基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发框架构建

袁 峰，李清蕾，邱爱莲

（沈阳工业大学管理学院，辽宁沈阳 110870）

0 引言

伴随新一代信息与制造技术的深度融合发展，众多国家纷纷提出新型工业发展战略以促进生产过程智能化，实现智能制造［1］，如美国的“先进制造业国家战略计划”、中国出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》等。而智能制造企业的利润增长点也从传统的生产制造环节向研发设计环节和运维服务环节延伸［2］。其中，研发设计作为智能制造的首要环节，其智能制造价值链涵盖了跨领域、跨行业和跨区域的上下游企业之间数据整合和端到端价值链集成，成为一项复杂的系统工程活动［3］，需要实现整个价值链的协同合作。李浩等［4］提出了一个协同产品开发供应商管理的三层模型，并对协同产品开发供应商管理活动进行了详细分析。姜劲等［5］关注供应商的参与背景，在满足顾客对产品研发需求的同时，建立基于新产品开发链的三层架构的协同研发模型，解决了供应商等参与者之间的协调问题。谭跃进等［6］提出了“互联网+”时代的系统工程是互联、互操作、互感知的系统集成，并通过体系结构框架技术和系统工程“V”模型，构建了高端装备制造创新研制任务集成管理理论方法体系。

数字孪生作为一种新技术，是通过数字化方式创建与物理实体一比一映射的虚拟模型，实时模拟物理实体在虚拟环境中的状态与行为，为物理实体赋予新的能力［7］。同时，作为充分利用模型与数据、融合多学科的技术［8］，数字孪生能够通过数字模型在产品研发全过程传递，提供更加实时、高效、智能的管理服务，为当前价值链协同研发提供新的理念和工具［9］。数字孪生使智能制造背景下的产品研发范式进一步升级，产品数字孪生体作为数字孪生技术在产品研发过程中最重要的应用之一［10］，其与智能制造价值链的融合更有利于实现协同研发过程中组织和资源的快速集成，使智能制造各价值链主体能够在统一的社会空间、物理空间和信息空间中进行集成协作，实现研发过程跨空间、跨地域的快速迭代优化。但是当前将数字孪生技术用于优化产品研发的研究较少，很难体现数字孪生体对产品研发过程中各价值链主体跨空间、跨地域的协同研发的作用，需要进行更为深度、全面的探究。

基于此，本研究构建了基于产品数字孪生体的全价值链协同研发框架，从全局角度出发，将产品数字孪生体与智能制造价值链相结合，借助数字孪生体强大的整合能力实现全价值链研发系统的互联、互操作和互感知，以期提升智能制造价值链各主体协同研发的透明化、实时化、智能化水平，改变传统研发决策的局部性、离散性与孤立性的弊端，使分布于不同时空的智能制造各价值链主体并行协同完成产品研发，为缩短产品研发周期、提高产品质量提供理论参考。

1 产品数字孪生体和智能制造价值链的内涵

1.1 产品数字孪生体

数字孪生是利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法［11］。产品数字孪生体能够在虚拟空间中全面重建并数字化映射产品实体的工作进展和状态，是一个多物理属性和多尺度的综合模型［12］。通过产品数字孪生体，可以对产品在现实环境中的形成过程、状态和行为进行模拟、监控、诊断、预测和控制。基于主体视角，不同的研发主体都有内部的数字孪生体，通过数字孪生体的集成性和层次性，跨空间的数字孪生体可以进行拆解和组合，形成一个包含全价值链数据信息的统一产品数字孪生体，实现研发主体的跨时空访问和合作。基于过程视角，物理世界与产品模型的紧密关联能够对产品研发流程进行综合管理和监控，实现整个过程的快速迭代优化。通过产品数字孪生体的应用，分散的利益相关方可以共享产品模型的信息，以协同合作的方式进行决策和优化，更高效地进行产品研发的优化和改进，从而提升研发效率、降低成本。

1.2 智能制造价值链

在当前背景下，价值创造已经从企业的内部活动扩展到整个产业层面，以核心价值要素为中心，整合了制造商、供应商等的活动和关系。智能制造价值链包括行业内的价值主体和行业外的价值主体。行业外的价值主体指供应商、服务商和客户等与产品研发需求相关的主体；行业内的价值主体指研究所、原料商、承制厂、备料厂、主机厂等与产品研发过程密切相关的主体［13］。智能制造以实现更大范围的价值创造和交付，从而推动整个产业的发展和增长。从分散视角来看，智能制造价值链中的各个主体都有各自的研发职责，在研发的不同环节进行运作。由于掌握着各自领域的专业知识经验，各主体能够在其职能范围内提出科学合理的局部研发方案，实现产品的局部功能最优。从整体视角来看，产品研发过程需要智能制造价值链各主体合作进行，完整的产品从构想到实现需要考虑多个方面的因素，局部功能最优不代表整体功能最优，需要进行跨时空的知识共享、资源整合来推动产品研发［14］，实现合作共赢。智能制造价值链是以智能终端产品为核心，通过信息互通、互操作等智能互联技术，从系统的角度，整合跨产业链和跨价值链的参与者，自主集成多层次、多维度的价值要素，实现工业全业务流程的闭环优化和深度协同。

1.3 协同研发

德国教授哈肯［15］最早提出了“协同”的概念，是指不同子系统之间通过调节和目的性的自组织过程实现彼此协作，从而产生新的稳定有序结构。当系统中的各个子系统能够良好地配合和协同工作时，多种力量就能汇集成一个总力量，形成远超过各自功能总和的新功能［16］。研发是指企业为了获取新的知识，创新性地运用科学技术的新知识，或者开发实质性的技术、产品和服务而进行的有明确目标的系统性活动［17］。因此，协同研发的概念是不同研发主体利用各自不同的属性、社会角色和活动方式，将彼此具备的特长或资源相互搭配，形成一个相互衔接、相互促进的整体，有目的地进行知识、技术的创造、升级或改革，以实现超过累加效应的既定目标。其动机在于获得协同效应以降低研发活动所固有的不确定性，并与研发伙伴共同承担研发成本，实现规模和技术上的优势。

2 基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发的逻辑机制

智能制造价值链在协同研发过程中需要满足数据的集成共享、整体方案优化和过程实时控制的要求，产品数字孪生体为整个过程提供了功能保障，两者进行结合能够促进产品研发的闭环优化和快速迭代。

2.1 形成研发闭环

智能制造价值链的协同研发主要体现在为了满足个体特有的价值期望，而愿意把其拥有的异质性资源投入到产品研发中。实现智能制造价值链协同研发，首先要进行各主体之间的数据集成共享，为研发行为提供数据基础，通过对多维数据的分析，快速计算初代新成品的外形和功能，形成产品研发的初步方案；其次，要以全局视角对整体研发方案进行脱离最终物理产品的可视化验证，综合考虑方案的可行性，以成本最优、资源配置最优、功能最优等为目标，合作进行产品研发方案的优化；最后，在方案确定的前提下，指导物理空间进行产品的试制，同时将实际过程进行数据采集，以便各研发主体进行及时控制，确保产品的顺利完成，因此需要创建互联、互操作、互感知的研发空间来实现各主体的数据集成共享、方案协同优化以及过程实时控制。产品数字孪生体作为一个颠覆空间局限的综合模型［18］，通过构建一个高度集成、高度仿真、实时交互的虚拟环境，能够为各价值链主体协同研发过程的闭环提供支持。

2.2 实现功能重塑

产品数字孪生体具备模拟、监测、诊断、预测和控制物理产品在实际物理环境中形成和运行的能力，为全价值链的高效协同提供了多方面保障。在数据资源集成方面，通过传感器、监控设备等对企业内的多源数据进行动态收集，将数据存储在各自的数字孪生体中，形成企业内部的数据中心。各研发主体可以通过标准化的数据格式和接口进行连接，实现数据资源的全价值链共享。在方案优化方面，产品数字孪生体的互操作功能可以对模型进行动态拆解和整合，通过在模型中模拟和分析不同决策的结果，各主体可以更全面地评估不同研发方案的风险和收益，从而共同作出决策优化。在过程控制方面，通过虚实空间双向感知功能，离散企业的产品数据和状态能够反馈到同一个产品数字孪生体模型中，进行实时的监测和反馈；同时产品数字孪生体也可以将各研发主体对于某一环节的决策结果传递到物理空间，对实际操作进行控制改进。通过将产品数字孪生体引入智能制造价值链中，可以为各价值链主体提供一个互联、互操作、互感知的研发系统，帮助解决协同研发过程中“数据孤岛”、优化决策分散、控制滞后的问题。

简言之，将产品数字孪生体引入智能制造价值链中，是为了构建动态研发场景、形成智能研发场域。产品数字孪生体使企业的内部状态可以在任何时刻、任何地点和任何阶段进行可视化、可控制和可追溯管理［19］，实现研发过程的资源共享、协同决策和实时控制。在这种友好互动的孪生体环境中，能够更高效地实现产品研发的快速迭代，提高各价值链主体的协同效率。

3 基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发框架构建

基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发框架，由价值链数据资源、虚拟空间的产品数字孪生体、物理空间的分散价值链主体3 个方面构成，如图1 所示。其中，价值链的数据资源包括原料数据、需求数据、销售数据、运输数据等；虚拟空间的产品数字孪生体包括零件数字孪生体、部件数字孪生体等；物理空间分散的价值主体包括研究院所、主机厂、承制厂、原材料供应商、备品备料厂商等。智能制造价值链的协同研发，首先需要实时收集全过程各项数据，包括生产过程中的参数、质量指标等，存储在数字模型中实现数据资源集成；其次，不同层次、不同企业的数字孪生体模型通过实时传递的物理实体相关数据进行驱动，并在虚拟空间中不断演化，借助产品数字孪生体的互操作功能实现与实体运行状态和过程的同步呈现，使各研发主体能够更好地理解和预测物理实体的行为，作出科学合理的方案优化；最后，企业可以通过产品数字孪生体摆脱现实环境的约束，在统一的虚拟空间与物理空间进行实时感应，实现对全研发流程快速准确的控制。因此，产品数字孪生体通过基于动态采集的数据资源集成、基于模型互操作的方案协同决策和基于虚实空间双向感知的过程实时控制来支撑智能制造价值链协同研发。

图1 基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发基本框架

3.1 基于动态采集的研发数据集成共享

当前智能制造价值链各主体分散，数据资源无法实现有效集成，产品数字孪生体可以实现价值链上下游企业间的动态数据采集，形成全价值链的数据中心是支持智能制造价值链协同研发的基础。如图2 所示。

图2 基于产品数字孪生体的全价值链数据动态采集过程

系统互联的关键核心是数据融合与集成［20］，孤立数据无法提供全局视角和综合信息。各价值链主体企业之间的数据集成与多端数据之间的互通也是产品数字孪生体的价值体现。企业通过传感器技术将分散主体中各种场景和设备的数字孪生体进行连接，从而形成多维、多层次的状态监测系统［21］；通过收集和存储各方面的数据，实现全价值链的数字集成并进行统一表示［22］。通过对这些数据进行二次数据挖掘和分析，从中获得有价值的见解和洞察，为产品研发过程提供重要支持和指导。产品数字孪生体的数据动态采集功能使研发过程可用的数据资源更集中，能够实现各价值链主体的数据互通，为智能制造价值链上各决策主体的协同奠定了坚实的基础。以手机研发为例，手机作为载体，通过产品数字孪生体的数据采集功能，将各部件的组装过程、原料资源等数据存储到虚拟空间，使智能制造价值链各主体能够实现更大范围的数据共享。

3.2 基于模型互操作的研发方案协同优化

对于当前上下游企业的分散，智能制造价值链各主体无法对产品研发方案进行全局实时的考虑，通过集成各层次的数字孪生体，实时动态监测包含部件生产、产品组装在内的所有环节，形成以产品数字孪生体为可视化参考模型的全价值链协同优化。如图3 所示。

图3 基于产品数字孪生体的模型互操作

产品数字孪生体是由多个组件、部件和零件等构成的综合模型，它涵盖了多种物理结构模型、几何模型和材料模型等［23］；这些模型在不同尺度和层次上进行集成，通过统一的数据服务进行驱动，可以生成和更新产品数字孪生体及其各个层次的数字孪生体实例［24］。因此，产品数字孪生体不是一个静态模型，而是一个过程模型和动态模型，会随着数据的产生而不断演化。模型互操作的关键在于将不同类型的模型，包括几何模型、机理模型和数据模型进行无缝融合，以实现从描述分散静态映射的物理实体到构建动态整合的物理实体的转变［25］。通过数字孪生模型集中展示各个领域的信息和设备的运行效果，为价值链上的各个主体提供了实时的、可视化的产品状态和性能信息，使得他们能够更完整地考虑产品研发方案，并在整个研发流程中进行更精确的分析和优化。以手机研发为例，数字孪生技术可以在各个分散的价值链主体内部形成数字孪生体，通过融合这些模型，智能制造价值链各主体预演物理空间中手机从零件、机架慢慢演化成完整产品的全过程，在虚拟空间试验后进行调整优化。

3.3 基于虚实空间双向感知的研发过程实时控制

由于时空的限制，智能制造价值链各主体对于产品研发过程的控制存在模糊和延迟的问题。如图4所示，借助产品数字孪生体的数据融合和模型互操作功能，结合大数据挖掘、智能算法和新一代信息技术的支持，能够实时精准控制物理实体对象，以达到去中心化、扁平式的群体协同控制的研发目标。

图4 基于产品数字孪生体的虚实空间双向感知

通过虚实空间的双向感知，智能制造价值链上的各个决策主体可以获得精准的反馈信息，并通过数字孪生模型间接地控制物理实体的运行过程［26］。产品数字孪生体通过数据的融合和模型的演化，在信息空间中具备相对完整的运动和控制逻辑，可以接收输入指令，并在信息空间中实现复杂的运行过程［27］。通过产品数字孪生体与物理世界的交互和连接，研发主体可以实时对某一环节的产品运行状态进行控制，改变解决了传统串行研发造成的操作滞后问题。此外，产品数字孪生体又可以采集虚实空间交互产生的数据，实现了研发过程的闭环，使智能制造价值链各主体能够有更多的数据进行新一代产品的研发。以手机研发为例，智能制造价值链各主体形成了研发方案，通过虚拟空间的手机模型来指导实际的产品试制，在这个过程中，手机数字孪生体预测了故障信息并及时传递到了相关价值链主体手中，通过实时控制研发过程避免故障的发生。

4 基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发应用场景

将产品数字孪生体引入智能制造价值链，通过虚拟世界的产品信息模型实现跨空间的智能制造价值链协同研发，展现了更广阔的工业应用场景。

（1）产品数字孪生体为产品研发带来了创新转变，通过打破时空的限制，实现了“互联网+”时代智能制造价值链系统的互联、互操作、互感知，为上下游企业和客户提供了一个协同研发的环境。

（2）产品数字孪生体赋能智能制造价值链综合决策和实时优化，实现研发机制从逐级串联转向去中心化的方向优化，各决策主体能够实时利用整个价值链的所有资源，在数字化闭环的基础上实现企业产品研发的快速迭代优化。

（3）产品数字孪生体的引入为智能制造价值链带来了体系层面的研发生态重塑和思想层面的智能演变，不仅促进了智能思维从单一到群体的转变，还推动了离散环境的统一融合，实现了智能制造价值链协同的全新研发生态。

4.1 推动智能制造背景下产品跨时空并行协同的创新转变

产品数字孪生体融入智能制造价值链中，能够创设虚实融合的研发场景，有效洞见新技术融入以及智能制造价值链对产品研发的创新演变。产品数字孪生体的应用不仅为智能制造价值链的协同研发提供了更深度的技术支持，也为“工业4.0”背景下智能制造的产品研发带来了变革和创新的灵感。传统的串联研发过程中，参与研发过程的价值链主体因持有不同的利益诉求，对同一个产品持有不同的思考视角与层面，导致产品的研发决策多是局部的、离散的。产品数字孪生体模型构建了一个产品研发空间，供应商、服务商、客户等利益相关方可以通过动态可视化的统一模型进行研发，在整个产品的研发过程中不断进行产品的问题反馈与优化迭代，发现问题后不仅局限于企业内部的分析解决，相关的价值链主体能够共同参与进行决策，实现了研发过程的并行决策和控制，最大限度满足了各价值链研发主体的利益需求，保证价值链上资源的最大化利用以及每个研发主体的利益需求，实现了智能制造价值链的共赢。

4.2 引领智能终端产品研发走向快速迭代

产品数字孪生体打破了智能制造价值链的端到端壁垒，实现了智能制造价值链的实时互馈和高效协作，使产品研发各环节的协同决策与优化都将走向精准高效、迎来新的突破。

（1）提升研发决策的科学性与精准性。在协同研发过程中，产品数字孪生体具备自主执行和优化决策的能力，实现了更高效和智能的决策过程，提升了决策的效率和质量，使产品研发能够以更快的速度对整个价值链进行迭代更新。首先，产品数字孪生体包含了大量实时和历史数据，通过对数据进行统计分析、机器学习和模式识别等技术，可以揭示数据中的隐藏模式和趋势，提供精准的、科学的信息支持。其次，基于实时数据的收集，产品数字孪生体提供了一个可以全面监测的可视化模型，能够实时监测产品的运行状态、工艺参数和质量指标等关键信息，作为动态可视化的研发方案呈现，使得智能制造价值链各研发主体能够进行科学准确的调整和优化。最后，产品数字孪生体提供了与物理世界双向感知的功能，跨时空的研发主体可以通过网络相互连接，建立起一个庞大的通信网络，共同对研发过程进行控制。

（2）实现产品研发的数字化闭环。产品数字孪生体提供了一个数字化、综合性的视角，在一个统一的信息模型下，将各个环节的需求、反馈和改进纳入研发过程的智能闭环中，跨时空的价值链决策主体可以实现对产品研发过程的端到端管理和控制，提供了更加紧密、高效和协同的研发改进机制。通过与实际设备和传感器的连接，实时自动化地收集、记录和存储产品生命周期各个阶段的数据，构建数字孪生体模型，智能制造价值链各研发主体通过共享和访问同一个信息模型，了解产品的研发要求，借助各自的专业知识在虚拟环境中进行合作，对产品的研发方案进行仿真和验证，对研发方案进行快速调整优化，并将优化后的研发方案在物理空间进行试制，通过产品数字孪生体控制研发过程，同时将研发过程中出现的数据上传到孪生体中供新产品研发。产品数字孪生体作为一个数字化平台，实现了产品生命周期的数字化表示以及数据的闭环传递，将产品生产制造和运营维护等阶段的需求融入早期的产品研发过程中，完成了产品研发的快速迭代优化。

4.3 重塑智能制造价值链研发生态

推进数字化研发生态建设是信息时代的发展趋势，它使得产品研发能够实现数字化、网络化和智能化的转变，提升产品的价值和效益［28］。随着产品研发的变革，产品数字孪生体的应用成为重塑智能制造价值链协同研发生态的关键，逐步引领智能终端产品研发向更高层次的群体智能与协同系统迈进。产品数字孪生体的生长发育将经历数化、互动、先知、先觉和共智等几个过程［29］。共智是通过产品数字孪生体以一种高效且安全的方式进行数据共享和智慧交换，不同的数字孪生体可以在云平台上互相连接，共享各自的知识和经验，从而形成一个集体智慧的网络，使得产品研发过程中的资源调度更加精确和灵活。每个产品数字孪生体都拥有层次性、集成性和动态性等特点，它们可以自主地构建研发协同网络，即使在没有外部指令的情况下也能够自发地进行协同工作；各个智能制造价值链主体可以通过与研发协同网络中各个节点的互动和连接，不断加深对智能终端产品研发的理解和认知，并实现对研发过程的优化和控制。在产品数字孪生体的支持下，智能制造价值链的各个主体能够展开群体层面的智能协同行为，根据自身的专业知识和角色，在虚拟环境中选择适合的研发场景，并依据科学证据进行决策，实现从单一智能向更高层次的群体智能形态的跨越，促进了研发过程的智能化。这种智能化的研发生态实现了远程协作和优化，推动了智能制造的发展。

5 结论

基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发，实质上是价值链各研发主体参与研发过程的数据、模型和空间的综合，从系统的角度更完整地把相关参与者整合在产品研发流程中。本研究旨在用新的信息技术解决各价值链主体在产品研发过程中面临的“数据孤岛”、优化决策分散和控制滞后问题。通过构建基于产品数字孪生体的智能制造价值链协同研发框架，来阐述产品数字孪生体如何通过数据动态采集、模型互操作和虚实空间双向感知功能为各价值链主体提供一个互联、互操作、互感知的研发环境，从而实现分散价值链研发主体的数据集成和共享、研发方案协同优化和研发过程实时控制；此外，还从跨时空并行协同、快速迭代和研发生态3 个方面分析了该研发框架更广阔的应用场景。