數字孿生在新能源汽車驅動系統制造中的實踐與思考
2025-11-12 來源：上汽通用動力科技（上海）有限公司 作者：彭于華
【摘要】: 本文探討了數字孿生技術在新能源汽車驅動系統制造中的應用價值，結合數字孿生實際應用案例，介紹如何通過技術創新，借助虛擬機床提升 60% 的程序調試效率，解決復雜場景中的數字孿生的性能瓶頸，以及在動力電池生產線中開發虛實同步回放功能以提升運維追溯效率。
【關鍵詞】: 數字孿生 ; 驅動系統 ; 虛擬機床
前言
在眾多智能制造新技術中，數字孿生作為一種能夠聯通真實空間和虛擬空間的數字化工具，逐漸在產品設計與制造過程中展現出巨大的應用潛力。數字孿生概念最早由 NASA（美國宇航局）提出，是通過虛擬模型與現實物理對象的實時交互，重現、模擬、監測和優化整個產品生命周期的技術。該技術可以通過物聯網（IoT）、大數據和人工智能等手段，創建產品或生產線的實時數字副本，從而在虛擬環境中模擬真實操作、分析性能并進行改進優化。
在汽車制造業，基于數字孿生技術的虛擬調試，虛擬樣機和數字孿生車間的應用和研究主要集中在車身制造和總裝產線，本文將結合上汽通用動力科技在新能源驅動系統制造中數字孿生技術應用實踐和創新，介紹數字孿生技術在生產線規劃、實施和運營全生命周期階段的應用場景和案例，探究數字孿生在項目風險控制、項目成本優化和項目質量保證方面的應用價值，同時結合當前的主要發現，提出一些想法和建議。
1. 數字孿生技術概述
1.1 數字孿生的定義
數字孿生概念自提出以來，隨著技術的發展和應用場景的拓展，其定義一直不斷地豐富，例如 Michael Grieves 將數字孿生定義為一套從微觀原子級到宏觀幾何級全面描述潛在生產或實際制造產品的虛擬信息結構。構建數字孿生的最佳結果是，任何可以通過檢測實際制造產品所獲得的信息，都可以從它的數字孿生中獲得。陶飛教授將數字孿生定義為產品全生命周期管理（PLM）的一個組成部分，利用產品生命周期中的物理數據、虛擬數據和交互數據對產品進行實時映射。莊存波教授將數字孿生定義為物理實體的工作狀態和工作進展在信息空間的全要素重建及數字化映射，是一個集成多物理、多尺度、超寫實及動態概率的仿真模型，可用來模擬、監控、診斷、預測和控制產品物理實體在現實環境中的生產過程、狀態和行為。當面對不同的對象或是應用維度時，對數字孿生的定義會有不同的認識和理解。
1.2 數字孿生的組成部分
物理實體、虛擬模型、數據、連接和服務是數字孿生的核心要素。物理實體是數字孿生技術的基礎，它是現實世界中的對象或系統，涵蓋從簡單的產品部件到復雜的生產設備。物理實體通過傳感器和監控設備將其實時狀態傳輸至數字孿生模型。工業數字孿生功能架構如圖 1 所示。
圖 1 工業數字孿生功能架構 減少瓶頸，提高生產效率。人機工程仿真評估人
虛擬模型是對物理實體的數字化復制品，它使用數學模型和物理學原理來模擬物理實體的行為。該模型根據物理實體的實時數據進行更新和調整，確保虛擬世界中的表現與現實保持一致。
數據連接是數字孿生的關鍵，通過傳感器、IoT 和云計算技術，物理實體與虛擬模型能夠實現實時數據傳輸和交互。這些數據不僅包括狀態信息，還涉及操作條件、環境變化等。通過強大的數據分析和處理能力，數字孿生可以實時提供反饋、優化操作，并為未來的改進提供數據支持。
2. 數字孿生在新能源汽車驅動系統制造中的應用場景
在新能源汽車驅動系統制造過程中，數字孿生技術的應用貫穿生產線全生命周期，除了能夠通過智能化管理和實時監控優化整個生產流程外，還能通過仿真和虛擬調試提升生產線規劃和實施效率。圖 2 展示了上汽通用動力科技在驅動系統生產線全生命周期中的數字孿生應用場景規劃。
圖 2 數字孿生技術在驅動系統生產線全生命周期的應用場景
2.1 規劃階段
在規劃階段，數字孿生技術通過虛擬模型進行工藝規劃，確保每個步驟的可行性與優化，減少了實際調試時間。工藝仿真使復雜的生產工藝可以在虛擬環境中提前驗證和調整，避免實際生產中的問題，提升工藝穩定性。物流仿真則通過模擬物流路徑和供應鏈，優化物料運輸與存儲，減少瓶頸，提高生產效率。人機工程仿真評估人工操作的安全性與效率，優化工作站設計，減少錯誤和疲勞。通過這些技術的結合，企業能夠提高規劃準確性、降低成本，加快投產進度。
2.2 實施階段
在實施階段，數字孿生技術通過機器人離線編程、虛擬調試和虛擬機床優化項目執行效率。離線編程使工程師能夠在虛擬環境中編寫和測試機器人程序，縮短調試時間，避免生產中斷。虛擬調試提前發現潛在問題，減少實際調試時的故障和延遲。虛擬機床模擬加工過程，優化工藝參數，提高設備利用率和加工精度。綜合這些技術，能有效減少試錯成本，確保項目按期高效交付。
2.3 運營階段
在運營階段，數字孿生技術通過虛擬培訓和虛實同步提升運營效率。虛擬培訓為操作員提供逼真的訓練環境，縮短培訓時間，降低新手風險。虛實同步孿生實時監控生產線，提升調度精準性，并能快速回溯和解決故障，顯著縮短停機時間，提升生產線穩定性和效率。
3. 案例實踐研究
新能源汽車驅動系統制造生產線主要由兩類設備組成 : 第一類是進行高精度加工的高速高精數控加工中心，主要用于電機、減速器殼體及動力電池盒的機械加工 ; 第二類是用于自動裝配的非標設備，主要用于電機、電驅單元和動力電池的裝配。圍繞這兩類設備，上汽通用動力科技構建了從工位到整線，覆蓋新能源驅動系統生產線全生命周期的數字孿生應用架構，如圖 3 所示，并基于這個架構在項目過程中進行了實踐應用和創新，在數字孿生體的運行性能和功能上有所突破。
圖 3 新能源驅動系統生產線數字孿生應用架構
3.1 虛擬機床
虛擬機床是數控機床的虛擬樣機，是數字孿生技術在汽車制造領域的重要應用場景，可以在虛擬環境中對機床進行編程、驗證和調試，從而減少實體機床的調試時間，提升實體機床的開動率。高成熟度的虛擬機床能夠支持多學科、多領域的協同設計和仿真，而傳統的機床程序仿真主要用于 NC 程序的仿真與調試，對加工中心的自動上下料、替換刀具等特殊功能支持不足，無法實現加工中心完整工作過程的精確仿真。
為了解決傳統機床仿真的痛點，需要采用集成數控系統內核的仿真軟件構建虛擬機床。
CMVM（Create My Virtual Machine）是西門子的一款虛擬機床軟件，內置了西門子數控系統仿真內核和 PLC 程序仿真內核，允許用戶在與真實數控系統一致的虛擬環境中創建、配置、測試和調試虛擬機床。這種多學科融合的虛擬機床如圖 4 所示，能夠 100% 模擬真實設備的運行，使得用戶可以在虛擬環境中進行工藝開發和仿真驗證、NC 及 PLC 程序的虛擬調試以及設備操作維修培訓。
圖 4 基于數字孿生技術的多學科融合虛擬機床架構
上汽通動力科技自主開發的用在驅動系統生產線項目中虛擬機床如圖 5 所示，圖中左側是CMVM 提供的標準系統虛擬環境，完全還原實際機床的操作界面，右側是借助實時三維引擎和數據采集服務開發的機床孿生體，能夠根據 CMVM 軟件發送的機床運行數據，實時展示機床運行狀態，實現三維可視化的工藝開發、驗證與優化，可視化虛擬環境提供了安全高效的調試環境，減少了實際操作過程中可能的碰撞風險，相比現場調試，程序調試效率提升 60%。將虛擬機床發布到 VR 環境，可以為用戶提供完全沉浸的體驗環境，提升操作維護培訓的學習效率。
圖 5 基于 CMVM 和實時三維引擎的虛擬機床
3.2 復雜動力電池裝配設備的虛擬調試
新能源汽車復雜動力電池裝配設備的調試通常需要耗費大量的時間和資源，因為動力電池裝配對精度和安全性的要求極高。通過數字孿生技術，能夠在虛擬環境中對動力電池裝配設備進行精確的調試與優化，顯著降低了實際生產線調試的復雜度和成本。
傳統的非標設備虛擬調試方案會使用虛擬調試軟件，如西門子 Process Simulate，構建設備的數字孿生體，與 PLC 進行數據交換，完成PLC 程序調試、機械結構干涉檢查、工藝驗證及機器人離線編程等常規虛擬調試功能。但面對結構復雜的動力電池裝配設備時，虛擬環境會因模型復雜而運行緩慢，影響虛擬調試的流暢度，嚴重時會出現傳感器反饋信號丟失、軟件無響應等問題，導致虛擬調試無法進行。
為了解決這些問題，在虛擬環境中引入第三方行為模型仿真軟件 WinMOD，將設備行為模型與三維環境解耦，避免虛擬環境運行效率受到復雜三維場景的影響，從而保證虛擬調試的流暢度。此外 WinMOD 提供的數據互聯功能可以方便地將 PLC 仿真軟件、機器人仿真軟件以及虛擬環境連接在一起，工程師可以在熟悉的軟件環境中高效調試設備程序，降低了虛擬調試的應用門檻，如圖 6 所示。
圖 6 基于 Process Simulate 和 WinMOD 的虛擬調試架構
借助虛擬專用網絡（VPN），在確保數據安全的情況下將分處各地的項目成員匯聚到線上虛擬環境中，跨區域實時協同調試設備程序，驗收設備功能，可以顯著降低項目實施過程中的差旅成本，提升團隊協同開發效率。
3.3 動力電池生產線虛實同步數字孿生
陶飛等在 2017 年提出數字孿生車間概念，描述了一種未來車間運行的新模式。隨后借助數字孿生技術構建的能實時與生產線進行數據交互，實現對整個生產過程的全面監控、優化和管理的車間數字孿生體在各行各業有了廣泛的應用。
出于保護環境和人體健康的目的，國家對新能源動力電池生產有著嚴格的追溯要求。業內傳統的車間數字孿生只能實時展示生產線運行狀態，無法滿足動力電池生產過程的三維可視化追溯需求。上汽通用動力科技通過在孿生架構中嵌入時序數據存儲功能，將 IoT 系統采集的生產線設備運行數據按照時間順序進行存儲。當需要追溯動力電池生產過程或是設備發生故障時，回放目標時間段的歷史數據即可三維可視化重現生產線動態運行過程，為新能源動力電池生產線運維增效提供了新方法。
4. 數字孿生應用的挑戰與思考
數字孿生是多學科融合的創新技術，隨著應用場景的不斷拓展和深入，在應用開發過程中存在諸多挑戰，能否應對這些挑戰，將是數字孿生成功應用的關鍵。
4.1 模型的復雜性和精度
工藝仿真、虛擬調試應用需要使用高精度數模構建數字孿生體以確保結果的準確性，但復雜三維模型受限于計算機軟硬件性能難以流暢運行。隨著新能源驅動系統設計和制造工藝復雜性的增加，模型的復雜度會進一步增加，采用三維模型與行為模型結構的虛擬調試架構能夠保證工位級的虛擬調試流暢運行，但如何同時保證模型精度和三維場景流暢度進行產線級的虛擬調試將是一個技術難題。近年來，基于英偉達的 Omniverse 平臺的復雜大規模工業元宇宙在制造業有了成功應用，該平臺支持彈性可擴展的GPU 并聯技術，能實現復雜大規模場景的實時渲染要求，為流暢實現產線級乃至工廠級的三維可視化虛擬調試提供了思路。
4.2 海量數據的實時處理
數字孿生需實時同步物理實體的數據，在復雜大規模生產線上穩定高頻采集、低時延處理和傳輸傳感器數據，同時將海量數據按照時序存儲，以滿足生產過程的追溯要求，這對 IoT 系統是一個巨大挑戰。
4.3 多系統的集成與互操作性
新能源汽車驅動系統制造體系包含多種系統，例如質量追溯系統、生產執行系統、排產系統、配方系統和暗燈系統等，與這些不同的系統無縫集成和互操作是數字孿生應用的成功關鍵因素，但這些系統之間存在兼容性和標準不統一的問題，給多系統融合帶來了挑戰。
4.4 數據的隱私和安全
數字孿生涉及高度敏感的產品、工藝、設備和運營數據。如果這些數據泄露或被篡改，將對企業的運營安全和市場競爭力產生重大影響。在數字孿生的開發和應用過程中，如何規范數據使用和傳輸過程，防范網絡攻擊，是企業面臨的一個嚴峻問題。
4.5 項目實施成本和業務價值
數字孿生的應用在帶來業務價值的同時也伴隨著成本投入。數字孿生技術的應用前期需投入大量成本，包括數據采集和處理、模型構建和集成的人力成本與硬件成本，同時隨著時間的推移，數字孿生系統的維護和更新也需持續投入。收益方面，數字孿生的優勢在于降低風險，提升效率，優化流程，減少成本。但在復雜制造環境中如何明確衡量實際業務中的直接價值仍然是一個難題。
4.6 人才技能與文化適應
數字孿生技術的應用涉及多個學科，包括物理建模、設備工程、數據分析、IoT 以及信息技術等。這種技術復雜性要求企業擁有跨學科的專業人才，而目前具備數字孿生實施和管理能力的人才相對短缺。此外數字孿生不僅是技術的轉型，也是企業文化的變革。企業需要在各個層面上推動數字化轉型，從管理層到操作工都需要理解并適應新技術帶來的工作流程變化。
5. 結語
基于數字孿生技術的應用，如工藝仿真、虛擬調試和生產線運維監控等，在汽車制造領域已得到廣泛應用。本文通過上汽通用動力科技的實際案例，展示了如何通過技術創新和突破，構建虛擬機床，提升 60% 的程序調試效率。通過三維模型與行為模型的解耦，有效解決了復雜場景下虛擬調試的性能瓶頸以及在動力電池生產線中開發虛實同步回放功能，為運維追溯提供了創新方法。此外，本文總結了數字孿生技術應用中的主要挑戰，并提出了相應的思考方向，為其未來發展提供了借鑒。
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