数字孪生背后的关键技术是啥( 三 )
除了过程规划之外，生产布局也是复杂的制造系统中重要的工作。一般的生产布局是用来设置生产设备和生产系统的二维原理图和纸质平面图，设计这些布局图往往需要大量的时间精力。
竞争日益激烈，企业需要不断向产品中加入更好的功能，以更快的速度向市场推出更多的产品，这意味着制造系统需要持续扩展和更新。但静态的二维布局图由于缺乏智能关联性，修改又会耗费大量时间，制造人员难以获得有关生产环境的最新信息，来制定明确的决策和及时采取行动。
借助数字孪生模型可以设计出包含所有细节信息的生产布局，包括机械、自动化设备、工具、资源甚至是操作人员等各种详细信息，并将之与产品设计进行无缝关联。比如一个新的产品制造方案中，引入的机器人干涉到一条传送带，布局工程师需要对传送带进行调整并发出变更申请，当发生变更时，同步执行影响分析来了解生产线设备供应商中，哪些会受到影响，以及对生产调度产生怎么样的影响，这样在设置新的生产系统时，就能在需要的时间获得正确的设备。
基于数字孪生模型，设计人员和制造人员实现协同，设计方案和生产布局实现同步，这些都大大提高了制造业务的敏捷度和效率，帮助企业面对更加复杂的产品制造挑战。
确保设计和制造准确执行
如果制造系统中所有流程都准确无误，生产便可以顺利开展。但万一生产进展不顺利，由于整个过程非常复杂，制造环节出现问题并影响到产出的时候，很难迅速找出问题所在。
最简单的方法是在生产系统中尝试一种全新的生产策略，但是面对众多不同的材料和设备选择，清楚的知道哪些选择将带来最佳效果又是一个难题。
针对这种情况，可以在数字孪生模型中对不同的生产策略进行模拟仿真和评估，结合大数据分析和统计学技术，快速找出有空档时间的工序。调整策略后再模拟仿真整个生产系统的绩效，进一步优化实现所有资源利用率的最大化，确保所有工序上的所有人都尽其所能，实现盈利能力的最大化。
为了实现卓越的制造，必须清楚了解生产规划以及执行情况。企业经常抱怨难以确保规划和执行都准确无误，并满足所有设计需求，这是因为如何在规划与执行之间实现关联，如何将在生产环节收集到的有效信息反馈至产品设计环节，是一个很大的挑战。
解决方案是搭建规划和执行的闭合环路，利用数字孪生模型将虚拟生产世界和现实生产世界结合起来，具体而言就是集成PLM系统、制造运营管理系统以及生产设备。过程计划发布至制造执行系统之后，利用数字孪生模型生成详细的作业指导书，与生产设计全过程进行关联，这样一来如果发生任何变更，整个过程都会进行相应的更新，甚至还能从生产环境中收集有关生产执行情况的信息。
此外还可以使用大数据技术，直接从生产设备中收集实时的质量数据，将这些信息覆盖在数字孪生模型上，对设计和实际制造结果进行比对，检查二者是否存在差异，找出存在差异的原因和解决方法，确保生产能完全按照规划来执行
应用案例
去年的德国汉诺威工业博览会上,西门子CEO送给奥巴马一副卡拉威高尔夫球杆，它诞生于一个“数字化”世界。在设计阶段，“数字孪生”帮助它在虚拟环境中完成模拟和测试，使球杆的上市周期从2~3年缩短为10~16个月。球杆可以根据顾客的体重、挥杆姿势和力量等所有相关因素量身定制，造价却与普通的球杆没有区别。
这正是未来制造业的方向之一：满足客户个性化需求，即所谓的“大规模定制化生产”。
那么，制造业如何才能做到这样？
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