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引语：由于不同智能制造车间所生产产品类型特点的差异性、调度方式的复杂性以及智能制造车间动态扰动因素的多源性，久而久之，便出现了车间产品生产周期长、工作效率低、资源配置不科学等情况，而数字孪生技术能通过与车间调度相结合来释放优化讯息，为智能制造车间的发展提供新的发展路径。
数字孪生技术运用的三大阶段
数字孪生是一种利用构建的数字化的虚拟模型映射物理模型在真实环境中工作行为的智能化技术，随着相关技术的进步，数字孪生的应用也在不断扩展自我的适配领域。
1、第一阶段：数字预言保障安全
数字孪生技术第一个阶段主要应用在产品预测方面，美国空军研究实验室结构科学中心就是基于此，将超高保真飞行模型与影响飞行的结构偏差和温度计算模型相结合，利用虚拟模型数据与物理模型数据进行疲劳寿命的预测。
2、第二阶段：虚拟系统释放稳定离子
数字孪生技术第二个阶段主要应用在产品的维护方面，Grieves等通过结合物理系统与其相应的虚拟系统，研究数字孪生技术在复杂系统的故障预测和故障排除方面的应用。日前，上海一辆特斯拉汽车发生自燃事件，初步判定是电池短路问题，这就反映出其电池管理系统存在着明显缺陷，而数字孪生的应用就能及时扫除这个路障。
3、第三阶段：即刻反馈推动产品改进
数字孪生技术第三个阶段主要应用在产品预测、维护以及服务方面，达索公司就曾通过建立基于数字孪生3D交互平台，根据用户的体验信息反馈持续改进虚拟世界中的产品模型，同时也反馈在相应物理模型中进行改进。
数字孪生与车间调度融合共创智能革命
制造车间虽然搭上了“智能化”的快车，但是也带来了诸如生产要素工艺路线的不确定性、车间生产要素工作时间的不可控性、车间动态扰动因素的多源性等新问题。而数字孪生作为一种新兴智能化技术，经过三个阶段的发展在产品预测、产品维护以及产品服务方面已相对成熟，引入其到车间调度方面，即可有效克服这些障碍。
1、大数据搭建调度云平台
零件在生产车间的生产过程中，由于车间生产要素工作的不确定性，会遇到紧急插单、工况异常等不可控扰动情况，所以对车间进行扰动的预测就显得非常重要。基于数字孪生技术的调度云平台即可利用大数据分析技术对数据进行分析，提前预测将要出现的扰动，进而针对扰动提前制定新的生产调度方案。
今年3月，埃航飞机播音737 MAX的坠毁惨案就牵涉到此类机型的系统问题，而数字孪生的应用就可以及时将问题扼杀在摇篮之中，降低风险出现的概率。
2、云环境突破传统桎梏
与传统生产调度方式不同，基于数字孪生技术的调度云平台调度方式是一种主动调度方式，根据不同的情况主动选择或者更改生产调度方案。在这种调度云环境下，零件制造资源优化是环形立体式配置，从而使订单突破了地理位置局限和行政管理局限，订单任务不再是层级分解管控，而是协调分解。
3、全景监控覆盖生命周期
零件智能制造车间按生产要素分为材料、设备、环境、人员四类，将物理车间的生产要素利用传感器与虚拟车间进行映射，物理车间向虚拟车间传递实时的数据。而拥有了数字孪生技术后，只需一台电脑终端连接调度云平台就能查询生产过程中各时刻进度，对便捷性与安全性都有很大的提高，进而实现对零件产品在设计、供应商、制造、装配、运输、出售、使用、售后进行全周期监控。
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