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DIGITAL TWIN
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本期阅读
文章信息
论文《Digital Twins along the product lifecycle: A systematic literature review of applications in manufacturing》于2023年3月收录于《Digital Twin》期刊，本文由法国洛林大学Frédérique Mayer教授团队完成。文章目的是在两个主要维度上确定数字孪生概念在文献中的应用趋势：它关于数字和物理对象之间的交互结构的性质（定义为：前数字孪生、数字模型、数字阴影和数字孪生），以及它在产品生命周期中的应用（设计、 生产、经营、处置）。
DOI: 10.12688/digitaltwin.17807.2
引用本文：
Pronost G, Mayer F, Camargo M and Dupont L. Digital Twins along the product lifecycle: A systematic literature review of applications in manufacturing [version 2; peer review: 2 approved, 2 approved with reservations]. Digital Twin 2024, 3:3 (https://doi.org/10.12688/digitaltwin.17807.2)
文章阅读（译文）
Digital Twins along the product lifecycle: A systematic literature review of applications in manufacturing
Guillaume Pronost *, Frédérique Mayer, Mauricio Camargo, Laurent Dupont
Equipe de Recherche sur les Processus Innovatifs, Université de Lorraine, Nancy, France
摘要
背景：在大规模定制时代，产品期望的演变意味着在整个产品生命周期中改进和更好地控制个性化创建和生产过程。在这种情况下，数字孪生（DT）的应用似乎是一个受欢迎的解决方案，但它在产品生命周期中的研究仅在文献中部分被提及。
方法：这篇最新文章的目的是在两个主要维度上确定文献中数字孪生概念的当前应用趋势：它关于数字和物理对象之间的交互结构的性质（定义为：前数字孪生、数字模型、数字影子和数字孪生），以及它在产品生命周期中的应用（设计、 生产、经营、处置）。为了进行这一分析，进行了系统的文献综述。出版物的选择是基于其中存在以制造业为重点的数字孪生应用案例。在这次审查中，汇编和分析了188篇科学论文。
结果：结果表明，尽管数字孪生一词被广泛使用，但数字孪生技术在制造业中的部署仍处于早期阶段，因为大多数数字孪生应用实际上是专注于物理系统的实时可观测性的原型，无论是用于优化还是预测性维护。此外，关于产品生命周期，大多数应用都集中在生产和运营阶段，而设计和处置阶段的应用仍然有限。
结论：本文提出了一种研究数字孪生的原创方法，该方法不关注单一的应用领域或生命周期阶段，而是旨在建立未来在生命周期中使用数字孪生的观点。
关键词
数字孪生，数字阴影，产品生命周期，文献综述，制造
1. 引言
近年来，数字工具的发展推动了现代生产手段的革新，数字孪生作为工业4.0的核心技术，通过实时数据流连接物理资产与其数字模型，优化了产品生命周期的管理。数字孪生能够监控、控制和预测产品行为，满足日益增长的个性化和定制化需求。然而，现有研究多集中于数字孪生在生命周期单一阶段的应用，缺乏对其在整个生命周期中作用的系统性分析，导致定义和应用的不一致性。
为解决这一问题，本研究通过系统性文献综述，分析了数字孪生在制造业中的应用类型、生命周期阶段及其具体功能。研究借鉴了Semeraro和Liu等人的分类框架，提出了数字孪生在制造业中的应用分类及其成熟度评估。研究旨在填补数字孪生研究的空白，为其理论发展、标准制定和行业应用提供参考，推动数字孪生在制造业中的广泛应用，助力工业4.0的进一步发展。
2. 现有理论及先前工作
2.1 数字孪生的定义：从航空航天到工程领域
数字孪生的第一个正式定义可归功于Glaessgen和Stargel的研究，他们在为美国空军和NASA制定的航空航天应用路线图中定义了数字孪生的使用，并提出了广泛使用的数字孪生定义：“一种集成的多物理、多尺度、概率性复杂产品模拟，使用最佳的可用物理模型、传感器更新等来镜像其对应孪生的生命周期。”
作为更一般的定义，数字孪生可以被定义为对象或系统的虚拟表示，通过来自其物理对应物的实时数据提供，使其能够随时间准确表示。它可以定义为三个部分的集合：
对象的模型。
与对象相关的一组不断演化的数据，也称为数字线程。
一种根据数据动态更新或调整模型的手段。
自2012年在航空航天领域首次正式定义以来，数字孪生已成为一个研究热点，并在多个领域开展了研究和应用，如医学、智慧城市、制造业、航空航天和建筑等。本研究仍然主要聚焦于制造业。
2.2 数字孪生在产品生命周期中的应用
基于文献，我们将产品的生命周期划分为四个连续的阶段：
系统创建/设计阶段
制造/生产阶段
运营/使用阶段
报废/生命周期结束阶段
文献分析表明，目前数字孪生的研究主要集中在产品生命周期的生产阶段。基于Liu等人的分类方法，本研究分析了各阶段的应用强度及数字孪生类型。同时，根据应用场景，数字孪生可以是产品或其生产系统的虚拟模型，分别对应不同的生命周期阶段。
2.3 数字孪生的结构功能分类
本文基于文献中对数字孪生的多种分类方法，将数字孪生分为四个子类别（如图1所示），基于以下三个区分标准：
物理系统的存在：所研究的数字模型可能有也可能没有其代表的物理对应物。
模型的自动更新：从物理系统收集的数据可以自动更新数字模型，否则模型仅通过用户手动更新。
对物理系统的控制：数字模型执行的信息可以作为命令自动反馈到物理系统，否则数字模型与其物理对应物之间不存在自动化通信。
本研究中的数字孪生因此被分为四类：预数字孪生（PDT）、数字模型（DM）、数字阴影（DS）和数字孪生（DT）。这些缩略语将在本研究的其余部分用于描述每个子类别，而“数字孪生”一词则用于描述整体概念。
图1. 数字孪生子类别的决策树
3. 研究方法
3.1 研究定位
本文通过探索性文献综述明确了研究目标，旨在分析数字孪生在不同虚拟对象中的分类及其在制造业中的应用领域和生命周期阶段分布。研究提出两个核心问题：
数字孪生在制造业中的应用领域及其类型是什么？
从技术、操作和社会角度来看，支持数字孪生在制造业中扩散的推动因素和障碍是什么？
3.2 研究方法
研究方法基于系统性文献综述协议，包括搜索策略、研究选择标准、数据提取和质量评估，数据从Web of Science手动提取并分析。
4. 研究结论
本节共选择了188篇关于数字孪生并包含实际案例研究的论文进行综述。
4.1 数字孪生用例在生命周期中的分布
如第2节所述，产品的生命周期包括四个阶段：设计、生产（制造）阶段、运营阶段和报废阶段。文献分析发现，数字孪生的研究主要集中在生产阶段和运营阶段。最受关注的应用包括监控与控制、优化以及预测性维护，这些应用组别是数字孪生研究的主要焦点。而设计阶段和报废阶段的研究相对较少，反映了该领域研究的热点分布和潜在的研究空白。尤其是数字孪生在报废阶段的应用（如产品报废管理）是一个新兴领域，需进一步完善现有分类体系。
图4. 文献中数字孪生在产品生命周期中的应用
5. 讨论
通过对数字孪生应用文献的综述，我们得以对其在研究和工业中的使用提出若干观察。本节旨在通过对文献综述结果的分析，回答方法论中提出的研究问题，并对数字孪生研究的现状进行观察，从而识别该领域中的不同研究空白。
5.1 数字孪生应用的分类：
本研究以制造业中的数字孪生用例为中心，采用通用分类方法分析其应用，同时指出Liu分类的局限性，特别是处置阶段应用的缺失，并更新分类以纳入新兴应用领域。
5.2 数字孪生在产品生命周期中的应用：
尽管生产阶段应用占主导，设计阶段的应用逐渐增多，但处置阶段的应用仍显不足，需加强资源全生命周期管理的研究，尤其是报废阶段。
5.3 数字孪生在整个产品生命周期中的集成：
现有文献表明，数字孪生发展仍处于早期阶段，多数应用集中在低集成水平（如数字模型和预数字孪生），而高集成应用（如数字阴影和数字孪生）需实时数据支持，但数据获取存在挑战。
5.4 数字孪生实施的局限性与前景：
从社会接受度看，数据安全与所有权问题突出；从技术角度看，实时数据获取和数字孪生的可靠性是关键挑战，需制定法规并保留人类在决策循环中的作用，同时加强人机交互研究以确保安全性和可信度。
表3总结了科学和工业界在未来几年需解决的关键维度，以推动数字孪生在制造业中的广泛应用。
表3 制造业中理想数字孪生概述
当前状态的DT | 进一步部署DT在制造应用中的要求 | |
技术维度 | 复杂且有时间接的数据采集。选择准确可靠模型与计算成本和时间之间的权衡。数字孪生作为现有系统的附加部分使用。 | 设计与物理系统并行的可靠精确模型，允许在设计物理对象时考虑孪生的存在，并允许直接获取其数据。设计数字孪生与其物理对应物。 |
操作维度 | 根据数字孪生的使用领域将应用分开。使用不同的工具和方法进行不同应用和领域。 | 创建数字孪生实现的标准方法，允许更好的共享和协作开发。 |
社会维度 | 关于数据所有权没有明确规则。数据和模型使用的信任问题。 | 建立关于数据所有权的法规，以及模型和数据的可靠性。协作的人-孪生互动。 |
6. 结论与未来工作
本研究旨在围绕数字孪生概念的现状回答三个研究问题：其应用领域是什么？其在产品生命周期中的应用是什么？文献中用于这些应用的数字孪生子类别是什么？在应用领域方面，研究仍主要集中在制造业领域，但其研究发展正逐步扩展到越来越多的领域，包括医疗保健、智慧城市和建筑等。
尽管数字孪生的应用覆盖了从设计到报废的整个产品生命周期，但大多数研究集中在监控、优化和预测性维护等少数功能上，且缺乏从数字到物理的完整控制链。研究还指出，数字孪生多作为系统生产后的附加组件实施，导致实施复杂性。
本文通过定量分析揭示了数字孪生研究中的关键问题，并提出了未来研究方向。局限性在于仅关注数字孪生技术产物，未涵盖其前身（如PLM中的仿真）及制造业以外的应用分类需求，这为未来研究提供了新的拓展空间。
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