工业 4.0：设备管理变革的时代背景

在科技飞速发展的当下，工业领域正经历着深刻变革，工业 4.0 的浪潮汹涌而来。工业 4.0 这一概念最早于 2013 年德国汉诺威工业博览会上正式推出 ，它以智能制造为主导，利用信息化技术促进产业变革，将制造业带入智能化时代，目标是建立高度灵活的个性化和数字化的产品与服务生产模式。

在工业 4.0 时代，设备不再是孤立的个体，而是通过物联网、大数据、云计算等技术连接成一个有机整体。设备全生命周期管理从设备的规划、采购、安装、调试、使用、维护、改造到报废的全过程管理，成为企业实现智能制造、提升竞争力的关键环节。有效的设备全生命周期管理能够确保设备的稳定运行，提高生产效率，降低生产成本，同时还能为企业的决策提供数据支持，帮助企业优化生产流程，快速响应市场变化。

而数字孪生技术的出现，为工业 4.0 时代的设备全生命周期管理带来了革命性的变化，成为实现设备高效管理的核心技术之一。

传统设备全生命周期管理的痛点

在工业 4.0 之前，传统设备全生命周期管理方式在各个环节存在诸多痛点，严重制约着企业的生产效率与经济效益。

在设备采购环节，信息的不全面与不透明是一大难题。企业在选择设备时，往往难以全面了解设备的性能、质量、维护成本等关键信息。很多时候只能依赖供应商提供的有限资料和销售人员的介绍，缺乏对设备实际使用情况的深入了解 。这就好比在黑暗中摸索，企业很可能购买到不适合自身生产需求的设备，导致设备在后续使用中频繁出现问题，影响生产进度，增加运营成本。

设备使用过程中，管理的粗放性与监控的缺失也带来了诸多问题。操作人员可能因缺乏标准化培训，无法充分发挥设备的性能，甚至因操作不当导致设备损坏。同时，由于缺乏有效的实时监控手段，企业难以及时掌握设备的运行状态，无法及时发现潜在的故障隐患。就像一艘在大海中航行的船只，没有导航和雷达，只能盲目前行，一旦遇到问题，往往措手不及。

设备维护环节同样问题重重。传统的设备维护主要依赖定期维护和事后维修两种方式。定期维护不管设备实际运行状况，按照固定的时间间隔进行维护，这种方式虽然能在一定程度上保证设备的正常运行，但也存在过度维护的问题，造成资源的浪费。而事后维修则是在设备出现故障后才进行维修，这种方式会导致设备停机时间过长，影响生产的连续性，给企业带来巨大的经济损失。而且，传统的设备维护记录往往以纸质形式保存，信息分散，难以进行有效的数据分析和统计，不利于企业制定科学的维护策略。

当设备进入报废阶段，传统管理方式也存在明显不足。缺乏科学的报废评估机制，企业很难准确判断设备是否真正达到报废标准。有时可能过早报废仍有使用价值的设备，造成资源浪费；有时又可能过晚报废已无法正常使用的设备，增加安全隐患和运营成本。此外，报废设备的处理过程也缺乏规范管理，可能导致环境污染和资源浪费。

数字孪生：开启设备管理新范式

（一）数字孪生是什么

数字孪生，简单来说，就是为物理世界中的设备、系统或流程在虚拟数字空间中创建一个一模一样的 “双胞胎”。这个虚拟模型可不是简单的复制，它与物理实体之间通过传感器、物联网等技术建立起实时连接，能实时同步物理实体的各种状态、性能参数和运行数据 ，就像照镜子一样，物理设备的任何变化都能在数字孪生体上即时反映出来。

例如，在汽车制造中，一辆真实的汽车在生产线上组装，它的数字孪生模型也在虚拟空间中同步构建。从零部件的安装位置、拧紧力矩，到整车的各项性能指标，如车速、油耗、排放等，都能在数字孪生模型中实时呈现。工程师可以通过数字孪生模型，实时监控汽车的生产过程和运行状态，提前发现潜在问题并进行优化。

（二）数字孪生在设备全生命周期管理中的应用

设计阶段：在传统的设备设计中，往往依赖经验和二维图纸，难以全面考虑各种因素，导致设计方案可能存在缺陷。而数字孪生技术的出现，为设备设计带来了全新的思路。通过构建设备的数字孪生模型，设计师可以在虚拟环境中对设备进行全方位的模拟和分析。例如，在设计一台大型数控机床时，利用数字孪生技术，设计师可以模拟机床在不同工况下的运行情况，包括切削力、振动、温度分布等，提前发现潜在的设计问题，如结构强度不足、热变形过大等。通过对这些问题的优化，能够提高设备的性能和可靠性，减少设计变更和成本浪费。同时，数字孪生模型还可以与制造系统的数字孪生体相结合，实现设计和制造的无缝对接，确保设计方案能够顺利实施，提高产品的质量和生产效率。制造阶段：制造过程中，数字孪生技术能够实现生产过程的智能化和可视化。通过构建生产设备和生产线的数字孪生模型，实时采集设备的运行数据和生产数据，企业可以对生产过程进行全面监控和优化。例如，在电子产品制造企业中，通过数字孪生技术，企业可以实时掌握每台生产设备的运行状态，如设备的温度、压力、转速等参数，以及产品的生产进度、质量检测数据等。一旦发现设备出现异常或产品质量问题，系统能够及时发出预警，并通过数据分析找出问题的根源，为生产决策提供支持。此外，数字孪生技术还可以实现生产过程的优化调度，根据订单需求、设备状态和原材料供应情况，合理安排生产任务，提高生产效率和资源利用率。调试阶段：传统的设备调试往往需要在实际设备上进行，不仅成本高、周期长，而且存在一定的安全风险。数字孪生技术的应用，为设备调试提供了一种全新的方式 —— 虚拟化调试。通过建立设备和生产环境的数字孪生模型，在虚拟环境中对设备进行调试和优化。例如，在飞机发动机的调试过程中，利用数字孪生技术，工程师可以在虚拟环境中模拟发动机的各种工况，如起飞、巡航、降落等，对发动机的性能进行测试和优化。通过虚拟化调试，不仅可以大大缩短调试周期，降低调试成本，还可以提高调试的安全性和准确性，减少因调试不当而导致的设备故障和事故。运行阶段：设备在运行过程中，受到各种因素的影响，如工作负荷、环境温度、湿度等，其性能和状态会不断发生变化。数字孪生技术能够实时监测设备的运行状态，根据设备的实时数据和历史数据，利用大数据分析和人工智能算法，对设备的性能进行预测和评估，为设备的运行管理提供决策支持。例如，在风力发电场中，通过数字孪生技术，运维人员可以实时掌握每台风机的运行状态，包括风机的转速、发电量、叶片角度等参数。利用大数据分析和人工智能算法，对风机的性能进行预测和评估，提前发现潜在的故障隐患，如叶片疲劳、齿轮箱故障等，并及时采取措施进行维护和修复，确保风机的稳定运行，提高发电效率。维护阶段：传统的设备维护方式主要是定期维护和事后维修，这种方式存在过度维护或维修不及时的问题。数字孪生技术的应用，使得设备维护更加智能化和精准化。通过数字孪生模型，结合设备的运行数据和故障历史数据，利用机器学习和深度学习算法，对设备的故障进行预测和诊断。例如，在石油化工企业中，通过数字孪生技术，对关键设备如压缩机、泵等进行实时监测和故障预测。当设备出现异常时，系统能够及时发出预警，并通过数据分析找出故障的原因和位置，为维修人员提供维修建议和指导。这种预测性维护方式，能够提前发现设备的潜在故障，及时进行维护和修复，避免设备故障的发生，减少设备停机时间，降低维护成本。报废阶段：在设备报废阶段，数字孪生技术也能发挥重要作用。通过对设备全生命周期数据的分析，评估设备的剩余价值，为设备的报废决策提供依据。同时，数字孪生技术还可以帮助企业优化设备的回收和再利用方案，实现资源的最大化利用。例如，在废旧汽车回收过程中，利用数字孪生技术，企业可以对废旧汽车的零部件进行评估，确定哪些零部件可以直接再利用，哪些零部件需要进行修复或拆解后再利用。通过优化回收和再利用方案，不仅可以降低资源浪费，减少环境污染，还可以为企业创造一定的经济效益。中设智控的数字孪生实践案例

（一）中设智控设备管理系统概述

中设智控成立于 1999 年，是一家在设备管理领域经验颇丰的高新技术企业。其设备管理系统以企业设备资产综合管控 ACCM 体系理论为指导，功能模块丰富且全面。

在功能模块方面，涵盖设备采购、设备台账、维修管理、备件管理、设备巡检 / 点检、保养管理等。通过这些模块，可建立统一的设备资产台帐以及标准化设备资产管理系统信息化平台，准确记录、保存设备从采购、入库到报废全生命周期的动态及静态信息，包括设备的基本信息、技术参数、采购信息等，还能记录设备维修全过程 。

技术应用上，融合了 RFID（射频识别）、传感器、大数据分析、云计算、数字孪生等先进技术。通过 RFID 和传感器实现对设备的实时监测和数据采集，将设备的温度、压力、转速等关键参数实时反馈；大数据分析技术对采集到的海量数据进行深入挖掘，为设备管理提供决策支持，如预测设备故障趋势；云计算技术保障系统的稳定运行和数据存储；数字孪生技术则构建设备的虚拟模型，实现对设备运行状态的模拟和预测。

该系统优势显著，具备完善的权限管理功能，实现企业多级化管理模式，确保不同层级人员操作权限合理分配；还可支持打通 ERP、OA、BPM 以及财务系统等，打破数据孤岛，避免手工重复导入导出，极大提升工作效率；实现设备全生命周期的闭环式管理，引入二维码和 RFID 码技术，支持 APP 或者 RFID 终端扫码盘点，提升设备日常管理、盘点和巡检效率 ；通过对日常设备运行、点检、故障等信息的记录、统计、筛选，为企业建立合理的维修、维护策略提供依据。

（二）具体案例展示

以某汽车制造企业与中设智控合作项目为例。该汽车制造企业生产线设备众多且复杂，设备故障曾频繁导致生产中断，严重影响生产效率和企业效益。

引入中设智控设备管理系统并应用数字孪生技术后，情况得到极大改善。在设备运行阶段，数字孪生模型实时反映设备的运行状态，通过传感器收集设备的振动、温度、压力等数据，并同步到数字孪生模型中。基于这些实时数据以及大数据分析和人工智能算法，系统对设备故障进行精准预测。在一次预测中，系统提前发现一台关键冲压设备的模具可能出现严重磨损，若继续运行将导致设备故障和产品质量问题。维修人员根据预警信息，及时对模具进行检查和更换，避免了设备故障的发生。据统计，通过数字孪生技术的故障预测功能，该企业设备故障停机时间减少了 40%，避免了因设备故障导致的生产损失达数百万元。

在设备维护方面，数字孪生技术也发挥了重要作用。通过对设备运行数据的分析，系统为每台设备制定个性化的维护计划，改变了以往定期维护的粗放模式。例如，对于一些运行状况良好的设备，适当延长维护周期，避免过度维护；对于运行负荷较大、易出现故障的设备，则缩短维护周期，加强维护力度。这使得设备维护成本降低了 30%，同时设备的使用寿命延长了 20% 。

此外，在设备的设计和升级改造阶段，数字孪生模型也为工程师提供了有力支持。通过对设备运行数据的分析和模拟，工程师可以在虚拟环境中对设备进行优化设计，提前验证设计方案的可行性，减少实际改造过程中的风险和成本。

数字孪生面临的挑战与未来展望

（一）面临的挑战

尽管数字孪生在工业 4.0 设备管理中展现出巨大潜力，但在实际应用过程中，也面临着诸多挑战。

技术层面，构建精确且实时更新的数字孪生模型难度较大。要实现对物理设备全方位、高精度的模拟，需要综合运用物联网、大数据、人工智能、建模与仿真等多种技术 。然而，不同技术之间的融合与协同存在困难，例如物联网设备采集的数据格式多样、标准不一，给数据的有效整合与分析带来阻碍；建模与仿真技术在处理复杂设备系统时，计算资源消耗大，难以满足实时性要求。而且，数字孪生模型的准确性依赖于大量的实验和验证，这不仅增加了开发成本，还延长了开发周期。

数据方面，数据质量和安全问题不容忽视。数据是数字孪生的基础，数据的准确性、完整性和一致性直接影响数字孪生模型的可靠性。但在实际生产环境中，由于传感器故障、数据传输中断等原因，数据可能存在缺失、错误或不一致的情况。同时，数字孪生涉及大量设备运行数据、企业生产数据等敏感信息，数据的存储、传输和使用过程中存在安全风险，一旦数据泄露，可能给企业带来巨大损失。此外，不同企业和系统之间的数据格式和标准不同，导致数据共享和集成困难，形成数据孤岛。

安全领域，数字孪生系统面临着网络攻击和系统漏洞的威胁。随着数字孪生技术与工业控制系统的深度融合，工业网络的攻击面扩大。黑客可能通过攻击数字孪生系统，获取关键生产数据，干扰设备正常运行，甚至引发生产事故。而且，数字孪生系统中使用的一些物联网设备和软件可能存在安全漏洞，容易被攻击者利用。例如，2022 年上半年，ICS-CERT 发布的与运营技术和物联网相关的常见漏洞和暴露有 560 个，其中 109 个直接影响关键制造业 ，这些漏洞如果存在于数字孪生系统中，后果不堪设想。

此外，数字孪生技术的应用还面临成本较高、人才短缺以及缺乏统一技术标准等问题。搭建数字孪生系统需要投入大量资金用于硬件设备采购、软件开发、系统集成和后期维护；同时，数字孪生技术涉及多学科知识，需要既懂工业领域又熟悉信息技术的复合型人才，而目前这类人才相对匮乏；由于缺乏统一的技术标准和协议，不同企业和供应商的数字孪生系统之间难以实现互联互通和互操作。

（二）未来展望

尽管面临挑战，但数字孪生在工业 4.0 设备管理中的未来发展前景依然十分广阔。

随着技术的不断进步，数字孪生将在更多行业和领域得到广泛应用。除了制造业，能源、交通、医疗、建筑等行业也将逐渐引入数字孪生技术，实现设备和系统的智能化管理。例如，在能源行业，数字孪生技术可用于电力设备的运行监测和故障预测，提高能源供应的稳定性；在交通领域，可构建智能交通系统的数字孪生模型，优化交通流量，减少拥堵。

数字孪生与人工智能、机器学习、大数据分析等技术的融合将更加深入，实现更高级别的智能化。通过机器学习算法，数字孪生模型能够不断学习和优化，提高对设备故障的预测准确性和对生产过程的优化能力；利用人工智能技术，数字孪生系统可以实现自主决策和智能控制，进一步提高生产效率和质量。

随着 5G 技术的普及和物联网的发展，数字孪生的实时性和响应速度将大幅提升。5G 的高速率、低延迟和大连接特性，使得设备数据能够更快速、稳定地传输，实现数字孪生模型与物理设备的实时同步，为实时监控和远程控制提供有力支持。

在未来，数字孪生技术的标准和规范将逐步完善，促进不同系统之间的互操作性和兼容性。这将降低企业应用数字孪生技术的门槛，加速数字孪生技术的推广和应用，推动工业 4.0 的深入发展。

面对数字孪生带来的变革与挑战，企业应积极拥抱新技术，加大在数字孪生技术方面的投入和研发，培养和引进相关人才，逐步构建适合自身发展的数字孪生设备管理体系，在工业 4.0 时代的激烈竞争中抢占先机，实现可持续发展。

结语

数字孪生技术作为工业 4.0 时代设备全生命周期管理的关键变革力量，为企业解决传统设备管理痛点提供了有效途径。它贯穿设备从设计到报废的每一个环节，实现了设备管理的智能化、精准化和可视化，大大提高了生产效率，降低了成本，增强了企业的竞争力。尽管目前数字孪生技术在应用中还面临着技术、数据、安全等多方面的挑战，但随着技术的不断发展和完善，其在工业领域的应用前景不可限量。

对于工业企业而言，积极拥抱数字孪生技术，将其融入到设备全生命周期管理体系中，是顺应工业 4.0 发展趋势、实现智能制造转型升级的必然选择。只有紧跟时代步伐，不断创新和探索，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，开创工业发展的新篇章。