意度提高了约 20%。

（一）算法开发新方向

大模型技术正成为算法开发的新方向。对于 AI 解决方案商而言，算法开发呈现出从点对点定制开发逐步转向系统协同开发、做好产品个性化同时为数据和解决方案标准化提供参考、梳理数据边界定义和可靠性建模方法以及提高解决方案适配能力等特点。在诸多技术中，面向通用人工智能的大模型技术备受关注。开源大模型如 Meta 的 LLaMa、斯坦福的 Alpaca 和伯克利的 Vicuna 等展示了基于开源与公开数据集训练出高质量模型的可能性。利用大模型技术改变原有的算法开发模式，并非空中楼阁。以微亿智造为例，其顺应大模型技术浪潮，一方面跟进开源数据的大模型技术，不断迭代技术；另一方面构建面向工业数据的大模型并推动其在工业制造场景落地应用。这一技术对于制造业来说意义重大，正如中国工程院院士李伯虎指出，AI 大模型要加强制造业 “技术、产业、应用” 的进一步融合，推动我国制造业数字化转型与智能化升级。

（二）知识整合与数据增广

预训练大模型是一种高效的知识整合方法，具备很强的数据归纳能力。然而，工业生产数据和通用领域数据存在域偏差且有效标注数据相对较少。微亿智造将通用场景与智能产线场景进行域迁移，提高类似场景应用的智能化水平。同时，根据智能产线生产流程，将相关知识引入到模型的概率决策中，做到数据与知识的融合推理，提高产线场景建模能力。例如，“工小匠 | AI 数字质检员” 基于大模型域迁移和数据与知识融合推理推出的缺陷检测方法，在项目样本需求量减少 70% 的情况下，平均检测准确率仍能达 95% 以上，大大缩短了项目周期和产线改造成本，提高了解决方案的应用适配能力。此外，微亿智造在数据仿真和可视化交互方面做了许多工作，如通过自研贴图和合成工具 “神笔马良” 生成高仿真缺陷样本，提高数据增广的有效性；利用数据分布可视化解决项目中的数据边界定义问题，提高数据边界确定的效率。目前，微亿智造已构建面向工业质检和智能工厂的大模型，并通过知识融入的预训练和基于提示器的学习等算法创新，提升系统建模能力和可靠性。

（三）推动工业智能化

大模型为工业制造提供了多种解决方案，有力推进了自动化模式。微亿智造在通用大模型基础上，根据工业质检、智能生产、智能监控等场景设计了多重解决方案，如轻量级快速交付解决方案、高召回人机协作解决方案、高品质系统解决方案等，大大提高了解决方案的适配性。为了解决产品的多样性和用户标准的主观性问题，微亿智造将所有解决方案和配置进行参数化，采用基于自动参数搜索的技术来生成智能解决方案，并持续引入强化学习技术优化生产流程，逐步帮助企业生产由人机协同模式往更加智能的自动化模式推进。大模型在工业制造中的应用不仅提高了生产效率，降低了成本，还提升了产品质量和企业的竞争力。未来，随着大模型技术的不断发展和完善，它将在工业制造领域发挥更加重要的作用。

（一）Web3D 智能工厂解决方案

Wis3D 数字孪生系统在多个行业广泛应用，为企业带来了显著的效益。在汽车座椅行业，福州联泓运用 Wis3D 数字孪生系统，将真实工厂场景进行三维重建，并与 MES 系统、IOT 设备交互集成，打造信息透明的智能工厂。对仓储、配送、设备以及生产各个环节进行精确、实时的监视以及全面、及时的预警，生产效率提升 7.26%。管理者可以清楚地看到产线总体的生产看板、订单轮播、五大不良、线体产能等信息，客户稽核通过率达 100%。

在食品行业，Wis3D 数字孪生系统为现春食品提供了仓储数字化新思路。将真实场景基于 Wis3D 实现模型场景还原，涵盖原料仓、成品仓等三维仿真场景，实时传递与共享从原材料出入库、称量、投料生产到质量管理、成品出库的信息，帮助管理者实时掌握仓储状态，保障食品安全。

在液晶显示屏行业，某知名平板显示企业通过 Wis3D 数字孪生系统三维仿真构建工业园区布局，覆盖 27 个场景，3 座主体厂房。以数据流向为基础，实现生产动画与实际业务完整匹配，为管理者提供关键指标信息 BI 看板，产线调整耗时缩短 30%。

在 SMT 行业，某电子制造企业采用 Wis3D 数字孪生系统搭建 3D 仿真工厂，实现对各类生产数据进行连续采集和智能分析，直观呈现车间产线的人员、设备、物料、环境及运营等方面的数据。基于 Wis3D 前沿 WebGL 技术，3D 加速渲染，可帮助企业低门槛、高效率地开发出高质量的 SMT 行业孪生场景，生成全流程可视化监控的数字工厂。

（二）元动科技航空工业案例

元动科技数字孪生智慧工厂解决方案在航空工业中发挥了重要作用。元动科技依托数字孪生、AI 垂直大模型、云计算等核心技术，构建工业元宇宙孪生平台，为航空工业提供了数字化升级解决方案。

数字孪生技术在航空工业中，通过实时监测飞机和航空设备的生产运行状况，模拟和预测可能出现的故障和性能变化。工程师可以在数字环境中进行虚拟试验，提前发现潜在问题，并进行优化改进，从而节约时间和成本。

依托人工智能（AI）大模型，拥有强大的学习和推理能力，能够处理复杂的数据和问题。在航空工业中，工业垂直大模型可以应用于飞行模拟、智能维护预测、供应链优化等多个领域。通过分析大规模数据，可以帮助航空工业进行更精准的决策和预测，提高整个生产运营的智能化水平。

云计算为航空工业提供了强大的计算和存储资源。通过将数据上传到云端，可以实现工业链生态内的资源共享，实现集中管理和协同合作。云计算还可以提供弹性计算能力，根据需求动态分配资源，满足航空工业大规模数据处理和分析的需求。

元动科技将数字孪生、边缘计算、云计算和 AI 大模型等技术结合，构建了数字工厂，提升了航空工业自动化程度，内置物流监测、机器人智能巡检、可视化故障回溯、设备调控、智能预警等功能，用于打通部门壁垒与数据全生命周期管理。帮助航空工业减少人力、物力成本，完成降本增效目标。

数字孪生与大模型的结合在工业制造领域展现出了广阔的前景。随着技术的不断进步，这种结合将为工业制造带来更多的创新和变革。

从技术发展趋势来看，数字孪生技术将不断深化，实现更高精度的模拟和更实时的响应。传感器技术的进步将使得更多的数据能够被采集，通信技术的发展将确保数据的快速传输，建模和仿真技术将更加先进，能够更准确地反映物理实体的行为和性能。同时，大模型将不断优化，具备更强的数据分析和处理能力，能够更好地适应工业制造的复杂场景。

在应用方面，数字孪生与大模型的结合将拓展到更多的工业领域和环节。例如，在能源领域，数字孪生可以模拟能源生产和传输过程，大模型可以分析能源数据，优化能源分配和使用，提高能源效率。在制药行业，数字孪生可以模拟药品生产过程，大模型可以分析药品质量数据，确保药品的安全性和有效性。

然而，数字孪生与大模型的结合也面临着一些挑战。首先，数据安全和隐私保护是一个重要问题。工业制造中的数据包含了企业的核心机密和用户的个人信息，必须采取有效的措施来保护数据的安全和隐私。其次，技术标准的缺乏也是一个问题。数字孪生和大模型的技术发展迅速，但缺乏统一的技术标准，这可能导致不同系统之间的兼容性问题。此外，人才短缺也是一个挑战。数字孪生和大模型的结合需要跨学科的人才，包括工程师、数据科学家、人工智能专家等，目前这样的人才相对短缺。

尽管面临着挑战，但数字孪生与大模型的结合在工业制造领域的潜力巨大。政府、企业和学术界应共同努力，加强技术研发，制定技术标准，培养专业人才，推动数字孪生与大模型在工业制造领域的广泛应用。相信在不久的将来，数字孪生与大模型的结合将为工业制造带来更加高效、智能和可持续的发展。