产品设计阶段

传统的产品设计研发主要是通过纸张以及静态的CAD设计，在技术验证时，将生产出来的产品进行多次测试以及数据采集，因此研发周期长，成本造价高。而利用数字孪生技术可打破物理条件的限制，以更低的成本、更快的速度迭代产品和技术，提高设计的准确性，并虚拟验证产品在物理环境中的性能。此阶段的数字孪生体包含以下两功能：

（1）数字模型设计。构建一个全三维标注的产品模型，包含“产品三维设计模型+产品制造信息（PMI，Product Manufacturing Information）+ 关联属性”。三维模型可通过产品爆炸图的形式体现产品与各零部件之间的关系，PMI包含对产品的几何尺寸、公差、表面质量等信息，关联属性包括零件号、坐标系统、材料、版本、日期等。

（2）模拟和仿真。通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，验证产品在不同外部环境下的性能和表现。在设计阶段就能验证产品的适应性。

2）工艺规划阶段

在“三维设计模型+PMI+关系属性”的基础上，实现基于三维产品模型的工艺设计。具体的实现步骤包括：三维设计模型转换 、三维工艺过程建模、结构化工艺设计、基于三维模型的工装设计、三维工艺仿真验证及标准库的建立，最终形成基于数字模型的工艺规程（model based instructions，MBI），具体包括工艺BOM、三维工艺仿真动画、关联的工艺文字信息和文档。

3）生产制造阶段

传统工业制造阶段，由于生产环节复杂，与企业系统间存在的“信息壁垒”的问题，无法掌握生产状态、设备生产、排产的信息，造成了对产品的质量保证以及交期的忧虑。数字孪生可助力工业设备的智能化制造，通过构建设备生产过程的数字孪生模型，对生产、检测关键环节实现智能监管，全面掌握生产需求、生产状况等，解决质量监管问题，提高产品质量保证。

数字孪生在生产制造阶段的3个功能：

（1）生产过程仿真。在产品生产之前就可以通过虚拟生产的方式来模拟不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率及可能出现的生产瓶颈等问题的预判，加速新产品导入过程的准确性和快速化。 

（2）数字化生产线。将生产阶段各个要素：如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密协作的生产过程中，并根据既定的规则自动完成不同条件组合下的操作，实现自动化生产过程。同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供可靠的依据。

（3）关键指标监控和过程能力评估。通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程中的可视化监控，并且通过经验或机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断得到优化的生产过程。

4）产品服务阶段

传统设备运营模式下，对产品故障的处理要经过“发现故障—致电售后—售后维修”等一系列被动流程。然而随着物联网技术的成熟，许多大型工业产品都使用了大量传感器来采集产品运行阶段的信息，通过数据分析和优化，化“被动式服务”为“主动式服务”，在设备出事前进行预测，以便预防性更换部件，避免意外停机，改善用户对产品的使用体验。数字孪生在这个阶段中可实现如下3个功能：

（1）远程监控和预防性维护。通过读取智能工业产品的传感器或控制系统的各种实时参数，构建可视化的远程监控，并根据采集的历史数据构建层次化的部件、子系统乃至整个设备的健康指标体系，利用人工智能技术实现趋势预测。

（2）优化客户生产指标。工业装备厂商可以通过采集海量数据，构建针对不同应用场景、生产过程的经验模型，帮助客户优化参数配置，改善装备参数设置的合理性，从而提高产品质量和生产效率。

（3）产品使用反馈。通过采集工业产品实时运行的数据，工业装备厂商可以洞悉客户对产品的真正需求，不仅能帮助客户缩短新产品的导入周期、避免产品错误使用导致的故障、提高产品参数配置的准确性，更能精确掌握客户需求，避免研发决策失误。

5）产品报废/回收阶段

在生命周期的最后阶段普遍面临着报废和回收的问题。此阶段将记录报废/回收数据，包括原因、产品使用寿命等，为下一代产品的设计改进和创新、同类型产品的质量分析及预测、基于物理的产品仿真模型和分析模型的优化等提供数据支持。

由此可见，产品制造完成后的服务与报废阶段，仍要实现物理产品的互联互通，实现对物理产品的全生命周期闭环数据管理。在数据中心的运维场景中，保障配电系统及其它服务器设备的可靠性是实现数据中心可用性的关键。为此，基于数字孪生的三维应急操作指导（emergency operation procedure, EOP）系统（图2），综合手机的产品全生命周期信息，将设备可能发生事件的情况、应对的方法策略、运维操作指南直观的分析显示出来，确保运维人员可以迅速启动、有序有效的组织实施各项应对措施。